生成AIのプロンプトとは何ですか？効果的な作成ステップと多様な例11選

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

生成 AI のプロンプトとは何ですか。その疑問に答えるために、まず生成 AI のプロンプトがどのようなものか、そしてなぜそれが重要なのかを理解することが必要です。生成 AI は、その能力を最大限に発揮するためには、適切な指示が不可欠です。しかし、多くの人がどのようにプロンプトを作成すれば良いか悩んでいるのではないでしょうか。

この記事では、「生成 AI のプロンプトとは何ですか」という疑問に対して、詳細な解説とともに、効果的なプロンプトを作成するための10ステップ、さらに11種類の具体例を紹介します。これにより、生成 AI をより効果的に活用し、目的に応じた高品質なアウトプットを得るための手助けとなるでしょう。

生成AIのプロンプトとは何ですか

まず生成AI導入について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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生成AIのプロンプトの定義と重要性

生成AIのプロンプトとは、ユーザーがAIモデルに対して提供する指示や質問のことであり、これを通じてAIに特定のタスクを実行させることができます。具体的には、テキスト形式で入力され、AIがユーザーの意図を理解し、求める結果を出力するためのガイドラインとなります。プロンプトの質が高ければ高いほど、AIから得られるアウトプットの質も向上します。

これは、AIが人間の感情や直感を持たないため、具体的かつ明確な指示が必要不可欠だからです。したがって、生成 AI のプロンプトとは何ですかという問いに対する答えは、AIとの効果的なコミュニケーションを可能にする鍵であるといえるでしょう。生成AIプロンプトは、AIの能力を最大限に引き出すための重要な要素であり、ユーザーが求める結果を得るための基盤となります。

生成AIの仕組みとプロンプトの関係

生成 AI は大量のデータを学習し、そのデータに基づいて新しいコンテンツを生成します。このプロセスでは、単語やフレーズの関係性、文法、文脈を理解し、自然な文章や適切な画像、コードなどを生み出します。生成 AIのプロンプトは、この学習プロセスにおいて非常に重要な役割を果たします。ユーザーが入力するプロンプトが具体的で詳細であればあるほど、AIはそれに基づいてより的確な出力を生成します。

逆に、曖昧なプロンプトでは期待する結果を得ることが難しくなります。したがって、生成 AI のプロンプトとは何ですかを理解することは、AIから最大限の能力を引き出すための第一歩となります。プロンプトの質がAIの出力に直接影響を与えるため、ユーザーはプロンプト作成において慎重に言葉を選ぶ必要があります。

効果的な生成AIのプロンプトを作成するための10ステップ

1. 目標を明確にする

生成 AI を使用する際、まず最初に何を達成したいのかを明確に設定することが重要です。例えば、ブログ記事を作成したいのか、プレゼンテーション資料を準備したいのか、詩を書きたいのかといった具体的な目的を定めることで、その目的に合ったプロンプトを作成することができます。明確な目標設定は、AIに対する指示を具体化し、期待する結果を得るための基盤となります。目標が明確であれば、プロンプトの内容も具体的になり、AIがより的確な出力を生成することが可能になります。

2. ターゲットオーディエンスを特定する

作成するコンテンツがどのような人々に向けられるのかを明確にすることも重要です。ターゲットオーディエンスの年齢層、興味関心、知識レベルを考慮することで、より効果的で適切なプロンプトを作成することが可能になります。例えば、専門的な内容を扱う場合と、一般向けに分かりやすく説明する場合では、プロンプトの内容や表現方法が異なるためです。ターゲットに応じたプロンプトを作成することで、AIはより適切なトーンやスタイルでコンテンツを生成することができます。

3. 明確で具体的な言語を使用する

AIは人間の言葉を理解しますが、曖昧な表現や抽象的な概念を理解するのは得意ではありません。そのため、プロンプトはできるだけ明確で具体的な言葉を使用することが求められます。例えば、「面白い物語を書いて」という曖昧な指示ではなく、「10代の少年を主人公にした、友情と冒険をテーマにした、SFファンタジーの短編小説を書いて」というように、詳細な指示を与えることで、AIはより的確な出力を生成できます。具体的な言語を使用することで、AIはユーザーの意図を正確に理解し、期待に応じた結果を提供することが可能になります。

4. 詳細な情報を提供する

AIがより適切な出力を生成するためには、できるだけ多くの情報を提供することが重要です。具体的には、物語のプロット、登場人物の性格、舞台設定、文体、トーンなどを明示的に指示することで、AIはユーザーの意図に沿ったコンテンツを作成しやすくなります。詳細な情報提供は、AIの出力の質を大きく向上させる要因となります。情報が豊富であればあるほど、AIはより精緻でユーザーの期待に沿ったアウトプットを生成することができます。

5. 望ましい出力の例を示す

AIに期待する出力の具体例を示すことも有効です。例えば、特定の文体で書かれた文章や、特定の画風の画像などを例として提示することで、AIはユーザーの好みに合った出力を生成しやすくなります。具体的な例を示すことで、AIの出力がより期待に沿ったものになる可能性が高まります。例を示すことで、AIはユーザーの意図をより深く理解し、期待に応じた結果を提供することが可能になります。

6. AIに役割を割り当てる

AIに特定の役割を割り当てることで、より的確な出力を得ることができます。例えば、「マーケティング専門家として、新製品のキャッチコピーを考えて」というように、AIに役割を与えることで、その役割に特化した知識やスキルに基づいた出力を期待できます。役割の明示は、AIの専門性を活かした効果的なアウトプットを生み出すために有効です。AIに役割を与えることで、特定の視点や専門知識を活用した出力を得ることができます。

7. タスクを管理しやすいチャンクに分割する

複雑なタスクをAIに依頼する場合、タスクを小さなステップに分割することで、AIが処理しやすくなります。例えば、長編小説を生成させたい場合は、「まず、物語のあらすじを作成する」「次に、主要な登場人物のプロフィールを作成する」「その後、各章ごとにプロットを展開する」のように段階的に指示を与えることが効果的です。タスクをチャンクに分けることで、AIはよりスムーズにタスクを実行できます。段階的な指示は、AIが複雑なタスクを効率的に処理するための助けとなります。

8. AIが必要とするデータを事前に提供する

特定のトピックに関するコンテンツを生成する場合、関連するデータや情報を事前に提供することで、より正確で詳細な出力を得ることができます。例えば、歴史的な出来事に関する記事を生成させたい場合は、関連する史料や文献を提供することで、AIはより信頼性の高いコンテンツを作成できます。事前に必要なデータを提供することは、AIの出力の精度を高めるために欠かせません。データの提供は、AIがより正確で詳細な情報を生成するための基盤となります。

9. AIに質問をして必要な情報を聞き出す

AIがどのような情報を必要としているかわからない場合、AIに対して質問をすることで、必要な情報を引き出すことができます。例えば、「このタスクを実行するために、他に必要な情報はありますか？」という質問をすることで、AIは不足している情報をユーザーに伝えることができます。これにより、プロンプトを補完し、より具体的な指示をAIに提供することが可能になります。質問を通じて、AIはユーザーの意図をより深く理解し、必要な情報を提供することができます。

10. 出力を評価し、必要に応じてプロンプトを修正する

AIが生成した出力を評価し、必要に応じてプロンプトを修正することも重要です。AIとの対話は試行錯誤の繰り返しであり、最初のプロンプトで完璧な結果を得ることは稀です。生成された出力を確認し、改善点があればプロンプトを修正し、再試行することで、徐々に求める結果に近づけることができます。適宜フィードバックを与えることで、AIの性能を最大限に引き出すことが可能です。出力の評価とプロンプトの修正は、AIとの効果的なコミュニケーションを実現するための重要なステップです。

生成AIのプロンプトの11種類の例

1. 分類プロンプト

分類プロンプトは、AIモデルに情報を特定の基準に基づいて分類またはグループ化するように指示します。例えば、映画のレビューを肯定的、否定的、混合的に分類することや、株のパフォーマンスを他と比較して評価することが含まれます。これにより、AIは情報を整理し、ユーザーが求める視点での分析を提供することができます。分類プロンプトは、情報を整理し、特定の基準に基づいて分析を行うための有効な手段です。

例:

• 「主要な出版物における映画『デューン』のレビューは、概ね肯定的、否定的、それとも混合的ですか？」
• 「他の太陽光発電関連株と比較して、NXTは過去7年間で好調でしたか、不調でしたか？」

2. 推論プロンプト

推論プロンプトは、AIモデルに与えられた概念、問題、またはシナリオについて論理的な結論や推論を引き出すように指示します。これにより、AIは複雑な状況を分析し、潜在的な結果や影響を予測することができます。例えば、インフラの変化が都市に与える影響や、政策の決定がもたらす可能性のある結果を考察することが含まれます。推論プロンプトは、AIが論理的な思考を行い、複雑な問題に対する洞察を提供するための手段です。

例:

• 「ブルックリン橋が一時的に閉鎖された場合、ニューヨーク市の交通にどのような影響がありますか？」
• 「米国政府がAI開発の規制を拒否した場合、どのような結果が予想されますか？」

3. 補完プロンプト

補完プロンプトは、AIモデルに不完全な文章、アイデア、または問題を継続または拡張するように指示します。これにより、AIはユーザーの意図を理解し、未完成の部分を補完することで、より完成度の高いコンテンツを提供します。例えば、文章の続きを考えたり、チェックリストを完成させたりすることが含まれます。補完プロンプトは、AIがユーザーの意図を理解し、未完成の部分を補完するための手段です。

例:

• 「この文章を完成させてください: フロリダで最も雨の多い月は…」
• 「最初の2つの項目がフライトの予約とレンタカーの予約である、休暇前のチェックリストを作成してください。」

4. 創造的なプロンプト

創造的なプロンプトは、AIモデルに新しい芸術的または創造的なアイデアをブレインストーミングまたは想像するように指示します。これにより、AIはユーザーの想像力を刺激し、独自のアイデアや作品を生み出す手助けをします。例えば、新しいジングルを作曲したり、架空の物語を創作したりすることが含まれます。創造的なプロンプトは、AIがユーザーの創造性を引き出し、新しいアイデアを生み出すための手段です。

例:

• 「チョコドリームバーというチョコレートバーの楽しい新しいジングルを作曲してください。」
• 「学校でいじめを経験し、社会的な課題を克服し、自信をつける少年についての架空の物語を書いてください。その過程で、彼の友人や両親が彼の自尊心を高めるのを助けます。」

5. 比較プロンプト

比較プロンプトは、AIモデルに異なるオブジェクト、概念、製品、アイデア、またはその他の変数の属性を比較するように指示します。これにより、AIは異なる要素の特性を分析し、ユーザーが選択や判断を行うための情報を提供します。例えば、車の仕様を比較したり、音楽のダイナミクスを対比したりすることが含まれます。比較プロンプトは、AIが異なる要素を分析し、ユーザーが情報に基づいた判断を行うための手段です。

例:

• 「2017年式ホンダシビックと2019年式トヨタカローラの仕様を比較してください。」
• 「1970年代のロックレコーディングと2000年代のロックレコーディングのダイナミクスを対比してください。」

6. 対話プロンプト

対話プロンプトは、AIモデルに架空の人物間の対話を生成するように指示します。これにより、AIはキャラクターの性格や状況に応じた自然な会話を作成し、物語やシナリオのリアリティを高めます。例えば、脱出ルームでの対話や哲学者の議論を再現することが含まれます。対話プロンプトは、AIがキャラクターの性格や状況に応じた自然な会話を生成するための手段です。

例:

• 「私は短編小説を書いていて、対話の助けが必要です。私の作品には、2人が脱出ルームに残され、脱出する必要があるシーンがあります。ドアが1つだけで窓のない部屋から脱出する方法を模索しながら、2人の間の対話を作成してください。」
• 「カントの道徳観とヒュームの道徳観を対比させてください。」

7. 情報提供プロンプト

情報提供プロンプトは、AIモデルに特定の情報や事実を提供するように指示します。これにより、AIはユーザーが求める知識を迅速に提供し、学習や調査をサポートします。例えば、天文現象の説明や医薬品の仕組みを解説することが含まれます。情報提供プロンプトは、AIがユーザーに必要な情報を迅速に提供するための手段です。

例:

• 「日食とは何ですか？」
• 「抗生物質の仕組みについて簡単に説明してください。」

8. 指示プロンプト

指示プロンプトは、AIモデルにタスクを完了するための一連のガイドラインまたは手順を作成するように指示します。これにより、AIはユーザーが特定の作業を効率的に行うための手順を提供し、実践的なサポートを行います。例えば、染み抜きの方法や安全ガイドラインの作成が含まれます。指示プロンプトは、AIがユーザーに対して具体的な手順を提供し、タスクを効率的に完了するための手段です。

例:

• 「白い綿のシャツから赤ワインの染みを取り除くにはどうすればよいですか？」
• 「オフィス環境で消火器を維持するための安全ガイドラインのリストを提供してください。」

9. 対話型プロンプト

対話型プロンプトは、AIモデルとチャットボットのように対話し、まるで普通の人と話しているかのように指示します。これにより、AIはユーザーとのインタラクティブなコミュニケーションを実現し、リアルタイムでの情報交換を可能にします。例えば、面接のシミュレーションや映画のキャラクターになりきることが含まれます。対話型プロンプトは、AIがユーザーとのインタラクティブなコミュニケーションを実現するための手段です。

例:

• 「ソフトウェア会社の採用マネージャーのふりをしてください。私は品質保証の仕事の面接を受けています。」
• 「『波止場』のマーロン・ブランドのふりをしてください。私はカール・マルデンのふりをして、どうなるか見てみましょう。」

10. 要約プロンプト

要約プロンプトは、AIモデルに大量の資料を要約するように指示します。これにより、AIは膨大な情報を簡潔にまとめ、ユーザーが重要なポイントを迅速に把握できるようにします。例えば、文学作品の要約や学術記事の概要を提供することが含まれます。要約プロンプトは、AIが膨大な情報を簡潔にまとめ、ユーザーが重要なポイントを迅速に把握できるようにするための手段です。

例:

• 「ドストエフスキーの『罪と罰』の筋書きとテーマを要約してください。」
• 「『社会学と歴史』2021年6月号に掲載された「19世紀後半のイギリスにおける児童栄養失調の撲滅に向けた抜本的なアプローチ」という記事の要約が必要です。」

11. 翻訳プロンプト

翻訳プロンプトは、AIモデルに単語、フレーズ、またはテキストブロックを別の言語に翻訳するように指示します。これにより、AIは異なる言語間でのコミュニケーションを支援し、国際的な情報交換を促進します。例えば、単語の翻訳やスピーチの翻訳が含まれます。翻訳プロンプトは、AIが異なる言語間でのコミュニケーションを支援し、国際的な情報交換を促進するための手段です。

例:

• 「『アルファベット』という単語をポーランド語に翻訳してください。」
• 「2017年4月11日のエクアドル大統領の演説の英語訳を提供してください。」

まとめ

生成AIのプロンプトとは何ですかという疑問に対する理解は、AIの潜在能力を最大限に引き出すために不可欠です。明確な目標設定、詳細な情報提供、具体的な例示、そして試行錯誤を繰り返すことで、より質の高いアウトプットを得ることが可能となります。

また、11種類のプロンプト例を活用することで、文章作成や翻訳、要約、情報収集など、多岐にわたるタスクにおいて生成 AI を効果的に活用することができます。生成 AI 技術は日々進化しており、それに伴いプロンプトエンジニアリングも発展し続けています。最新の技術やベストプラクティスを学び続け、生成 AI のプロンプトとは何ですかを深く理解することで、創造性と効率性を高めることができるでしょう。生成AIの活用は、今後ますます広がりを見せるでしょう。