prompt：〔～を〕刺激する、駆り立てる、鼓舞する、促す、引き起こす
エンジニア⇒人、エンジニアリング⇒動名詞（〜すること）
プロンプトエンジニアリングとは、大量のテキストデータを使ってAIシステムのプロンプトを設計・最適化する技術のことです。プロンプトは、AIシステムに与えられる初期入力で、システムの応答を導くための手がかりとなります。適切に設計されたプロンプトによって、望ましい応答を引き出すことができます。
プロンプトエンジニアリングの歴史は、機械学習の歴史とほぼ同じです。機械学習の初期には、プロンプトエンジニアリングは、機械学習モデルに入力するデータの設計を主に指していました。例えば、画像認識モデルをトレーニングする場合、正しいラベルが付けられた高品質の画像を用意することが重要です。
1990年代になると、機械学習モデルの能力が向上し、プロンプトエンジニアリングの範囲が拡大しました。プロンプトエンジニアは、機械学習モデルが特定のタスクを実行するように指示するテキストを設計するようになりました。例えば、質問応答モデルをトレーニングする場合、モデルに質問と回答のペアを用意し、質問に対する正しい回答を生成するように指示するテキストを作成します。
2000年代になると、プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理タスクの自動化に使用されるようになりました。例えば、チャットボットを作成する場合、プロンプトエンジニアは、チャットボットがユーザーの質問や要求に応答するように指示するテキストを作成します。
近年、大規模言語モデル（LLM）の登場により、プロンプトエンジニアリングの重要性がさらに高まっています。LLMは、膨大な量のテキストデータでトレーニングされており、非常に複雑なタスクを実行することができます。しかし、LLMは完璧ではなく、誤った出力を生成したり、意図しない結果を生成したりすることがあります。プロンプトエンジニアリングは、LLMの能力を最大限に引き出し、より正確で有益な出力を生成するために不可欠です。
LLMの台頭とプロンプトエンジニア
LLMの台頭により、自然言語処理を用いてAIから回答を得ることに特化した、「プロンプトエンジニア」というポジションが出現しています。
LLMは、膨大な量のテキストデータでトレーニングされたモデルであり、テキストの生成、言語の翻訳、質問への回答など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、LLMは完璧ではなく、誤った出力を生成したり、意図しない結果を生成したりすることがあります。
プロンプトエンジニアリングの手法は、モデルの挙動や応答を制御するために使われます。例えば、ユーザーが「文章を翻訳してください」というプロンプトを与えると、モデルはその指示に従って翻訳を行います。また、「小説を書いてください」というプロンプトを与えれば、モデルは小説の一部を生成します。
ただし、具体的なプロンプトの選択や調整が必要であり、ユーザーが意図した結果を得るためには工夫が必要です。また、あるプロンプトに対するモデルの応答が不十分である場合、適切な修正や再指示が求められることもあります。
具体例 依頼するシーン
AI、ここではわかりやすく親しみやすいGPT等のLLMを例に、「自動チャットボットに来た問い合わせクレームの資料をAIにまとめさせて」といった依頼をどう処理すのかを見てみます。
そのままAIにこの文言を打っても、ろくなことにならないのは、AIを触っていない人でも想像できます。「まとめる」といった指示自体があいまいだし、「誰のため」「どう使うため」「どういった形式で」といった内容をAIに翻訳しないといけない。この「翻訳」がプロンプトエンジニアリングというわけです。
ここでは、AIから帰ってきたデータを、使用のために変換や、プリントアウトするといった作業といったものをどこまでプロンプトエンジニアに含むかは考えない。必要スキルから見るか、人員で見るかなどで変わってくるものの為です。
プロンプトエンジニアに必要なスキル
自然言語処理やAIモデルの開発に関連する作業において、プロンプトエンジニアリングを行うために必要なスキルには以下のようなものが含まれる可能性があります：
- 自然言語処理（NLP）の理解:
プロンプトエンジニアは、言語処理の基本原則や自然言語理解の技術について深い理解を持つ必要があります。NLPの基本的な概念や手法に熟知していることが重要です。 - プログラミングスキル:
プロンプトエンジニアは、プログラミング言語を使用してコードを記述し、AIモデルや処理システムを操作する必要があります。Pythonが一般的に使用されることが多いです。 - 機械学習とディープラーニング:
プロンプトエンジニアリングには、機械学習やディープラーニングの知識が不可欠です。特に、自然言語生成モデルの理解や操作に関するスキルが必要です。 - データ処理と分析:
プロンプトエンジニアは、大量のテキストデータや言語データを扱うことがあります。データ処理と分析のスキルがあれば、効果的にデータを活用できます。 - コミュニケーションスキル:
プロンプトエンジニアは、エンドユーザーや他の開発者と連携し、プロンプトの設計や調整に関する意見交換を行います。コミュニケーションスキルがあれば、要件の理解や効果的な協力が可能です。 - 問題解決能力:
プロンプトエンジニアは、異なるプロンプトに対応するために柔軟でクリエイティブな問題解決能力が求められます。ユーザーの期待に合った応答を生成するために、状況に応じて適切な対応を行う必要があります。
これらのスキルは、プロンプトエンジニアリングに従事するための基本的なものであり、実際のプロジェクトや業界によっては、より専門的なスキルが必要な場合もあります。
AIと人をつなぐ 通訳・代理人
これまで、機械との対話は機械学習といった狭い範囲の分野であったり、機械は「使うもの」として、活用は個人スキルにとどまるか、ソフト毎の専門職になるかでした。AIを機械に当てはめた場合にどうなるのか。前者の場合はプロンプトエンジニアは技術として、AIに希望する回答を引き出すプロンプトを生み出し、世に広める人となります。後者の場合はAIの代理人や通訳となります。
GPTsとGPT storeはこういった専門職を小売り化した例といえるかもしれません。
AIとプロンプトエンジニア
今後AIが、社会においてどんなポジションになるか。国や文化によってAIのポジションが変われば、プロンプトエンジニアというポジションも変わってくるでしょう。
しかし、そのポジションには必ず、知識と技術と経験が必要となるため、ある程度計量化はできるものかと思います。
きりんツール執筆
はじめに：プロンプトエンジニアとは
こんにちは、皆さん。今日は、プロンプトエンジニアについて話しましょう。プロンプトエンジニアとは、AIや機械学習の分野で活躍するエンジニアのことを指します。彼らは、人間とコンピュータの間のコミュニケーションを円滑にするためのプロンプトを設計し、実装します。
必要なスキル：プロンプトエンジニアになるために
プロンプトエンジニアになるためには、いくつかの重要なスキルが必要です。まず、プログラミングの知識は絶対に必要です。PythonやJavaScriptなどの言語に精通していることが求められます。次に、AIや機械学習の基本的な理解も必要です。これらの技術を使って、人間が理解できるようなプロンプトを設計するためです。
経験の積み方：プロンプトエンジニアへの道のり
では、どのようにしてこれらのスキルを身につけ、経験を積むのでしょうか。まず、オンラインで利用できる教育リソースを活用することをお勧めします。CourseraやUdemyなどのプラットフォームでは、AIや機械学習に関するコースが提供されています。また、実際にプロジェクトを手がけることも重要です。自分自身でプロンプトを設計し、実装することで、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。
成功への道：プロンプトエンジニアとして輝くために
最後に、成功するための秘訣を共有しましょう。一つは、常に学び続けることです。テクノロジーは日々進化しています。新しいツールや技術が登場するたびに、それを学び、自分のスキルセットに組み込むことが重要です。また、コミュニケーションスキルも重要です。プロンプトエンジニアは、技術者だけでなく、人間とコンピュータの間の「翻訳者」でもあります。そのため、他の人が理解できるように複雑な概念を説明する能力も必要です。
以上が、プロンプトエンジニアになるための究極ガイドです。この道は決して簡単ではありませんが、適切なスキルと経験を身につけ、常に学び続けることで、成功することができます。皆さんも挑戦してみてはいかがでしょうか。
この記事はきりんツールのAIによる自動生成機能で作成されました
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