【GPTプロンプト講座基礎編④】悪いプロンプトを避けよう
§プロンプトエンジニアリング基礎編④
※本記事は執筆にあたり生成AIツールを使用している箇所があります
※プロンプトの基礎部分は生成AIで作成し、具体例や体験談を自分の視点で補完しています
こんにちは。ゆずかきです。
前回は、特定の目的に合わせた応用的なプロンプトの使い方についてお話ししましたね。今回は、プロンプトエンジニアリングを実践する際に押さえておきたい注意点や、さらに最適化を進めるための具体的なテクニックをご紹介します。
§プロンプトエンジニアリングにおける注意点
プロンプトエンジニアリングを成功させるためには、以下のポイントに注意することが大切です。
- 曖昧な指示を避ける
AIは与えられた情報に基づいて動作するため、曖昧な表現では意図しない結果が返ってくる可能性があります。
- 偏りを防ぐ
プロンプトの内容によっては、特定の視点に偏った回答が生成されるかもしれません。公平性を意識したプロンプトを設計しましょう。
- 過剰な情報を与えない
プロンプトが長すぎると、AIが重要な情報を正しく把握できなくなる場合があります。必要な情報だけを簡潔にまとめることが重要です。
結局、今のAIって「何でも出来る万能ツール！」じゃないんです。
AIの限界と得意を知り、人間がどう使うか？が大切だと思います。
§プロンプトの最適化テクニック
私が考えている具体的なテクニックについて触れていきますね。
- フィードバックループを活用する
AIから返ってきた回答を分析し、意図と合わない場合はプロンプトを微調整します。このプロセスを繰り返すことで、徐々に精度を高めることができます。
- テストを行う
同じプロンプトを複数回試し、回答が一貫しているか確認します。一貫性がない場合は、プロンプトの内容や指示形式を見直しましょう。
- 出力形式を明示する
「箇条書きで答えてください」「段落形式で書いてください」など、具体的な出力形式を指定することで期待通りの結果を得やすくなります。
- 背景情報を提供する
「次の条件をもとに」といった形で文脈を提供すると、AIがより的確な回答を生成します。前提の共有をいかにするか、報連相が大切なのは人間と同じです。
- 短いステップに分解する
複雑な指示は、複数のシンプルなプロンプトに分解することで精度を上げることができます。
§実践例
以下は、注意点や最適化テクニックを活用したプロンプトの例です。
- 曖昧なプロンプト①
「AIの基本について教えてください。」
- ⇒改善案：具体的なプロンプト
「AIの基本的な概念を、初心者向けに200字以内で説明してください。」
- 曖昧なプロンプト②
「AIの活用例を教えてください。」
- ⇒改善案：背景情報を含めたプロンプト
「企業がAIを使って効率化を図る方法を、事例を挙げながら簡潔に説明してください。」
- 曖昧なプロンプト③
「この内容をまとめてください。」
- ⇒改善案：出力形式を指定したプロンプト
「次の文章を要約し、箇条書きで3つのポイントにまとめてください。」
§まとめ
プロンプトエンジニアリングを効果的に進めるには、注意点を押さえた上で最適化を図ることが重要です。曖昧さを避け、出力形式や背景情報を工夫することで、AIの応答精度を大幅に向上させることができます。
🔑 この記事のポイントまとめ（今回ちょっと長いです)
曖昧な指示を避ける → 具体的な内容や出力形式を指定せよ。
偏りを防ぐ → 公平性を意識したプロンプト設計を行うこと。
過剰な情報を与えない → シンプルかつ必要な要素に絞ること。
フィードバックループを活用 → 回答を分析しプロンプトを改善！。
テストを行う → 同じプロンプトで一貫性のある出力を確認せよ。
出力形式を明示する → 箇条書きや段落形式など具体的に指示せよ。
背景情報を提供 → 前提条件や文脈を共有せよ。
短いステップに分解する → 複雑な指示はシンプルなタスクに分けるべし。
次回は、さらに発展的なテーマとして、プロンプトエンジニアリングを活用した高度な応用例について解説していきます。どうぞお楽しみに！
ご訪問いただきありがとうございました！