効果的なAIを解き放つ: 完璧なAIプロンプトを作成するための5つの専門家のヒント

最近、Googleのプロンプトエンジニアリー・ブーンストラが68ページのプロンプトエンジニアリングに関するホワイトペーパーを発表し、多くのヒントや戦略が紹介され、LLM（大規模言語モデル）のための完璧なプロンプトを作成する方法について解説されています。この論文は将来のプロンプトエンジニアのためにまとめられていますが、一般のユーザーが日常のAI利用で活用できる多くのヒントも見つかりました。この投稿では、AIチャットボットからより良い応答を得るための5つのAIプロンプトのヒントを紹介します。

1. シンプルでポイントを絞る

LLMに対して自然な言葉やカジュアルな言葉で話しかけることができるとよく宣伝されていますが、それは主に一般の人々に製品を魅力的にするためです。より良い結果を得るためには、プロンプトを簡潔で理解しやすいものに保ち、行動を示す動詞に焦点を当てるべきです。追加する単語や複雑なフレーズは誤解を引き起こす可能性があります。

AIに問題を物語として伝えるのではなく、求めている回答に直接集中させるようにしましょう。理解を深めるための例を以下に示します：

悪いプロンプト: 来月東京に5日間旅行する予定で、歴史的な寺院を見たいのですが、現代アートギャラリーにも興味があります。新宿駅近くに滞在し、あまり人混みがない場所を希望しています。人が多いと圧倒されてしまうので。

良いプロンプト: 東京の旅行ガイドとして行動してください。新宿駅の近くで大きな人混みを避けられる歴史的な寺院5つと現代アートギャラリー3つを推薦してください。

2. AIに役割を与える

専門的なプロンプトの場合、まずAIに特定の分野の専門家として行動するように指示する方が良いです。「旅行ガイドとして行動して」や「あなたは幼稚園の先生です」といった形です。LLMは膨大なテキストコーパスから学ぶため、特定の職業やペルソナに基づくようになります。このモデルは役割特有のトーンや語彙を使用し、役割の範囲内に制限されることで、話題が逸れることを防ぎます。

以下にプロンプトの例を示します：

悪いプロンプト: 光合成についての授業計画を作成してください。

良いプロンプト: あなたは幼稚園の先生です。光合成についての30分の授業計画を作成してください。魅力的な物語、実践的な活動、そして3つの簡単な復習の質問を含めてください。

3. 例を提供する

可能な限り、出力をどのようにしたいかの複数の例を示すようにしましょう。これにより、モデルは目標から逸脱せず、正確に求めるものを提供することができます。これらの概念は、1つの例を示す「ワンショットプロンプト」と複数の例を示す「フューショットプロンプト」として知られています。可能であれば、少なくとも3つから5つの例を提供することをお勧めします。

もちろん、ほとんどのプロンプトでは例は必要ありませんが、特定の構造に従う必要がある場合には、結果を大いに向上させます。たとえば、レビューを感情を理解するために提供する場合、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブに分ける方法について具体的に提供することができます。

4. ステップバックプロンプティングを試す

ステップバックプロンプティングとは、プロンプトを2つのステップに分けて、最初に主題レベルの質問を行い、その後に得られた回答を用いて詳細な回答を引き出すことを意味します。基本的には、最初の質問がモデルのトピックに関するバックグラウンド知識を活性化させるため、最初のプロンプトからの詳細を使用して実際の質問を行うと、より良い回答を得られるという仕組みです。

このアプローチは、直接答えを求めるよりも優れており、これは“ LLMに批判的に考え、新しい創造的な方法で知識を応用することを促す ”からです。

適切に理解できるように、以下にこのアプローチを示す例を curated しました：

最初のプロンプト: 効果的な商品説明の核心原則は何ですか？

回答が得られたら、次のプロンプト（ステップバック部分）を使用します。

次のプロンプト: これらの原則を使用して、以下の仕様を持つ新しいスマートウォッチの製品説明を書く（仕様を提供）。

5. 制限よりも指示に焦点を当てる

LLMは、「何かをするように」と指示した方が「何かをしないように」と伝えた場合よりも効果的に働きます。モデルに避けるべきことを伝えるのではなく、含める必要があるものを具体的に指示する方が良いです。プロンプトに制限を加えると、モデルは許可されていることを推測し始め、必要以上に自らを制限する可能性があります。直接的な指示を使用することで、より創造的な回答が得られます。

論文では、必要な場合は制約を用いることが推奨されているとはいえ、ポジティブな指示を使用する方が良いです。以下にその概念の例を示します：

悪いプロンプト: 私たちの新しいエコボトルを説明してください。最上級を使用せず、価格について話さないでください。

良いプロンプト: 私たちのエコボトルのために、48時間の断熱性と100%リサイクルされたスチール製であることを強調した2文の製品説明を作成してください。価格に言及せず、明確で利益を強調した言葉を使用してください。

これらは日常的に役立つと感じたヒントのいくつかです。それに加え、より良いAIの応答を引き出すためには、プロンプトを作成する以上の多くの方法があり、AIのパーソナライズなどもその一例です。