一般的にも高い知名度を誇る「ChatGPT」の登場により、生成AIに対する注目度が高まっています。そして生成AIをビジネス利用する機会が増えるにしたがって、「プロンプトエンジニアリング」に対する注目度も高まっています。そこで本記事では、プロンプトエンジニアリングの概要や代表的な手法例、プロンプトエンジニアの仕事内容や平均年収などについて解説します。
特に以下の方には、この記事をご一読いただきたいです。
生成AIを活用した開発や提案の精度を高めたいフリーランスを含む社会人
業務効率化のためにChatGPTなどの活用方法を模索しているフリーランス・社会人
AIを使った新サービスを企画中でプロンプト設計の知識を深めたいフリーランス・社会人
目次
1.プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIを効率的に使用するために「プロンプト（命令・指示）」を開発・最適化するスキルのことです。
「エンジニア」と言われるとプログラミング言語によってソフトウェアやシステムを構築することをイメージするかもしれません。しかしプロンプトエンジニアリングでは、自然言語を使ってAIに入力するためのプロンプトを構成する点が特徴的です。
生成AIの生成結果はプロンプトの設計に大きく左右されるため、適切なプロンプトを入力するスキルの重要性は高いと言えます。たとえば近年急速に人気と知名度を上げている生成AI「ChatGPT」についても、プロンプトの構成によって生成結果は大きく変化します。
プロンプトとは
ここまでお話ししている「プロンプト」とは、生成AIに特定のタスクを行うように命令・指示する自然言語のテキストのことです。
生成AIは膨大な量のデータによって画像やテキスト、音楽などさまざまなコンテンツを生成可能です。自由なテキストによって多種多様な生成を行える点は非常に魅力的ですが、しっかりとした設計もなくプロンプトを入力しても、効果的な結果が得られない可能性があります。
生成AIの効果を最大限得るためには、プロンプトの設計が重要だと言えるでしょう。
プロンプトの要素
効果的なプロンプトの要素としては、以下の4つが一般的に挙げられます。
命令・指示：生成AIモデルが実行する命令・指示
背景・文脈：モデルの回答精度を高めるための追加情報
入力：モデルに応答も求める質問
出力形式：出力してほしいタイプやフォーマット
ただし上記はあくまでも代表的な要素であり、実際には生成AIに依頼するタスクごとに求められる要素は異なります。
2.プロンプトエンジニアリングが注目されるようになった背景
プロンプトエンジニアリングが注目されるようになった背景には、生成AIの登場・普及があると言えます。
ChatGPTをはじめとする様々な生成AIが普及し、ビジネス利用も活発化してきています。生成AIは基本的にだれでも利用できますが、効果的なプロンプトの開発には知識が必要です。特にビジネスにおいて生成AIを活用する場面では、柔軟かつ適切な指示を出せる専門家へのニーズが高まりました。
プロンプトエンジニアリングを活用できれば生成AIからより効果的な出力を得られるため、ビジネスチャンスが拡大するでしょう。
3.プロンプトエンジニアリングのメリット
プロンプトエンジニアリングのメリットとしては、以下が挙げられます。
生成AIの利用効率向上
生成結果の信頼性向上
エンジニアによる生成物のコントロール向上
生成AIへの命令は誰にでもできますが、情報が不十分だったり指示の仕方があいまいだったりすれば思うような結果を得られない可能性もあるでしょう。しかし知識・スキルを持ったプロンプトエンジニアが最適なプロンプトを構成することで、生成AIの可能性を最大限引き出せます。
4.プロンプトエンジニアリングのコツ
この章では、プロンプトエンジニアリングのコツについて以下の4つに整理して紹介します。
できるだけ具体的な指示を出す
例を複数提示する
事実確認の要求をする
まずは入門的なプロンプト手法を試す
できるだけ具体的な指示を出す
プロンプトエンジニアリングの成果を挙げるには、できるだけ具体的な指示を出すことが大切です。
生成AIはプロンプトに合わせて多種多様な生成を行えるために、指示があいまいであれば出力される結果が求めるものとは異なってしまう可能性があります。出力してほしいスタイルやトーン、フォーマットを指定したりも字数制限を設けたりすることで、利用者が求める結果を期待できるでしょう。
たとえば「海の環境問題についての文章を書いて」とのみ命令した場合、利用者が望むものとは異なる出力がなされる可能性が高いと言えます。「近年の海洋汚染に関する主な問題点を500文字以内で中学生でも分かるように要約せよ」と伝えた方が、利用者が想定する回答を得やすいでしょう。
例を複数提示する
プロンプトエンジニアリングのコツとしては、例を複数提示することも挙げられます。
具体的な例を伝えることで、生成AIが何を確認すべきかより正確に判断できるようになるためです。たとえば、「おすすめの小説を教えて」とのみプロンプトを入れたとしても、生成AIは一般的な回答をしてくれるでしょう。しかしこれだけでは、利用者自身に合わせた、実際に活用できる回答は得られないかもしれません。
ここでは「ジャンルは推理小説で、好きな小説は〇〇と〇〇と〇〇」などと命令することで、より質の高い出力を期待できます。
事実確認の要求をする
質の高い出力につなげるためには、確認してほしい事実を提示したうえで解答を要求をすることも大切です。
確認すべき論文やデータを指定することで、前提としてほしい情報や事実関係について確認を促せます。たとえば「海洋問題について回答せよ」とだけ入力するのではなく、「丸々の論文を参考にして海洋問題について整理せよ」とした方が、活用できる回答になる可能性が高まるでしょう。
まずは入門的なプロンプト手法を試す
まずは入門的なプロンプト手法を試してみることも、活用できる回答を得るためには大切なコツです。
後ほど詳細を紹介しますが、入門的なプロンプトとしては以下の2つが挙げられます。
zero-shot prompting：事前の例示や情報がない状態で指示する
few-shot prompting：少数の事例を提示する
zero-shot prompting、few-shot promptingと実行したうえで思うような回答を得られなければ、ファインチューニングを行います。ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルを特定のタスクに合わせて再学習させる技術のことです。
再学習させることで特定のタスクに対する精度が上がり、生成AIのパフォーマンス向上が期待できます。
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5.プロンプトエンジニアリングの代表的な手法例12選
この章では、プロンプトエンジニアリングの代表的な手法例について以下の3つに分けて解説します。
入門的なプロンプト手法例
入門的なプロンプト手法としては、以下の2つが挙げられます。
zero-shot prompting
few-shot prompting
プロンプトエンジニアリングにおいてはまず試すことをおすすめするプロンプト手法であるため、ここで一緒にチェックしましょう。
zero-shot prompting
「zero-shot prompting」は、モデルがまだ経験したことのないタスクに対して事例や情報を事前に提示せず指示する手法です。
直接的な命令だけを行う手法であり、大量のデータを学習している生成AIの大規模言語モデル（LLM）であればある程度の回答を期待できます。ただし指示の内容によっては思うような回答が得られない可能性があるため、他のプロンプト手法も試してみる必要があります。
few-shot prompting
「few-shot prompting」は、少数の事例をプロンプト内で提示することで、新しい質問をするプロンプト手法です。
タスクの難易度によって事例の数を調整することで、有効な回答を得られる可能性があります。LLMが新たなタスクを学習する必要があるケースには適していますが、few-shot promptingでも有効な回答を得られない可能性はあるでしょう。
有効な回答を得られそうにない場合は、この後紹介する応用的なプロンプト手法を試してみることをおすすめします。
応用的なプロンプト手法例
この章では、応用的なプロンプト手法として以下の5つを紹介します。
Chain-of-Thought Prompting
Zero-shot CoT
Self-Consistency
Generate Knowledge Prompting
ReAct
Chain-of-Thought Prompting
「Chain-of-Thought Prompting」は、推論の過程を提示することでより言語モデルの回答精度を向上させる手法です。
指示をする際に解決までの過程で考えるべき論理を順番に示すことで、より複雑な推論タスクにも有効な回答を期待できます。たとえば、先ほど紹介したfew-shot promptingでも思うように回答精度が上がらない場合に、Chain-of-Thought Promptingを用いることで有効な回答を得られる可能性があります。
また、推論を段階に分けて示すことで、回答を間違えた段階を把握できる点もメリットです。
Zero-shot CoT
「Zero-shot CoT」は、これまで紹介したChain-of-Thought Promptingのような推論方法をzero-shot promptingによって求めるプロンプト手法です。
具体的な推論のステップをこちらから与えるのではなく、「ステップに分けて考えよ」との趣旨の一文を付け足しモデルに段階的な推論を求めます。複雑な質問方法ではありませんが、zero-shot promptingよりもより有効な回答を引き出せる可能性が高まる手法です。
Self-Consistency
「Self-Consistency」は、Chain-of-Thought Promptingとfew-shot promptingを合わせたようなプロンプト手法です。
複雑な推論タスクを実行するため、few-shot promptingを組み合わせることで多様な推論プロセスをモデルに示し、最も整合が取れている回答を選ぶように指示します。1つの質問に対する回答の精度を高めるために、連想的な質問をいくつも与えて正しい推論を導き出します。
Generate Knowledge Prompting
「Generate Knowledge Prompting」は、プロンプトの一部に知識を含めて言語モデルに与えるプロンプト手法です。質問内容に関連した知識を言語モデルに生成させて与えることで、その知識をもとにしたより高い精度の回答を期待できます。
ReAct
「ReAct」は「Reasoning」+「Acting」の造語であり、タスクに対する推論を行った後、タスクを遂行するために必要なアクションをプロンプトに含める手法です。
推論と行動を交互に行うことで、アクションに対する計画の精度向上が期待できます。ReActでは、外部情報を組み込むことも可能です。外部環境からの情報を「観察」として収集し、外部環境に影響を与えず文脈を更新して推論と行動に活用します。
敵対的なプロンプト手法例
敵対的なプロンプトとは、言語モデルに悪影響を及ぼすプロンプトのことです。敵対的プロンプトを入力するとモデルの反応程度が低下したり、機能不全になるリスクがあるため注意しなくてはいけません。
敵対的なプロンプト手法としては、以下が挙げられます。
Prompt-Injection
Prompt-Leaking
Jailbreak
Do Anything Now
GPT-4 Simulator
Prompt-Injection
「Prompt-Injection」は、特殊なプロンプトによってモデルの出力を乗っ取るために用いる手法です。
巧妙な指示によってモデルの行動を変化させることで、意図しない内容や不適切な回答の生成リスクが高まります。プロンプトに対するフィルタリングや検証を徹底する仕組みを導入することで、Prompt-Injectionを回避することが大切です。
ただしユーザーの創造性を阻害するリスクもあるため、制限の程度や範囲については慎重な判断が必要でしょう。
Prompt-Leaking
「Prompt-Leaking」は、プロンプトが持つ情報を引き出すための攻撃的な手法です。
Prompt-Injectionの一種であるとも考えられ、本来は公開されるべきでない・公開を想定していないプロンプトから情報を漏洩させてしまいます。引き出そうとしているのが個人情報や機密情報であった場合、重大な問題に発展することも考えられるでしょう。
セキュリティ対策をしっかりと意識したプロンプトを考え、対策する必要があります。
Jailbreak
「Jailbreak」は、巧妙なプロンプトによってモデルの制限を外そうとする手法です。
一般的な言語モデルでは、倫理的に好ましくない内容や違法行為を助長するような内容の回答は出力しないように設計されています。しかしJailbreakを活用すると、言語モデルが設けている制限に反する出力を行うケースがあります。
言語モデルの欠陥とも言えるポイントですが現状でも完全に解消されたとは言えず、一定の問題は発生すると考えられます。
Do Anything Now
「Do Anything Now（DAN）」は、DAN（今すぐ何でもする）というキャラクターを作成することで、システム生成のための任意の要求に従わせるJailbreak手法の一種です。ChatGPTにもさまざまな種類のDANが登場しており、モデルの向上によりプロンプトもより進化・洗練されていっています。
GPT-4 Simulator
「GPT-4 Simulator」は、ChatGPT-4のコンテンツフィルタを迂回する、Jailbreakのプロンプトの一種です。近年、X（旧Twitter）にて共有されたことで知られています。
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6.プロンプトエンジニアとは
プロンプトエンジニアとは、生成AIへのプロンプトを専門的に扱うエンジニアです。AIから有効な回答を得るために、高品質なプロンプトを設計します。ここでは、プロンプトエンジニアについて以下の項目に分けて解説します。
プロンプトエンジニアの仕事内容
プロンプトエンジニアに求められるスキル
プロンプトエンジニアになるには
プロンプトエンジニアの平均年収
プロンプトエンジニアがいらないと言われる理由
プロンプトエンジニアの仕事内容
プロンプトエンジニアの仕事内容は、以下の通りに整理できます。
プロンプトの設計・開発
AIモデルの分析
プロンプトの改善・最適化
プロンプトエンジニアは、生成AIから有効な回答を得るために最適なプロンプトを設計・開発します。また、プロンプトの精度を向上させるためにAIモデルを分析し、傾向を把握することも重要な役割です。さらに一度開発したプロンプトに対しても、評価と改善を繰り返して最適化を適宜行っていきます。
プロンプトエンジニアに求められるスキル
プロンプトエンジニアに求められるスキルとしては、以下が挙げられます。
プログラミングスキル
AIに関する知識
自然言語処理に関する知識
英語力
文章スキル
プロンプトエンジニアの仕事は主にプロンプトを作成することですが、PythonをはじめとするAI開発に用いられるプログラミング言語の知識は一定必要とされます。
プロンプト作成が中心でも、大量生成や自動評価、API連携を自動化するにはPythonなどでスクリプトを組む力が不可欠です。コードにより生成AIを既存システムへ迅速かつ安全に統合し、品質と開発速度を高められるため、プロンプトエンジニアにはプログラミングスキルが必須となります。
また、生成AIを活用して仕事をするため、AIや自然言語処理に関する知識は欠かせません。
さらに、AIへ的確な命令・指示を出すためには適切に文章を作成するスキルも必要です。AIモデルの多くは英語の使用を中心としていることから、英語力が高いエンジニアであれば活躍できる範囲が広がるでしょう。
プロンプトエンジニアになるには
プロンプトエンジニアになる方法としては、以下が挙げられます。
自然言語処理について学習する
プログラミングについて学習する
案件獲得に使用するポートフォリオを作成する
実際にプロンプトを開発してみる
プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理や必要なプログラミング言語に対する高い専門性を身に付けなくてはいけません。転職や案件獲得にあたっては、自分の実績や経験を験をまとめたポートフォリオの作成が重要です。また、実際に生成AIツールを利用し、プロンプトを開発してみることも重要でしょう。
プロンプトエンジニアの平均年収
プロンプトエンジニアの平均年収は、600〜1,000万円程度であると言われています。
近年になって注目を浴びるようになったエンジニア職であり、まだ収入の相場が定まっているわけではないと考えられます。業種や経験によって年収相場は異なりますが、実力次第では年収1,000万円も目指せる職種だと言えるでしょう。
プロンプトエンジニアがいらないと言われる理由
プロンプトエンジニアについて調べている中で、「いらない」との声が気になった方もいるのではないでしょうか。
プロンプトエンジニアがいらないと言われる場合の主な理由には、以下のようなものが考えられるでしょう。
生成AIの進化
自然言語処理技術の進化
AIの精度が高まったことで、プロンプトにこだわらなくても最適な回答を導き出せることが増えてきたと考えられます。専門知識がなくてもAIを使いこなせるとなれば、プロンプトエンジニアが不要との意見が出ることも確かに想定されます。
しかしAIの進化が進んだとしても、人の関与が完全になくなることは考えにくいと言えます。複雑なタスクの実行においては、まだまだ人間の関与が必要です。AIは完全・万能ではなく、今後も形を変えつつプロンプトエンジニアの必要性は一定程度残り続ける可能性が十分にあると考えられます。
大切なのは、時代の変化を捉えて必要とされるエンジニアであり続けるように臨機応変に行動することでしょう。
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7.プロンプトエンジニアリングの学習方法
この章では、プロンプトエンジニアリングの学習方法として以下の3つを紹介します。
教科書
サポートサービス
研修（eラーニング）
教科書
プロンプトエンジニアリングに関する正確な情報を得るためには、教科書の活用がおすすめです。
インターネット上にもさまざまな情報が存在していますが、教科書やガイドであれば専門家や研究者による解説から学べます。プロンプトエンジニアリングを実践しつつ、知識の面を教科書で補うことで実践的なスキルを獲得できるでしょう。
サポートサービス
プロンプトエンジニアリングの学習方法としては、サポートサービスの利用も挙げられます。
サポートサービスを利用することで、常にアップデートされ続けるノウハウや知識を得られます。また、特定の疑問や課題に対する答えが欲しい場合も、サポートサービスの利用は適しているでしょう。自分で答えを探す場合と比較して、大きく時間や手間を減らせます。
研修（eラーニング）
現在では、プロンプトエンジニアリングに関する研修サービスも多く存在しています。
特にeラーニングを活用した人材育成サービスは多数あり、自分のレベルに合わせて学習を進めることが可能です。自分の課題や押さえるべきポイントなどを講師より教えてもらうことで、効率的な学習も期待できるでしょう。
また、他の受講生との交流によって新たな気づきを得ることも、研修を受ける魅力の1つです。
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8.プロンプトエンジニアリングに役立つ資格
この章では、プロンプトエンジニアリングに役立つ資格として以下の2つを紹介します。
G検定
E検定
G検定
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する検定試験です。
AIやディープラーニングの活用に関する基本知識習得を主な目的としています。AIにできることや活用できる局面、活用のために必要なポイントなどを広く学ぶことが可能です。受験にあたっての資格要件は特になく、2か月に1度の頻度で開催されているため、挑戦しやすいと考えられるでしょう。
次に説明するE検定と比較すると基本的な本的な知識が問われるため、エンジニアだけでなくビジネスマンにも適した検定試験だと言えます。
E検定
E検定は、ディープラーニングに関する理論を理解し適切な手法による実装ができる能力を認定する検定試験です。
E検定の受験にあたっては、DLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了している必要があります。試験の開催頻度は、年に2回です。G検定と比較すると専門性が高く、エンジニア向けの検定試験だと整理できるでしょう。
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9.まとめ
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIの効率的・効果的な使用のために「プロンプト（命令・指示）」を開発・最適化するスキルのことです。生成AIの進化によってプロンプトエンジニアリングは注目度を高め、プロンプトエンジニアにも一定の市場ニーズがあります。AIをビジネス利用するケースが増えている現代においては、プロンプトエンジニアリングの注目度は高いと言えるでしょう。
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