プロンプトエンジニアリングとは何ですか? 例を挙げて説明

ChatGPTのような生成型人工知能の爆発的な台頭により、一部の仕事が時代遅れになることは周知の事実です。ただし、新たな雇用も創出されます。そうした新しいエキサイティングな役割の 1 つとして、徐々に勢いが増しているのが「プロンプト エンジニアリング」です。

プロンプト エンジニアリングは、最適な応答を生成するために、ChatGPT などの AI システムとの対話を調整するプロセスです。迅速なエンジニアは、AI が最も正確で有用な回答を提供できるよう、適切な質問やコマンドを作成します。

この記事では、プロンプト エンジニアリングの魅力的な世界を探っていきます。プロンプト エンジニアリングのプロセスについて説明し、その実際のアプリケーションと影響に焦点を当て、その課題と限界のいくつかを検討します。

さあ、始めましょう！

目次

• プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
• プロンプトエンジニアリングプロセスとは何ですか?
• 即戦力エンジニアって何をするの？
  • 例 1: カスタマー サポート チャットボット
  • 例 2: AI 支援によるコンテンツ生成
  • 例 3: 科学研究における AI
• プロンプトエンジニアリングにはコーディングが必要ですか?
• プロンプトエンジニアになるにはどうすればよいですか?
• 迅速なエンジニアリングでお金を稼ぐには?
• 最終的な考え

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

人工知能に関するニュースに注目すると、「プロンプト エンジニアリング」という言葉によく遭遇します。しかし、これは正確には何を意味するのでしょうか?

簡単に言えば、プロンプト エンジニアリングとは、効果的なクエリまたは入力 (プロンプトと呼ばれる) を作成して、望ましい応答を生成するように AI 言語モデルを導く実践です。

OpenAI の GPT-4のような大規模な言語モデルは、自然言語処理を使用して人間のようなテキストを理解し、生成する非常に高度な会話パートナーです。ただし、会話を開始するにはプロンプトに依存します。質問や命令をどのように表現するかは、受け取る応答に大きな影響を与えます。

たとえば、言語モデルからフランスの首都を知りたいというシナリオを考えてみましょう。「フランス」のような曖昧な入力をすると、AI モデルはあなたが探している具体的な情報を理解できない可能性があります。

フランスの地理、歴史、経済に関する情報など、さまざまな結果が返される可能性があります。

ただし、「フランスの首都はどこですか?」など、より具体的にプロンプ​​トを調整すると、モデルはおそらく必要な正確な答え「パリ」を返します。

迅速なエンジニアリングは、単純な事実調査のクエリに限定されません。これは、クリエイティブなコンテンツの生成やパーソナライズされた推奨事項の提供から、顧客サービスの自動化や科学研究の支援まで、幅広いアプリケーションに適用されます。

このようなより複雑な状況では、プロンプト エンジニアリングでは、コンテキストを追加したり、表現を微調整したり、モデルの出力に影響を与える可能性のある他の要素を試したりする必要があります。

プロンプト エンジニアリングの重要性は、より強力な言語モデルの出現によりさらに高まっています。これらのモデルは、トレーニング データと与えられた特定のプロンプトに基づいて応答を生成します。つまり、モデルの可能性を最大限に活用するにはプロンプトの作成が重要です。

これは言語的なニュアンスと技術的な理解を融合させる芸術であり科学であり、AI システムとの対話を深めるにつれて不可欠なスキルになりつつあります。

次のセクションでは、プロンプト エンジニアリング プロセスがどのようなものかを見ていきます。

プロンプトエンジニアリングプロセスとは何ですか?

プロンプト エンジニアリングの世界に飛び込むと、そのプロセスが実際にはどのようなものなのか疑問に思う人もいるかもしれません。

AI モデルの質問やステートメントを作成するのは単純な作業のように思えるかもしれませんが、実際には、十分に構造化された反復的なプロセスが必要です。

プロセスをよりよく理解するために、それを分解していくつかの具体的な例を検討してみましょう。

1. 目標の定義: AI プロンプト エンジニアリングのプロセスの最初のステップには、明確な目標を設定することが含まれます。AIに何を生成させたいですか？あなたが再生可能エネルギーに関するブログのアイデアを探しているコンテンツ作成者である場合、目標は、潜在的なブログのタイトルまたはトピックのリストを AI に生成させることかもしれません。

2. 初期プロンプトの作成: 目標を念頭に置いて、最初のプロンプトの草案を作成します。これは、目的に応じて、質問、コマンド、またはシナリオの形式を取ることができます。前の例に従うと、最初のプロンプトは「再生可能エネルギーに関するブログ投稿のトピックを 5 つ提案してください」というものになります。

3. プロンプトのテスト: 次に、最初のプロンプトが言語モデルに入力され、応答が分析されます。ここで、モデルは一般的な再生可能エネルギーのトピックのリストを生成する可能性があります。これらは関連性があるかもしれませんが、期待していた独自の角度や具体性が欠けている可能性があります。

4. 応答の分析: このステップでは、AI によって生成された出力を注意深く確認します。それはあなたの目標と一致していますか？期待と完全に一致しない場合は、期待に達しなかった部分を書き留めてください。ブログのトピック生成例では、トピックに具体性が欠けているか、一般的すぎることがわかるかもしれません。

5. プロンプトを改良する: テストと分析から収集した洞察をもとに、プロンプトを修正します。これには、より具体的にする、コンテキストを追加する、または表現を変更することが含まれる場合があります。たとえば、最初のプロンプトを「再生可能エネルギー分野の革新的なソリューションに焦点を当てた 5 つのブログ トピックを提案してください」と修正できます。

6. プロセスを反復する: プロンプトが目的の応答を生成する方向にモデルを一貫して誘導していることに満足するまで、テスト、分析、および調整のステップが繰り返されます。ブログのトピック生成の例では、モデルがユニークで具体的でニーズに合ったトピックを提案するまで、数回の反復が必要となる場合があります。

7. 実装: プロンプトで一貫して望ましい結果が得られたら、チャットボットの会話、AI を利用した調査ツール、コンテンツ ジェネレーター、またはその他のアプリケーションの一部であるかどうかにかかわらず、実世界のアプリケーションにデプロイする準備が整います。

プロンプト エンジニアリングは、分析的思考、創造性、技術的洞察力を魅力的に組み合わせたものです。それは単に質問することではありません。最も有益な応答を引き出すために、正しい質問を正しい方法で行うことを学ぶことが重要です。

私たちが言語モデルの理解をさらに磨き、より高度なプロンプト エンジニアリング技術を開発し続けるにつれて、AI で達成できる可能性は事実上無限です。

これを念頭に置いて、次のセクションではプロンプト エンジニアが取り組むプロジェクトをいくつか見てみましょう。

即戦力エンジニアって何をするの？

では、プロンプトエンジニアは具体的に何をするのでしょうか？

基本的に、プロンプト エンジニアは、AI と言語モデルについての理解を活用して、AI システムを望ましい応答を生成するように導く効果的なプロンプトを作成します。

プロンプト エンジニアがさまざまなシナリオでどのように動作するかをいくつかの例で見てみましょう。

例 1: カスタマー サポート チャットボット

顧客の一般的な質問に対応するためにチャットボットを導入したいと考えている企業を想像してください。プロンプト エンジニアは、顧客をより適切に支援するために必要な情報を顧客から抽出できるプロンプトを設計することに取り組みます。

たとえば、顧客が「ログインできません」と言った場合、プロンプト エンジニアは次のように応答するようにチャットボットを設計するかもしれません。ログインしようとするとエラー メッセージが表示されますか?」このプロンプトは、問題の解決に役立つより具体的な情報を抽出するように設計されています。

例 2: AI 支援によるコンテンツ生成

別のシナリオでは、ライターが AI ツールを使用してコンテンツのアイデアを生成しているとします。「アイデア」のような不適切に設計されたプロンプトでは、無関係なトピックが多数生成されてしまいます。

プロンプト エンジニアは、「2023 年の持続可能なファッション トレンドに関連する 5 つのブログ トピックのアイデアを生成する」など、より正確なプロンプトを作成します。このプロンプトは、作成者が必要とする目的の結果を生成する可能性が高くなります。

例 3: 科学研究における AI

AI を使用して膨大なデータを分析し、仮説を生成する研究者を考えてみましょう。研究者は最初にモデルに「データを分析してください」と指示するかもしれません。しかし、この漠然としたプロンプトは、焦点の合わない分析につながる可能性があります。

プロンプト エンジニアは、代わりに、「データを分析して変数 A と変数 B の間の潜在的な相関関係を特定する」など、プロンプトをより具体的なものに調整するのを手伝います。

プロンプト エンジニアの役割の重要な側面は、モデルの応答に基づいてプロンプトをテストし調整する反復プロセスです。これには、可能な限り最良の応答を生成するように AI システムを導くために、複数の調整サイクルが必要になることがよくあります。

つまり、敏速なエンジニアは、技術的な理解と言語の巧みさを融合させて、AI とのやり取りを形成します。

彼らは、AI 言語モデルの力を活用しようとしているあらゆるチームにとって不可欠な部分であり、彼らの仕事は、これらの複雑なツールをさまざまなアプリケーションで利用しやすく、便利で効率的にする上で極めて重要です。

プロンプトエンジニアリングにはコーディングが必要ですか?

プロンプト エンジニアリングに関してよくある質問は、コーディング スキルが必要かどうかです。簡単に言うと、必ずしもそうとは限りませんが、役立つことはあります。

本質的に、プロンプト エンジニアリングとは、言語モデルがどのように機能するかを理解し、特定の出力に導くための効果的なプロンプトを作成することです。

コンピューター サイエンスの学位や機械学習エンジニアである必要はありませんが、この仕事には、言語の原理をしっかりと理解し、分析的かつ創造的に考える能力、AI モデルと AI システムの理解が必要です。一緒に働いているよ。

とはいえ、特にプロンプ​​ト エンジニアリングのより技術的または高度なアプリケーションでは、プログラミングにある程度精通していると有益です。

たとえば、GPT-4のような言語モデルを操作する場合、通常は API を介して言語モデルと対話しますが、その重要な側面はコードの作成です。

さらに、モデルの以前の応答やユーザーの入力に基づいてプロンプトを動的に調整するなど、より複雑なプロンプト戦略を実装したい場合は、技術的な背景が必要になります。

さらに、強化学習を使用して言語モデルを微調整し、より複雑なタスクに対する特定の種類のプロンプトにより適切に応答することに興味がある場合は、コーディング スキルと機械学習の原理の深い理解も必要になります。

結論として、コーディングのスキルがなくてもプロンプト エンジニアリングを始めることはできますが、プログラミングにある程度の習熟度があれば、より多くの機会が開かれ、より深いレベルでこの分野に携わることができます。

幸いなことに、コーディングの学習に興味がある人が利用できるが豊富にあり、その多くはオンラインで無料でアクセスできます。

プロンプトエンジニアになるにはどうすればよいですか?

AI の世界で迅速なエンジニアリングの重要性が高まっていることを考えると、多くの人がそれをキャリアとして追求したり、既存の役割に統合したりすることに興味を持っているのも不思議ではありません。しかし、どうすればプロンプトエンジニアになれるのでしょうか？

プロのプロンプト エンジニアによるいくつかの手順を次に示します。

1. AI と機械学習に慣れる: AI と機械学習の基本原理を理解することは、即時エンジニアの仕事を検討している人にとって不可欠です。これらの分野で強固な基盤を提供できるオンライン コースやリソースが多数あります。

2.言語モデルについて学ぶ: プロンプト エンジニアリングは主に言語モデルと対話することであるため、これらのモデルを深く理解することが重要です。BERT、GPT-3、GPT-4 などのさまざまな AI システムと AI モデルについて学び、それらがどのようにトレーニングされ、どのように応答を生成するかを理解します��

3.大規模な言語モデルを試してみる: プロンプト エンジニアリングの仕事に興味がある場合、実践的な経験は学習するための最良の方法の 1 つです。OpenAI を含む多くの AI 研究組織は、言語モデルを操作できる API を提供しています。さまざまなプロンプトを作成して、モデルがどのように応答するかを観察してください。

4.プロンプト手法を理解する: 言語モデルと機械学習モデルを試してみると、さまざまなプロンプトにモデルがどのように応答するかのパターンに気づき始めるでしょう。モデルの出力を効果的に導く方法をより深く理解するために、さまざまなプロンプト手法について調査および学習します。

5.強力な言語スキルを保有または開発する: 優れたプロンプト エンジニアは、言語を巧みに操り、さまざまなプロンプトがモデルの応答にどのような影響を与えるかについて創造的かつ分析的に考えることができる必要があります。

6.コーディングを学ぶ (オプションですが推奨) : 厳密に必要というわけではありませんが、コーディング スキルはプロンプト エンジニアとしての能力を大幅に向上させます。AI や機械学習でよく使用される Python などのプログラミング言語を学ぶことは、特に有益です。

7.最新情報を入手する: AI の分野は急速に進化しており、新しい技術やモデルが常に開発されています。あなたのスキルが適切なものであり続けるように、最新の研究開発の最新情報を常に入手してください。

8.経験を積む: 最後に、プロンプト エンジニアリングに習熟するための最良の方法は、経験を積むことです。自分のプロジェクトに取り組んでいる場合でも、他の人と共同作業している場合でも、迅速なエンジニアリングを必要とする役割に雇用されている場合でも、継続的な練習が重要です。

迅速なエンジニアになることは、目的地というよりも旅のようなものです。それには継続的な学習と実践が必要ですが、言語、創造性、AI の交差点に興味を持っている人にとっては、やりがいのある充実した道となるでしょう。

迅速なエンジニアリングでお金を稼ぐには?

AI が私たちの生活のあらゆる面に浸透し続けるにつれて、迅速なエンジニアリングの役割はより重要になり、収益性も高まっています。しかし、この新興分野でどうやってお金を稼ぐのでしょうか? ここでは、迅速なエンジニアリング スキルを収益化するための潜在的な手段をいくつか紹介します。

1. フルタイム雇用: AI 言語モデルがより多くのビジネスやサービスに不可欠になるにつれ、多くの企業が AI インタラクションの改善を支援するフルタイムのプロンプト エンジニアを雇用しています。これらの役割は、テクノロジー企業や AI スタートアップ企業から、自社のサービスに AI を統合している大企業に至るまで、幅広い業界で見られます。こうした機会を見つけるために、AI、機械学習、データ サイエンス分野の求人情報に常に注目してください。

2. フリーランス: より柔軟な勤務形態を希望する場合は、プロンプト エンジニアとしてフリーランスになることが優れた選択肢になる可能性があります。多くの企業は AI の最適化を必要としていますが、フルタイム従業員の必要性やリソースがありません。Upwork や PromptBase などのフリーランス プラットフォームでサービスを提供したり、独自の Web サイトを作成してクライアントを引き付けることができます。

3. コンサルティング: 高い評判を築き、迅速なエンジニアリングで豊富な経験がある場合は、コンサルティング サービスの提供を検討できます。多くの組織は AI アプリケーションを検討し始めたばかりで、AI モデルと効果的に対話する方法について専門家の指導を重視するでしょう。

4. トレーニングと教育: 新興分野として、プロンプト エンジニアリングの教育に対する需要が高まっています。オンライン コースを作成したり、個別のトレーニング セッションを提供したり、このテーマに関する本を執筆したりすることもできます。

5. AI コンテンツの作成: 優秀なエンジニアは、AI が作成したコンテンツを生成するスキルを利用して収入を得ることができます。これには、販売またはマーケティングに使用できる、AI によって生成された記事、書籍、またはその他の形式のコンテンツの執筆が含まれる場合があります。

6. AI ツールの構築と販売: 技術的なスキルがあり、プログラミング言語の経験がある場合は、効果的なプロンプト エンジニアリングを活用する AI ツールを構築できます。これらのツールは企業や個人に販売される可能性があります。

他の分野と同様に、敏速なエンジニアとして収入を得る能力は、専門知識のレベル、評判、サービスに対する市場の需要など、いくつかの要因によって決まります。

また、この分野は急速に進化しているため、AI と機械学習の最新の開発を常に最新の状態に保つことが成功には不可欠です。

適切なスキルと積極的なアプローチがあれば、プロンプト エンジニアリングのエキサイティングな世界でチャンスは無限にあります。

最終的な考え

このガイドで説明したように、プロンプト エンジニアリングは言語、テクノロジー、創造性のエキサイティングな交差点にあります。

この新興分野は人工知能の機構において不可欠な歯車となりつつあり、AI とより効果的にコミュニケーションするのに役立ち、これらの強力なツールがよりアクセスしやすく実用的になります。

プロンプト エンジニアリングの中核には、AI 言語と機械学習モデルをガイドするための入力を作成することが含まれますが、単に質問したりコマンドを与えたりするだけではありません。これらのモデルがさまざまなプロンプトにどのように応答するかを理解し、これらのプロンプトを反復および調整して、モデルの出力を目標に合わせることが重要です。

プロンプト エンジニアリングは、コンテンツ生成から顧客サービス、データ分析から教育に至るまで、さまざまな分野ですでに応用されています。そして、AI が進化し成熟し続けるにつれて、プロンプト エンジニアリングの重要性と影響力はさらに高まる可能性があります。

あなたが AI 愛好家、開発者、コンテンツ作成者、または単にテクノロジーの将来に興味がある場合でも、プロンプト エンジニアリングを理解することで、貴重なスキル セットを身に付けることができます。

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