プロンプトとは？

「プロンプト」とは、以下のような文脈で使われる用語です：

コンピュータとユーザーの対話におけるプロンプト：
- コマンドラインプロンプト：コマンドラインインターフェース（CLI）において、ユーザーがコマンドを入力できる状態を示す表示や記号のことを指します。例としては、Unix系システムの「$」やWindowsの「C:>」などがあります。
- 対話型プログラム：プログラムがユーザーに入力を促すメッセージや質問のことを指します。例えば、「名前を入力してください:」など。
言語モデルにおけるプロンプト：
- 入力テキスト：自然言語処理（NLP）や人工知能（AI）において、ユーザーがモデルに対して入力するテキストや質問のことを指します。この入力に基づいて、AIが応答を生成します。例えば、ChatGPTに対する質問や指示がこれにあたります。
教育や試験におけるプロンプト：
- エッセイプロンプト：試験や授業で、エッセイや作文の課題を与えるためのテーマや質問のことを指します。例えば、「あなたが最も影響を受けた人物について書きなさい」といった指示がこれにあたります。
心理療法やコーチングにおけるプロンプト：
- 思考のきっかけ：セラピストやコーチがクライアントに対して、自己反省や深い思考を促すための質問や指示を行うことを指します。

プロンプトの具体的な内容や形式は、その文脈や目的によって異なりますが、いずれもユーザーの応答や行動を引き出すための手がかりとして機能します。

生成AIにおけるプロンプトは、AIモデルに対して特定の出力を得るためにユーザーが入力するテキストや指示のことを指します。生成AIは、このプロンプトを基にして応答を生成します。具体的には以下のような形態があります：

1. 質問形式のプロンプト

ユーザーが具体的な質問を入力し、その答えを生成AIから得る形式です。

例：「人工知能とは何ですか？」
応答：「人工知能（AI）とは、人間の知能を模倣することを目的とした技術やシステムのことです。」

2. 指示形式のプロンプト

ユーザーが特定の指示を出し、それに従ってAIがテキストを生成する形式です。

例：「旅行についてのブログ記事を書いてください。」
応答：「旅行は新しい文化や風景を発見する素晴らしい方法です。今回は日本の京都を紹介します…」

3. 文脈設定のプロンプト

ユーザーが具体的な状況や文脈を提供し、その中でAIに応答を生成させる形式です。

例：「未来の都市についての短編小説の冒頭を書いてください。」
応答：「2089年、テクノポリスは天空を貫く高層ビルと空を飛び交う車で溢れていた…」

4. ダイアログ形式のプロンプト

ユーザーが対話を設定し、その続きや結末をAIに生成させる形式です。

例：「A: 今日の天気はどうですか？ B: 晴れだよ。A: じゃあ、ピクニックに行こうか。」
応答：「B: うん、それはいい考えだね！」

5. クリエイティブプロンプト

ユーザーが創造的な作品の一部を提供し、AIがそれを基にさらにクリエイティブなテキストを生成する形式です。

例：「詩の一部を書いてください： ‘静かな夜、月が輝く。'”
応答：「星々は語りかけ、風が囁く。心の奥に響く詩が生まれる。」

6. データ解析や技術的なプロンプト

ユーザーが技術的な情報やデータを入力し、AIがそれに基づいて分析結果や説明を生成する形式です。

例：「このデータセットを分析して、トレンドを教えてください。」
応答：「データを解析した結果、売上は夏季にピークを迎える傾向が見られます…」

生成AIにおけるプロンプトは、非常に多様な形式を取ることができますが、その基本的な役割はAIに対して具体的な指示や情報を提供し、望ましい出力を得ることです。プロンプトの質や具体性が高いほど、生成される応答も精度が高く、ユーザーの期待に沿ったものになる傾向があります。

プロンプトエンジニアとは、生成AIシステム、特に大規模言語モデル（LLMs）を効果的に活用するために、適切なプロンプト（入力テキスト）を設計・作成する専門家のことを指します。プロンプトエンジニアの役割は、AIモデルが意図した応答を正確かつ効率的に生成できるようにプロンプトを最適化することです。具体的な業務内容やスキルセットは以下の通りです：

業務内容

プロンプトの設計：
- 特定のタスクや目的に応じたプロンプトを作成します。例えば、記事の生成、質問応答、データ分析など、各タスクに最適なプロンプトを設計します。
プロンプトのテストと改善：
- 作成したプロンプトを実際にAIモデルでテストし、その結果を評価します。必要に応じてプロンプトを修正し、より良い結果が得られるように最適化します。
モデルの性能評価：
- プロンプトに対するモデルの応答を評価し、精度や有用性、クリエイティビティなどの観点から評価します。これにより、モデルの性能や限界を把握します。
新しいプロンプト技法の開発：
- プロンプトエンジニアリングの新しい技法やベストプラクティスを研究し、開発します。これには、トークンの使用法、文脈設定、ヒントの与え方などが含まれます。
ユーザーとのコラボレーション：
- プロダクトマネージャーやユーザーと協力して、プロンプトの要件を明確にし、最適なプロンプトを提供します。