プロンプトエンジニアリング

Prompt Engineering は、要するにAIに対して適切な質問をすることです。プロンプトは質問や依頼を含む入力です。

Prompt engineering では、チャット中にAIモデルが適切な回答を出せるよう、ターゲットを絞った質問や指示を考え出します。より良いプロンプトがあれば、より良い結果を得られます。

選択したモデルの仕様と合わせて、これは回答の質を左右します。

プロンプトの要素（質問）

より良い結果を得るには、次の点を考慮してください。

• 目的: 言語モデルに対して正確に何を求めますか？
• 役割: 言語モデルにはどんな役割をさせますか？（例: 'マーケティングアナリスト', '法務アドバイザー', 'プロジェクトマネージャー'）
• コンテキスト: 要求の背景情報（企業目標、プロジェクトの詳細、市場情報 など）
• スタイル: どのような文体を用いますか？（例: 公式、説得力がある、簡潔 ）
• 出力形式: どの形式を望みますか？（例: レポート、メール、プレゼンテーションのアウトライン、コードスニペット）

目的

質問の目的を正確に記述することは必須で、省略できません。

何を知りたいですか？

• ファクト系の質問は可能ですが、限界に留意してください（例: 最新知識が欠如している場合があります）
• Googleと同様、質問を同じ頻度で繰り返しても全く同じ答えにはなりません
• 利点は「チャット」機能で追求できる点です

明確な目的を持つ例題プロンプト：

Prompt met alleen doel

新しいAIプラットフォームを中規模企業に実装する際の主な課題を説明してください。

新しいAIプラットフォームを中規模企業に実装するには、いくつかの課題があります。主な課題は以下のとおりです：

1. 組織変革への抵抗: 従業員は既存のプロセスとシステムに慣れています。新しいAIプラットフォームは適応を要し、ワークフローへの影響が明確でない場合は抵抗が生じる可能性があります。
2. データ品質と入手性: AIプラットフォームはデータに強く依存します。新しいプラットフォームのデータ収集、クレンジング、構造化は複雑で時間がかかることがあります。
3. 既存システムとの統合: AIプラットフォームはERP、データソース、BIツールなど他の企業アプリケーションと統合する必要があることが多いです。技術的な課題が生じ得ます。
4. コスト: プラットフォームのライセンス費用に加え、導入、トレーニング、データインフラ、場合によっては専門スタッフの費用がかかります。
5. トレーニングと導入: 従業員は新しいプラットフォームの利用方法と出力の解釈について訓練を受ける必要があります。適切なトレーニングと継続的サポートがないと採用率が低くなる可能性があります。
6. 適切なプラットフォームとユースケースの選択: 多くのAIプラットフォームと技術が存在します。企業の特定ニーズと戦略目標に合致するプラットフォームと適切なユースケースを選定することが重要です。
7. 倫理的配慮とコンプライアンス: AIプラットフォームの用途次第では、倫理的課題やコンプライアンス要件（例: AVG/GDPR）に慎重に対応する必要があります。
8. プロジェクト管理: 成功する導入には、適切なプロジェクト管理、明確な目標設定、部門横断の利害関係者の関与が不可欠です。

役割と文脈の追加

役割と文脈を追加することで、より良く、より具体的な回答が得られます。

同じ質問でも、役割と文脈を付けた例：

Prompt met doel, rol en context

データ分析とプロセス最適化の新しいAIプラットフォームをB2Bサービス提供企業で150名のスタッフを抱える企業に導入するプロジェクトマネージャーとして、主な課題と可能な緩和戦略の説明をお願いします。

150名の従業員を抱えるB2Bサービス提供企業でデータ分析とプロセス最適化の新しいAIプラットフォームを導入するプロジェクトマネージャーとして、私が直面する主な課題と緩和戦略は以下のとおりです：

1. 変化への抵抗と利用の促進:
   • 課題: 担当業務に直結する従業員ほど新しいAIに対して抵抗感を持つ可能性があります。
   • 緩和策: キー ユーザーを早期に巻き込み、利点（効率化、意思決定の質向上、洞察の新規性）を明確に伝え、役割ベースのトレーニングと継続的サポートを提供します。部門内に「AIチャンピオン」を設定します。
2. データ品質、ガバナンス、マイグレーション:
   • 課題: AIプラットフォームの効果は高品質で管理されたデータに依存します。既存システムのデータは一貫性がなく、不完全または誤っていることがあります。
   • 緩和策: データ監査を徹底し、データガバナンスの枠組みを定義し、統合/移行前にデータクレンジングを実施します。データモデルとデータフローを明確化し、検証を徹底します。
3. 既存ITインフラストラクチャとの統合:
   • 課題: データソース、ERP、CRM、他の企業システムとの統合は、円滑かつ安全である必要があります。
   • 緩和策: 必要な統合を早期に特定し、堅牢なAPI機能や標準コネクタを備えたAIプラットフォームを選択します。統合を徹底的にテストします。
4. スコープの変更と予算超過:
   • 課題: プロジェクト中に新しいAI適用希望が出て、スコープが広がり費用が増加することがあります。
   • 緩和策: MVPを含む明確なスコープを設定し、変更管理プロセスを厳格に適用します。現実的なスケジュールと予算に余裕を持たせます。
5. 適切な技術と実装パートナーの選択:
   • 課題: AI市場は複雑で、誤った技術選択や経験不足のパートナーは失敗を招く可能性があります。
   • 緩和策: ユースケースに適したAI技術を徹底的に調査し、業界と選択技術の実績を持つパートナーを選び、リファレンスを求めます。
6. 組織内のAI知識とスキルの不足:
   • 課題: AIプラットフォームを効果的に活用・保守・発展させる内部専門知識が不足している可能性があります。
   • 緩和策: トレーニング投資を行い、専門人材を採用するか、実装パートナーと密に知識移転を進め、継続的学習の文化を作ります。
7. 倫理的配慮とExplainable AI（説明可能性）:
   • 課題: AIが下す決定は透明で説明可能であるべきであり、特に顧客や従業員に影響を与える場合には重要です。データの偏りは不公平な結果につながる可能性があります。
   • 緩和策: AIの倫理ガイドラインを策定し、可能な限り解釈可能なモデルを選択します。偏りを検出・緩和するプロセスを実装し、重要なAI決定には人の監督を確保します。

これらの課題に前向きに取り組むことで、企業目標に実際に寄与するAIプラットフォームの成功導入機会を高めます。

テクニック

以下では、より高度なプロンプトで使えるいくつかのテクニックを紹介します。

テクニック1 - 例を挙げる

言語モデルがあなたと同じスタイルを採用するよう、1〜2つの例を示します。

この手法は「ワンショット＆フェアショット prompting」と呼ばれます。

テクニック1 - 例を挙げる

顧客に対する近づき方について、社内ポリシーに沿った説明メールの草案を作成してください。顧客通信のポリシーの関連点を組み込み、スタイルガイドとして最近のニュースレターを用いますが、ニュースレターの内容自体は使用しません（ニュースレターのテキストを挿入）。

完全なプロンプトは次のとおりです：

内部の顧客通信ポリシー:

• いつも専門的かつ丁寧であること
• 重要な変更や障害については適時更新を提供すること
• 明確で簡潔な情報を提供すること
• 該当する場合には解決策や補償を提供すること

スタイルにはこのニュースレターを用いるが、このニュースレターの情報は使用しないこと Beste klant,

Wij willen u graag informeren over een aanstaande systeemupdate die van invloed kan zijn op onze dienstverlening.

Datum en tijd van de update: [datum en tijd] Verwachte duur van de onderbreking: [duur] Betrokken diensten: [diensten]

Tijdens deze periode kan onze dienstverlening tijdelijk onderbroken zijn. Wij doen ons best om de overlast tot een minimum te beperken en de diensten zo snel mogelijk te herstellen。

テクニック1 - 回答

以下は、例を含む拡張プロンプトへの言語モデルの回答です

Beste klant,

Wij willen u graag informeren over een aanstaande systeemupdate die van invloed kan zijn op onze dienstverlening。

Datum en tijd van de update: [datum en tijd] Verwachte duur van de onderbreking: [duur] Betrokken diensten: [diensten]

Tijdens deze periode kan onze dienstverlening tijdelijk onderbroken zijn. Wij doen ons best om de overlast tot een minimum te beperken en de diensten zo snel mogelijk te herstellen。

ご質問があれば、どうぞお気軽にご連絡ください。

敬具、 [あなたの名前] [あなたの役職] [会社名] [連絡先情報]

テクニック2 - テンプレートを示す

特定の形式を使用させたい場合、テンプレートと例を示します。多様な形式を検討できます。

• Excelに取り込めるCSV出力
• API連携用のJSON出力
• プロジェクト会議の議事録テンプレート

例のプロンプト： 新しいSaaS製品を対象とする中小企業向けの3つの潜在的マーケティングチャネルをリスト化し、以下の形式で回答を整形してください： チャネル: 対象リーチ: 見込みROI: 必要リソース:

例: チャネル: LinkedIn広告 対象リーチ: 職位名、業界、企業規模を想定 見込みROI: 高い、適切なターゲティングの場合 必要リソース: 広告予算、コンテンツ作成、キャンペーン管理

テクニック2 - テンプレートの回答

テクニック2 - テンプレートを示す

プロンプトの回答：

チャネル: コンテンツマーケティング（ブログ＆SEO） 対象リーチ: 解決策を積極的に検索している企業、オーガニック流入 見込みROI: 長期的には高い、権威性を構築 必要リソース: コンテンツ作家、SEO専門家、キーワードリサーチとコンテンツ拡販の時間

チャネル: Google広告（検索） 対象リーチ: SaaS製品に関連する具体的なキーワードを積極的に検索している企業 見込みROI: 中〜高、競合とCPC次第 必要リソース: 広告予算、キーワードリサーチ、ランディングページ最適化、キャンペーン管理

チャネル: メールマーケティング（リードナーチャリング） 対象リーチ: ウェブサイト、ウェビナー、他チャネル経由で集めたリード 見込みROI: 高い、リードから顧客への転換に効果的 必要リソース: メールマーケティングプラットフォーム、メールシーケンス用コンテンツ、セグメンテーション能力

テクニック3 - ヒントを出す

特定の方法で開始・記述するようヒントを末尾に付けます。

例のプロンプト： この市場調査レポートを要約できますか？（レポートの該当セクションを張り付けてください）。回答の冒頭を次のように開始してください： この市場調査の主要な所見は次のとおりです：

• レポートのテキストを貼り付け

テクニック名は「cueとhint」 この例は架空のレポートを使用しています。

テクニック3 - ヒントを出す

ヒント付きのプロンプトの回答例

この市場調査の主要な所見は：

• クラウドベースのプロジェクト管理ソフトウェアの需要は、MKBで過去2年間で35%増加しました。
• MKB企業にとっての主要な意思決定要因は使いやすさ、既存ツールとの統合性、価格設定です。
• 競合Aは市場シェア25%、競合Bは18%です。新規参入には特定のニッチや優れたユーザー体験を提供する余地があります。
• 新しいソフトウェア導入の最大の課題は初期投資と従業員トレーニングにかかる時間です。
• 市場は今後5年間、年率約15%で成長すると予測されます。

テクニック4 - 指示の内容を分割して提示

プロンプトが長く、モデルが指示を誤解することがあります。その場合、内容を以下の三重の引用符で区切ってください。

例のプロンプト： この article を要約してください？ ““” (記事本文) “”” 回答の冒頭を以下のように開始してください： この記事の要点は次のとおりです：

テクニック4 - 内容の分割

回答の例：

テクニック4 - コンテンツ分割

分割したプロンプトへの回答

この記事の要点は：

• コロナ禍で教員は遠隔教育を最適化する戦略と技術を考案し、保護者が子どもを支える役割を担うことが増えました。
• 遠隔教育の成功要因には、構造化された日課の組織化、教員と生徒間の開かれたコミュニケーションの維持、オンラインと紙ベースの課題の適切な選択が含まれます。
• 課題には、脆弱な生徒の支援方法と保護者への追加負担が含まれます。
• 学校のデジタル化は急速に進み、新しいデジタルツールと手法が導入されました。教員の Mandy de Vries さんの例も挙げられます。
• 物事はすべての生徒、特に特別支援が必要な生徒に対する継続的な関心と関与の重要性を強調しています。
• 最後に、保護者の学校教育への関与がパンデミック後も継続されることが期待されています。

テクニック5 - 事前に追加情報を求める

回答を生成する前に追加質問を投げる指示を出すことができます。これにより、要求を絞り、具体性を高めます。

例のプロンプト： 「新しい社内コミュニケーションアプリの開発プロジェクト提案を作成したい。アプリにはニュース更新、顔写真名簿、ダイレクトメッセージ機能を含める。提案書を書く前に、提案を改善する追加質問をしてくれますか？」

テクニック名は「ask before answer prompting」

テクニック5 - 追加情報を先に尋ねる

追加質問を含むプロンプトへの回答

もちろんです。プロジェクト提案を改善するための質問を以下に挙げます：

• 内部コミュニケーションアプリの主な目的は何ですか？（例: エンゲージメント向上、情報拡散の改善、協働の促進）
• 組織内の対象ユーザーは誰ですか？（例: 全従業員、特定部門、現場社員）
• アプリが統合すべき既存システムはありますか？（例: intranet、HRシステム、Active Directory）
• 開発と実装の予算と希望タイムラインはどのくらいですか？
• アプリに適用すべきセキュリティ要件やコンプライアンス要件はありますか？（例: GDPR、データ保持ポリシー）
• アプリの成功を測るKPIは何ですか？
• デザインやブランディングについて既にアイデアはありますか？組織のアイデンティティに合わせる必要がありますか？
• 開発プラットフォームの好みはありますか？iOS、Android、クロスプラットフォームのいずれですか？

この追加情報で、スコープと要件の全体像がより明確になり、提案書をより強固に作成できます。

テクニック6 - 感情的なプロンプト

感情に合わせてトーンを調整したり、特定の感情的反応を引き出す指示を出すことができます。顧客対応、社内コミュニケーション、マーケティングに有用です。

例のプロンプト： 「最近のサービス停止に不満を持つ顧客へ宛てたメールを作成します。顧客は次の文を送ってきました：” … ”（顧客の文章を貼り付け）メールは共感的で、顧客のフラストレーションを認識し、建設的な解決策を提示してください。」

テクニック名は「emotional prompting」 この例は架空の苦情を使用しています。

テクニック6 - 感情的プロンプト

ここに言語モデルからの回答が表示されます

Geachte [Naam Klant],

Hartelijk dank voor uw bericht en onze oprechte excuses voor de serviceonderbreking die u gistermiddag heeft ervaren. Ik begrijp volkomen uw frustratie en de impact die dit heeft gehad op uw bedrijfsvoering. Het spijt ons ten zeerste dat wij niet aan uw verwachtingen en onze servicestandaarden hebben voldaan.

De onderbreking werd veroorzaakt door [korte, duidelijke uitleg oorzaak, bijv. een onvoorziene technische storing in ons datacenter]. We hebben direct actie ondernomen en onze technici hebben hard gewerkt om de service zo snel mogelijk te herstellen. De service is sinds [tijdstip] weer volledig operationeel.

Wij nemen dit incident zeer serieus en zijn reeds bezig met het evalueren van de oorzaak om herhaling in de toekomst te voorkomen。

Om het ongemak enigszins te compenseren, bieden wij u graag [concreet voorstel, bijv. een korting op uw volgende factuur / een gratis upgrade van een maand / een service credit]. Een van onze accountmanagers zal binnen 24 uur contact met u opnemen om dit persoonlijk met u te bespreken en eventuele verdere vragen te beantwoorden。

Nogmaals onze excuses voor het ongemak. Wij waarderen uw klandizie en streven ernaar u in de toekomst de betrouwbare service te bieden die u van ons mag verwachten。

Met vriendelijke groet,

[Uw Naam/Bedrijfsnaam]

テクニック7 - 複数のバージョンを求める

回答の複数版本を求めることで選択肢を増やします。例えば新製品のマーケティングスローガンを複数案作成します。さまざまな視点があり得るため、いくつかのオプションを用意します。特定のロールとシステムプロンプトと組み合わせても有効です。

役割に関する詳細は関連記事を参照してください（../geavanceerd/persoonlijke-assistenten.md）。この複数版の例は記事の末尾にのみ記載されています。ここでは完全には繰り返しません。

テクニック8 - システムプロンプトと組み合わせる

システムプロンプトを使うことで、AIモデルへの指示を与え、タスクや挙動を具体的に設定できます。出力形式の期待を明示したり、望ましくない回答を抑制したりできます。

以下は、システムプロンプトの例です：

"あなたは親しみやくて有用なアシスタントです。"

"常に専門的で礼儀正しい言葉遣いを心がけてください。"

"具体的で要点を絞った回答を、過剮な詳細を避けて提供してください。"

システムプロンプトは、特定の会話やタスクに対してトーンと期待を設定します。

より高度なタスクには、要約などの特定のタスク用のシステムプロンプトを考案できます： "与えられたテキストを注意深く分析し、要点を短く、しかし有益に要約してください。核となるメッセージと主要な詳細を識別してください。"

システムプロンプトは、すべてのAIモデルで同じ影響力を持つわけではありません。chatGPTやClaudeでは強く影響しますが、他のモデルでは影響の程度が異なる場合があります。したがって、どのモデルがあなたの入力に最適かを試してみるのが良いでしょう。

プレファレンスとして一般的なシステムプロンプトを設定しても良いですが、最適なのは自動化したいタスクごとにこれらのシステムプロンプトを設計することです。これを「ロール」と呼びます。

ロールについて詳しくは関連記事を参照してください（../geavanceerd/persoonlijke-assistenten.md）。