生成AI活用

プロンプトエンジニアリングとは?指示設計の技術と技法

読み:ぷろんぷとえんじにありんぐ / 英:Prompt Engineering(PE)

更新日: 読了目安:約7分

プロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)は、目的に合った出力を得るために指示や条件を工夫する技術です。本記事はプロンプトの書き方例の羅列ではなく、「名詞(プロンプト)と技術(PE)の区別」——試験で最も問われるすり替え——に焦点を当てます。

試験で問われる見方

○:生成AIへの入力指示を工夫して出力を調整する取り組みTF-173)。目的に合った出力を得るために指示や条件を工夫する技術HQ-0783)。

×:プロンプトエンジニアリング=生成AIに与える指示や入力文——これはプロンプトの定義(HQ-0764HQ-0726)。×:少数の入出力例を示す方法だけ——それはFew-shotの説明(HQ-0783のD)。

演習で確認する

G検定:TF-173

生成AIパスポート:HQ-0783HQ-0764HQ-0726

プロンプトエンジニアリングとは

モデルの重みを変えるファインチューニングとは別に、推論時の入力設計で振る舞いを寄せる活動です。役割設定、出力形式、制約、例示、段階的依頼などを組み合わせ、評価しながら改善します。

職種としてはプロンプトエンジニアが担う領域と重なりますが、試験では定義の正確さが中心です。

プロンプトとの違い

用語品詞・性質
プロンプト名詞=入力文そのもの「以下を要約して」という文章
プロンプトエンジニアリング技術・工夫するプロセス目的を達成するまで指示を試行錯誤する

選択肢で「プロンプトエンジニアリングは、AIに与える指示文」と書かれていたら、主語と説明がずれているサインです。

技法のツールボックス

PEの中に含まれる代表的な一手です(すべてを毎回使う必要はありません)。

役割・文脈

「あなたは校正者です」などシステムプロンプトと連携

形式指定

JSON、表、箇条書き、文字数上限

Few-shot

入出力の例を数件示す(G-385

CoT

段階的推論を促す

自己整合性

複数回答の多数決

パラメータ調整

温度など推論設定

実務の流れ

  1. 目的と評価基準を決める(何が「良い出力」か)
  2. ベースプロンプトを書く(4要素:目的・読者・形式・制約)
  3. テストケースで出力を確認(ハルシネーション・形式崩れ)
  4. 技法を追加し、改善が頭打ちならRAGやファインチューニングを検討
  5. 本番監視ガバナンス

万能ではない

プロンプトだけでジェイルブレイクプロンプトインジェクションのリスクをゼロにできるわけではありません(TF-173の解説)。機密入力の禁止、出力確認、ハルシネーション対策は別途必要です。

よくある質問

プロンプトエンジニアリングとRAGはどちらが先?

まずプロンプトと評価で足りるか確認し、知識不足ならRAGを検討する、という順が一般的です。排他ではありません。

CoTはPEの一部?

はい。PEは技法全体、CoTはその中の一手です(CoT記事)。

日本語プロンプトで試験は?

定義は言語非依存です。英語名(Prompt Engineering)と日本語説明の対応を確認してください。