【海外記事紹介】2024年におけるプロンプトエンジニアリング手法3選

10月8日、海外のテクノロジーメディア「KDnuggets」が「Mastering Prompt Engineering in 2024」と題した記事を公開した。この記事では、AIを活用したプロンプトエンジニアリングのさまざまな技術や、その応用方法について詳細に取り上げている。AIの活用がますます一般的になる中、プロンプトの設計が非常に重要な役割を果たすようになってきた。本記事では、ゼロショットやチェーン・オブ・ソート、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションといった技法を中心に、それぞれの利点や効果的な使い方が紹介されている。以下に、記事の主要なポイントを掘り下げて紹介する。

1. ゼロショット（Zero-shot）とフューショット（Few-shot）プロンプティング

プロンプトエンジニアリングの最も基本的な技法として、「ゼロショットプロンプティング」がある。これは、追加の情報や事前の例を提供せずに、AIモデルにタスクを提示して応答を得る方法だ。モデルは、巨大なデータセットで訓練されているため、特に一般的なタスクにおいては高い精度で応答を返すことが期待できる。

しかし、より複雑な問題や専門的な分野では、「フューショットプロンプティング」が有効だ。この技法では、タスクに関連する具体例をいくつか（Few）提示することで、モデルがそのタスクの文脈や複雑さを理解し、より的確な応答を生成するように誘導する。例えば、フランス語の単語を教える際に「チーズはfromage」と示した後に「リンゴはpomme」といった具体例を与えることで、モデルがそのタスクに基づいた適切な応答を学習できる。

2. チェーン・オブ・ソート（CoT: Chain of Thought）: 思考の連鎖

さらに興味深い技法として「チェーン・オブ・ソート（Chain of Thought）」プロンプティングがある。これは、モデルが複雑な問題を段階的に解決する手法だ。人間が難しい問題に直面したときに、ステップごとに論理的に解決策を考えるのと同様に、CoTプロンプティングはモデルにその手順を示すことで、モデルが自動的に解答を推測しようとするリスクを減らす。この方法は、特に複数のステップを踏む必要がある問題や、高度な推論を要するタスクに対して有効である。例えば、数学の問題やプログラムのバグ修正など、複雑な問題を一歩ずつ解決する場合に、この技法が力を発揮する。

3. リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG: Retrieval-Augmented Generation）: 検索拡張生成

RAGは、外部の知識ベースとAIモデルを組み合わせた技法で、より高度で文脈に合った応答を生成する際に非常に有効だ。モデル自体は大規模なデータセットで訓練されているが、特定の分野においては、最新の専門的な情報が必要となることがある。このような場合に、RAGが役立つ。例えば、法的な問題や医療分野では、モデルが外部のデータベースから最新の判例や診療ガイドラインを取得し、それを基に応答を生成する。これにより、曖昧さや推測に基づいた誤った情報を提供するリスクを最小限に抑えることができる。

効果的なプロンプティングのベストプラクティス

プロンプトエンジニアリングを最大限に活用するためには、いくつかのベストプラクティスに従うことが推奨される。例えば、以下のような点が重要だ。

ファクトチェック：AIモデルは非常に強力なツールだが、その応答は必ずしも正確とは限らない。特に重要なタスクにおいては、生成された情報を必ずクロスチェックし、信頼できるソースと照らし合わせることが必要だ。AIの出力に対する過信は、思わぬミスを引き起こす可能性がある。
事前の検討：モデルに応答を生成させる前に、タスクのさまざまな側面を十分に検討させることが重要だ。例えば、倫理的、技術的、経済的な影響を考慮した上で応答を生成するよう指示することができる。
ユーザーによる確認：AIモデルが生成する応答が、ユーザーの意図に沿ったものであるかを確認するプロセスを組み込むことも効果的だ。不明確な部分がある場合、モデルに質問を促すことで、より正確な応答を引き出すことができる。

プロンプトエンジニアリングは、単なる技術的なスキルにとどまらず、クリエイティブで批判的な思考が求められる分野だ。AIモデルを最大限に活用するためには、効果的なプロンプティング技法を理解し、適切に使い分けることが重要である。これからのAI時代において、プロンプトエンジニアリングのスキルはますます重要性を増していくであろう。

詳細は[Mastering Prompt Engineering in 2024]を参照していただきたい。