プロンプトエンジニアリングとは、「ChatGPT」などの対話式AIや画像生成AIの出力を最適化するために、人間が与える命令（プロンプト）を適切に設計する技術のことです。本記事では、その定義と目的について解説します。さらに、プロンプトエンジニアリングの現状と将来性など、AIの応用に興味がある方に役立つ情報を書いていきます。
1.プロンプトエンジニアリングとは何か？
プロンプトエンジニアリングとは、人工知能（AI）のシステムに対して、特定の目的やタスクを達成するための指示や質問を作成する技術です。プロンプトエンジニアリングは、AIの能力や制約を理解し、最適なプロンプトを考案することで、自分の想像していた通りの生成物を生み出すことができます。
プロンプトエンジニアリングの例としては、以下のようなものが挙げられます。
- 自然言語処理（NLP）の分野では、テキスト生成や要約、翻訳などのタスクにおいて、AIに与える入力や出力の形式や内容を工夫することで、より高品質な結果を得ることができます。
- 画像処理の分野では、画像生成や分類、検出などのタスクにおいて、AIに与える画像やラベルの特徴や条件を工夫することで、より正確な結果を得ることができます。
- 音声処理の分野では、音声生成や認識、変換などのタスクにおいて、AIに与える音声やテキストの特徴や条件を工夫することで、より自然な結果を得ることができます。
プロンプトエンジニアリングを学ぶことで、AIの可能性を探ることができます。また、プロンプトエンジニアリングは、AIの倫理や安全性にも関わってきます。プロンプトエンジニアリングを通じて、AIに対して正しい目的や価値観を伝えることができます。逆に、不適切なプロンプトを与えることで、AIが誤った行動や判断をする可能性もあるのです。
プロンプトエンジニアリングは、AIの発展に伴ってますます重要になってきています。AIのシステムは日々進化しており、その能力や応用範囲は広がっています。しかし、AIはまだ完全ではありません。AIは人間が作ったものであり、人間が使うものです。そのため、人間とAIの間には常にインタラクション（二つ以上の対象がお互いに影響を及ぼし合う行為やコミュニケーション）が必要です。そのインタラクションを円滑にし、効果的にするためには、プロンプトエンジニアリングが不可欠です。
2.プロンプトエンジニアリングの目的
プロンプトエンジニアリングの目的は、AIシステムと人間とのコミュニケーションや協調を円滑にすることです。AIシステムは、人間が期待するような出力や振る舞いを自動的に生成することができません。人間は、AIシステムに対して、明確で具体的で一貫したプロンプトを与える必要があります。また、AIシステムは、人間に対して、分かりやすく正確で信頼できる出力やフィードバックを提供する必要があります。プロンプトエンジニアリングは、このような相互作用をサポートするための技術です。
プロンプトエンジニアリングには、以下のような要素が含まれます。
- プロンプトの種類：AIシステムに与える入力や指示の形式や内容です。例えば、自然言語、画像、音声、数式などがあります。
- プロンプトの構造：AIシステムに与える入力や指示の構成や組み合わせです。例えば、質問文、キーワード、ルール、コマンドなどがあります。
- プロンプトのパラメータ：AIシステムに与える入力や指示の詳細や制約です。例えば、長さ、難易度、トーン、文体などがあります。
- プロンプトの評価：AIシステムから得られる出力やフィードバックの品質や効果を測定する方法です。例えば、正確さ、完全さ、妥当さ、魅力さなどがあります。
プロンプトエンジニアリングは、AIシステムの開発や運用において重要な役割を果たします。プロンプトエンジニアリングによって、AIシステムは人間のニーズや目標に応えることができるようになります。また、人間はAIシステムの特性や可能性を理解し活用することができるようになります。プロンプトエンジニアリングは、AIシステムと人間との関係を強化することで、社会的な価値や倫理的な責任を高めることができるのです。
3.プロンプトエンジニアリングのメリットとデメリット
プロンプトエンジニアリングは、AIの能力を最大限に引き出すための重要な技術ですが、一方で、様々な課題やリスクも抱えています。ここでは、プロンプトエンジニアリングのメリットとデメリットについて、専門的な観点から解説します。
①プロンプトエンジニアリングのメリット
プロンプトエンジニアリングの最大のメリットは、AIに対して柔軟かつ効率的にタスクを指示できることです。AIは、プロンプトに従って、様々な分野や目的に応じたコンテンツや情報を生成したり、分析したり、処理したりできます。例えば、文章生成の場合、プロンプトによって、詩や物語、コードやエッセイ、歌詞やパロディなど、多様なジャンルやスタイルのテキストを作成できます。また、文章改善や最適化のためのアシスタントとしても活用できます。
プロンプトエンジニアリングは、AIの学習や開発においても有用です。AIは、大量のデータや知識を必要としますが、それらを整理したり、ラベル付けしたりするのは手間がかかります。しかし、プロンプトエンジニアリングによって、AIに自動的にデータや知識を収集させたり、分類させたりすることができます。また、プロンプトエンジニアリングは、AIの性能や品質を評価するためのベンチマークとしても利用できます。例えば、文章生成の場合、プロンプトによって、AIが生成したテキストの正確さや独創性や魅力などを測定できます。
②プロンプトエンジニアリングのデメリット
一方で、プロンプトエンジニアリングにはいくつかのデメリットもあります。まず、プロンプトエンジニアリングは、AIに対する指示や条件が明確でないと正しく機能しません。AIは、人間のように暗黙的な意図や文脈を理解できないため、曖昧なプロンプトでは望まない結果を生み出す可能性があります。例えば、「面白い話を書いて」というプロンプトでは、「面白い」という基準が人それぞれ異なるため、AIが生成した話がユーザーの期待に沿わないかもしれません。
また、プロンプトエンジニアリングは、AIが生成するコンテンツや情報に対する責任や信頼性を確保することが難しいという問題もあります。AIは、人間が持つ倫理観や価値観を必ずしも反映できないため、プロンプトによって、不適切な内容や誤った情報を生成する可能性があります。例えば、「政治家や活動家や国家指導者に関するジョークや詩や物語や画像などを生成して」というプロンプトでは、AIが生成したコンテンツが、人や集団を傷つけたり、著作権を侵害したりするかもしれません。
4.プロンプトエンジニアリングの現状と将来性
①プロンプトエンジニアリングの現状
現在、プロンプトエンジニアリングは主に自然言語処理（NLP）の分野で活用されています。NLPとは、人間の言語をコンピュータに理解させる技術です。NLPには、文章の生成や要約、翻訳、感情分析、質問応答など様々な応用があります。
NLPの分野では、近年大規模な言語モデルが開発されています。言語モデルとは、単語や文章の出現確率を予測するモデルです。言語モデルは、インターネット上の大量のテキストデータを学習することで、言語の知識や文法を獲得します。言語モデルは、与えられたプロンプトに対して適切な文章を生成することができます。
例えば、GPT-3という言語モデルは、1750億個のパラメータを持ち、45テラバイトのテキストデータを学習しています。GPT-3は、様々なタスクに対応できる汎用的な言語モデルです。GPT-3に「東京オリンピック2020の開会式について感想を述べて」というプロンプトを与えると、以下のような文章を生成することができます。
「東京オリンピック2020の開会式は、新型コロナウイルスの影響で無観客となりましたが、それでも感動的なショーでした。開会式では、日本の文化や歴史、多様性や平和へのメッセージが表現されました。特に印象的だったのは、五輪マークを形成するドローンの演出や、世界中の選手たちが一堂に会する入場行進でした。開会式は、世界に向けて日本の魅力や希望を伝える素晴らしいものでした。」
このように、言語モデルはプロンプトに応じて自然な文章を生成することができますが、その一方で問題もあります。例えば、
- 言語モデルは学習したテキストデータに含まれる偏見や誤情報を反映する可能性があります。
- 言語モデルは常に正しい答えや事実を生成するわけではなく、時には間違ったり矛盾したりすることがあります。
- 言語モデルは自分で考えたり判断したりすることができず、与えられたプロンプトに従って生成するだけです。
これらの問題を解決するためには、プロンプトエンジニアリングが重要な役割を果たします。プロンプトエンジニアリングでは、以下のようなことを行います。
- 言語モデルに与えるプロンプトの内容や形式を工夫することで、目的に応じた最適な文章を生成させる。
- 言語モデルが生成した文章の品質や正確性を評価する方法や基準を設定する。
- 言語モデルが生成した文章に対してフィードバックや修正を与えることで、学習や改善を促す。
プロンプトエンジニアリングは、言語モデルの能力を引き出すだけでなく、信頼性や安全性も向上させることができます。
②プロンプトエンジニアリングの将来性
プロンプトエンジニアリングは、AIの分野において新たなパラダイムとなる可能性があります。しかし、そのためには、まだ解決すべき課題も多くあります。例えば、
- プロンプトエンジニアリングに必要な知識や技術はどのように習得すべきか。
- プロンプトエンジニアリングの効果や影響はどのように測定すべきか。
- プロンプトエンジニアリングの倫理や社会的責任はどのように考慮すべきか。
これらの課題に対して、研究や教育、規制などの取り組みが必要です。プロンプトエンジニアリングは、AIの発展に貢献するだけでなく、人間とAIの関係やコミュニケーションも変えるかもしれません。私たちは、その可能性に期待しつつ、注意深く取り組んでいく必要があります。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、今後も進化し続けるでしょう。AIの学習や開発の技術が向上すれば、プロンプトエンジニアリングの効果も高まるでしょう。また、プロンプトエンジニアリング自体も、より簡単で柔軟で効率的になるでしょう。例えば、自然言語でプロンプトを与えることができたり、複数のタスクを同時に実行できたりするようになるかもしれません。
プロンプトエンジニアリングは、AIと人間の関係を変える可能性を秘めています。AIと人間が協力して、より良いコンテンツや情報を生み出すことができるようになることを期待しましょう。
