はじめに

最近大学生と話す機会があり、その時に「コードを書くエンジニア」と「プロンプトエンジニア」は何が違うの？と聞かれました。その時の私は回答を持ち合わせておらず、咄嗟に「ある程度決まった書き方やコードがありますが、プロンプトはそうもいかなくて。技術を覚えるだけではなく、いかに伝えるかが大事なんです。」と答えたのですが、時間がたった今、はて実際はどうだろう、と感じました。

この疑問をきっかけに、一般的なエンジニアとプロンプトエンジニアの違い、そしてプロンプトエンジニアにとって「伝える」ことがなぜ重要なのかを深掘りしていきたいと思います。

一般的なエンジニアとプロンプトエンジニアの違い

一般的なエンジニア

一般的な「エンジニア」といって想像されるエンジニア、俗にいうソフトウェアエンジニアは、基本的に問題解決において技術的なスキルを使用します。プログラミング言語の文法やアルゴリズム、データ構造を理解することで効率的なコードを書いており、システムの設計から実装、テスト、デプロイまで、大体のステップにおいて確立された方法が存在しています。また、デバッグやパフォーマンス最適化といったスキルも重要であり、これらは標準化されたプロセスによって支えられています。

プロンプトエンジニア

一方で、プロンプトエンジニアはAIと人間との間のコミュニケーションを多く行うエンジニアです。AIモデルがユーザーの意図を正確に理解し、効果的な応答を生成するためのプロンプトを設計するために、AIと会話をしながらプロンプトを作成しています。

AIは入力されたプロンプトに基づいて応答を生成しますが、その解釈は多様であり、プロンプトの設計によって結果が大きく変わる可能性があります。プロンプトエンジニアはAIの特性を深く理解し、どのように情報を伝えるかを工夫する必要がありますが、伝え方には決まったルールやテンプレートが存在しないため、クリエイティブなアプローチが必要とされています。

プロンプトエンジニアにとって「伝える」が大事な理由

効果的なコミュニケーション

プロンプトエンジニアリングの中心には、AIとユーザーの間で情報を正確かつ効率的にやり取りするための効果的なコミュニケーションが存在します。AIモデルは提供された情報に基づいて推論を行いますが、その出力がユーザーの期待に合致するかどうかは、プロンプトの質に大きく依存します。このため、プロンプトエンジニアは「伝える」技術を磨く必要があります。

まず、言葉の選択が重要です。適切な言葉を選ぶことで、AIが正確なコンテキストを理解しやすくなります。専門用語や曖昧な表現を避けて明確でシンプルな言葉を使いつつ最適な表現を見つける必要があり、LLMの違いなどによる様々な言葉の使い方を試す必要があります。

次に、表現方法の精査も重要です。異なるユーザーが同じ言葉を異なる方法で解釈する可能性があるため、多様な表現を試し最も効果的なものを選び出します。

他にも、プロンプトの構造も考慮するべき要素です。情報がどのように整理され、提示されるかは、AIの応答の質に直接影響します。例えば、情報を段階的に提示することで、AIが複雑なタスクをより容易に処理できるようになることがあります。プロンプトの長さも重要で、必要な情報を過不足なく含めることが求められます。多すぎても少なすぎてもいけない。難しいですね・・・。

プロンプトエンジニアは、単に情報を伝えるだけでなく、その情報がどのように解釈され、受け取られるかを深く考慮することが求められます。ユーザーが求める情報の正確性、理解しやすさ、親しみやすさを考慮したプロンプト設計は、AIの性能を引き出す鍵となります。効果的なコミュニケーションを実現することで、AIはユーザーにとってより価値のある存在となり、ユーザーの使用感が向上します。

継続的な改善とフィードバック

プロンプトエンジニアリングには、継続的な改善とフィードバックループの構築が不可欠です。AIシステムは静的ではなく、ユーザーのニーズや技術の進化に伴って常に変化していくものであるため、AIの応答を分析し、プロンプトの効果を評価するためのフィードバックループを設計することが必要とされています。

まず、フィードバックループの基盤となるのは、AIの応答に対する様々な観点からの詳細な分析です。そのためには、AIが生成した出力を様々な観点から評価し、正確性、関連性、ユーザーの意図への適合性などの、どの要素が成功し、どの要素が改善の余地があるかを特定します。

次に、ユーザーからの直接的なフィードバックの収集も行います。プロンプトがどの程度効果的であるかを判断するためには、ユーザーの視点を考慮することが不可欠です。例えば、ユーザーがAIの応答をどのように受け取ったか、期待通りの応答が得られたかなどのフィードバックを収集することで、プロンプトの改善に役立てることができます。

また、収集されたデータを基にプロンプトの試行錯誤を繰り返し、プロンプトの設計を微調整していくプロセスを継続的に行う必要があります。AIの応答がよりユーザーの意図に沿ったものになるように、プロンプトの構造や内容を定期的に見直し、更新することが求められます。さらに、フィードバックループは、AIシステム全体の進化にも寄与します。継続的な改善を行うことで、AIは新しい状況やユーザーのニーズに柔軟に対応できるようになります。これにより、AIの信頼性や有用性が向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

結論として、継続的な改善とフィードバックは、プロンプトエンジニアリングのプロセスにおいて不可欠な要素です。これにより、AIシステムは常に最新の状態を維持し、ユーザーに対して最適な応答を提供し続けることが可能になります。プロンプトエンジニアは、これらのプロセスを通じて、AIとユーザーの間のコミュニケーションを絶えず進化させる役割を担っています。

ユーザー視点の理解

プロンプトエンジニアにとって、ユーザー視点の理解は、AIとユーザーのインタラクションを成功させるための不可欠な要素です。ユーザーがどのような背景を持ち、どのような情報を求めているのかを深く理解することで、プロンプトはより効果的になり、AIの応答もよりユーザーの期待に応えるものとなります。

まず、ユーザーのニーズを正確に把握することが重要です。これは、ターゲットユーザーの特性、目的、期待されるアウトプットを理解することから始まります。ユーザーがどのような問題を解決しようとしているのか、またどのような情報が必要なのかを把握することで、プロンプトエンジニアはより的確な質問や指示をAIに提供できます。

次に、ユーザーの背景や文脈を考慮することも重要です。異なるユーザーは異なる知識レベルや関心を持っているため、プロンプトはそれに応じて調整されるべきです。例えば、専門的な知識を持つユーザー向けには詳細で高度な情報を提供し、一般ユーザーには簡潔でわかりやすい説明を心掛けることが求められます。

さらに、ユーザーエクスペリエンスの向上には、ユーザーインタビューやアンケートを通じて直接フィードバックを収集することが有効です。これにより、プロンプトエンジニアはユーザーの実際の使用状況や感じている課題を把握することができます。フィードバックをもとにプロンプトを改善することで、AIはよりユーザーのニーズに沿った応答を提供できるようになります。

また、ユーザーの行動データを分析することも、ユーザー視点の理解を深めるための重要な手法です。どのプロンプトが最も効果的であるか、どのようなパターンが成功につながるかをデータから学び取ることで、プロンプトの設計を最適化することができます。

最終的に、ユーザー視点の理解を深めることは、AIとユーザーの間のコミュニケーションをより自然で直感的なものにするための鍵となります。プロンプトエンジニアは、ユーザーの視点に立つことで、AIがより多様なニーズに対応し、幅広いユーザー層にとって価値のあるツールとなるようにする必要があります。

結論

プロンプトエンジニアの役割は、単なる技術的な知識だけではなく、クリエイティブな問題解決能力と優れたコミュニケーション能力を併せ持ち、AI技術の発展と共にその可能性を最大限に引き出すために「伝える」技術を磨き続けることが求められることが重要だと考えられます。

故に、プロンプトエンジニアリングは、技術とコミュニケーションの融合であり、AIや使用する人間との対話を通じて新たな価値を創造するプロセスゆえに伝えることがとても大事だと思いました。

私自身も未だプロンプトを書き始めたばかりの身でもありますので、これからも「伝える」ということの大切さをかみしめつつ、プロンプトを書いていこうと思います。