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2025-01-01 13:00:00
プロンプトは、生成 AI に渡す自然言語テキストです。プロンプト エンジニアリングは、生成 AI とより適切に通信できるようにこれらのプロンプトを微調整する技術です。
Epicor の最高イノベーション責任者である Arturo Buzzalino 氏が説明するように、プロンプト エンジニアリングの価値は、AI がクエリを解釈して応答する方法を最適化することにあります。正しく実行すると、 AI 関連性があり、正確で有用な出力を生成します。
言い換えれば、プロンプト エンジニアリングは、貴重な出力を作成するために生成 AI モデルへの入力を設計するプロセスです。
「このプロセスで興味深いと思うのは、働く人々の歴史を通じて、私たちは人々が持つ「答え」を重視してきたということです」と ServiceNow ソリューション コンサルティング担当副社長の Simon Morris 氏は言います。 「世界は今、どこで変わったのか」 大規模な言語モデル すべての回答が含まれており、作成できる質問やプロンプトの品質が重視されるようになりました。」
なぜ迅速なエンジニアリングが必要なのでしょうか?
モリス氏は、私たちは洞察力に富んだ答えではなく、素晴らしい質問の世界に住んでいると主張し、プロンプトエンジニアリングの価値は、コンテキスト固有のユースケース主導の方法で大規模言語モデル（LLM）からビジネス価値を導き出せることであると述べています。
回答の質は迅速な対応の質に直接関係しており、この新しいテクノロジーの価値を実現するには、効果的な迅速なエンジニアリングが不可欠であるとモリス氏は考えています。
SandboxAQ のエンジニアリング担当副社長、Stefan Leichenauer 氏は、生成 AI モデルをプロンプトする方法によって、出力に大きな違いが生じる可能性があると述べています。これが、GenAI モデルを効果的に活用するための迅速なエンジニアリングが重要なスキルとなる理由です。
「産業の文脈では、迅速なエンジニアリングにより、生成 AI の出力を私たちが念頭に置いている特定のビジネス ユースケースに合わせて調整することができ、実用的な結果につながります」と Leichenauer 氏は言います。
Freshworks のエンジニアリング担当上級副社長、Ramesh Parthasarathy 氏もこれに同意します。同氏は、プロンプト エンジニアリングの価値は、基礎となるモデルの微妙な違いに対処することで AI のパフォーマンスを洗練し、最大化できることにあると述べています。
「これらのモデルは膨大なデータセットでトレーニングされているため、プロンプトの小さな変更が大幅に異なる応答につながる可能性があります」と Parthasarathy 氏は言います。同氏は、迅速なエンジニアリングが正しく行われれば、バイアスを克服し、データ分析を改善し、特定のビジネス ニーズに合わせて AI の応答を調整するのに役立つと強調します。
迅速なエンジニアリングの重要性
ライヒェナウアー氏は、迅速なエンジニアは GenAI モデルの有用性を最大化することに特化していると述べています。彼らの役割は、AI 入力を微調整して、正確で関連性の高い結果をもたらすことです。
「実際には、これは、顧客の洞察の生成、コンテンツ作成の合理化、業務効率の向上など、AI ツールをより効果的に適用できることを意味します」と彼は説明します。 「この専門知識がなければ、企業はあまりにも曖昧な、または目標とずれた成果物を得る危険があります。」
同様に、Buzzalino 氏は、GenAI を活用する企業は、エンジニアに人間の意図と機械の理解の間のギャップを埋めるよう促す必要があると考えています。プロンプト エンジニアは AI モデルとの対話を調整するため、正確な応答を引き出すプロンプトを作成することでパフォーマンスの向上に役立つと彼は説明します。これにより、効率が向上し、エラーが減少し、AI 出力が特定のビジネス ニーズに合わせて調整されます。
技術的な観点から見ると、迅速なエンジニアは、問題のコンテキストに基づいて最適な対応を導き出しながら、トークンの使用とその結果としてのコストを最適化することを目指しているとパルタサラシー氏は言います。
同氏は、適切なプロンプトがなければ、AI モデルは最適ではない応答、さらには誤解を招く応答を生成する可能性があり、これはよく「ガベージイン、ガベージアウト」と呼ばれる現象であると述べています。
「迅速なエンジニアは、企業の目標に沿ったインプットを作成し、効率を向上させ、望ましくないアウトプットなどのリスクを軽減することで、企業が GenAI の可能性を最大限に活用できるよう支援します」と Parthasarathy 氏は言います。
プロンプトエンジニアリングの使用例
プロンプトエンジニアリングは、GenAI システムの出力を最適化する必要があるあらゆるプロセスで採用できると Parthasarathy 氏は説明します。
データ分析を実行したり、パーソナライズされた推奨事項を提供したり、モデルのバイアスに対処したりする AI の能力を強化できます。同氏によると、最も広く使用されているシナリオの 1 つは、GenAI システムがテキストの作成、言語翻訳、電子メールの下書きなどを含む「コンテンツ アシスタント」として使用されているケースです。
ライヒェナウアー氏は、GenAI をあらゆる業界で使用できるようにする GenAI がある場所では、迅速なエンジニアリングを使用する必要があると考えています。
たとえば、お気に入りの GenAI に行くとします。 チャットボット 追加の文脈なしで質問すると、おそらく、数段落で書かれた妥当な答えが得られるでしょう。しかし、同じ質問をしながら、上部に重要な箇条書きをいくつか含むエグゼクティブ サマリーも求めると、上級関係者に適した出力が得られます。または、実装に必要な専門家レベルの技術的な詳細を問い合わせることもできます。これらはそれぞれ、読者に合わせた迅速なエンジニアリングの一例であるとライヒェナウアー氏は説明します。
これを踏まえて、Buzzalino 氏は、迅速なエンジニアリングは、顧客サービス用の会話型 AI エージェントの開発だけでなく、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの生成、複雑なレポート生成の自動化、戦略的意思決定を支援するための大規模なデータセットからの特定の洞察の抽出にも重要であると述べています。
さらに詳しくモリス氏は、カスタマー サポート エージェントはプロンプトを使用して顧客の問題の解決策を見つけたり、ケースへの返信の下書きを作成したり、エージェント間のケースを要約したりできると述べています。同様に、マーケティング担当者はキャンペーンを構築し、業界のメッセージや視点を生成できます。
優れたプロンプトエンジニアとは何でしょうか?
モリス氏は、優れたプロンプト エンジニアは、効果的なプロンプトを設計するための技術的スキルと創造的スキルの両方を兼ね備えていると述べています。 「最も重要なことは、彼らが実現しようとしているユースケースについての専門知識を持っていることです。そのため、迅速なエンジニアが通常のビジネス ユーザーに対する優れたコーチおよびメンターでもあることが重要です」と Morris 氏は言います。
技術的に言えば、優れたプロンプト エンジニアは、ゼロショット プロンプトやマルチショット プロンプトなどのスマートなテクニックを使用して AI モデルを専門的にガイドする方法を知っている、とパルタサラシー氏は言います。同氏によると、ゼロショットはモデルに何か新しいことを尋ねる場合にうまく機能し、マルチショットは具体的な例を示すことで応答を絞り込むのに役立ちます。
敏速なエンジニアは、さまざまなモデルの長所と限界も理解する必要があると彼は言います。たとえば、クロード ソネット モデルでは適切に機能するプロンプトが、LLaMA モデルでは理想的ではない可能性があります。そのため、プロンプトを適応させることも役割の重要な部分です。
同時に、優れたプロンプト エンジニアは、プロンプト ハイジャックやジェイルブレイクなどのリスクを認識しており、モデルが責任を持って使用され、これらの脅威から確実に保護されるようにします。
「技術面では、精度、遅延、コストのバランスが重要です」と Parthasarathy 氏は言います。 「システムに過負荷をかけたり、予算を使い果たしたりすることなく、効率的なプロンプトが必要です。」
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