【ITニュース解説】Prompt Engineering

大規模言語モデル、通称LLMの性能を最大限に引き出すための対話技術であるプロンプトエンジニアリングが、IT業界で注目を集めている。これはChatGPTのような生成AIが普及したことで、AIとのコミュニケーション能力が重要になったためである。プロンプトエンジニアリングは、厳密な科学というよりは、試行錯誤を繰り返しながら最適な答えを引き出すアートに近い側面を持つ。AIに何を、どのように尋ねるかで、得られる結果の質が大きく変わるため、この技術の理解はシステム開発においても不可欠となりつつある。プロンプトとは、AIに与える指示や質問のことであり、その設計には基本となる四つの構成要素が存在する。一つ目は「指示」である。これはAIに実行してほしいタスクを具体的に命令する部分で、プロンプトの中核をなす。例えば「この記事を要約して」や「指定した機能を持つPythonコードを書いて」といった命令がこれにあたる。指示がなければ、AIは何をすべきか理解できない。二つ目は「文脈」である。これはAIに応答の背景となる情報を提供し、より精度の高い、状況に適した結果を得るために使われる。例えば、AIに対して「あなたは経験豊富なデータサイエンティストです」といった役割を与えたり、「専門用語を使わずに高校生にもわかるように説明してください」といった制約を設けたりすることが文脈の提供にあたる。これにより、AIの応答のトーンや内容を制御できる。三つ目は「入力データ」である。これはAIに処理させたい具体的な情報や素材そのものを指す。要約を依頼する際の元となる文章や、分析を求める際の顧客レビューなどがこれに該当する。四つ目は「出力形式」の指定である。AIが生成する応答のフォーマットを具体的に指示することで、後の工程で扱いやすいデータを得ることができる。例えば、応答を「肯定、否定、中立のいずれか一単語で答えて」と指定したり、「JSON形式で出力して」と要求したりすることが可能である。これらの四つの要素を意識的に組み合わせることで、プロンプトの精度は格段に向上する。例えば、あるレストランの「料理は美味しかったが、サービスが非常に遅かった」というレビューを分類させたい場合、単に「このレビューを分類して」と尋ねるだけでは、AIが長文で解説を始めてしまう可能性がある。しかし、「このレストランのレビューを『肯定的』『否定的』『中立的』のいずれかに分類せよ。回答は一単語のみとすること」と、全ての要素を明確に含めて指示すれば、期待通り「中立的」という一単語の回答を得ることができる。さらに、プロンプトエンジニアリングには、より高度なテクニックも存在する。代表的なものに「ゼロショットプロンプティング」と「フューショットプロンプティング」がある。ゼロショットは、AIに事前の例を示さずにタスクを直接依頼する最も基本的な方法である。一方、フューショットは、プロンプト内にいくつかの手本となる入出力のペアを提示することで、AIがタスクの意図をより正確に理解し、望んだ形式で応答するよう誘導する手法である。また、複雑な推論が必要な問題に対しては、「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」というテクニックが有効である。これはAIに最終的な結論だけを求めず、結論に至るまでの中間的な思考プロセスをステップバイステップで記述させる手法で、これにより回答の正確性を高めることができる。一方で、この技術の発展は新たなセキュリティリスクも生み出している。システムエンジニアを目指す者は、これらの脅威についても理解しておく必要がある。「プロンプトインジェクション」は、悪意のあるユーザーが巧妙な指示をプロンプトに注入し、開発者が意図しないAIの動作を引き起こさせ、機密情報を漏洩させたりする攻撃である。また、「ジェイルブレイク」は、AIに課せられた倫理的、安全上の制約を回避するために特殊なプロンプトを用いて、通常は禁止されている不適切なコンテンツを生成させようとする行為を指す。さらに、「モデル汚染」という脅威も存在する。これはAIの学習データに意図的に偏った情報や悪意のあるデータを混入させ、AIの判断を誤らせたり、有害な応答を生成するように仕向けたりする攻撃手法である。プロンプトエンジニアリングは、AIと対話し、その潜在能力を最大限に引き出すための重要な設計技術である。AIをシステムに組み込む際、ユーザーが意図した通りの結果を安定的かつ安全に得るために、この技術の習得は今後ますます重要になるだろう。