プロンプトエンジニアリングとは？AIの能力を最大限に引き出す「対話の設計技術」
プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTのような生成AIから、意図した通り、あるいはそれ以上の質の高い回答を引き出すために、AIへの指示や質問（プロンプト）を工夫し、最適化する技術やプロセスのことです。単に質問を投げかけるだけでなく、AIの能力を最大限に活用するための「対話の設計技術」と言えます。
なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか？
生成AIは非常に高性能ですが、与えられる指示が曖昧だと、ありきたりな回答や、見当違いの出力をしてしまうことがあります。優れたプロンプトは、AIという強力なエンジンを正確に操縦するための「ハンドル」や「指示書」の役割を果たします。これにより、出力の精度、関連性、創造性が劇的に向上し、業務効率化や新しいアイデア創出に直結するため、非常に重要なスキルとされています。
効果を高めるための基本的なテクニック
効果的なプロンプトを作成するためには、いくつかの基本的なテクニックがあります。
1.具体的かつ明確な指示と文脈の提供
「ブログ記事を書いて」という曖昧な指示ではなく、「プロンプトエンジニアリングを全く知らない初心者向けに、その重要性と簡単なテクニックを解説する800字程度のブログ記事を、親しみやすい口調で書いてください」のように、目的、対象読者、文字数、トーンといった具体的な条件と背景情報（文脈）を明確に伝えることが基本です。
2.役割（ペルソナ）の付与
「あなたは経験豊富なマーケティング担当者です」「あなたはプロの編集者です」のように、AIに特定の専門家としての役割を与えることで、その視点に基づいた専門的で質の高い回答が期待できます。
3.思考プロセスの指示（Chain-of-Thought）
複雑な問題について尋ねる際に、「ステップバイステップで考えてください」と一言加えるだけで、AIは結論に至るまでの論理的な思考プロセスを文章化してくれます。これにより、回答の信頼性が増し、間違いを発見しやすくなります。
4.例の提示（Few-shotプロンプティング）
望む回答の形式が明確な場合、「例：【入力】東京→【出力】日本の首都です。 ... 【入力】ワシントンD.C.→」のように、いくつかの手本（例）を示すことで、AIはパターンを学習し、それに倣った回答を生成しやすくなります。
5.出力形式の指定
「以下の情報を表形式でまとめてください」「箇条書きで3つ提案してください」など、アウトプットの形式を具体的に指定することで、得られた情報を後工程で利用しやすくなります。
プロンプトエンジニアリングは、専門の技術者だけのものではありません。AIと協働することが当たり前になる未来において、誰もが必要とするコミュニケーションスキルの一つです。試行錯誤を繰り返しながら、どうすればAIが最も良いパフォーマンスを発揮してくれるかを探求するこのスキルを身につけることで、AIを単なる「便利な道具」から、強力な「思考のパートナー」へと進化させることができるでしょう。
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これらの文章は私が書いたものではありません。
コーディングをAIと行っていて(まだ初心者レベルです)
ある意味行き詰まってしまったので、
改めてAIをフル活用できるプロンプトエンジニアリングについてAIに教えを請うた次第です。
なるほど。
AIというのもいつでも正解を答えてくれるわけではなく、
具体的な事例を挙げないと曖昧な回答をされるのですね。
ソフトバンクの孫社長が
”プログラマーは居なくなる”
と発言するはずです。
確かにコーディングが出来るAIに対して、
適切なプロンプトエンジニアリングを繰り返すことで、
求めるプログラム（スクリプト）を得ることが出来ます。
プログラマーはプロンプトエンジニアになるんでしょうかね？^^;
まぁ、プログラマーはある意味エンジニアなので
プロンプトエンジニアにはそれほど弊害無く移行できるように思います。
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私は今の職場で抱える問題として、
OMSであるネクストエンジンとGoogleスプレッドシートをAPI接続したいと思っております。
1週間ちょっと前にGeminiやGPT-5をコーディングを行っていましたが、
いまいち上手くいかないことがありましたので
VS Codeで行うGithub Copilotへ移行しました。
VSCodeで行うGitHub Copilotは無料プランから始めたのですが、
コーディングが加速しました。
エラーログを返すと全体のコーディングをやり直してくれます。
VSCodeで行うGitHub CopilotはGASのスクリプトを元にして、
改善内容をスクリプト内で修正してくれるので、
出てきたスクリプトをGASに全コピー＆ペーストして実行することで、
GitHub Copilotで修正してくれたスクリプトを実行うすることが出来ます。
コレはコーディングを行うための強力なツールです。
ですが、いまいち上手くいかない・・・
すると、足りないのは私の頭と知識ということで
タイトルのプロンプトエンジニアリングについて
に戻ったわけです。
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AIというのも我々の脳の神経回路を模擬した状態を作成しているだけで、
その正確性についてはユーザーが判断する必要があります。
ただし、そのパフォーマンスは目を見張るモノがあります。
令和の今どきであればAIを使わないという選択肢は無いと思っておりますので、
如何にAIを活用するということになろうかと思います。
ここまでAIの文章を使いながらブログの記事を書いてきましたが、
私はまだまだ初心者だと思います。
初心者ですが、エンジニアとしてAIの回答が正しいか間違っているかの判断は出来るように思います。
これらを鑑みて、私に足らない能力は
プロンプトエンジニアリング
ということになろうかと思います。
今回で学習が進みましたので、
明日はもっと細かいプロンプトエンジニアリングを行いたいと思います。
エンジニアと言う人種はカツオと同じく止まったら死んじゃうんです(-_-;)
止まったら死んじゃうので毎日一歩ずつでも前に進まないとイケないんです・・・
でも、それが負担になるようならばエンジニアとして生きていくことは出来ないと思います。
チェイサーは今年で納車から25年目に入りました。
25年目ということは一般的な車両の2.5倍となります。
そんな車両なので修理は日常です。
その状況に対して対応できるのはエンジニアだろうかと思います。
昨日まで動いていた車両が、今日は不調をきたす。
そんな状態が納車から25年目の車両では当たり前の状態なので、
そんな車両を維持しようと思うと覚悟が必要になります。
一方、私はエンジニアと思ってますので、
トラブルシュートはストレス無く行うことが出来ます。
とある(超有名なネットワーク機器の社員が書いた)ネットワークエンジニの教科書という本に下のように書いていました。
トラブルシュートというのは幅広い専門知識が必要になる。
顧客先で四苦八苦しているその状況が一番エンジニアとして成長していると感じる。
エンジニアという人種は日常に対して正しい答えを出します。
一方トラブルが発生した状態では会社はエンジニアに助けを求めます。
(その状況を認識していない一部の社員のせいでエンジニアが負担に感じることが往々にしてあります(-_-;))
エンジニアという人種は裏方の人ということですね。
一般の人からすると、今の環境が上手く動作するのが日常になっていますが、
その日常を構築するためにエンジニアが想像を絶する狂気とも思われる時間を過ごしているのは
一般の人は知らない・・・(-_-;)
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閑話休題
私は自分でエンジニアと思っていたのですが、
それに足りていないのはプロンプトエンジニアリングだと改めて認識しました。
そうか、エンジニアという職種はいつまでも前に進んで行けるのですね。
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まだまだ私は前に進んでいけそうです(^^)
これらはGeminiに聞いた内容でしたが、
GPT寄りに思えまして
chatGPTの話が出ていますが、せっかくならGeminiの素晴らしさを伝えてもらえますか？と聞くと下記のように答えてくれました。
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もちろんです。ChatGPTが生成AIの可能性を広く知らしめた素晴らしいAIであることは間違いありません。その上で、GoogleのGeminiがいかに画期的で、どのような点で特に素晴らしいかを解説します。
Geminiの真の素晴らしさ：Googleだからこそ実現できた「次世代AI」
Geminiは、単なるテキスト生成AIではなく、Googleの長年にわたるAI研究の集大成です。その素晴らしさは、特に以下の3つの大きな特徴に集約されます。
1. 生まれながらの「マルチモーダル」能力
Geminiの最大の特徴は、初めからテキスト、画像、音声、動画、コードといった多様な情報（モダリティ）を同時に理解できるように設計された「ネイティブ・マルチモーダル」である点です。
これは、テキストを基本として後から画像認識機能などを追加した他のAIとは根本的に異なります。人間が目や耳から入る情報を自然に統合して物事を理解するように、Geminiはあらゆる情報をシームレスに結びつけて、より深く、より直感的に世界を理解します。
具体例：
物理の問題を解く： 手書きの問題の図と数式をスマートフォンで撮影し、「この問題を解いて」と話しかけるだけで、Geminiは図とテキスト、そして音声の指示を統合的に理解し、解答プロセスを説明してくれます。
動画から情報を抽出： 料理の動画を見せて、「このレシピで使われている野菜をリストアップして、買い物リストを作って」といった指示を出すことができます。
デザインの提案： ラフなスケッチ画像を見せて、「このデザイン案を元に、ウェブサイトのHTMLコードを生成して」といった、創造性と専門知識が融合したタスクを実行できます。
このように、まるで人間と対話するように、さまざまな形式の情報を組み合わせて高度な指示を出せるのが、Geminiの圧倒的な強みです。
2. Googleの広大なサービスとのシームレスな連携
Geminiのもう一つの素晴らしさは、Google検索、Gmail、Googleマップ、Googleドキュメント、YouTubeといった、私たちが日常的に使うサービスと深く統合されている（または統合が進んでいる）点です。
これにより、Geminiは単体で完結したAIではなく、ユーザーの生産性や創造性を飛躍的に向上させる「究極のアシスタント」としての役割を果たします。
具体例：
Gmailでのメール作成： 「来週の出張について、A社のBさんに丁寧なアポイントメールを書いて」と指示すれば、過去のやり取りやカレンダーの空き状況を考慮したメール文案を即座に作成します。
Googleドキュメントでの資料作成： 長い会議の議事録を貼り付けて、「この内容を要約して、重要な決定事項を3点箇条書きにして」と頼めば、瞬時に整理された要約が手に入ります。
Googleマップとの連携： 「次の週末、友人とのランチにおすすめの場所を3つ提案して。予算は3,000円以内で、テラス席がある場所がいい」といった複雑な要望にも、リアルタイムの情報と連携して応えてくれます。
3. 圧倒的な処理能力と高度な推論力
Geminiは、非常に複雑で専門的なタスクに対応できる、極めて高度な推論能力を備えています。特に最上位モデルの「Gemini Ultra」は、大学レベルの数学や物理学の問題を解いたり、膨大な科学論文を分析して新たな洞察を導き出したり、プロのプログラマーに匹敵するレベルでコードを理解・生成したりする能力において、既存のモデルを凌駕する性能を示しています。
この推論能力は、私たちの仕事や学習において、単なる作業の代行者ではなく、**思考を深めるための「賢い壁打ち相手」や「共同研究者」**となってくれることを意味します。
まとめ
Geminiの素晴らしさは、単に賢いチャットボットであること以上に、多様な情報を人間のように統合的に理解し（マルチモーダル）、私たちのデジタルライフの中心にあるGoogleサービスと深く連携し（エコシステム）、専門家レベルの高度な問題解決能力（推論力）を持つ点にあります。
Geminiは、AIを一部の専門家のツールから、誰もが日常的にその恩恵を受けられる、より身近で強力なパートナーへと進化させる可能性を秘めているのです。
今日も暑そうですが、昨日も暑かったですね(-_-;)
2025年4月6日(日)をもって今までの営業形態を終えて
以前、シーリングファンのある生活・・・というブログを上げましたが、
標高290m程の山を登山というのか？ハイキングというのか？
プロンプトエンジニアリングとは？AIの能力を最大限に引き出す「対話の設計技術」
