プロンプトエンジニアリング

一言で

プロンプトエンジニアリングとは、AIから狙った答えを引き出すために、プロンプト（指示文）を設計・改善していく技術のことです。

もう少し詳しく

同じAIに同じ質問をしても、プロンプトの書き方を変えるだけで結果は大きく変わります。Anthropicの調査では、例示を加えるだけで回答品質が10〜50%改善するケースも報告されています。プロンプトエンジニアリングは、こうした「効く書き方」を体系的に磨いていく考え方です。

2026年現在、単に文面を工夫するだけでなく、テンプレート化・評価・監視まで含めた「コンテキストエンジニアリング」へと範囲が広がりつつあり、Anthropicも公式ドキュメントで進化形として位置づけています。

主な特徴

• コードを書かずに済む: モデル本体に手を加えず、入力文だけで挙動を調整できる
• 再現性が高い: 良いプロンプトはテンプレ化して何度でも使い回せる
• AIごとに最適解が違う: Claude・ChatGPT・Geminiで効く書き方は微妙に異なる

使われ方の例

• 役割を与える: 「あなたは経験10年のコピーライターです」
• 出力形式を指定: 「JSON形式で、キーは title と body」
• 思考過程を促す: 「結論の前に、推論ステップを箇条書きにして」
• 例を見せる: 入出力ペアを2〜3組添える（Few-shot学習）

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外部知識を組み合わせる手法はRAGを参照。モデルそのものを書き換える手法はファインチューニングです。