プロンプトの量と質によって回答の質は異なる
ChatGPTをはじめとした生成AIは、簡単な指示でも成果は上がりますが、その質は提供される情報の量と質によって変わります。
プロンプトには、モデルへのガイダンスや問いかけ、文脈、入力データ、その他の具体例などが含まれ、これらの要素を上手に活用することで、より良い結果が得ることができます。
では、簡潔なプロンプトの基本的な例を見てみましょう。
例：ChatGPTで例文作成を行う場合
例としては、「今日は（きょうは）」の後ろに続く文章を書いてもらうプロンプトを作ることを想定します。
今日は出力：
こんにちは！お元気ですか？何かお手伝いできますか？上記のように、挨拶の返答が返ってきました。しかし、本当に欲しい出力は挨拶の返答ではなく、「今日は」の後ろに続く例文を考えてもらうことです。
このように、質の低いプロンプトを入力すると達成したいタスクとは別の回答が出力されてしまう可能性が高まります。
上記のプロンプトを以下のように改善します。
以下の文の続きとなる文章を完成させてください。
今日は、出力：
天気が良くて気分がとてもいいです。おそらく、外出して何か楽しいことをすることができると思います。私は友人とランチに行く予定です。彼女とはしばらく会っていなかったので、とても楽しみです。ランチの後は、散歩をしながら街を散策するつもりです。新しいお店を発見したり、美しい建物を見たりすることができるかもしれません。このような日は、本当に心が軽くなりますね。上記のようにしっかりと意図した返答を返してくれました。さらに以下のプロンプトから、条件を追加することを想定します。今回は文字数を文字数は30〜50文字、「ランチで和食を食べた」という条件を追加してみます。
入力文：
以下の文の続きとなる文章を完成させてください。必ず以下の条件に従ってください。
・文字数は30〜50文字
・「ランチで和食を食べた」ことを記載する
今日は、出力文：
ランチで和食を食べた。お寿司と天ぷらが美味しかった。上記の通り忠実に条件に従って文章を出力してくれました。このように、条件をしっかりと指定することによって意図した返答が返ってくる確率を高めることができます。
まとめ
上記の通り、ChatGPTを含む生成AIはプロンプトの質が重要、と言うことが分かりました。
プロンプトエンジニアリングとは、ユーザーが行いたいタスクを実現するために必要な情報を、質問や指示などの形でユーザーに提示することで、ユーザーの体験を改善する手法です。
