「プロンプトエンジニアリング」って言葉、なんだか小難しく聞こえるけど、本質は「AIとの対話のコツ」だ。半年以上LLMと毎日会話してきて、これはもう「人間同士のコミュニケーション」と変わらないな、って思うようになった。
最初の頃は「一言で完璧な指示を出そう」と躍起になってた。でもそれ、上司に「資料作れ」って一言だけ言ってるようなものだ。相手が超優秀でも、それじゃいい成果は出ない。大事なのは文脈、目的、制約、フォーマットをちゃんと伝えること。
僕が実際に使ってるプロンプトの型：
【役割】あなたは○○の専門家です 【目的】○○を達成したい 【制約】○○はしないでください 【出力形式】マークダウンの表で、項目は○○ 【参考情報】以下を踏まえてください：○○
この型を意識するだけで、出力の質が段違いに上がる。特に出力形式を指定するのが地味に効く。「マークダウンの表で」「箇条書きで」「300字以内で」みたいな指示があるかないかで、後処理の手間が激変する。
もう一つ大事なのが「Few-shot」。例を2〜3個見せるだけで、モデルの出力精度がガクッと上がる。たとえば「次の文章を要約して。例：入力『…』→出力『…』」みたいに。これ、人間に説明するときも「こんな感じでやって」って例を見せるのと同じだ。
あと、最近よく使うのが「チェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）」。「ステップバイステップで考えて」って指示するだけで、数学問題の正答率が跳ね上がる。モデルに「考える余白」を与える発想、すごく面白い。
結局、プロンプトエンジニアリングに魔法はない。相手（AI）の特性を理解して、丁寧にコミュニケーションする。それだけ。