第6部　LLMを使いこなす

第22章プロンプトエンジニアリング

同じLLMでも、プロンプトの書き方しだいで出力の質は大きく変わります。より良い結果を引き出すための工夫をプロンプトエンジニアリングと呼びます。この章では、特別な知識がなくても、日々の利用の中ですぐ試せる代表的な工夫を紹介します。

22.1具体的に書くことの効果

あいまいな指示より、条件や目的、対象を具体的に書いたプロンプトのほうが、意図に沿った出力を得やすくなります。

プロンプトエンジニアリングの基本は、具体的に書くことです。「分かりやすく説明して」よりも、「専門知識のない人に向けて、身近な例を交えて三百字ほどで説明して」のように書くほうが、望む出力に近づきます。対象読者、分量、含めてほしい要素、避けてほしいことなどを具体的に示すと、モデルは意図をくみやすくなります。

具体例：あいまいな指示と具体的な指示

あいまい　この製品について紹介文を書いて
具体的　この製品について、初めて聞く人向けに、特長を三つ、それぞれ一文で、合計150字ほどの紹介文を書いて。専門用語は避けて

具体的なほうは、読者・構成・分量・語調まで指定しています。あいまいな指示は、モデルに解釈の幅を与えてしまい、期待とのずれを生みます。「どう書けば迷わず作れるか」を考えて伝えるのがコツです。

22.2例を示す（フューショット）

望む出力の例をいくつか示してから本題を与えると、モデルはその形式や傾向をまねて応答します。これをフューショットと呼びます。

言葉で説明しにくい要望は、例を示すのが有効です。入力と、それに対する望ましい出力の組をいくつかプロンプトに含めてから本題を与えると、モデルはその例にならって応答します。この方法はフューショット（少数の例を示す）と呼ばれます。逆に、例を示さずに指示だけを与える方法は、ゼロショットと呼ばれます。出力の形式や口調、分類の基準などを、言葉で細かく説明するより、実例で示したほうが正確に伝わる場面が多くあります。

身近なたとえ

新人に作業を頼むとき、口で長々と説明するより、完成品の見本を一つ見せたほうが早く正確に伝わることがあります。フューショットは、この「見本を見せる」やり方をプロンプトの中で行うものです。

22.3段階的に考えさせる

複雑な問題では、いきなり答えを求めず、順を追って考えさせると、途中の飛躍が減り、結果の精度が上がることがあります。

計算や推論を伴う複雑な問題では、いきなり結論だけを求めると、途中を飛ばして誤ることがあります。そこで、「順を追って考えてから答えて」のように、段階的に考えさせると、途中の筋道が整理され、結果の精度が上がることがあります。

深掘り：なぜ段階を踏ませると精度が上がるのか（読み飛ばし可）

第15章で見たとおり、LLMは一語ずつ予測を積み重ねて出力します。そして、それまでに出した言葉を、次の予測の手がかりとして使います。いきなり結論だけを出させると、その手前の考えが言葉になっていないため、飛躍が起きやすくなります。ところが、途中の考えを順に書かせると、その書かれた考えが手がかりとなり、次の一歩がより妥当になります。頭の中だけで暗算するより、途中式を書いたほうが間違えにくいのと同じです。段階的に考えさせる工夫は、この「途中を言葉にすると次がうまくいく」という性質をうまく使ったものだといえます。

22.4うまくいかないときの調整

一度で望む出力が得られないのは普通のことです。表現を変える、条件を足す、例を示すといった調整を繰り返して、少しずつ近づけます。

最初のプロンプトで思いどおりの出力が得られないことは、よくあります。そのときは、あきらめずに調整を重ねます。指示の表現を変えてみる、足りない条件を書き足す、望む形の例を示す、分量や観点を指定し直す、といった工夫です。出力のどこが期待とずれているかを見て、その部分を補うように書き換えるのが基本です。

こうしたやり取りを通じて、少しずつ望む出力に近づけていきます。一度で完璧を狙うより、素早く試して直すことを繰り返すほうが、結局は近道です。これらの工夫は、特別な知識がなくても、日々の利用の中で試せるものばかりです。次の章では、プロンプトの長さに関わるコンテキストウィンドウや、出力を調整する主要なパラメータを見ていきます。

この章の要点

対象・分量・条件などを具体的に書くほど、意図に沿った出力を得やすくなります。
望む出力の例を示すフューショットは、言葉での説明より正確に要望を伝えられます。
複雑な問題は、段階的に考えさせると途中の飛躍が減り、精度が上がることがあります。
これは、途中の考えを言葉にすると、それが次の予測の手がかりになるためです。
一度で決まらないのが普通で、表現の変更や条件の追加を繰り返して近づけます。