プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングの意味

生成AIへの指示文（プロンプト）を工夫して、目的に合う出力を安定して得るための技術。役割や前提条件、出力形式、制約を明示することが基本です。FEでは、モデルを再学習させずに精度を上げる手段として位置づけられます。

プロンプトエンジニアリングの具体例

「要約して」ではなく「新人向けに、箇条書き5項目以内、専門用語には注釈を付けて要約して」と指定します。数個の例を一緒に見せて出力の形をそろえる few-shot、手順を順に考えさせる思考の連鎖といった手法があります。

プロンプトエンジニアリングは試験でどう引っ掛けられる？

プロンプトの工夫はモデルの学習ではないので、次回以降に知識として残るわけではありません。またプロンプトに社外秘を書けば情報漏えいのリスクになる点、指示を工夫してもハルシネーションは残る点に注意します。

プロンプトエンジニアリングと関連する用語

• 生成AI
• 大規模言語モデル（LLM）
• ハルシネーション

プロンプトエンジニアリングが出た過去問

• 生成AIのビジネス活用において、独自のデータを学習させることにより基盤モデルを自社の業務やサービスに特化したモデルへとカスタマイズすることを何と呼ぶか。

  正解：ファインチューニング

  要点：ファインチューニングは追加学習で基盤モデルを用途特化させる

  ファインチューニングは、大量のデータで事前学習された基盤モデルに対し、自社固有のデータで追加学習を行い、特定の業務やドメインに適した振る舞いへ調整する手法である。モデルの重みそのものを更新する点で、入力の工夫だけで結果を制御するプロンプトエンジニアリングとは異なる。

  出典：令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問71（IPA）