プロンプトエンジニアリング
要件を明確にし、境界を決め、出力の形を定める。プロンプトエンジニアリングは誰でも身につくAIとの伝え方であり、エンジニア専用の秘術ではない。
プロンプトエンジニアリングは「どう頼むか」の技術だ。システムプロンプトが役割と境界を、ユーザープロンプトが今回のタスクを担ぎ、コンテキストエンジニアリングが安定性を決める。もはや長いテンプレではなく、要件を正確に分解して伝える表現力だ。短い指示ほど、役割・制約・出力形式を先に固定します。
AIの回答が前後で矛盾したら？信じる前に根拠を出させる
AIの回答が前後で矛盾したとき、最も確かな対処は二つの版から気に入った方を選ぶことではありません。まず止まって、各版の根拠を出させ、肝心の事実は自分で原典に当たって確かめてください。矛盾そのものが信号です。少なくとも一つの版はその場で作られたものか、あなたの質問の中に、モデルが切り分けられなかった前...
Admin
47 
SQLクエリ用プロンプト：テーブル構造と知りたいことを貼るだけで、動くクエリと逐条解説が返る
SQLクエリ用プロンプトが本当に便利なのは、クエリをあまり書けない人でも、データベースから自分で数字を取り出せる点です。ただし「先月の店舗別売上を教えて」とだけ聞くと、AIはテーブル名と項目名を推測するしかなく、外れればエラー、もっと困るのは、一見もっともらしく見えて集計の前提が全然違う数字が返るこ...
Admin
47 
小紅書ノート用プロンプト：商品と実体験を入れると、広告らしくない紹介文になる
小紅書ノート用プロンプトの難しさは文章力ではなく、実体験らしく見えるかどうかです。「おすすめノートを書いて」とだけ頼むと、褒め言葉の連発と、使ったこともない効能の捏造が返ってきます。下のプロンプトは、商品、使用期間、いちばん実感した変化、そして欠点を先に固定し、「場面が先、商品は後」の順で書かせます...
Admin
61 
旅行行程プロンプト：日数と予算を入れると、慌てない行程表が返ってくる
旅行行程プロンプトが解くのは、名所を並べることではなく、ペース配分です。「成都で何が楽しい」と聞けば、AIは十数件の名前を詰め込み、1日で3つのエリアを横断し、食事まで駆け足の計画を出してきます。その通りに歩けば初日でへとへとです。以下のプロンプトは先に日数、予算、同行者、体力を固定し、エリアごとに...
Admin
56 
AIが問い詰めると答えを変える理由：本当の訂正か迎合か
AI が問い詰められた途端に正しい答えを引っ込めるのは、考え直したからではなく、たいてい利用者に合わせようとする迎合です。モデルは「人が心地よいと感じる回答」を高く評価するよう訓練されてきたため、圧力がかかると反論より撤回を選びやすくなります。だから答えが変わったら、自動的に良くなったと思わず、二つ...
Admin
47 
読書ノート用プロンプト：章の本文を貼ると観点カードと行動リストに分解
読書ノート用プロンプトが相手にするのは、読み終えたら忘れるという昔からの問題です。読んでいる間は分かったつもりでも、本を閉じると「良いことが書いてあった」という感覚だけが残り、一週間後には著者の主張すら言えなくなります。以下のプロンプトを任意のAIチャットにコピーし、5つの変数を埋めて1章分の本文か...
Admin
68 
AIの回答はなぜいつも長いのか？先に要点を言わせる四つの方法
AIの回答が長くなるのは、モデルが知りすぎているからではなく、あなたがどれだけ必要としているか分からないからであることが多い。長さも構成も指定しなければ、モデルは最も安全な道を選び、背景、理由、手順、注意点をすべて並べ、話を完全に言い切る訓練上の癖も加わって、一文で済む話が小作文になってしまう。解決...
Admin
58 
少数ショット学習とは？モデルに数例見せるだけで真似できる理由
少数ショット学習は、大規模モデルに数件の例を見せるだけで、その形式と基準に沿って新しい課題をこなさせる使い方である。再学習は不要で、質問の前に二、三組の入力と望む出力を示せば、モデルはその規則性を見抜き、新しい内容にも同じ処理を適用する。事前学習で身につけた言語理解と課題理解があるからこそ成立する仕...
Admin
95