プロンプトエンジニアリングについて、自分なりに調べ、理解したことを記事としてシリーズ化していこうと思います。
プロンプトエンジニアリングはなぜ一つの職業に？
AIと機械学習の技術が大幅に進歩し、特に自然言語処理(NLP)、特に大規模言語モデル(LLM)のビジネスにおける応用が注目されるようになりました。 しかし、実際ChatGPTなどのツールを使ってみると分かるのですが、こういったAIモデルは(日々改善はしてはいるものの)間違った知識を使用したり、期待された回答から逸脱した出力を出すことがあり、 場合によっては確認作業に追われたり、出力を人力で調整してから活用したりと、効率化、最適化はそううまくはいきません。
ですが、AIモデルに投げる質問文(プロンプト)を調整することで、出力の実用性を上げることは可能です。 プロンプトエンジニアリングとは、もっぱらこのプロンプトを調整する業務全般を指します。
プロンプトの調整は、一般的なAIツールの利用者もすることであり、こういった職業がなぜ出てくるのか、疑問に思う方もいるとは思います。 しかし、こういった調整業務は意外と奥が深く、独自のノウハウやスキルが生み出されるほどになっているのです。 それに加え、ビジネスの場においてAIを使って価値を生み出す需要が高まったため、こういった職業が重要視されるに至ったのです。
プロンプトエンジニアリングには、様々な用法があり、少しプロンプトを工夫するだけで期待した結果をより得られやすくなります。以降の章では、プロンプトエンジニアがどのようにしてプロンプトを調整するかを、実用例を含めて書いていこうと思います。
参考：
https://www.conductor.com/academy/prompt-engineering
https://www.promptingguide.ai/jp
