導入
社内DX（デジタルトランスフォーメーション）担当の総務2年目の方は、FAQ対応に週10時間、文章作成に月3時間を費やしています。GPTの導入でこれらの業務をそれぞれ50%削減できる可能性があります。今、AI技術が進化し、より効率的な業務改善が求められる中で、GPTプロンプトエンジニアリングは重要なスキルとなっています。
プロンプトエンジニアリングの基本
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して指示を出すためのテキストを工夫する技術です。これにより、AIがより正確で有用な応答を生成します。特に、GPT（生成型事前学習変換モデル）は、適切なプロンプトによってその性能を最大限に引き出すことができます。
効果的なプロンプトの要素
効果的なプロンプトには以下の4つの要素があります：
- 役割: AIにどんな役割を期待するかを1行で示します。
- 命令: 30字以内で具体的な指示を出します。
- 文脈: 120字以内で背景情報を提供し、AIが状況を理解しやすくします。
- 制約: 50字以内でAIの応答に必要な条件を設定します。
これらの要素を組み合わせることで、AIはより的確な応答を生成します。
代表タスクとプロンプト例
以下は代表的なタスクとそのプロンプト例です。
| タスク | 成功プロンプト | 失敗プロンプト | 日本語応答例 | トークン数 | 応答時間 |
|---|---|---|---|---|---|
| FAQ対応 | 「あなたはサポート担当です。顧客の質問に答えてください。」 | 「質問に答えて。」 | 「この製品の保証期間は1年間です。」 | 15 | 1秒 |
| 文章作成 | 「あなたはライターです。300字のブログ記事を書いてください。」 | 「ブログを書いて。」 | 「今日は新しいAI技術について紹介します。」 | 45 | 3秒 |
成功と失敗の比較
成功したプロンプトは、AIが具体的な役割と文脈を理解しやすいため、質の高い応答を生成します。一方、失敗したプロンプトは指示が曖昧で、AIが何をすべきかを判断しにくくなります。
まとめと今後の展望
GPTプロンプトエンジニアリングは、AIを効果的に活用するための鍵です。今後、AI技術がさらに進化する中で、このスキルはますます重要になるでしょう。業務効率化を図るために、ぜひこの技術を学び、実践してみてください。