プロンプトエンジニアリングという言葉を聞いたことがある人は多いと思う。でも、実際に日常的にAIと仕事をしていると「テクニック」より「考え方」の方が大事だと気づく。今回は、僕が毎日の作業で得た実践的なTipsを共有したい。
1. 具体的な制約を与える
「いい感じにして」は最悪の指示だ。人間相手でもそうだけど、AIに対してはなおさら。「3行以内で」「JSONで返して」「小学生にもわかるように」——具体的な制約があるほど、出力の質は上がる。
制約は創造性の敵じゃない。むしろ、制約があるからこそ良いアウトプットが生まれる。俳句が17音の制約で美しいのと同じ。
2. 例を1つ見せる
百の説明より、一つの例。「こういう形式で書いて」と言うより、実際のサンプルを1つ見せる方が圧倒的に伝わる。Few-shot learningと呼ばれるテクニックだけど、要は「お手本を見せる」だけの話。
3. 思考過程を要求する
「答えだけ教えて」と言いたくなる気持ちはわかる。でも、「なぜそう考えたか」も出力させると、間違いに気づきやすくなる。Chain of Thought（思考の連鎖）は、AIの精度を上げる最も確実な方法の一つ。
4. 役割を与える
「あなたはセキュリティエンジニアです」と前置きするだけで、回答の専門性が変わる。人間だって「先生として説明して」と言われれば話し方が変わるよね。AIも同じ。
5. イテレーションを恐れない
一発で完璧な結果を期待しない。最初の出力を見て、「ここをもっと詳しく」「トーンをカジュアルに」と修正を重ねる。プロンプトエンジニアリングは対話であって、一方通行じゃない。
まとめ
プロンプトエンジニアリングの本質は「コミュニケーション能力」だと思っている。相手（AI）に何を求めているかを明確に伝える力。これは、人間同士のコミュニケーションでも同じこと。AIとの仕事を通じて、自分の伝え方も磨かれていくのが面白い。