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AI用語辞典 / カテゴリ

プロンプト技法

AIから良い出力を得るための指示文の設計手法

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XMLタグプロンプト (XML Tagging)

えっくすえむえるたぐぷろんぷと

XMLタグプロンプトとは、指示・文脈・出力形式などをXMLタグで区切ってLLMに構造を明示するプロンプト記法のこと。

エモーションプロンプト (Emotion Prompting)

えもーしょんぷろんぷと

エモーションプロンプトとは、「これは重要です」「集中して」など感情的な表現を指示文に加え、LLMの回答精度や有用性を高めるプロンプト技法のこと。

検証の連鎖 (Chain-of-Verification)

けんしょうのれんさ

検証の連鎖とは、AIが一度出した回答の中の個々の事実主張を自ら疑問文に分解し、それぞれ独立に検証してから矛盾を洗い出し回答を修正するプロンプト技法のことである。

構造化出力 (Structured Output)

こうぞうかしゅつりょく

構造化出力とは、LLMに対してJSONやXMLなど決まった形式でレスポンスを返させる技術のこと。

骨子プロンプト (Skeleton-of-Thought)

こっしぷろんぷと(すけるとん・おぶ・そーと)

骨子プロンプトとは、まず回答の骨格(アウトライン)を生成し、各項目を独立した並列プロセスで肉付けするプロンプト技法のこと。

最小から最大へのプロンプト (Least-to-Most)

さいしょうからさいだいへのぷろんぷと

最小から最大へのプロンプトとは、複雑な問題を単純なサブ問題に分解し、易しい順に解いて前の回答を次の入力に組み込みながら段階的に難問へと進むプロンプト技法のこと。

自己整合性 (Self-Consistency)

じこせいごうせい

自己整合性とは、同一プロンプトを複数回実行して得た回答を多数決で統合し、精度を高めるプロンプト技法のこと。

自己反省プロンプト (Reflexion)

じこはんせいぷろんぷと

自己反省プロンプト(Reflexion)とは、LLMが自分の出力を評価・批判し、その反省をもとに回答を繰り返し改善するプロンプト技法のこと。

システムプロンプト

しすてむぷろんぷと

システムプロンプトとは、AIアシスタントの応答スタイル・役割・制約をあらかじめ設定する隠し命令文のこと。ユーザーの入力より先に処理され、会話全体のトーンと動作範囲を規定する。

自動プロンプト最適化 (DSPy)

じどうぷろんぷとさいてきか(でぃーえすぱい)

自動プロンプト最適化(DSPy)とは、LLMへの指示文を人手で試行錯誤せずに、評価指標をもとにプログラムが自動で生成・改善するフレームワークのこと。

ステップバックプロンプト (Step-Back Prompting)

すてっぷばっくぷろんぷと

ステップバックプロンプトとは、AIに質問を直接解かせる前に「一歩引いた」抽象的な原則や概念を先に考えさせることで、回答精度を高めるプロンプト技法のこと。

生成知識プロンプト (Generated Knowledge)

せいせいちしきぷろんぷと

生成知識プロンプトとは、LLMに質問への回答前に関連知識をまず生成させ、その知識を踏まえて最終回答を導く2段階のプロンプト技法のこと。

制約付きデコーディング (Constrained Decoding)

せいやくつきでこーでぃんぐ

制約付きデコーディングとは、LLMがJSONや正規表現など特定の形式に合致するトークンのみを生成するよう、確率分布をリアルタイムにフィルタリングする推論技術のこと。

Self-Ask (自問プロンプト)

せるふあすく

Self-Ask(自問プロンプト)とは、複雑な質問をAI自身がサブ質問に分解し、一つずつ答えながら最終回答へたどり着かせるプロンプト技法のこと。

Zero-shot プロンプト

ぜろしょっとぷろんぷと

例示なしで AI にタスクを依頼する方法。 最新モデルは Zero-shot 精度が大幅に向上した。

Chain of Thought (思考の連鎖)

ちぇーんおぶそーと

AI に「ステップごとに考えてください」と促し、 複雑な推論精度を上げる手法。

Chain-of-Density (要約密度向上)

ちぇーんおぶでんしてぃ

Chain-of-Densityとは、同じ文章量のまま要約を複数回書き直し、固有名詞や数値などの情報密度を段階的に高めていくプロンプト技法のこと。

Tree of Thoughts (思考の木)

つりーおぶそーつ(しこうのき)

Tree of Thoughts(思考の木)とは、LLMが複数の推論経路を木構造で並列探索し、各ステップで最良の経路を選びながら問題を解くプロンプト技法のこと。

PAL (プログラム支援言語モデル)

ぱる

PALとは、LLMに計算過程を自然言語で推論させる代わりにPythonなどの実行可能なプログラムを生成させ、その実行結果を最終回答として採用するプロンプト技法のこと。

Few-shot プロンプト

ふゅーしょっとぷろんぷと

AI に「お手本の例」を 3-5 件見せてから タスクを依頼する手法。 出力フォーマットが安定する。

プロンプト

ぷろんぷと

AI への指示文。 役割 + タスク + 制約 + 文脈 の 4 要素を明示するのが基本。

プロンプト圧縮 (Prompt Compression)

ぷろんぷとあっしゅく

プロンプト圧縮とは、LLMに渡すプロンプトやコンテキストの意味を保ちながらトークン数を大幅に削減する技術のこと。

プロンプトエンジニアリング

ぷろんぷとえんじにありんぐ

AI への指示文を 設計する技術。 役割・タスク・制約・文脈 の 4 要素 + Few-shot などのテクニック。

プロンプトキャッシング (Prompt Caching)

ぷろんぷときゃっしんぐ

プロンプトキャッシングとは、LLM APIへの入力プロンプトの一部をサーバー側でキャッシュし、同一プレフィックスを再利用することで処理コストとレイテンシーを削減する技術のこと。

プロンプトチェーン (Prompt Chaining)

ぷろんぷとちぇーん

プロンプトチェーンとは、複数のプロンプトを順番に連結し、前の出力を次の入力として渡すことで複雑なタスクを段階的に処理する手法のこと。

プロンプトテンプレート (Prompt Template)

ぷろんぷとてんぷれーと

プロンプトテンプレートとは、LLMへの指示文を変数付きの再利用可能な雛形として定義したもののこと。

マルチモーダルプロンプト (Multimodal Prompting)

まるちもーだるぷろんぷと

マルチモーダルプロンプトとは、テキストだけでなく画像・音声・動画・PDFなどを組み合わせてAIに指示を与えるプロンプト技法のこと。

メタプロンプト (Meta Prompting)

めたぷろんぷと

メタプロンプトとは、AIにプロンプト自体を生成・評価・改善させる手法のこと。人間が試行錯誤するのではなく、LLMの言語理解力を使ってより良い指示文を自動で作り出す。

類推プロンプト (Analogical Prompting)

るいすいぷろんぷと

類推プロンプトとは、LLMに関連する類似問題や解法例をまず自ら想起させ、それを踏まえて本題を解かせるプロンプト技法のこと。

ロールプロンプト (役割設定)

ろーるぷろんぷと

ロールプロンプトとは、AIに「あなたはXXの専門家です」のように役割を与えることで、タスクに最適なトーンと精度の回答を引き出すプロンプト技法のこと。

One-shot プロンプト

わんしょっとぷろんぷと

One-shotプロンプトとは、AIに望む出力の実例を1つだけ示してからタスクを実行させるプロンプト設計手法のこと。

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