プロンプトエンジニアリング
読み: ぷろんぷとえんじにありんぐ
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
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。
プロンプトエンジニアリングとは — 詳しく解説
プロンプトエンジニアリングとは、 AI から良い出力を得るための 指示文 (プロンプト) を 系統的に設計する技術。 基本は (1) 役割を明示 (あなたは○○)、 (2) タスクを具体化 (○○を作って)、 (3) 制約を列挙 (字数・形式)、 (4) 文脈を提供 (前提情報) の 4 要素。 さらに高度なテクニックとして Few-shot (例示数件)、 Chain of Thought (段階思考)、 Self-Consistency (複数生成 + 投票) などがある。 良いプロンプトは 「曖昧さを残さない」 ことが本質、 AI の応答品質に決定的に影響する。 AI PICKS では 全社内 prompt を Git 管理し、 A/B テストで精度を継続改善している。
プロンプトエンジニアリングに関連するAIツール
関連用語
「プロンプト技法」の他の用語
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。
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。
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。
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。
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。
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