プロンプトエンジニアリング技法: LLM 最適化ガイド

プロンプトエンジニアリングとは、AI モデルから望ましい出力を得るために入力を体系的に設計する技術と科学であり、適切なプロンプト戦略によりモデル性能を最大 50% 向上させることができます。

プロンプトエンジニアリングの基礎

プロンプトの構成

効果的なプロンプトは以下の要素で構成されます。

システム指示: モデルの役割と行動ルール
コンテキスト: タスクに関連する背景情報
例: 望ましい出力形式の例
タスク: 具体的な依頼や質問
出力形式: 期待される応答の構造

基本的なプロンプト構造

1[Role Definition]
2You are a {field of expertise} expert.
3
4[Context]
5{Relevant information}
6
7[Task]
8{Specific request}
9
10[Format]
11{Expected output format}

基本的なプロンプト技法

1. ゼロショットプロンプティング

例を提示せずにタスクを直接定義します:

Summarize the following text:
{text}

使用例:

単純なタスク
一般知識の質問
分類

2. フューショットプロンプティング

例を含めてタスクを定義します:

1Text: "This product is great, I am very satisfied"
2Sentiment: Positive
3
4Text: "It was a terrible experience, I do not recommend it"
5Sentiment: Negative
6
7Text: "It's okay for the price"
8Sentiment: ?

ベストプラクティス:

通常 3〜5 個の例で十分
さまざまなエッジケースを追加する
例の順序はランダムにする

3. Chain-of-Thought (CoT)

段階的な思考プロセス:

1Question: A store has 15 apples. 8 apples were sold, 
2then 6 more apples arrived. How many apples are there?
3
4Let's think step by step:
51. Initially there are 15 apples
62. 8 apples sold: 15 - 8 = 7 apples left
73. 6 apples arrived: 7 + 6 = 13 apples
8
9Answer: 13 apples

4. 自己整合性 (Self-Consistency)

同じ質問に対して異なる推論経路を作成:

1Solve this problem in 3 different ways and choose the most consistent answer:
2
3[Problem]

5. Tree of Thoughts (ToT)

分岐した思考の木:

1Problem: {complex problem}
2
3Thought 1: {approach A}
4  → Sub-thought 1.1: {detail}
5  → Sub-thought 1.2: {detail}
6  
7Thought 2: {approach B}
8  → Sub-thought 2.1: {detail}
9  
10Evaluate and select the most suitable path.

高度な技法

ReAct (Reasoning + Acting)

思考と行動のループ:

1Question: How many times larger is Istanbul's population than Paris?
2
3Thought: I need to find the population of both cities
4Action: [search] Istanbul population
5Observation: Istanbul population ~16 million
6
7Thought: Now I need to find Paris population
8Action: [search] Paris population  
9Observation: Paris population ~2.2 million
10
11Thought: I can calculate the ratio
12Action: [calculate] 16 / 2.2
13Observation: 7.27
14
15Answer: Istanbul's population is approximately 7.3 times larger than Paris.

Constitutional AI プロンプティング

倫理と安全のルールを定義:

1System: You are a helpful assistant.
2
3Rules:
41. Do not generate harmful content
52. Do not share personal information
63. Do not help with illegal activities
74. Always be honest
8
9User question: {question}

ロールプロンプティング

特定の専門分野を定義:

1You are a cybersecurity expert with 20 years of experience.
2You have worked as a CISO in Fortune 500 companies.
3You can explain technical details clearly and understandably.
4
5User's question: {question}
6## プロンプト最適化戦略
7
8### 1. 具体性の向上
9
10❌ 悪い例:

Write a blog post


✅ 良い例:

Target audience: Software developers Topic: Docker container security Length: 1500-2000 words Tone: Technical but accessible Format: Introduction, 5 main sections, conclusion

1
2### 2. 出力フォーマットの指定
3

Provide your response in this JSON format: { "summary": "string", "key_points": ["string"], "next_steps": ["string"], "confidence_score": number }

1
2### 3. ネガティブプロンプト
3
4望ましくない動作の指定:
5

Do NOT do the following:

Give speculative information
Make claims without citing sources
Lead the user
Give excessively long answers

1
2### 4. デリミタの使用
3
4セクションを明確化:
5

###CONTEXT### {context information}

###TASK### {work to be done}

###FORMAT### {output format}

1
2## モデル固有の最適化
3
4### GPT向け
5

Use System message effectively
Activate JSON mode: response_format={"type": "json_object"}
Temperature: 0.7-1.0 for creative tasks, 0.1-0.3 for analytical

1
2### Claude向け
3

Use XML tags: <context>, <task>, <format>
Put important information at the end in long context
Evaluate Thinking tags

1
2### Gemini向け
3

Optimize for multimodal prompts
Up-to-date information with Grounding
Adjust Safety settings

1
2## プロンプトのテストと反復
3
4### A/Bテストフレームワーク
5

Prompt A: {version 1} Prompt B: {version 2}

Metrics:

Accuracy: %
Consistency: 1-5
Latency: ms
Token usage: #

1
2### プロンプトのバージョニング
3

prompt_v1.0: First version prompt_v1.1: Typo corrections prompt_v2.0: CoT added prompt_v2.1: Output format changed

1
2## エンタープライズ向けプロンプト管理
3
4### プロンプトライブラリの作成
5

/prompts /classification - sentiment_analysis.json - intent_detection.json /generation - blog_writer.json - code_reviewer.json /extraction - entity_extraction.json - data_parsing.json

1
2### プロンプトテンプレートシステム
3
4```python
5class PromptTemplate:
6    def __init__(self, template, variables):
7        self.template = template
8        self.variables = variables
9    
10    def render(self, **kwargs):
11        return self.template.format(**kwargs)
12
13# Usage
14sentiment_prompt = PromptTemplate(
15    template="Analyze sentiment: {text}",
16    variables=["text"]
17)

よくあるミスと解決策

ミス 1: プロンプトが曖昧すぎる

問題: モデルが意図を理解できない
解決策: 具体的な指示と例を追加する

ミス 2: プロンプトが長すぎる

問題: トークン上限を超え、コストが増大
解決策: 不要な情報を削除し、要約を使用する

ミス 3: 指示が矛盾している

問題: モデルの動作が一貫しない
解決策: ルールの優先順位を明確化する

ミス 4: 幻覚（ハルシネーション）

問題: モデルが事実でない情報を生成する
解決策: グラウンディング、引用の要求、低温度設定

結論

プロンプトエンジニアリングはAIプロジェクト成功の重要要素です。正しい技術と体系的なアプローチにより、モデル性能を大幅に向上させることができます。

Veni AIでは、企業向けにカスタマイズされたプロンプト戦略を提供しています。プロフェッショナルな支援が必要な場合はぜひお問い合わせください。

プロンプトエンジニアリング手法：LLM最適化ガイド