TL;DR:今日のAI主導の状況では、効果的なプロンプトエンジニアリングはもはやダークアートではなく、初期のソフトウェア開発に似た重要な規律である。トップクラスのAIスタートアップ企業は、単純な質問を超えて、非常に詳細で構造化されたプロンプトを作成することで、目覚ましい成果を達成しています。これには、AIの役割の定義、明確なタスクの概要、制約の設定、事例の提供、メタプロンプティングの活用、そして最も重要なのは、結果を厳密に評価することが含まれます。マーキュリーテクノロジーソリューションズでは、このような高度なテクニックを駆使して、お客様のニーズに合わせたAIソリューションを構築・展開しています。
人工知能をめぐる対話は、しばしばモデルそのものを中心に行われる。しかし、人工知能の潜在能力を引き出す真の鍵は、人工知能とのコミュニケーション方法にある。これはプロンプト・エンジニアリングの領域であり、ニッチなスキルから応用AIの基礎へと急速に進化している分野である。
Parahelp（PerplexityやReplitのような大企業にAIカスタマーサービスを提供している）のような主要なAIスタートアップからの洞察によると、現在のプロンプトエンジニアリングは1995年のプログラミングのようなものだ。ツールはまだ完成しておらず、我々は集団で新たなフロンティアを開拓している。AIが「正しい」判断を下すためには、指示と目的を明確に伝えることが最も重要だ。
複雑なタスクに対して、シンプルな1行のプロンプトが洗練された結果をもたらす時代は消えつつある。最先端では、驚くほど詳細なプロンプトを作成し、時には何ページにも及ぶプロンプトがAIアプリケーションの「王冠の宝石」となる。
高度なAIプロンプトのアーキテクチャ：フロンティアからの洞察
一流のAIイノベーターたちの実践に基づき、高度なプロンプト・エンジニアリングのための明確なフレームワークが浮かび上がってくる：
- ステージを設定する：AIの役割、タスク、およびハイレベルな計画を定義する。 最も効果的なプロンプトは、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）に特定のペルソナや役割を割り当てることから始まります。たとえば「あなたはSaaS企業のエキスパートカスタマーサービスマネージャーです。これにより、AIのその後の行動が文脈化される。これに続いて、タスクを明確に定義し、ハイレベルなプランを添えて、AIが従うべきステップ・バイ・ステップのアクションに綿密に分解する必要がある。
- 行動を導く：制約、出力仕様、構造化された入力。 AIに「何をすべきか」と同様に、「何をすべきでないか」を伝えることも重要です。制約」または「重要な考慮事項」を明確に概説することで、望ましくない出力を防ぐことができます。さらに、正確な「出力形式」を指定することは、特に、AIの応答が他のシステムやAPIと統合する必要がある場合、非常に重要です - 当社のカスタマイズされたA.I.統合ソリューションでは一般的な要件です。興味深いことに、多くのトップクラスのプロンプトは現在、XML のようなタグを利用して入力を構造化しています。これは LLM が複雑な指示を解析し、より確実に従うのに役立ちます。おそらく、多くのモデルが後のトレーニング段階でこのような構造化されたデータに遭遇しているからでしょう。
- 理解力を高める：「思考プロセス」のアウトラインと具体例。 微妙な判断を必要とする複雑なタスクの場合、LLMが従うべき「思考プロセスのアウトライン」を提供することで、パフォーマンスを劇的に向上させることができる。さらに効果的なのは、望ましいインプットとアウトプットの具体的な「例」を含めることである。多くの場合、何ページにもわたる冗長な指示よりも、選び抜かれたいくつかの例の方が、より効果的に意味を伝えることができる。これは、Mercury Muses AIを特定のクライアントのタスクに合わせて微調整する際に、私たちがよく採用するテクニックです。
AIのカスタマイズ：カスタマイズ、プロンプト・レイヤー、バーティカル・ソリューション
特定の業界向けにAIエージェントを開発する企業（「バーティカルAI」）にとって重要な課題は、汎用性のある製品の必要性と、個々の顧客の高度にカスタマイズされた要件のバランスをとることである。どのようにすれば企業は、純粋なコンサルタント会社に堕落することなく、異なる顧客に独自のロジックとワークフローを提供することができるのだろうか？
レイヤード・プロンプト・アーキテクチャという形で、エレガントなソリューションが生まれつつある：
- システムプロンプト: この基礎となるレイヤーは、高レベルのAPI、ユニバーサルルール、AIエージェントのコア機能を定義します（Parahelpの広範なマスタープロンプトに似ています）。
- 開発者プロンプト この中間レイヤーは、顧客固有のコンテキスト、ビジネスルール、プライベートナレッジベース、および特定の操作上のニュアンスを組み込みます。私たちのカスタマイズされた A.I. 統合ソリューションでは、多くの「カスタマイズ」マジックがここで起こります。
- ユーザー・プロンプト：これは、AIシステムと対話するエンドユーザーからの最終的な入力です。
このレイヤーアプローチは、スケーラビリティと深いカスタマイズの両方を可能にする。
洗練の技術メタプロンプティングと "脱出ハッチ"
どんなに優れたプロンプトでも、反復が必要である。ここで「メタプロンプティング」（LLMを使用して独自のプロンプトを生成または改善するテクニック）が非常に威力を発揮する。既存のプロンプトとそのプロンプトが失敗した例を提供し、LLMに、おそらく「世界トップクラスのプロンプトエンジニア」の役割として、批評し、改善点を提案するよう求めることができる。このAIによる継続的改善のループは驚くほど効果的である。
もうひとつの重要な側面は、AIの「幻覚」（AIが自信満々に誤った情報を出力すること）の管理である。解決策は、単にデータを増やすことではなく、よりスマートなプロンプトを出すことだ。これには「エスケープハッチ」を組み込むことが含まれます。LLMに、自信に満ちた正確な答えを提供するのに十分な情報が不足している場合、それを考案すべきではないと明示的に指示します。その代わりに、LLMは停止し、この不確実性を知らせるべきです。Y Combinator社内で検討されていると報告されているテクニックは、AIの期待される出力フォーマットに「デバッグ情報」フィールドを追加することです。LLMが混乱していたり、データが不足していたりすると、このフィールドに情報が入力され、知識のギャップに対処したり、プロンプトを改良したりするための、開発者のためのToDoリストが効果的に作成されます。
本当の宝物：なぜ評価データ（エバール）が王様なのか？
洗練されたプロンプトは印象的だが、AIのスタートアップや高度なAIの配備にとって真の「王冠の宝石」はプロンプトそのものではない。それは評価データ（Evals）です。Evalsは、あなたのAIとその基礎となるプロンプトのパフォーマンスを体系的にテストし、測定するために使用されるキュレートされたデータセットと方法論です。厳密なEvalsによってのみ、プロンプトが効果的である理由や、プロンプトが失敗している箇所を理解することができます。このデータは、反復的な改善の基礎となり、大きな競争上の優位性となります。Evalsから得られる洞察は、コンテンツの品質と関連性が最重要である当社のMercury LLM-SEO（GAIO）サービスを含む、あらゆるAI主導型サービスを改良するために極めて重要です。
前方に配置されたエンジニア」：真に問題を解決するAIの構築
結局のところ、最も効果的なAIソリューションは、現実世界のユーザーのワークフローとペインポイントを深く理解することから生まれます。創業者とAI開発者は、「前方に配置されたエンジニア」のように行動し、顧客と一緒に座り、彼らの課題を直接観察し、具体的な価値を提供するAI駆動型ソリューションを迅速にプロトタイピングしなければならない。問題解決へのこの実践的で共感的なアプローチは、高度なプロンプト・エンジニアリングの習得と継続的な評価へのコミットメントと組み合わされ、AI時代に真の「堀」を築くものである。
現実のビジネス課題を理解し、解決するというコミットメントが、マーキュリーテクノロジーソリューションズが開発するすべてのソリューションの原動力となっています。プロンプトエンジニアリングは、単にAIと会話するだけではありません。
