TL;DR:AIモデルが指数関数的に賢くなるにつれ、「プロンプト・エンジニアリング」をめぐる議論はしばしば的外れになる。AIの真の可能性を引き出す鍵は、複雑な数式を覚えることではなく、戦略的コミュニケーションの3つの核となる原則をマスターすることだ：1）AI固有のモード（長所と短所）を理解すること、2）"Be Water"の哲学で情報を構造化すること、3）明確な評価（EVAL）基準を定義し、具体的かつ簡潔な指示でAIの出力を導くこと。
マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズCEOのジェームズです。急速に進化する人工知能の世界では、言語モデルがよりインテリジェントになるにつれ、巧みな「プロンプト・エンジニアリング」の必要性が薄れてきているという説が一般的です。曖昧なプロンプトでも、驚くほど良い結果が得られるようになったという主張です。モデルがより強力になるにつれ、戦略的に設計されたプロンプトは指数関数的に強力になります。
私たちのコア・プロセスにAIを統合し、独自のソリューションを開発してきた数年後、私の結論は、「プロンプト・エンジニアリング」と称されるものの多くは、特定の技術領域向けのニッチな方法論で構成されているということだ。専門的かつ創造的なタスクの大部分において、真の熟達は複雑な公式からではなく、人間とAIのコラボレーションの3つの基本原則を内面化することから生まれる。
原則1：ツールを理解する - AIの「モード
どんな道具でも効果的に使いこなすには、まずその性質を理解しなければならない。AIも同じだ。その能力はパターン認識に根ざしている。パターンを観察し定義する能力が高ければ高いほど、より効果的にAIを指揮することができる。
AIの強み（コアとなる "モード"）：
- 要約：長いパターンを短くまとめること。
- 検索：データセットから対応するパターンを見つける。
- リライト：あるパターンを別のパターンに変換する（例えば、トーンや形式を変える）。
- ブレーンストーミング：異なるパターンを混ぜ合わせ、組み合わせて新しいアイデアを生み出すこと。
これらは、私たちのAIアシスタントであるマーキュリー・ミュゼスAIが得意とする中核機能です。
AIの弱点（人間の監視が重要なところ）：
- AIは読心術ではない。最もよくある失敗のポイントは、コンテキストを十分に提供せず、完璧に調整された結果を期待することだ。
- AIは細かいディテールが苦手 事実の帰属を間違えたり、視覚的なディテールに欠陥が生じたり、日付を間違えたりといったミスを犯す。予期していれば、これは致命的な失敗ではない。テキストベースの仕事の場合、人間が主導するシンプルな検証とファクトチェックのプロセスは、ワークフローの不可欠な部分である。
- AIは非常に長いテキストでは限界があります。長い文書を処理して要約することはできますが、特別に長い入力に対して複雑で創造的なタスクを実行するよう求めると、パフォーマンスが低下する可能性があります。コンピューティングは有限なリソースです。
原則2：情報を構造化する - "Be Water "哲学
ブルース・リーの知恵にヒントを得た強力なコンセプトは、情報やテキストを「水」と見なすことだ。この比喩は、コンテンツを扱うプロセス全体を明確にする。
水は流動的だが、形を与えることができる。私の考えでは、生のアイデアやテキストの塊は、形のない水の体である。
- それを形にするには、コンテナ、つまりテンプレートや明確な構造が必要だ。
- 流れを作るには、生産ラインや定義されたワークフローといったチャンネルが必要だ。
- それをインパクトのあるものにするには、エネルギー、つまり感情的なフックや説得力のある行動への呼びかけを加える。
- それを堅固で信頼できるものにするために、プレッシャーをかけたり、温度を変えたりする。
AIを使って文章を書く場合、その作業の大部分は「水処理」に似ている。純粋なソース、つまり明確な核となるアイデアから始めて、AIの最初の出力を洗練させ、不純物を取り除き、必要なものだけを残して、最終的な形にする必要があります。テキスト ベースの AI コラボレーションでは、何を (コア メッセージの明確さと価値) は、どのように (文体の華やかさ) よりもはるかに重要です。
原則3：意図を持って伝える - 「EVAL」（評価基準）の力
AIの能力と情報の構成方法を知ることは、方程式の一部に過ぎない。自分の望む構造と結果を明確にAIに伝えることができなければならない。ここで重要なのは、具体的かつ簡潔であることである。
どうすればこの強力な組み合わせを達成できるのか？まず評価（EVAL）基準を明確にすること これはスティーブン・コヴィーが説いた「終わりを念頭に置いて始める」という原則である。始める前に、成功する結果とはどのようなものかを明確に定義しておかなければならない。自分に問いかけてみよう：
- このタスクの「60％の成功」（合格点）とはどのようなものか。
- 100％の成功」とは何か？
- 私がAIに求めている品質レベルとは？
- 具体的にどのようなアウトプットが成功とみなされ、何が失敗とみなされるのか？
EVALの基準が明確であれば、AIが何をすべきかが正確にわかります。これにより、プロンプトから無関係な情報をすべて取り除き、必要なものだけを残すことができます。
第一の課題は、プロフェッショナルでクリエイティブなタスクのほとんどが、定量的ではなく定性的であることだ。定量的なタスクとは、「今月の売上KPIは達成できたか」という単純なイエス／ノーです。質的な仕事は、どちらかというと作文のような質問です：「最新のマーケティング・キャンペーンの戦略的効果を述べよ。
AIに "良い "記事（質的なタスク）を作らせるためには、まず、何が "良い "記事を構成するかについて、あなた自身が明確に定義した質的基準を持たなければならない。そして、その基準を現実世界と照らし合わせてテストし（例えば、記事を公開する）、定量的な市場からのフィードバック（エンゲージメントやコンバージョン）を使って、時間をかけて社内基準を改良していく必要がある。定義、テスト、洗練のこの反復ループは、私たちがクライアントのために成功するカスタマイズされたA.I.統合ソリューションを設計し実装する方法の基本です。
より広い視点：AIを超えてこれらの原則を適用する
これらの原則は、AIを促すだけにとどまらない。これらの原則は、効果的な仕事と充実した人生の基本である。何年もの間、私自身の努力の多くが散漫になり、その一部は不安の中にあった。
最近、私は "51％"の力に注目している。目標は、達成不可能で不安を煽るような完璧さではない。小さな持続可能な優位性、つまり51％の勝利を一貫して達成することだ。このわずかなアドバンテージが、長い時間をかけて一貫して積み重なることで、驚くべき結果をもたらすことができる。それ以上の目標は、イソップ寓話の犬にとっての水面に映る鏡のようになりかねない。より大きな、幻の賞品を追い求めるあまり、すでに持っている本当の賞品を失う危険性があるのだ。
目標に対する明確で個人的に意味のあるEVALを確立することで、無駄な努力や無用な不安といった「不純物」を排除し、自分自身のライフワークを具体的かつ簡潔なものにすることができる。
人間とAIのコラボレーションをマスターすることは、技術的なワザではない。戦略的な明確さ、思慮深いコミュニケーション、そしてツールの能力とあなた自身の目的の両方を深く理解することです。これこそが、未来の高性能AIコラボレーターを定義するアプローチであり、"デジタリティを加速する "私たちを導く哲学なのだ。
