生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングとは？できること・仕事内容を解説

生成AIは、文章や画像、音声、プログラムコードなどを自動で作り出し、私たちの生活やビジネスを便利にしてくれる強力なツールです。しかし、AIにただ何かをお願いするだけでは、思い通りの結果を得るのは難しいこともあります。そこで重要になるのが「プロンプトエンジニアリング」という技術です。

本記事では、初心者の方でもわかるように、プロンプトエンジニアリングの基本から、実際の活用例、そして効果的なプロンプト設計のコツまでを丁寧に解説していきます。

1. 生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングとは？

生成AIは、テキストや画像、音声など様々なコンテンツを生成できますが、その出力内容を制御するのがプロンプトエンジニアリングです。いわばAIへの指示書作成と言えるでしょう。

ここから先は、プロンプトエンジニアリングの役割や実際の活用方法について掘り下げていきます。まずは、プロンプトとは何か、そしてその重要性について見ていきましょう。

(1) プロンプトとは何か？

プロンプトとは、AIに対して与える具体的な指示内容のことです。例えば、「東京の観光名所を3つ箇条書きしてください」というような依頼が典型的なプロンプトです。

AIは、このプロンプトに従って出力を生成します。

プロンプトの種類	例
質問	東京都の人口は？
指示	猫の絵を描いてください。
命令	この文章を英語に翻訳してください。
条件付き指示	夕焼けの風景写真を探してください。

(2) プロンプトエンジニアリングの役割と重要性

プロンプトエンジニアリングは、生成AIが持つ潜在力を引き出すために欠かせない技術です。適切なプロンプトが設計されると、AIは正確かつ効率的に目的に合ったアウトプットを提供します。

項目	説明
生成AIの精度向上	質の高いプロンプトは、AIの出力品質を向上させます。
作業効率の向上	明確な指示により修正の手間が減り、生産性が向上します。
新たな可能性の創出	クリエイティブな発想を引き出し、新しい価値を生み出します。

(3) なぜ今注目されているのか？

プロンプトエンジニアリングが重要視される背景には、近年のAI技術の進化があります。

高度なAIモデルが登場し、さまざまなタスクで人間に近いレベルの出力を提供できるようになったことで、プロンプトの設計技術がこれまで以上に重要になっています。

要因	説明
生成AIの進化	Transformerなどの技術革新により、AIの性能が飛躍的に向上しました。
高品質な出力への需要	ビジネスやクリエイティブな分野での高品質コンテンツ生成への期待が高まっています。
専門知識の必要性	高性能AIを活用するためには、専門的な知識が求められます。
誰もが使えるツールへの期待	プロンプトエンジニアリングにより、AIの利用が一般ユーザーにも広がりつつあります。

今後、生成AIの活用がさらに進む中で、プロンプトエンジニアリングのスキルを持つ人材の需要は一層高まっていくでしょう。

2. 生成AIでできること

生成AIの用途は多岐にわたっており、テキスト、画像、音声、コード生成など、さまざまな分野で活躍しています。以下は、代表的な用途とツールを表にまとめたものです：

分野	主な用途	代表的なAIツール
テキスト生成	文章作成、翻訳、要約	ChatGPT, Claude
画像生成	イラスト、写真、デザイン	DALL-E, Midjourney
音声生成	音楽、効果音、ナレーション	ElevenLabs, Synthesia
コード生成	プログラム、スクリプト	GitHub Copilot, Cursor

(1) テキスト生成：文章作成、翻訳、要約など

テキスト生成は、生成AIの最も広く利用される分野の一つです。以下のようなビジネスからクリエイティブな用途まで、多岐にわたる文章作成が可能です。

用途	具体例
ビジネス文書	企画書、報告書、プレゼン資料
クリエイティブ	ブログ記事、物語、詩
コミュニケーション	メール文、SNS投稿、スピーチ原稿

さらに、AIは以下のような応用も得意です：

• 多言語翻訳：100以上の言語に対応
• 長文要約：重要なポイントを抽出
• 文体の変換：カジュアル⇔フォーマル
• 校正・添削支援：文章の誤り修正

ポイント：高品質な出力を得るには、対象読者や文体などを考慮した具体的なプロンプトが必要です。

(2) 画像生成：イラスト、写真、デザインなど

画像生成AIは、テキストによる指示から魅力的な画像を生成します。プロンプトの工夫次第で、さまざまな画風や構図が実現可能です。

生成対象	具体例	活用シーン
イラスト	キャラクター、背景画	SNSアイコン、挿絵
写真	人物、風景、商品	広告素材、イメージ写真
デザイン	ロゴ、バナー	ブランディング、Web素材

• 画風の指定：水彩画風、アニメ調など
• 構図の指定：俯瞰視点、クローズアップなど
• 色調の指定：モノクロ、パステルカラーなど

注意点：生成画像の使用に際しては、著作権や肖像権に十分な配慮が必要です。

(3) 音声生成：音楽、効果音、ナレーションなど

音声生成AIは、従来の音声制作の手間を削減し、新たな可能性を開拓しています。

音声生成の種類	主な用途	活用例
音楽生成	作曲・編曲	BGM制作、ジングル作成
効果音生成	サウンドデザイン	ゲーム効果音、映像用SE
ナレーション生成	音声ナレーション	eラーニング、案内放送

• Text-to-Speech：テキストから自然な音声を生成
• 声質クローニング：特定話者の声を再現
• 音楽生成：既存楽曲のアレンジも可能

メリット：専門家でなくても、高品質な音声コンテンツを手軽に制作できます。

(4) コード生成：プログラム、スクリプトなど

コード生成AIは、プログラミング作業の効率化に寄与し、開発者の負担を軽減します。

用途	具体例
関数作成	データ処理、API連携
デバッグ支援	エラー解析、コード修正案の提示
ドキュメント生成	コメント作成、README作成
テストコード作成	ユニットテスト、統合テスト

• 自然言語からのコード生成：指示に従ったコードを自動作成
• コードの改善案の提示：最適化ポイントの提案
• 多言語対応：異なるプログラミング言語間での変換も可能

ヒント：具体的な要件やエラー内容を明記することで、より精度の高いコード生成が可能です。

(5) その他の応用：データ分析、予測、研究など

生成AIは、テキストや画像、音声、コード以外の領域でも活躍の場を広げています。

分野	具体的な活用例
データ分析	異常値検出、市場トレンド分析
予測モデル	需要予測、リスク分析
研究開発	新素材開発、創薬、気候変動予測

• 数値シミュレーション：物理現象の予測や分析
• 最適化問題：生産計画や配送ルートの効率化
• センサーデータ解析：IoTデータの処理と分析

まとめ：生成AIは、複雑なデータの処理や新しい技術の開発にも大きな役割を果たします。

これらの応用例を通じて、生成AIの可能性は広がり続けています。適切なプロンプトを設計することで、AIの能力を最大限に活かし、効率的かつ創造的な成果を得ることが可能です。

3. プロンプトエンジニアリングの基本テクニック

生成AIから高品質な出力を得るためには、適切なプロンプトを設計することが不可欠です。以下は、プロンプトエンジニアリングの基本的なテクニックです。

(1) 明確で具体的な指示を出す

AIに対して曖昧な指示を与えると、期待する結果を得るのが難しくなります。以下のように、指示は具体的かつ詳細であることが重要です。

指示の例	評価
×「面白い話を書いて」	あいまいで、AIの判断が難しい
○「子供向けで、動物を主人公にした教訓のある面白い話を書いて」	対象、目的が明確

具体的なプロンプトのポイント：

• 目的の明確化：何を達成したいのか明示する
• 対象読者の指定：子供、大人、専門家など
• 出力形式の指定：箇条書き、表、段落形式など
• キーワードの挿入：関連ワードを含め、AIが意図を理解しやすくする
• 制約条件の設定：文字数、出力内容などを明示する

(2) コンテキストの設定：AIに適切な背景情報を提供する

コンテキスト（文脈情報）をAIに与えることで、より正確な出力が得られます。プロンプトを設計する際、AIに伝えるべき背景情報を含めましょう。

設定方法	例
背景情報の付与	「日本の首都はどこですか？（2023年現在）」
目的の明確化	「小学生向けに、日本の首都について30文字で説明してください。」
ペルソナの設定	「あなたは旅行会社の社員です。東京のおすすめスポットを教えてください。」

段階的なコンテキストの提供

1. 基本情報の提供（例：対象となるテーマ）
2. 具体的な要件の追加（例：説明の形式や文体）
3. 制約条件の明示（例：文字数や使用する専門用語）

(3) desired output：期待する出力形式を指定する

出力形式を明示することで、AIはより意図に沿った結果を返します。指定がない場合、AIは予測に基づいて任意の形式で出力するため、結果が不明瞭になる可能性があります。

指定例	プロンプト例
表形式	「日本の主要都市の人口と面積を表にまとめてください。」
箇条書き	「犬を飼うメリットを3つ挙げてください。」
プログラミングコード	「PythonでFizzBuzzプログラムを書いてください。」

例：複数の形式を指定する場合、「表形式でデータをまとめた後、その表をもとに100文字の要約を作成してください」とすることで、AIは二重のタスクに対応可能です。

(4) 反復的な試行錯誤：プロンプトを調整し最適化する

プロンプトエンジニアリングでは、一度で完璧なプロンプトを作成するのは難しいため、何度も試行錯誤を行うことが重要です。

改善プロセス	具体例
初期プロンプトの作成	AIに基本的な指示を与えて出力を確認する
結果の評価	出力が意図通りか、精度が高いか評価する
プロンプトの修正と再実行	問題点を修正し、再度テストする
最適化の繰り返し	目標を達成するまで、プロセスを繰り返す

ステップごとの改善例：

1. 指示を具体化する
2. コンテキストを追加する
3. 制約条件を設定する
4. 出力形式を明示する

(5) Few-Shot Learning：具体例を用いたプロンプト作成

Few-Shot Learningでは、具体例を示すことでAIに期待する出力を学習させます。以下は、その例です：

入力例	出力例
「空が青い」	「The sky is blue」
「花が咲く」	「Flowers bloom」

プロンプト例：
「次の例に従って、”雨が降る”を英語に翻訳してください。」

このように、いくつかの具体例を示すことで、AIは望ましいパターンを学び、より正確な出力を生成します。これは特に以下のケースで効果的です。

• 特定のフォーマットでの出力が必要な場合
• 一貫した文体や表現を維持したい場合
• 複雑なタスクを理解させたい場合

4. プロンプトエンジニアの仕事内容

プロンプトエンジニアは、生成AIの性能を最大限に引き出すために、専門的なスキルを駆使します。具体的な業務内容は以下の通りです。

業務内容	説明
プロンプトの作成と最適化	目標達成に向けた効果的なプロンプトを設計・改善します。
AIモデルの出力評価と改善	出力結果を評価し、品質向上のためのフィードバックを提供します。
新しいプロンプト技術の研究と開発	最新のAI技術に基づいて、プロンプト技術を革新します。
クライアントへのコンサルティングとトレーニング	AI活用戦略の策定やプロンプト技術の指導を行います。

具体的な業務内容とプロセスについて、詳しく見ていきましょう。

(1) プロンプトの作成と最適化

プロンプトエンジニアは、AIに正確な指示を与え、期待する出力を得るためのプロンプトを設計・改善します。単にAIに命令するだけでなく、文脈を適切に捉えたプロンプトが求められます。

プロンプト設計のプロセス

プロセス段階	説明	具体例
1. 目標の明確化	期待する出力の目的や内容を定義する	例：「顧客満足度向上のための提案書を500文字で作成してください」
2. 具体的なプロンプトの構築	キーワード、トーン、長さ、形式などを指定し、AIが理解しやすい指示を与える	例：「提案書をです・ます調で書き、箇条書き形式を用いてください」
3. テストと評価	出力を確認し、意図通りかどうかを評価する	例：「初回の出力が冗長である場合、具体例を加えるように修正」
4. 反復的な改善	何度も試行と修正を繰り返し、最適なプロンプトに到達する	例：「プロンプトの表現をシンプルにし、AIが誤解しないように調整する」

ポイント：

• シンプルでわかりやすい指示が効果的。
• 文脈情報や制約条件を加えることで、より精度の高い出力を得られます。

(2) AIモデルの出力評価と改善

AIモデルが生成した出力の品質を評価し、必要に応じて改善します。この作業には、ただ結果を見るだけでなく、AIの出力がユーザーの期待や目的に合致しているかを確認する高度な分析が必要です。

評価基準

評価項目	説明	具体例
正確性	情報に誤りがないか	「地球の自転周期」を正確に説明しているか
関連性	プロンプトに沿った内容か	「AIの応用例」を問うたのに生成結果がAIの歴史に偏っていないか
創造性	予想を超える発想が含まれているか	商品キャッチコピーの提案で独創的な案が含まれているか
倫理性	不適切な表現や差別的な内容がないか	チャットボットがユーザーに失礼な表現を使っていないか

改善のサイクル：

1. 出力の問題点を洗い出す
2. プロンプトの表現を修正し、再入力
3. 必要に応じてモデル自体の学習データやアルゴリズムを調整
4. テストを繰り返し、精度を向上させる

(3) 新しいプロンプト技術の研究と開発

AI技術は進化を続けており、プロンプトエンジニアも新たな技術や手法を常に研究する必要があります。これにより、より効率的で高度なプロンプト設計が可能になります。

研究開発の例：

• プロンプト構造の最適化
  • キーワードの順序や表現方法を調整し、AIの理解力を向上させます。
• メタプロンプトの開発
  • 「プロンプトを作るプロンプト」のような自動化技術を開発し、プロンプト設計を効率化します。
• Few-Shot Learning の高度化
  • 少ない学習事例からAIが効率的に学ぶための手法を模索します。
• ドメイン特化型プロンプトの開発
  • 医療や法律など、特定の業界に特化したプロンプトを設計し、専門性の高い出力を引き出します。

(4) クライアントへのコンサルティングとトレーニング

プロンプトエンジニアは、企業や個人の生成AI活用を支援するためのコンサルティングやトレーニングを行います。これにより、クライアントが自社の業務に適したAIソリューションを導入し、効果的に運用できるようになります。

コンサルティングの内容：

• 生成AIの導入支援：業務効率化や新規事業立ち上げのためのAI戦略を提案
• AIモデル選定：クライアントのニーズに合ったAIモデルを紹介
• プロンプトエンジニアリングの導入支援：AIを活用した業務改善プロセスの設計

トレーニングの内容：

項目	説明
プロンプト作成の基本	効果的なプロンプトの設計方法を指導
応用的なプロンプト作成技術	高度なプロンプト設計のノウハウを提供
AIモデルの評価と改善方法	出力結果の分析手法と最適化方法を指導
実践演習	クライアント自身がプロンプトエンジニアリングを実践できるようにサポート

(5) マルチタスク管理とプロジェクト運営

プロンプトエンジニアは、複数のタスクやプロジェクトを同時に管理することが求められます。各プロジェクトでの目的やAIモデルの特性に応じて、異なるプロンプト設計が必要になります。

プロジェクト管理のポイント

• 進捗管理：各プロジェクトの進捗を可視化し、スムーズな運営を実現する。
• チームとの連携：AI開発チームやクライアントとの密なコミュニケーションが重要。
• 成果の最大化：クライアントの目標に沿った最適なAI導入をサポートする。

5. プロンプトエンジニアリングの技術とベストプラクティス

次に、プロンプトエンジニアリングで使用される具体的な技術と、成功のためのベストプラクティスを整理して紹介します。

最適なプロンプトは、生成AIの出力品質を大きく左右します。

(1) 明確で具体的な指示

AIに曖昧な指示を与えると、期待する出力を得るのは難しくなります。対象や目的を明確にし、形式も具体的に指定することが重要です。

良い例	悪い例
「犬を飼うメリットを、3つの箇条書きで説明してください」	「犬について教えて」

ポイント：

• 必要な形式（箇条書き、段落など）を明記する。
• 読者層や対象も明示する（例：初心者向け、小学生向けなど）。

(2) 適切なコンテキストの設定

AIは文脈情報が与えられると、より的確な出力を返します。具体的な状況、背景、目的をプロンプトに含めることで、精度が向上します。

設定方法	説明	例
背景情報の付与	プロンプトに関連する事実、数値、日付などの情報を加える	「日本の首都はどこですか？（2023年現在）」
目的の明確化	プロンプトの意図や期待する結果を具体的に記述する	「小学生向けに、日本の首都について30文字で説明してください。」
ペルソナの設定	特定の役割や立場をAIに割り当てる	「あなたは旅行会社のベテラン社員です。東京の魅力を5つ教えてください。」

(3) 期待する出力形式の指定

形式を指定することで、AIは意図に沿った出力を返します。形式が明確でないと、予想外の回答が返される可能性があります。

出力形式	プロンプト例
箇条書き	「犬を飼うメリットを3つ挙げてください」
表形式	「主要都市の人口と面積を表にまとめてください」
コード形式	「PythonでFizzBuzzプログラムを書いてください」

• ポイント：複数の形式を組み合わせて依頼することも可能です。
  • 例：「表形式でデータを提示し、その要約を100文字以内で書いてください」

(4) 反復的なテストと改良

最適なプロンプトは一度で完成するわけではありません。出力を評価し、必要に応じて調整する反復プロセスが重要です。

ステップ	具体的な行動
初期プロンプトの作成	基本的な指示を与え、出力を確認する
出力の評価	精度、関連性、創造性を評価する
プロンプトの修正	指示内容を改善し、再実行する
最適化の繰り返し	理想の出力を得るまでテストを繰り返す

6. プロンプトエンジニアリングの応用例と事例

プロンプトエンジニアリングは様々な分野で活用されており、その応用範囲は日々拡大しています。ここでは、具体的な応用例と事例をいくつかご紹介します。

分野	応用例	成果
コンテンツ作成	SEO記事、広告コピー	マーケティング活動の効率化
カスタマーサポート	チャットボット、FAQ生成	顧客満足度の向上
教育	個別指導、教材生成	生徒一人ひとりの学習効果向上
研究開発	データ分析、アルゴリズム開発	新技術の発見・発展

(1) コンテンツ作成：ブログ記事、広告コピー、スクリプト作成

生成AIは、文章作成のプロセスを効率化し、アイデアを即座に形にすることができます。マーケティングや広報活動、クリエイティブな制作の現場で強力な支援を提供します。

応用例	プロンプト例	活用事例
ブログ記事生成	「生成AIについて初心者向けのブログ記事を1500文字で書いてください」	SEO対策済みの記事を自動生成
広告コピー作成	「新製品のメリットを強調したキャッチコピーを5つ提案してください」	ターゲット層に合わせた広告コピーをA/Bテスト用に作成
動画スクリプト作成	「5分間の動画用のスクリプトを作成してください」	YouTube動画の台本作成を効率化

(2) カスタマーサポート：チャットボットなど

プロンプトエンジニアリングを活用することで、チャットボットやFAQの生成がより自然で的確なものになります。24時間対応の自動応答が可能になり、顧客満足度を向上させます。

応用例	プロンプト例	活用事例
チャットボット	「〇〇サービスの解約方法を教えてください」	顧客対応の自動化で人手を削減
FAQ自動生成	「製品Q&Aを10個生成してください」	多言語対応のFAQで国際顧客をサポート

• メリット：ユーザーの問い合わせに即応し、顧客体験を向上。

(3) 教育：教材作成、個別指導など

教育分野では、AIを活用することで個別学習の促進が期待されています。プロンプトを通じて、学生一人ひとりのニーズに合わせた問題集や解説を提供します。

応用例	プロンプト例	活用事例
教材作成	「小学生向けの算数問題を5つ作成してください」	学年ごとに対応した教材の自動生成
個別指導	「分数の足し算に関する練習問題を出してください」	生徒の理解度に応じた問題を提供
多言語教材生成	「この教材を英語に翻訳してください」	グローバル教育への対応

(4) 研究開発：データ分析、新技術開発など

研究分野では、膨大なデータを効率的に分析し、アルゴリズムの開発を支援します。AIを用いた新しい発見や問題解決も、プロンプトエンジニアリングによって促進されます。

応用例	プロンプト例	活用事例
データ分析	「このデータセットの傾向を分析し、パターンを見つけてください」	大規模データから隠れたトレンドを発見
アルゴリズム開発	「Pythonで線形回帰のアルゴリズムを実装してください」	研究プロジェクトのプロトタイプを迅速に構築
環境予測	「気候変動の影響を予測してください」	環境保全のための意思決定を支援

7. まとめ

本記事では、生成AIを上手に使うための「プロンプトエンジニアリング」についてお話ししました。

プロンプトエンジニアリングは、ブログ記事や広告コピーの作成、チャットボットの運営、教育現場での個別指導など、さまざまな場面で役立っています。また、AIとのやり取りは一度で完璧にいくことは少ないため、何度も試しながら少しずつ調整することが大切です。

AIの進化とともに、プロンプトエンジニアリングの重要性はどんどん高まっています。難しく考えすぎず、まずは気軽に試してみてください。