2025幎のLLMに最適な10のプロンプティング・テクニック

目次

効果的な倧芏暡蚀語モデルLLMプロンプトを䜜成する技術は、AI実務家にずっお極めお重芁なスキルずなっおいる。適切に蚭蚈されたプロンプトは、LLMのパフォヌマンスを倧幅に向䞊させ、より正確で適切か぀創造的な出力を可胜にしたす。このブログポストでは、最も匷力なプロンプトのテクニックを10個玹介し、そのアプリケヌションずベストプラクティスに぀いおの掞察を提䟛したす。あなたが経隓豊富なAI開発者であれ、LLMを始めたばかりであれ、これらのテクニックはAIモデルの可胜性を最倧限に匕き出すのに圹立ちたす。

LLMプロンプトのテクニック

1.れロ発プロンプティング

れロショット・プロンプトは、LLMず察話する最も簡単な方法です。この手法では、䟋なしで盎接的な指瀺や質問を䞎え、モデルの事前に蚓緎された知識に頌っお応答を生成したす。この方法では、LLMが䞎えられたプロンプトのみに基づいおタスクを理解し実行する胜力をテストしたす。

れロショット・プロンプトは、シンプルで簡単なタスクや、䞀般的な知識に関するク゚リに特に有効です。これは、LLMの基本的な胜力を枬定する優れた方法であり、幅広いアプリケヌションで驚くほど効果的です。しかし、その有効性はタスクの耇雑さやモデルの孊習デヌタずの敎合性によっお倉化したす。れロショット・プロンプトを䜿甚する堎合、最良の結果を埗るためには、指瀺を明確か぀具䜓的にするこずが極めお重芁です。

䟋 れロショット・プロンプトを䜿う堎合、LLMに "光合成の抂念を簡単に説明しなさい "ず尋ねるだけでよい。するずモデルは、文脈や䟋を远加するこずなく、既存の知識に基づいお説明を生成する。

2.スモヌルショットプロンプティング

スモヌルショット・プロンプトは、モデルにタスクの実行を求める前に、少数の䟋を提䟛するこずで、LLMずのむンタラクションをさらに䞀歩進めたす。このテクニックは、モデルの出力圢匏ずスタむルをガむドするのに圹立ち、本質的にモデルに埓うべきパタヌンを䞎える。望たしい入出力の関係を瀺すこずで、数ショットプロンプトは、特定のタスクにおけるモデルのパフォヌマンスを倧幅に向䞊させるこずができる。

この方法は、䞀貫性のある出力圢匏が必芁な堎合、ドメむン固有のタスクを扱う堎合、れロショットプロンプトで䞀貫性のない結果が埗られる堎合に特に効果的です。数ショットのプロンプトを䜿甚するず、倧芏暡なトレヌニングや埮調敎を行うこずなく、モデルの動䜜を埮調敎するこずができたす。これは、LLMを特定のナヌスケヌスに玠早く適応させる匷力な方法です。しかし、モデルの出力に倧きな圱響を䞎えるので、慎重に䟋を遞択するこずが重芁です。

䟋:数発のプロンプティングでは、本題の質問をする前に、LLMにいく぀かの䟋を提瀺するこずができる。䟋えば

Qフランスの銖郜はどこですかAフランスの銖郜はパリです。

Q日本の銖郜はどこですかA日本の銖郜は東京です。

Q: ブラゞルの銖郜はどこですかA:

このような䟋を提瀺するこずで、LLMにあなたが求めおいる回答の圢匏やタむプを理解させるこずができ、䞀貫性のある正確な回答を埗られる可胜性が高たりたす。

3.チェヌン・オブ・゜ヌトCoTプロンプティング

思考連鎖プロンプトは、LLMに耇雑な問題を段階的な掚論プロセスに分解するよう促す、より高床なテクニックである。この方法は人間の問題解決アプロヌチを暡倣しおおり、モデルは倚段階の掚論や蚈算を必芁ずする、より耇雑なタスクに取り組むこずができる。CoTは、LLMにその䜜業を瀺すよう促すこずで、耇雑なタスクのパフォヌマンスを倧幅に向䞊させ、モデルの意思決定プロセスに透明性を䞎えるこずができる。

CoTプロンプトの利点は、単に粟床が向䞊するだけではありたせん。CoTプロンプトは、モデルの出力の解釈可胜性を高め、人間が答えの背埌にある理由を理解し、怜蚌するこずを容易にしたす。これは、問題解決のプロセスを理解するこずが最終的な答えず同じくらい重芁な、教育のような分野で特に䟡倀がありたす。しかし、CoTプロンプトは蚈算負荷が高くなる可胜性があり、単玔なタスクでは必ずしも必芁でない可胜性があるこずは泚目に倀する。たた、CoTプロンプトは、関連性が高く具䜓的な䟋を提瀺するこずで、より効果的であるこずが蚌明されおいるこずも重芁である。

䟋 Chain-of-Thought プロンプトを䜿甚する堎合、次のような質問をするこずができる「$25のシャツが20%オフで販売されおいる堎合、最終的な䟡栌はいくらですか段階的な掚論を瀺しおください。"するずLLMは詳现な内蚳を答えるかもしれない

「ステップ・バむ・ステップでやっおいこう

  1. 元倀は$25。

  2. 20%の割匕ずは、$25の20%を蚈算する必芁があるこずを意味する。

  3. $25の20%は、$25×0.20$5ずなる。

  4. 割匕額は$5。

  5. 最終䟡栌を埗るには、元の䟡栌から割匕額を匕く。

  6. $25 - $5 = $20.したがっお、シャツの最終䟡栌は$20である。"

この回答は、正解を提䟛するだけでなく、掚論プロセスを瀺すこずで、解答の怜蚌ず理解を容易にする。

4.圹割プロンプティング

ロヌルプロンプティングは、LLMに特定のペル゜ナや圹割を割り圓おる創造的で匷力なテクニックです。この方法によっお、モデルの応答のトヌン、スタむル、および内容を劇的に倉化させるこずができ、特定のニヌズやシナリオに合わせお出力を調敎するこずができたす。LLMに特定の圹割を指瀺するこずで、モデルの知識ベヌス内のさたざたな「個性」や専門知識にアクセスするこずができたす。

このテクニックは、特定の音声やスタむルでコンテンツを䜜成する必芁がある堎合、ある分野の専門知識をシミュレヌトする必芁がある堎合、たたはトピックに関する倚様な芖点を䜜成する必芁がある堎合に特に圹立ちたす。ロヌルプロンプトは、より魅力的で文脈に適した回答を導き出すこずができるため、クリ゚むティブラむティング、シナリオプランニング、教育シミュレヌションなどに有効です。ただし、LLMはさたざたな圹割を説埗力を持っおシミュレヌトするこずができたすが、その回答は䟝然ずしお蚓緎デヌタに基づくものであり、怜蚌なしに実際の専門家のアドバむスずみなすべきでないこずを芚えおおくこずが重芁です。

䟋 LLMに次のように指瀺する「経隓豊富な気候科孊者ずしお、海面䞊昇が沿岞郜垂に及がす長期的な圱響に぀いお説明しおください。このプロンプトは、LLMに気候科孊者のペル゜ナを採甚するよう促し、トピックに぀いおより専門的で暩嚁のある回答を導く可胜性がありたす。

5.タスクの分解

タスクの分割は、耇雑なタスクをより小さく、管理しやすいサブタスクに分割するプロンプトの戊略的アプロヌチである。このテクニックは、LLMが個別の情報を凊理し、それらを1぀のたずたりにたずめる胜力を掻甚したす。倧きなタスクを分解するこずで、モデルを䞀連のステップに導くこずができ、各コンポヌネントが培底的か぀正確に凊理されるようになりたす。

この方法は、䞀床に提瀺されるずモデルを圧倒しおしたうような耇雑な問題に取り組む堎合に特に効果的である。LLMの認知的負荷が軜枛され、各サブタスクに察しおより集䞭した正確な応答が可胜になる。たた、タスクの分割は、耇数ステップの問題をよりうたく凊理するこずを可胜にし、最終的なアりトプットの党䜓的な品質ず完党性を向䞊させるこずができる。さらに、このアプロヌチでは、各ステップを個別にレビュヌできるため、゚ラヌの特定ず修正が容易になりたす。タスクの分割を実斜する堎合、銖尟䞀貫した最終結果を保蚌するために、サブタスク間の明確な論理的フロヌを維持するこずが極めお重芁です。

䟋 耇雑なタスクにタスク分解を䜿う堎合、LLMに次のように促すずよい「再生可胜゚ネルギヌに関する包括的な研究論文を曞くために、ステップに分けたしょう。再生可胜゚ネルギヌに関する包括的な研究論文を曞くために、ステップに分けたしょう。"スコヌプの定矩から論文の完成たで、私たちが螏むべき䞻なステップを挙げおください。

するずLLMは次のような内蚳で答えるかもしれない

「1.論文の範囲察象ずする再生可胜゚ネルギヌの皮類を明確にする。2.䞻芁セクションの抂芁導入、珟状、課題、将来展望、結論。3.各セクションに぀いお、取り䞊げるべきポむントを列挙する。4.各ポむントに぀いお調査し、デヌタを収集する。5.文脈を蚭定し、論文の目的を述べる序論を曞く。6.関連するデヌタや分析を盛り蟌みながら、各セクションを展開する。7.結論ずしお、重芁な発芋ず将来ぞの瀺唆をたずめる。8.論文党䜓のたずたりず流れを芋盎し、掚敲する。9.䜿甚した情報源の曞誌を䜜成する。

では、ステップ1から始めよう..."

この内蚳によっお、研究論文を曞くずいう耇雑なタスクに管理しやすい塊で取り組むこずができ、最終的なアりトプットの党䜓的な質ず完成床が向䞊したす。

確かにそれでは、「LLMのためのプロンプティング・テクニック10遞」の残りのセクションを続けたしょう。セクション7から10、そしお結論ず実践的なヒントです

6.制玄付きプロンプティング

制玄付きプロンプトでは、LLMが応答する際に埓うべき特定のルヌルや制限を蚭定したす。このテクニックは、モデルの応答の出力圢匏、長さ、たたは内容を制埡する必芁がある堎合に特に有甚です。制玄を明瀺的に蚘述するこずで、LLMがより焊点を絞った適切な出力を生成するように導くこずができたす。

制玄には、字数制限のような単玔な指瀺から、特定の文䜓を守る、特定のトピックを避けるずいった耇雑な芁件たでありたす。このテクニックは、䞀貫性ずガむドラむンの遵守が極めお重芁な専門的な堎面で特に重宝されたす。ただし、LLMの胜力を最倧限に掻甚できるよう、制玄ず柔軟性のバランスをずるこずが重芁です。

䟋 「再生可胜゚ネルギヌの最新動向に぀いお100字以内でたずめおください。倪陜光発電ず颚力発電のみに焊点を圓お、特定の䌁業やブランド名には觊れないこず。"

7.反埩的改良

反埩的改善ずは、耇数のプロンプトを䜿甚しお、LLMのアりトプットを埐々に改善し、掗緎させる手法である。このアプロヌチでは、耇雑なタスクは䜕床も修正ず改善を繰り返す必芁があるこずを認識したす。タスクをいく぀かの段階に分け、各段階でフィヌドバックを提䟛するこずで、LLMをより正確で掗緎された最終結果ぞず導くこずができたす。

この方法は、執筆、問題解決、創造的な䜜業など、最初の草皿が完璧に仕䞊がるこずがほずんどない䜜業に特に効果的です。繰り返し掗緎させるこずで、アりトプットの方向性ず質をコントロヌルしながら、LLMの長所を掻甚するこずができたす。継続的な改善を確実にするためには、反埩のたびにフィヌドバックを明確か぀具䜓的に行うこずが重芁です。

䟋:ステップ1"人工知胜が医療に䞎える圱響に぀いおの蚘事の簡単なアりトラむンを曞いおください"ステップ2"このアりトラむンに基づいお、医療蚺断におけるAIに぀いおのセクションを展開しおください。"ステップ3"今床は、攟射線蚺断におけるAIの具䜓的な応甚䟋をこのセクションに远加しおください。"

8.文脈に応じた促し

コンテキスト・プロンプトずは、LLMにタスクの実行を求める前に、関連する背景情報やコンテキストを提䟛するこずである。このテクニックは、モデルが党䜓像を理解し、より正確で適切な回答を生成するのに圹立ちたす。適切なコンテクストを蚭定するこずで、LLMのアりトプットの質ず特異性を倧幅に向䞊させるこずができたす。

この方法は、専門的なトピックやナニヌクなシナリオを扱う堎合、たたはLLMの䞀般的な知識には含たれおいないような特定の情報を考慮する必芁がある堎合に特に有効です。文脈に沿ったプロンプトは、LLMの幅広い知識ずタスクの特定の芁件ずのギャップを埋めるのに圹立ちたす。

䟋:「コンテキストアムステルダム垂は、より持続可胜な郜垂を目指し、様々なグリヌン・むニシアチブを実斜しおいる。この情報を螏たえお、アムステルダムの持続可胜な取り組みをさらに匷化できる革新的な郜垂蚈画のアむデアを3぀提案しなさい。"

9.自己䞀臎の促し

自己䞀貫性プロンプトは、同じプロンプトに察しお耇数の回答を生成し、最も䞀貫性のある、あるいは信頌できる回答を遞択するずいう高床なテクニックである。この方法は、LLMの確率的性質を利甚しお、特に掚論や問題解決を必芁ずするタスクの粟床を向䞊させる。

耇数の出力を比范するこずで、自己無撞着プロンプトは、個々の応答で発生する可胜性のある矛盟や゚ラヌを特定し、フィルタリングするのに圹立ちたす。この技法は、正確さが最重芁ずされる重芁なアプリケヌションに特に有甚である。しかし、単䞀応答手法に比べ、より倚くの蚈算資源ず時間を必芁ずしたす。

䟋:「列車が時速60マむルで2.5時間走行した堎合、どれくらいの距離を進むか。独立した解を5぀出し、最も矛盟のない答えを遞びなさい。"

10.敵察的な促し

敵察的プロンプトずは、LLMの最初の応答や仮定に異議を唱え、その出力の質、正確さ、ロバスト性を向䞊させる手法である。この方法は、蚎論や批刀的思考プロセスをシミュレヌトし、代替の芖点、掚論の朜圚的な欠陥、たたは芋萜ずされた芁因を考慮するようにモデルをプッシュする。

敵察的アプロヌチは、たずLLMに最初の回答や解決策を提瀺させ、次にLLM自身の回答に察する批評や挑戊を促すこずで機胜する。このプロセスは䜕床も繰り返すこずができ、繰り返すたびに最終的なアりトプットが掗緎され、匷化される。敵察的プロンプトは、耇雑な問題解決や意思決定のシナリオ、あるいは論争を呌ぶようなトピックや倚面的なトピックを扱う堎合に特に有効です。

このテクニックは、モデルの回答に朜圚するバむアスを緩和し、より培底的でバランスの取れたアりトプットを促すのに圹立぀。しかし、単玔な矛盟ではなく、生産的な批評を確実にするために、敵察的なプロンプトを泚意深く定匏化する必芁がある。

䟋:ステップ1 "郜垂の亀通枋滞を緩和する解決策を提案しなさい"ステップ2"今、あなたが提案した解決策に察する朜圚的な欠点や課題を3぀挙げおください。"ステップ3"これらの課題を考慮し、元の解決策を改良するか、別のアプロヌチを提案する"ステップ4"最埌に、元の解決策ず改良した解決策の長所ず短所を比范し、最善の行動方針を掚奚する。"

適切なプロンプト・゚ンゞニアリング・テクニックを芋぀ける

これらのプロンプト・テクニックをマスタヌするこずで、LLMず効果的に仕事をする胜力を倧幅に向䞊させるこずができたす。それぞれの手法には独自の利点があり、さたざたなタむプのタスクやシナリオに適しおいたす。これらのテクニックを理解し適甚するこずで、AI実務者はLLMの朜圚胜力を最倧限に匕き出し、より正確で創造的で有甚なアりトプットに぀なげるこずができたす。

AIの分野が進化し続けるに぀れお、プロンプト戊略も進化しおいくだろう。LLMを扱う人にずっお、垞に新しい開発に぀いお情報を入手し、さたざたなテクニックを詊し続けるこずは非垞に重芁です。プロンプトの技術ずは、完璧な入力を䜜るこずず同じくらい、モデルの胜力ず限界を理解するこずであるこずを忘れないでください。

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