最近、ChatGPTなどの生成AIを業務に取り入れる動きがあり、「プロンプトエンジニアリング」という言葉をよく目にするようになりました。
今後、社内で生成AIを業務に活用する予定があるため、プロンプトエンジニアリングについて基礎から理解しておきたいと考えています。
具体的には、以下のような点を知りたいです：
- プロンプトエンジニアリングとは、どのような技術・考え方なのか
- 実際に開発スピードが上がった事例はあるのか
- エンジニアをしていて、AI利用して開発スピードは高まったのか、逆にデメリットはあったのか
- どういった業務シーンで効果的に使えるか（例：議事録作成、コード生成、文章要約など）
- おすすめのAI
私はAIの専門家ではありませんが、業務での活用に向けて実践的な知識を身につけたいと考えています。
初心者にもわかりやすい形で教えていただけると大変助かります。よろしくお願いいたします！
回答4件
#1
総合スコア2264
投稿2025/06/07 03:55
ちょうどQiita記事をさっき書いたばかりなので、それを紹介してしまいますが、
- ITスキルロードマップ リストroadmap.sh がすごい。Prompt Engineering Roadmap について対応する本・サイトをまとめた
- 2025年版：大規模言語モデルについて学ぶロードマップ
また別の方の記事、かつCopilotについてですが考え方はChatGPTでも同じかと
その上でご質問に回答すると、
- プロンプトエンジニアリングとは、どのような技術・考え方なのか
- そういう疑問はまずChatGPTに聞いてしまいましょう。まずはそこからです。例を末尾につけておきます。
- 実際に開発スピードが上がった事例はあるのか
- 事例ベースで考えるのはやめた方がいいかなと思います。対応が遅れるので。まぁ一応つけておきますと、私自身は開発ではなく調査メインですが、スピードが上がったとかいう次元ではなくないと仕事にならないしスピードじゃなくて質が格段に向上しました。
- それでもあなたが社内導入旗振り役として、事例をもとに布教するんだ、と言うことであれば例えばGeminiにはなりますが、生成AI活用事例集など、ChatGPTを含めたくさんあります。
- エンジニアをしていて、AI利用して開発スピードは高まったのか、逆にデメリットはあったのか
- 私は調査メインですが上記の通り。コーディングでも多数例がありますし、提案書、仕様書の作成、要件定義のためにその業界を知る、などの破壊力は計り知れないです。
- デメリットは思いつきません。「ハルシネーション」と言う生成AIが嘘や倫理的によろしくないことを回答するから使えない、と言う人もいますが、それは全部お任せにしようとしてしまっているからで、人間の生成物でも何らかはチェックするはずです。ChatBotで自動回答させるなどえあればこれはデメリットとして要検討ですが、開発に使うならばデメリットには入らないと私は考えています。また、人間の考える力が落ちる、と言う人もいますが、それは自分が考えてないからであり、簡単なことはどんどん生成AIにやらせて自分は難しいけど価値のあることをやればいいだけです。そもそもコンピュータなんて昔はマシン語でパンチカードでどうのこうの、のような世界からGUIでコードサジェスト付き開発になってますよね、人間の考える力が落ちたのでしょうか？より複雑なシステムやUIを開発できるようになっただけですよね。
- どういった業務シーンで効果的に使えるか（例：議事録作成、コード生成、文章要約など）
- あなたがどう使うかによります。一応Geminiの事例集などが参考になるかと。
- おすすめのAI
- あなたが何にどう使うかによります。ネットではChatGPTだけなのは時代遅れ、コーディングにはOO、プレゼンにはXX、画像には＠＠などと盛んにやっておりますが、生成AI各社が熾烈な開発競争をしており、差は埋まると思います。それよりも1つと決めて使いこなす方が、他の生成AIに乗り換えるや複数使う時にもスムーズと思います。
- 一般に良く言われるのは以下な感じで、
- ChatGPT：万能優等生型
- Gemini：マルチメディア強化型かつGoogle Cloude系との連携
- Claude：コーディングと文章力に特化
- M365 Copilot：上記よりやや能力は落ちますがOffice/Azure系との連携
- コーディングに特化するなら
- ChatGPTに最近ついたcodexがGitHubと連携しながら開発を進められる
- Geminiに最近ついたjulesが 上記と同じ
- Claudeも同様の機能
- あとはVS Codeと上記の連携とか、AIに特化してエディタCursorが良いとか、ありますが、貴社の開発環境にもよると思うので、調べてみると良いかも（慣れるためにググるよりもChatGPTにて）
ChatGPT 4oに「プロンプトエンジニアリングとは、どのような技術・考え方なのか」と聞いた例
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、生成AI（特に大規模言語モデル）に望ましい出力を得るために、入力（プロンプト）を設計・最適化する技術・考え方です。
以下のような要素に分けて説明できます：
1. 技術的な定義
プロンプトエンジニアリングとは、
モデルの内部構造を変更せずに、入力（プロンプト）の工夫によって出力の質や意図を制御・改善する技術
たとえば、
- 指示の書き方を変える（例：「箇条書きで答えてください」）
- 文脈やロールを指定する（例：「あなたは弁護士です。法律の観点から説明してください」）
- 少数ショット学習（Few-shot Learning）や連鎖型思考（Chain-of-Thought）を活用して推論力を高める
2. 目的
プロンプトエンジニアリングの目的は、
- モデルの性能を最大限に引き出す
- エラーや誤解を減らす
- 一貫性・信頼性のある出力を得る
- 人間が意図したタスクに忠実な応答を得る
- ユーザビリティ・再現性を高める
3. 代表的な手法・考え方
| 技術 | 説明 |
|---|---|
| Zero-shot | 指示だけで回答（例：「この文を要約してください」） |
| Few-shot | 例示を与えることでモデルにパターンを学習させる |
| Chain-of-Thought（CoT） | 「思考の連鎖」を促すことで推論力を高める（例：「ステップ・バイ・ステップで考えてください」） |
| Role Prompting | 「あなたは○○の専門家です」と役割を与える |
| Instruction Tuningとの連携 | モデルの訓練段階で指示に従う能力を高めるよう設計されていることを活かす |
4. 生成AIの特性に根ざした技術
生成AI（特にGPTのような大規模言語モデル）は、統計的にもっともらしい単語列を出力するしくみです。したがって、「質問があいまい」だったり「条件が不足している」と的外れな出力が出やすい。そのため、プロンプトの工夫が非常に重要になります。
5. プロンプトエンジニアリングの活用領域
- カスタマーサポートでの自動応答
- データ要約、要件抽出
- プログラム生成・修正（Code Prompting）
- 文章スタイルの変換（丁寧語、カジュアル語）
- マルチモーダル入力（画像＋テキスト）対応のプロンプト設計
6. 限界と今後の動向
- 現在は人間がプロンプトを設計しているが、**自動プロンプト生成（Auto Prompting）やプロンプト最適化アルゴリズム（Prompt Optimization）**が研究されている。
- また、「プロンプト不要な世界」＝自然言語だけで十分な精度を出せるモデルの登場も一部で議論されている。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、モデルに「どう言えば意図通りに動いてくれるか？」を研究・実践する技術であり、生成AI活用の精度・信頼性・実用性を高める鍵です。
さらに詳しく知りたい場合は、実際のプロンプト例や比較実験なども提示できます。ご希望があればどうぞ。
#2
ご丁寧なご共有ありがとうございます！
Qiita記事も拝見しました。roadmap.shのPrompt Engineering版、とても参考になりました。が、内容理解するのが大変。。
現場でうまく活用しきれていない人も多い印象があると思いますが、aokiさんが考える、「最初触れるものとしてこれをやってみるといい」といったアドバイスがあれば、ぜひ教えていただきたいです。
また、ご自身がプロンプトを書く際に気をつけていることがあれば、参考にさせていただきたいです。
#3
総合スコア2264
投稿2025/06/15 01:24
gigantesさん
何よりもまずは「毎日やる」これだけです。
私の場合は『面倒なことはChatGPTにやらせよう』の本で、「こんなこともできるのか」これは本気でやらなきゃとアクセルを踏むきっかけになりました。書籍を買わずともサポートサイトにプロンプトやサンプルデータが公開されています。1年以上前の本ですが、大半は今でも参考となります。
#4
総合スコア46
投稿2025/06/17 09:16
開発スピードはあがるか
→Roo Code、Claude4を使って開発していますが、自分の能力不足で結局スピードは上がっていない気がします笑
ちゃんと力のある人が使うと早くなるんだろうなあと思いながら開発しています。
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