プロンプトエンジニアリング実践ガイド

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目的/前提

本ガイドの目的は、テキスト、画像、動画生成AIにおいて、ユーザーの意図を正確にAIに伝え、所望の高品質な出力を得るためのプロンプト設計手法を体系化することです。前提として、生成AIモデルは指示の明確さ、具体性、文脈に強く依存し、あいまいなプロンプトは予期せぬ結果やハルシネーションを引き起こす可能性があります。プロンプトエンジニアリングは、この不確実性を管理し、AIの潜在能力を最大限に引き出すための反復的なプロセスです。

動作条件表

項目 説明
OS 汎用 (Windows, macOS, Linux, ChromeOSなど)
Office N/A (テキストエディタ、Webブラウザで動作)
bitness 64bit (Webサービスまたはローカル環境におけるAPI利用を想定)
権限 各生成AIサービスの利用アカウントおよび関連APIアクセス権限
依存ライブラリ N/A (Webサービス利用時は不要。API利用時は各言語のHTTPクライアントやSDK)
前提設定 各生成AIサービスの認証情報の設定、インターネット接続

本論

1. テキスト生成

  • 目的: 質問応答、要約、翻訳、文章作成、コード生成、情報抽出など、特定のテキスト情報をAIに生成させる。
  • 制約: 出力文字数、トーン（フォーマル/カジュアル）、情報の正確性、特定のフォーマット（Markdown/JSON）、倫理的ガイドライン遵守。
  • 入出力仕様:
    • 入力: 自然言語プロンプト、Few-shot例、参照文書、APIパラメータ（temperature, top_pなど）。
    • 出力: テキストデータ（プレーンテキスト、Markdown、JSON、コードなど）。
  • テクニック:
    • 役割定義 (Persona): 「あなたはプロの校正者です。」のようにAIに役割を与える。
    • Chain-of-Thought (CoT): 思考過程を段階的に記述させ、複雑な問題解決能力を高める。「ステップバイステップで考えてください。」
    • Few-shot Learning: 望ましい出力形式やスタイルを示すために、数例の入出力ペアを提示する。
    • デリミタ: ユーザー入力と指示を区別するために"""や<text>などの記号を使用する。
    • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 外部の知識ベースから情報を検索し、それを元にテキストを生成させる。
  • 評価観点:
    • 関連性: プロンプトの意図と出力が合致しているか。
    • 正確性: 生成された情報に事実誤認がないか（特にRAG利用時）。
    • 流暢さ・自然さ: 自然な文章構造、文法、語彙が用いられているか。
    • 一貫性: トーン、スタイル、用語が全体を通して統一されているか。
    • 論理的整合性: 文章や議論に矛盾がないか。
    • 安全性・倫理性: 不適切、差別的、有害な内容が含まれていないか。
  • 検証方法:
    graph TD
    A[目的定義/タスク分析] –> B{初期プロンプト設計};
    B –> C[AIモデル実行];
    C –> D[出力評価 (関連性,正確性,流暢さ)];
    D — 期待通り? –> E[完了/採用];
    D — NO –> F{問題特定/原因分析};
    F –> G[プロンプト修正 (役割,CoT,Few-shot,デリミタ)];
    G –> B;
    “`

    #### 2. 画像生成

    * **目的**: テキスト記述に基づいて、特定のスタイル、主題、構図の画像を生成する。
    * **制約**: アスペクト比、解像度、スタイルの一貫性、特定の要素の有無、著作権・倫理規定遵守。
    * **入出力仕様**:
    * 入力: 自然言語プロンプト、ネガティブプロンプト、参照画像（Image2Image, ControlNetなど）、APIパラメータ（`seed`, `steps`, `guidance_scale`など）。
    * 出力: 画像データ（JPEG, PNGなど）。
    * **テクニック**:
    * **具体的かつ詳細な記述**: 主題、スタイル、構図、色、照明、感情、アーティスト名などを具体的に指定する。
    * **ネガティブプロンプト**: 生成を避けたい要素を明示的に記述する（例: `low quality, blurry, ugly`）。
    * **キーワードの重み付け**: 特定のキーワードに強調や弱化の指示を与える（モデル依存）。
    * **構図・カメラワーク**: `wide shot`, `close-up`, `overhead view`など。
    * **アーティスト・スタイル参照**: `in the style of Van Gogh`, `photorealistic`。
    * **Seed値の固定**: 特定の画像を再生成したり、微調整を行う際に利用する。
    * **評価観点**:
    * **プロンプト忠実度**: プロンプトの指示が画像にどれだけ正確に反映されているか。
    * **品質**: 解像度、ディテール、アーティファクトの有無、全体の視覚的魅力。
    * **芸術性・創造性**: 美的感覚、独創性、表現力。
    * **一貫性**: キャラクターやスタイルの統一感（特に連続生成時）。
    * **安全性・倫理性**: 不適切、不快、有害な内容が含まれていないか。
    * **検証方法**:
    “`mermaid
    graph TD
    A[ビジュアル目標設定] –> B{初期プロンプト設計};
    B –> C[AIモデル実行];
    C –> D[出力評価 (忠実度,品質,芸術性)];
    D — 期待通り? –> E[完了/採用];
    D — NO –> F{問題特定/原因分析};
    F –> G[プロンプト修正 (詳細化,ネガティブP,キーワード重み付け)];
    G –> B;
    “`

    #### 3. 動画生成

    * **目的**: テキスト記述に基づいて、動き、シーン、キャラクターを含む短編動画を生成する。
    * **制約**: 動画の長さ、フレームレート、解像度、一貫性（時間的・空間的）、倫理規定遵守。
    * **入出力仕様**:
    * 入力: 自然言語プロンプト、参照画像/動画、シナリオ記述、APIパラメータ（`duration`, `fps`, `motion_strength`など）。
    * 出力: 動画データ（MP4, GIFなど）。
    * **テクニック**:
    * **シーン記述**: シーンの場所、時間、主要オブジェクト、雰囲気を詳細に記述する。
    * **動きの指示**: カメラワーク（`pan left`, `zoom in`）、オブジェクトの動き（`walking`, `flying`）を具体的に指示する。
    * **時間的整合性**: シーケンスやストーリーラインを明確にし、時間の経過に伴う変化を記述する。
    * **参照画像・動画**: スタイルやキャラクター、初期フレームの指定に利用する。
    * **ネガティブプロンプト**: 避けたい動き、アーティファクトなどを記述する。
    * **キーフレームプロンプト**: 特定の時間点で異なるプロンプトを適用し、シーンの変化を制御する。
    * **評価観点**:
    * **プロンプト忠実度**: プロンプトの指示が動画にどれだけ正確に反映されているか。
    * **時間的整合性**: シーン間の繋がり、オブジェクトの動き、ストーリーラインに破綻がないか。
    * **動きの滑らかさ・自然さ**: オブジェクトやカメラの動きが自然で、ぎこちなさがないか。
    * **品質**: 解像度、色彩、アーティファクトの有無。
    * **安全性・倫理性**: 不適切、不快、有害な内容が含まれていないか。
    * **検証方法**:
    “`mermaid
    graph TD
    A[動画コンテンツ目標設定] –> B{初期プロンプト設計};
    B –> C[AIモデル実行];
    C –> D[出力評価 (忠実度,時間整合性,動き)];
    D — 期待通り? –> E[完了/採用];
    D — NO –> F{問題特定/原因分析};
    F –> G[プロンプト修正 (シーン記述,動き指示,キーフレーム)];
    G –> B;
    “`

    ### サンプルコード

    #### ゴールデンプロンプト雛形 (共通)

    [制約]:

  • [制約1]
  • [制約2]
    [出力形式]: [出力フォーマットの指示 (例: Markdownリスト, JSON, 解像度1024×1024, MP4)]
    “`

短い事例

テキスト生成
* プロンプト:
あなたはプロの旅行プランナーです。
東京から京都への3日間の旅行プランを提案してください。
制約:
- 文化体験とグルメを中心に。
- 移動は新幹線を利用。
- 予算は1人あたり10万円以内。
出力形式: Markdownの見出しと箇条書きで。

画像生成
* プロンプト:
A whimsical cat astronaut floating in space, surrounded by glowing nebulae and distant stars.
Style: detailed illustration, vibrant colors.
Camera: wide shot.
Negative Prompt: blurry, low quality, deformed, ugly, extra limbs, text.
Output Format: 1024x1024 JPEG

動画生成
* プロンプト:
Generate a 5-second video.
Scene: A serene forest path, dappled sunlight filtering through tall trees.
Action: A gentle breeze causes leaves to rustle, a squirrel quickly scurries across the path.
Camera: Slowly pan right.
Style: Realistic, calm, natural.
Output Format: MP4

検証

各領域の検証は、上記で示したflowchartの反復改善サイクルに基づきます。具体的には、生成された出力に対し、定義された評価観点（例：テキストの正確性、画像のプロンプト忠実度、動画の時間的整合性）を用いて人間の評価者（あるいは自動評価ツール）が採点し、問題点を発見した場合はプロンプトを修正し再生成します。このサイクルを期待する品質に達するまで繰り返します。例えば、テキスト生成では特定の情報が欠けていないか、画像生成では指定したスタイルが再現されているか、動画生成では動きが自然かといった点を厳しくチェックします。

反証/例外

  • 誤りやすい点:
    • 曖昧な指示: 具体性を欠くプロンプトはAIの解釈に委ねられ、意図しない結果を招きます。
    • 矛盾する制約: 互いに排他的な指示は、AIが意図通りに動作しない原因となります。
    • プロンプトインジェクション: 悪意のあるプロンプトにより、AIがセキュリティ上の脆弱性を露呈したり、不適切なコンテンツを生成する可能性があります。
    • ハルシネーション: AIが事実に基づかない情報を生成する現象で、特にテキスト生成で問題となります。
  • バージョン差: 生成AIモデルは頻繁に更新され、同じプロンプトでも異なるバージョンのモデルでは出力が大きく変わる可能性があります。継続的なテストとプロンプトの調整が必要です。
  • 類似技術との違い:
    • Fine-tuning: 特定のタスクやドメインに特化させるためにモデル自体を学習させるのに対し、プロンプトエンジニアリングは汎用モデルの挙動を制御する手法です。
    • RAGとFine-tuning: RAGは外部知識を「参照」させるのに対し、Fine-tuningはモデルの「知識自体を更新」します。
  • 境界条件:
    • 非常に複雑なタスクや、AIの学習データに含まれていないニッチな情報については、プロンプトのみでの制御が困難な場合があります。
    • 高度な創造性や人間特有の感情表現を求める場合、AIの限界に直面することがあります。
  • セキュリティ留意点:
    • 個人情報漏洩: プロンプトに機密情報を含めると、AIの学習データや出力に意図せず反映されるリスクがあります。
    • バイアス: 学習データに存在する社会的なバイアスがプロンプトを通じて増幅され、差別的な出力につながる可能性があります。
    • 悪用: フェイクニュース、ディープフェイク、フィッシングメールなど、悪意のあるコンテンツ生成に悪用されるリスクがあります。

最小テスト

テキスト生成

  • 入力: 「日本の桜の名所を3つ挙げ、それぞれの特徴を簡潔に説明してください。」
  • 想定結果: 日本の有名な桜の名所（例: 吉野山、上野恩賜公園、弘前公園）が3つ挙げられ、それぞれについて簡潔な特徴が記述される。
  • エッジケース: 「サイバーパンクな世界観で、未来の旅行計画を立てて。目的地は火星の植民地で、交通手段はテレポート。」 (AIが文脈を理解し、創造的な応答を生成できるか)

画像生成

  • 入力: 「A fluffy white cat, sitting on a sunlit windowsill, looking out at a rainy cityscape. Detailed, photorealistic, cinematic lighting.」
  • 想定結果: 窓辺に座る白い猫が描かれ、雨の都市景観が背景に詳細かつリアルな描写で表現される。
  • エッジケース: 「A sphere with three corners, in the style of Picasso, in a forest.」 (矛盾する幾何学形状や、抽象的な指示に対するAIの解釈能力)

動画生成

  • 入力: 「Generate a 3-second video of a person walking across a busy street in Tokyo. Camera follows the person from behind.」
  • 想定結果: 3秒間の動画で、東京の賑やかな通りを人が歩く様子が、後方から追随するカメラワークで描かれる。
  • エッジケース: 「Generate a 2-second video of a fish flying over a rainbow into a black hole.」 (現実離れした、または物理的に不可能な動きをどれだけクリエイティブに描写できるか)

参考/出典

主張 根拠の出典URL 要点 信頼度
プロンプトエンジニアリングの基本原則 OpenAI Prompt engineering guide 明確な指示、Few-shot、CoTなどのテクニックの推奨 高
生成AIにおけるハルシネーション Google AI Blog: What is hallucination in AI? AIが事実ではない情報を生成する現象とその対策 高
RAGの概念と応用 Hugging Face: Retrieval Augmented Generation 外部知識ベースを参照して生成品質を向上させる手法 高
画像生成のプロンプトガイド Stable Diffusion Wiki: Prompts 詳細な記述、ネガティブプロンプト、スタイル指定の重要性 中
プロンプトインジェクションの脅威 OWASP Top 10 for Large Language Model Applications LLMセキュリティにおけるプロンプトインジェクションのリスクと対策 高
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