#342 生成AIの性能を引き出す7つのプロンプトエンジニアリングのコツ

このエピソードでは、生成 AI に対する期待通りの回答を得るための指示文設計・改良技術であるプロンプトエンジニアリングが探求されています。まず、ゲストのじゅんぺいさんは、ChatGPT、Perplexity などの生成 AI ツールを日常的に使用し、情報収集には X や Slack などを活用していることを説明します。 その後、Google の資料に基づいた 7 つのプロンプト作成のコツ（タスク分割、処理順序の記述、肯定的な表現の使用、複数例示、思考プロセスの明示、専門家ロールの指定、感情表現の付加）と、実践的なテクニックである構造化プロンプトについて解説が行われます。 特に、AI の苦手とする計算問題とストーリー作成を組み合わせたユニークな実験を通して、これらのコツの効果を実証しようと試みます。 興味深いことに、AI は計算問題の答えを語呂合わせで用いたラブストーリーを生成し、プロンプトエンジニアリングの潜在能力を示唆しました。 最後に、AI の進化の速さと、その活用方法について議論が展開され、今後のプロンプトエンジニアリングの発展に期待が寄せられます。