Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）とは丨生成AI 用語集
最終更新日:
2025年7月9日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）とは？
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Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）とは、生成AIに対して最適な出力を得るために、入力文（プロンプト）を設計・調整する技術や手法のことを指します。AIモデルが適切に反応し、有用な結果を返すためには、プロンプトの書き方や構造が非常に重要であり、その精度を高めるための専門的な知識や技術が「プロンプトエンジニアリング」です。
なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか？
生成AIは、ユーザーが入力したテキスト（プロンプト）に基づいて応答やコンテンツを生成します。しかし、同じ内容を尋ねても、表現や順序によって結果が大きく異なることがあります。そのため、ビジネスや研究などの文脈でAIを正確かつ再現性のある形で活用するには、意図通りの出力を引き出すための「プロンプト設計」が欠かせません。
プロンプトエンジニアリングの具体例
以下は、プロンプトの工夫によって出力結果を改善する例です。
タスク | 改善前のプロンプト | 改善後のプロンプト |
|---|---|---|
要約 | 「この文章を要約して」 | 「以下の文章を3行以内で簡潔に要約してください：〜」 |
コーディング | 「Pythonで関数を書いて」 | 「Pythonでリスト内の重複を削除する関数を、コメント付きで書いてください」 |
翻訳 | 「英語に訳して」 | 「以下のビジネスメール文を、丁寧な英語で翻訳してください：〜」 |
このように、具体性・制約条件・文脈の付加などを通じて、生成結果の精度や一貫性が大きく向上します。
プロンプトエンジニアリングの技法
以下のようなテクニックが、プロンプトエンジニアリングでよく用いられます。
- Few-shot／Zero-shot：例示を与えるか否かでモデルの振る舞いを制御
- Chain-of-Thought（思考の連鎖）：中間ステップを意識的に含めることで推論能力を向上
- 役割付与：AIに「あなたは○○の専門家です」と前提を与えることで回答を安定させる
- 出力形式の明示：箇条書き、JSON、表形式など、形式を指定することで整った出力を得る
これらは特にLLM（大規模言語モデル）の活用において、効果的に機能します。
プロンプトエンジニアリングと今後の展望
プロンプトエンジニアリングは、エンジニアだけでなく、マーケティング、教育、法務、カスタマーサポートなど幅広い職種で必要とされるスキルになりつつあります。特にノーコード・ローコードでAIツールを使う場面が増える中、「どんな指示をAIに与えるべきか」を設計できる能力が、ユーザー体験や業務効率に大きな差を生むようになっています。
今後は、プロンプトエンジニアリングの知識を体系化した教育・認定制度や、専用ツールの登場も期待されます。
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