プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは、LLMに渡す指示文（プロンプト）を工夫して望む出力を引き出す技術。「役割を与える」「例を見せる」「思考過程を出させる」など、いくつかの定番テクニックがあります。
プロンプトエンジニアリング
ひと言で: AIへの「お願いの仕方」を工夫して、欲しい答えを引き出す技術です。
プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）は、LLMに対する入力文（プロンプト）を設計・最適化することで、より精度の高い・意図通りの出力を得る技術です。同じLLMでもプロンプト次第で結果が大きく変わります。
代表的なテクニック:
- 役割付与（Role Prompting）: 「あなたはプロのSEOコンサルタントです。…」
- Few-shot プロンプト: 入出力の例を2〜3個見せる
- Chain-of-Thought（CoT）: 「順を追って考えてください」と思考過程を出させる
- 構造化出力: JSONやMarkdownの形式を指定する
なぜ重要か
ビジネスでLLMを使うときは、毎回安定した品質の出力が必要です。プロンプトを丁寧に設計することで、ハルシネーション低減・トークン節約・出力の一貫性が確保できます。SEO・LLMOの実務でも、競合分析プロンプト・記事構成プロンプトなど 再利用可能なプロンプトテンプレート がチームの資産になります。
例・具体例
- 「以下の記事タイトル候補を5つ生成してください。条件: 28文字以内、主要KWを左寄せ、数字を1つ含む」
- システムプロンプトに「絶対に推測で書かず、不明点は『不明』と返してください」を追加してハルシネーション低減
初心者向けまとめ
- プロンプトエンジニアリング = AIへの指示文設計
- 役割・例・思考過程・構造の4つが基本テクニック
- 再利用可能なテンプレ化が実務の鍵
関連用語
もっと詳しく
関連用語
- AI Overview（AIオーバービュー）
AI Overviewとは、Google検索結果の最上部にAI（Gemini）が要約回答を表示する機能。2024年5月から米国で本格導入され、2024年8月以降日本を含む各国に拡大。SEO/LLMOの最重要トピックです。
- AEO（Answer Engine Optimization）
AEOとは「Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）」の略。フィーチャードスニペット・音声検索・AI回答など、ユーザーの質問に直接答える形式の検索結果に最適化する取り組みです。
- SGE（Search Generative Experience）
SGEとは「Search Generative Experience（検索生成体験）」の略で、Googleが2023年に発表した生成AI検索の実験名。2024年5月にAI Overviewへリブランドされ、現在はSGE = AI Overviewと考えてOKです。
- LLM（大規模言語モデル）
LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略で、膨大なテキストデータで学習された巨大なAIモデル。ChatGPT、Gemini、Claudeなどの中身がLLMで、現代の生成AIの中核技術です。