【UX/UI デザイナー向け】 プロンプトエンジニアリング ガイド
プロンプトエンジニアリング では、AI（人工知能）モデルから望ましい回答を引き出すためのプロンプトの設計や改良をします。これは、AI の出力を有用で適切かつ正確な結果に導くための具体的な入力を作成することであり、効果と信頼性を最大化することを目的としています。
OpenAI の GPT-3 や GPT-4 のような高度な言語モデルの開発と普及により、プロンプトエンジニアリングは重要なスキルとなっています。そしてその成功には、AI の能力と自然言語のニュアンスの両方の理解が必要です。こういった課題はありますが、効果的なプロンプトエンジニアリングで、AI システムのパフォーマンスと有用性は大幅に上がります。
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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とは、AI モデルが望ましい有用なアウトプットを生成するように誘導する、「プロンプト」という具体的なインプットを作成する技術です。非常にできるアシスタントが、求められてるものを正確に理解できるように明確な指示を出すものだと考えてください。
コンピューティングにおいて、望ましい出力のために入力を作り上げるという一般的な考え方はずっと以前からありましたが、大規模な言語モデルに合わせたプロンプトエンジニアリングの具体的な実践は、わずか数年の歴史しかありません。AI 技術の急速な進歩により、AI が生成する応答の有用性と精度を最大化すべく、この分野は重要な焦点となっています。
プロンプトエンジニアリング の５要素
ここでは、デザイナーとしてプロンプトを書くときに便利な、プロンプトエンジニアリングの重要な要素を見ていきます。プロンプトを書くたびにクオリティチェックとしてお使いください。これは、コードバックされた UI コンポーネントを作成する機能である、AI Component Creator を使う際に便利です。
エンジニアリングプロンプトには主に以下の要素があります。
- 明瞭さ：例えば「自動車のインターフェースをデザインしてください」とリクエストするのではなく、「持続可能性の側面に焦点を当てた、最小限の電気自動車のインターフェースをデザインしてください」と言うなど、 AI が要求を正確に理解できるように、プロンプトを明確にして曖昧にしない。
- 具体性： 例えば「MedTech のロゴを作成してください。」に対し、「青と白を使って幾何学的な形を取り入れた、医療技術スタートアップのミニマルなロゴを作成してください。」など、必要な情報や形式を具体的に示す。
- 反復的な改良： 例えば「フォントをいくつか提案してください」ではなく、「ハイテク企業の Web サイトに適した、現代的なサンセリフ体のフォントをいくつか提案してください」など、結果を改善するために、プロンプトを継続的にテストして、改良する。
- 制約：例えば「ポスターをデザインしてください」ではなく「音楽フェスティバルのポスターをデザインしてください。鮮やかな色、大胆なタイポグラフィ、ギターの中心的なイメージが特徴ですが、他の音楽的要素を自由に加えてください」など、 AI の回答を絞り込むために、制約やガイドラインを加える。
２０２４年のプロンプトエンジニアリングの課題
- 言語のあいまいさ： 自然言語は曖昧であることが多く、この曖昧さを取り除くプロンプトを作成するのが難しい場合がある。
- モデルの制約： AI モデルには制約やバイアスがあり、プロンプトがどんなにきちんと設計されていても、回答の質に影響を与える場合がある。
- コンテキスト管理： AI が確実に会話やタスクを通してコンテクストを理解や維持できるようにするのは大変。
- 予期せぬ出力： よく練られたプロンプトであっても、想定外の回答や無関係な回答が返ってくることがある。
- 具体性と柔軟性のバランス：有用な回答を得るのに十分なほど具体的でありながら、さまざまな入力を処理できるほど柔軟なプロンプトを作成するには、微妙なバランスが必要。
- リクエストの複雑さ： より複雑なタスクの場合、そのリクエストを AI が効果的に処理できるプロンプトに分解するのは大変な場合がある。
- 回答の評価：AI の回答の質と正確さを判断するのは主観的で文脈に依存する場合があることから、プロンプトの出来具合を測るのは難しい。
デザイナーがプロンプトを書く方法
テスラの元AI ディレクターで AI コミュニティの中心人物であるアンドレイ・カルパシー氏は、「最も熱いプログラミング言語は英語だ」と語っています。プロンプトエンジニアリングには探究心、想像力、洗練性しか要りません。では、デザイナーとしていいプロンプトを書く方法を見てみましょう。
プロンプトを擬人化する
AIコミュニティのもう一人の著名人であるグワーン・ブランウェン氏は、プロンプトエンジニアリングのコンテクストで、いいプロンプトを構成するものについてのインサイトをシェアしています。グワーンによれば、AI モデルから可能な限り最良の回答を引き出すには、よく練られたプロンプトが非常に重要らしいです。
グワーン氏は、プロンプトを人間のような枠組みにすることで、より親近感が出るようにすることがいい戦略だと提案しています。これには、さまざまなプロンプトをテストして、AI がどのように解釈するかを確認し、それに応じて意図するアウトプットに沿うように調整することが含まれます。例えば、プロンプトが無関係な回答やトピックから外れた回答につながる場合は、言い換えや文脈の追加が必要になるかもしれません。
シンプルなものから始めて、プロンプトを洗練させる
グワーン氏はまた、プロンプトを繰り返し改良することの重要性も強調しています。これには、さまざまな言葉遣いや構造を試して、どのようなものが望ましい出力を生み出すかを確認することが含まれます。例えば、問題の対話形式への変換や、タスクの小さなステップへの分解などをすることで、AI のパフォーマンスが大幅に上がるかもしれません。
複雑なタスクを噛み砕く
AI モデルを扱う場合、複雑なタスクをよりシンプルで管理しやすいサブタスクに噛砕すことが有益です。このアプローチは、デザイナーが複雑なプロジェクトをモジュラーコンポーネントに分割して取り組むような感じです。
複雑なタスクは高いエラー率につながる可能性があるため、よりシンプルな一連のステップとして再確定すると、精度と効率が上がります。各サブタスクの出力が次のタスクの入力となり、それによってスムーズなワークフローが構築され、AI によるより良い結果が保証されます。
この方法でプロセスがシンプルになるだけでなく、最終的な出力の品質と一貫性も維持されます。
参考文献と例を示す
AI 教育のリーダーであるレイチェル・トーマス氏によると、明確で構造化されたプロンプトを例とともに与えるのが重要らしいです。これには、タスクに必要なステップの特定、区切り文字を使ったテキストのセクション区切り、AI が特定のスタイルやフォーマットに従うよう導くための例示などが含まれます。そうすることで、プロンプトエンジニアは AI が生成するアウトプットの精度と妥当性を上げることができます。
ChatGPT にペルソナを採用してもらう
AI モデルにペルソナを採用させることは、プロンプトエンジニアリングにおける強力な戦略であり、それで関連性と正確性が上がり、AI の回答がより効果的でユーザーの期待に沿ったものになります。
さらに、AI モデルが特定のペルソナを採用すると、回答全体を通して一貫したトーンとスタイルが維持されます。これは、カスタマーサービス、教育コンテンツ、UX ライティングなど、特定の声やキャラクターを必要とするタスクでは特に重要です。
ChatGPT に何か見逃しがないか聞く
この戦術では、AI モデルに過去の回答を見直すよう促し、潜在的なギャップや欠落している情報を特定します。基本的に、これは品質管理の一形態として機能し、それによってモデルに自己チェックを促すことになり、タスクや質問に関連する側面がすべて対処されていることが保証されます。
例えば最初のデザイン提案や批評を作成した後、デザイナーはモデルに対して 「以前のフィードバックで重要なデザイン原則やベストプラクティスを見逃していませんか？」と促すといいでしょう。これで、見落とされた要素をキャッチすることができ、それによってフィードバックが徹底的かつ完全であることが保証されます。
これによって、設計の重要な側面がすべて考慮され、より強固で完成度の高いデザインソリューションが実現します。
UX/UI デザイナーとしての プロンプトエンジニア リングの実践
プロンプトエンジニアリングを理解して適用することで、デザイナーは AI の力を活用して創造性を高め、ワークフローを合理化し、高品質で関連性の高いデザインをより効率的に作成できるようになります。
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