プロンプトエンジニアリングは、生成AIに期待する出力を安定して得るために、プロンプトの構造や指示の与え方を設計・改善する取り組みです。思いつきの問いかけではなく、目的、前提、参照情報、出力形式、判断基準、禁止事項を整理し、モデルが迷わない入力に落とし込みます。運用で求められるのは一発の出来より、再現性と改善可能性です。
実務では、テンプレート化と評価設計がセットになります。たとえば要約なら「対象文、要約の観点、文字数、禁止表現、根拠の扱い」を固定し、分類なら「ラベル定義、境界例、迷ったときの優先順位」を明記します。RAGを使う場合は、参照できる情報の範囲、引用のルール、参照が不足する場合の振る舞いまで書いておくと、誤回答のリスクを下げやすいでしょう。
つまずきやすいのは、プロンプトを足し算で複雑にし、指示同士が競合して品質が不安定になることです。改善は、失敗パターンを収集して原因を切り分け、指示の優先順位を明文化し、少ない変更で狙いどおりに動く形へ近づけるのが基本になります。プロンプトはコードと同様にバージョン管理し、入力例と期待出力、変更履歴を残すと、チームで運用しやすくなるでしょう。
