プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトは仕様である

プロンプトエンジニアリングは、うまい言い回しを探す作業だけではありません。実務では、入力、制約、出力形式、判断基準、失敗時の扱いを仕様として書く作業です。

LLMは入力文脈に強く影響されるため、曖昧な依頼を渡すと曖昧な出力になります。逆に、期待する振る舞いを分解して渡すと、評価しやすくなります。

分けて考える要素

要素	例
役割	技術記事の編集者として確認する
入力	ユーザー質問、検索結果、ツール結果
制約	根拠がない場合は断定しない
出力形式	箇条書き、JSON、表、Markdown
評価	正確性、網羅性、短さ、引用の有無

再現性を上げる

プロンプト改善で最初に必要なのは、比較できる入力セットです。

同じプロンプトを、典型例、境界例、失敗例に対して試します。変更前後でどの出力が改善し、どの出力が悪化したかを見ることで、感覚ではなく評価に近づきます。

構造化出力との関係

出力をJSONにしたい場合、プロンプトだけで完全に安定させるのは難しいことがあります。その場合は、モデルの構造化出力機能、Tool calling、JSON Schemaによる検証を組み合わせます。

{
  "answer": "RAGは検索結果をLLMに渡して回答させる設計です。",
  "confidence": "medium",
  "sources": ["notes/rag"]
}

このように、出力形式を固定すると、UI表示、保存、後続処理に渡しやすくなります。

実務での最初の型

最初は、次の型だけでも十分に効果があります。

目的:
入力:
使ってよい情報:
禁止事項:
出力形式:
判断に迷ったとき:

この型は派手ではありませんが、チームで共有しやすく、テスト可能なプロンプトへ近づきます。