1日1AI活動 Claude プロンプトエンジニアリング 概要
Phase 1: Claude基本理解（1-2週間）
学習リソース:
プロンプトエンジニアリング概要
前提
ユースケースの成功基準が明確に定義されていること
それらの基準に対して実証的にテストする方法があること
改善したい最初のドラフトプロンプトがあること
最初のドラフトプロンプトを用意した
1. 成功基準の明確な定義
＜定量的基準＞
問題検出率: 意図的に仕込んだ問題（5個）のうち4個以上を検出
分類精度: 問題を正しくカテゴリ分け（構文エラー、論理エラー、改善提案）
実用性: 提案された修正が実際に動作する
＜定性的基準＞
網羅性: セキュリティ、パフォーマンス、可読性の観点を含む
具体性: 「良くない」ではなく「なぜ良くないか」を説明
実装可能性: 修正方法が明確で実装しやすい
2. 実証的テスト方法
＜テストデータセット作成＞
code:typescript
テストケース1: 論理エラー（データ構造ミスマッチ）
def calculate_total(items):
total = 0
for i in range(len(items)):
return total
print(calculate_total(users))
#1. KeyError ('price'キーが存在しない) #2. 非効率なループ (range(len())の使用) #3. 変数名とデータの不一致 (users vs items) ＜評価チェックリスト＞
□ KeyErrorを検出できたか？
□ 非効率なループを指摘できたか？
□ 変数名の問題を指摘できたか？
□ エラーハンドリングの必要性を指摘できたか？
□ 型チェックの提案があったか？
□ 具体的な修正コードを提供できたか？
＜テスト手順＞
上記コードでプロンプトテスト実行
チェックリストで採点（6項目中○個達成）
プロンプト改善
再テスト
改善効果を数値で比較
3. 改善したい最初のドラフトプロンプト
code:text
以下のPythonコードをレビューしてください：
`python
def calculate_total(items):
total = 0
for i in range(len(items)):
return total
print(calculate_total(users))
プロンプトエンジニアリングが必要な時
このガイドは、プロンプトエンジニアリングを通じてコントロール可能な成功基準に焦点を当てています。 すべての成功基準や失敗した評価がプロンプトエンジニアリングで最適に解決できるわけではありません。例えば、レイテンシーやコストは、異なるモデルを選択することでより簡単に改善できる場合があります。
プロンプトエンジニアリング vs ファインチューニング
プロンプトエンジニアリングは、ファインチューニングなどの他のモデル動作制御方法よりもはるかに高速で、より短時間で大幅なパフォーマンスの向上を実現できることがよくあります。プロンプトエンジニアリングをファインチューニングよりも検討すべき理由は以下の通りです：
リソース効率: ファインチューニングには高性能GPUと大容量メモリが必要ですが、プロンプトエンジニアリングはテキスト入力のみで済むため、はるかにリソースフレンドリーです。
コスト効率: クラウドベースのAIサービスでは、ファインチューニングには多大なコストがかかります。プロンプトエンジニアリングは通常より安価な基本モデルを使用します。
モデルアップデートの維持: プロバイダーがモデルを更新した場合、ファインチューニングされたバージョンは再トレーニングが必要になる可能性があります。プロンプトは通常、変更なしでバージョン間で動作します。
時間の節約: ファインチューニングには数時間から数日かかる場合があります。対照的に、プロンプトエンジニアリングはほぼ即座に結果を提供し、迅速な問題解決を可能にします。
最小限のデータ要件: ファインチューニングには、タスク固有の大量のラベル付きデータが必要で、これは入手が困難または高価な場合があります。プロンプトエンジニアリングは少数ショットまたはゼロショット学習でも機能します。
柔軟性と迅速な反復: さまざまなアプローチを素早く試し、プロンプトを調整して、即座に結果を確認できます。このような迅速な実験はファインチューニングでは困難です。
ドメイン適応: プロンプトでドメイン固有のコンテキストを提供することで、再トレーニングなしで新しいドメインにモデルを簡単に適応させることができます。
理解力の向上: プロンプトエンジニアリングは、検索された文書などの外部コンテンツの理解と活用においてファインチューニングよりもはるかに効果的です。
一般知識の保持: ファインチューニングには、モデルが一般知識を失う破滅的忘却のリスクがあります。プロンプトエンジニアリングはモデルの広範な能力を維持します。
透明性: プロンプトは人間が読めるため、モデルが受け取る情報を正確に示します。この透明性は理解とデバッグに役立ちます。
ファインチューニングは、事前に学習済みのAIモデルを特定のタスクやドメインに特化させるために追加学習を行う手法です。
Claude自体は既に高度に学習済みのモデルですが、API経由でファインチューニングサービスが提供されている場合があります。コーディング作業の文脈では、特定のコーディングスタイルやプロジェクト固有のパターンに最適化する用途で検討されることが多いです。
プロンプトエンジニアリングの方法
このセクションのプロンプトエンジニアリングページは、最も広く効果的な技術から、より専門的な技術まで体系的に整理されています。パフォーマンスのトラブルシューティングを行う際は、ユースケースによって各技術の実際の影響は異なりますが、これらの技術を順番に試すことをお勧めします。
プロンプトジェネレーター
明確で直接的な表現を使用する
例を使用する（マルチショット）
Claudeに考えさせる（思考の連鎖）
XMLタグを使用する
Claudeに役割を与える（システムプロンプト）
Claudeの応答を事前に入力する
複雑なプロンプトを連鎖させる
長文コンテキストのヒント