生成 AI のプロンプトエンジニアリング(セイセイエーアイノプロンプトエンジニアリング)

モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく!
生成 AI の活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。 GPT-3 以降の知見をもとに、 LLM や画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成 AI のツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。

ChatGPT や画像生成 AI を「とりあえず使ってみた」段階から、業務に安定して組み込む段階へ進むとき、必要になるのがプロンプト設計の体系的な知識です。本書は O'Reilly の原著 "Prompt Engineering for Generative AI" の翻訳版で、テキスト生成モデル (LLM) と画像生成モデル (Diffusion) の両方を対象に、信頼性の高い出力を得るためのプロンプト構築原則を解説しています。

著者の James Phoenix と Mike Taylor はデータパイプラインやマーケティング自動化の実務経験を持ち、理論と実践の橋渡しを意識した構成が特徴です。 Few-shot / Chain-of-Thought / ReAct などの手法を、単なるテクニック集ではなく「なぜ効くのか」の原理から積み上げるため、モデルやバージョンが変わっても応用が利く土台が得られます。

Python コードを含む実装例も多く、プロンプトをパイプラインに組み込むエンジニア寄りの読者に向いています。逆に、コードを書かずにチャット画面で使いたいだけの人には密度が高く感じるかもしれません。生成 AI をシステムの一部として設計する立場の開発者やテックリードに適した一冊です。