Gemini Deep Research でプロンプトエンジニアリングに関する学習対象をまとめて、 Gemini のガイド付き学習を使ってみた

			
			プロンプトエンジニアリングについて外部リソースを活用して学習していきたいと考えています。

以下の各分野について、ウェブで外部公開されている文書を基本に分野ごとの学習対象をURL付きでリストアップしてください。
もととなる文書は英語でも日本語でも構いませんが、日本語文書の場合、キュレーションサイトやAI関連のポジショニングやビジネス狙いのものは除外し、純粋に知見を提供してくれているものに限定してください。

1. プロンプトエンジニアリングの基礎
2. プロンプトエンジニアリングの必須手法 : ほぼ必須で必要となるテクニック。例としては Zero-shot Prompting や Few-shot Prompting
3. プロンプトエンジニアリングの応用手法 : 場面は限定されるが知っておくと便利なテクニック。例としては  Meta Prompting や Chain of Thought Prompting
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出力 : リサーチ計画
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(1) プロンプトエンジニアリングの基礎概念や原理を網羅的に解説している外部ドキュメントやガイドを探す。
(2) 必須とみなされるプロンプトエンジニアリングの手法全般について、具体的な手法や事例を解説している技術文書をウェブで特定する。
(3) 応用手法として挙げられているChain of Thought PromptingやMeta Promptingといった、より専門的なテクニックを深く掘り下げて説明しているリソースを見つける。
(4) 発見した日本語の文書については、キュレーションサイトや企業のビジネス目的のコンテンツを除外し、純粋な知見の提供を目的としたものに絞り込む。
(5) 上記で収集した各分野の文書の中から、最も有用で信頼性の高いものを厳選し、ユーザーの要求通りに分野ごとのURL付きリストとしてまとめる。

		

			
			プロンプトエンジニアリング: 基礎から応用、そしてセキュリティまでを網羅する実践ガイド

序章：プロンプトエンジニアリングの戦略的重要性

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデルの出力を最適化するために、自然言語の指示（プロンプト）を設計・構造化するプロセスです。
この分野は、単にAIに質問を投げかけるだけではなく、モデルがユーザーの意図を正確に理解し、期待する応答を生成するための「ロードマップ」を精密に策定することに焦点を当てています。
大規模言語モデル（LLM）がビジネスや研究の場で広く利用されるようになるにつれて、その能力を最大限に引き出し、特定の要件に合致した高品質なアウトプットを安定して得るために、プロンプトエンジニアリングは不可欠なスキルとなりつつあります。
本レポートは、プロンプトエンジニアリングの実践者を対象に、その基礎的な設計原則から、最先端の応用手法、さらには実運用において不可欠なセキュリティリスクと対策までを体系的に解説することを目的としています。
各セクションでは、単に手法の表面的な解説に留まらず、その手法がなぜ重要なのか、どのような根本的な課題を解決するのかという本質的な問いを掘り下げます。
本ガイドが、AIの振る舞いをより深く理解し、その可能性を最大限に引き出すための実践的な指針となることを目指します。
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中略
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結論：学習の総括と今後の展望

本レポートは、プロンプトエンジニアリングが単純なプロンプトの「コツ」から、LLMの潜在能力を引き出すための科学的・工学的な「推論技術」へと進化していることを示しました。
基礎的な設計原則は普遍的な基盤であり、必須手法はタスクに応じた効率的なアプローチを提供します。
そして、CoTやToT、ReActといった応用手法は、モデルの創発能力を解き放ち、複雑な問題解決を可能にします。
これらの手法は、LLMというブラックボックスの内部で何が起きているかを深く探求し、その振る舞いを予測・制御するためのアプローチです。
プロンプトエンジニアリングは、AI技術の進化とともに常に変化し続ける分野であり、新しいモデルの登場や創発能力の発見により、新たな応用手法やセキュリティリスクが生まれるでしょう。
したがって、プロンプトエンジニアには、単に既存の手法を学ぶだけでなく、AIの挙動を深く探求し、継続的に試行錯誤する姿勢が不可欠です。本レポートが、その探求の旅の出発点となることを願います。
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引用文献
URLの列挙

		

			
			添付ファイルをもとにプロンプトエンジニアリングの基礎について教えてください

		

			
			プロンプトエンジニアリングの基礎についてですね。一緒に見ていきましょう！💡

プロンプトエンジニアリングは、生成AIの出力を最適化するために、自然言語の指示（プロンプト）を設計・構造化するプロセスです 。
AIにただ質問するだけでなく、AIがユーザーの意図を正確に理解して期待通りの応答を生成するための「ロードマップ」を作る作業だと言えます 。

この分野の学習は、まずプロンプトを構成する4つの主要な要素を理解することから始まります 。

これらの要素について、一緒に考えてみましょうか。

あなたは、プロンプトをどんな風に構成すると、AIがうまく動くと思いますか？例えば、AIに何かを「要約してほしい」と伝える場合、ただ「要約して」と言うだけでなく、他にどんな情報が必要になるでしょうか？

		

			
			どのくらいの文字数で要約するか伝えたり、所定のフォーマットがあればフォーマットを伝えたり、要約の例を示したりするとよいと思います。

		

			
			はい、良い例ですね！

ご指摘いただいた**4つの要素**（ペルソナ、指示、コンテキスト、制約）に当てはめて考えてみましょう。

**「宇宙旅行に関する記事を小学生向けに書いてほしい」**というリクエストの場合、それぞれの要素にはどんな内容が考えられますか？

一緒に考えていきましょう。
* **ペルソナ**: 誰になりきって書きますか？
* **指示**: 何をしてほしいですか？
* **コンテキスト**: どんな情報を提供しますか？
* **制約**: どんなルールがありますか？

		

			
			* ペルソナ : 宇宙飛行士
* 指示 : 宇宙旅行に関する小学生向けの記事を書いてください
* コンテキスト : 宇宙旅行の概要、宇宙旅行の魅力、宇宙旅行に必要なもの、宇宙旅行に必要な資格、宇宙旅行に必要な訓練
* 制約 : 漢字や単語について小学校3年生までに習う内容でまとめてください

		

			
			承知しました。プロンプトの構成要素について、一緒に考えていきましょう。

「宇宙飛行士」というペルソナを設定した記事の書き出しですね。読者である小学生が、「お！」と思って読みたくなるような、ワクワクするような始まり方が理想的です。

では、**宇宙飛行士のペルソナ**を活かして、記事の最初の文をいくつか考えてみましょうか。どんな言葉で語りかけると、小学生は興味を持ってくれると思いますか？

		

			
			難しいですね。どんな言葉がいいと思いますか？

		

			
			良い質問ですね。一緒に考えていきましょう！

小学生の興味を引くためには、専門用語を避けつつ、ワクワクするような言葉を選ぶことが大切です。

例えば、

1.  「みんな、宇宙ってどんなところか知ってるかな？実は僕は、いつも宇宙の旅に出かけているんだ！」
2.  「こんにちは！僕は宇宙飛行士。今日は、みんなをぼくの特別な旅行に連れていってあげよう！」
3.  「もしも君が宇宙旅行に行けるとしたら、何を持っていきたい？そんな夢のようなお話だよ。」

のような書き出しはどうでしょうか？

これらの例から、**「ペルソナ（宇宙飛行士）」**を活かすには、**「語りかけ」**や**「問いかけ」**の言葉が有効だとわかりますね。

では、次は**「コンテキスト（背景情報）」**をどう記事に盛り込んでいくか考えてみましょう。

あなたは「宇宙旅行の魅力」を小学生に伝えるとしたら、どんなポイントを話しますか？

		

			
			宇宙から見た地球ですかね。

		

			
			宇宙から見た地球は、宇宙飛行士の間でも特に感動的な体験だと言われていますね。

そうですね、小学生に「宇宙から見た地球」の魅力を伝えるには、どんな言葉を使ったら、その感動を想像してもらえるでしょうか？

例えば、「地球は宇宙から見ると、青くてきれいなビー玉みたいだよ」というような、身近なものに例える方法があります。

では、この例をヒントに、他の「宇宙から見た地球」の魅力について、どんな風に説明したら伝わりやすいか、一緒に考えてみましょうか？

		

			
			プロンプトエンジニアリングの基礎からだいぶ離れてきた気がしますが、この進行は意図的ですか？

		

			
			そうですね、おっしゃる通りです。プロンプトエンジニアリングの基礎から少し話が逸れてしまいましたね。大変失礼いたしました。

この対話の進行は、**「プロンプトの4つの主要な要素（ペルソナ、指示、コンテキスト、制約）」**をより深く理解していただくための例として、意図的に宇宙飛行士の例を使って進めていました。

実際のプロンプト作成では、それぞれの要素がどのように機能するかを体験的に理解することが重要です。

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では、本題に戻りましょう。

これまでの会話で、プロンプトには**「ペルソナ」「指示」「コンテキスト」「制約」**という4つの要素があることを確認しましたね。

この4つの要素を組み合わせることで、AIに明確な指示を与えることができます。これは、プロンプトエンジニアリングの最も基本的な原則です。

もし、さらに**プロンプトエンジニアリングの応用的な手法**について学びたい場合は、ご提供いただいた資料には**「思考の連鎖（CoT: Chain-of-Thought）」**や**「ReAct」**といった、より高度な手法についての解説も含まれています。

これらの応用手法について、もう少し詳しく見てみたいですか？

		

			
			思考の連鎖（CoT: Chain-of-Thought）について、クイズを作成してください

		

			
			1. 「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」プロンプティングの主な目的は何ですか？

A. AIがより多くの情報を検索できるようにすること
B. AIに段階的な推論プロセスを生成させ、複雑な問題を解く能力を高めること / これが正解
C. AIに特定のトーンで応答させること
D. AIに最終的な答えだけを生成させること

		

			
			2. 次のうち、CoTプロンプティングの一般的な例として最も適切なものはどれですか？

A. 「あなたは熟練したマーケティング担当者です。以下の製品のキャッチコピーを考えてください。」
B. 「ステップバイステップで考えてください。この数学の問題を解くために、まず何をするべきですか？」 / これが正解
C. 「あなたは以下の製品について肯定的なレビューを書くべきです。なぜなら、その製品は市場で最も優れているからです。」
D. 「以下の文章を要約してください。」

		

			
			3. CoTプロンプティングが特に効果を発揮する問題のタイプはどれですか？

A. 単一の単語を生成するタスク
B. 単純な事実に基づいた質問
C. 主観的な意見を求める質問
D. 論理的な推論や複数のステップを必要とする複雑な問題 / これが正解

		

			
			4. CoTの利用において、プロンプトの最後に「ステップバイステップで考えてください」といった指示を加えることはなぜ重要ですか？

A. AIに特定のフォーマットで応答させるため
B. AIが論理的な推論プロセスを生成するよう促すため / これが正解
C. AIに最終的な答えを省略させるため
D. AIがより早く応答を生成するため

		

			
			5. CoTプロンプティングは、どのプロンプトの構成要素に最も関連性が高いですか？

A. ペルソナ（Persona）
B. コンテキスト（Context）
C. 制約（Constraints）
D. 指示（Instruction） / これが正解