私の本棚には、ネットワークからAI、セキュリティ、基礎知識まで、幅広い分野の本が並んでいます。大学時代の教科書はほとんど手放しましたが、今も2冊だけ残っています。それは『ドラゴンブック』と『アルゴリズムイントロダクション』です。
前者は思い出の品として手元に置いています。これまでにコンパイラをちょうど2つ書きましたが、もう二度と書かずに済むことを願っています。後者を手元に置いているのは、時代を超えて通用する内容だからです。アルゴリズムは、特定のオペレーティングシステムや言語に依存しません。一般的な問題を解決するために従う論理的なルール、つまりパターンです。
そのため、車で外出しているときに、用事を「ダイクストラする」と言うことがあります。ダイクストラ法は最短経路を見つけるための一連のルールであり、ネットワーク経由でパケットをルーティングする場合と同様に、複数の用事を済ませる場合にも応用できます。
これを踏まえ、進化を続けるプロンプトエンジニアリングについて考えてみましょう。簡単に定義すると、「生成AIツールから最適な出力を得るために、入力を設計する手法」です。（McKinsey）
ここ数か月の間に、プロンプトエンジニアリングのさまざまな「手法」が登場しました。いずれも、生成AIから最適な出力を得る方法という特定の課題を解決するために考案されたものです。
Forbesは、これらの手法を広く紹介するうえで優れた役割を果たしています。
ほかにも数多くありますが、いずれも同じ特徴を備えています。それぞれ、生成AIとやり取りして望ましい結果を得るための一連のルールやパターンを記述したものです。エンジニアリングの観点では、二分木の並べ替え、連結リストの反転、グラフ上で目的地までの最短経路を求める方法を記述したアルゴリズムと大きな違いはありません。
それらは、設計上も目的上も、自然言語アルゴリズムです。
ここで、エンジニアにプロンプトエンジニアになることを勧めるつもりはありません。しかし、現在多くのエンジニアが実感しているように、自然言語アルゴリズムを活用すれば、より効果的な生成AIソリューションを設計できます。こちらのブログ記事「AIのハルシネーションを軽減する方法」をお読みいただくと、このソリューションでは、思考の連鎖や内省型AIなど複数の自然言語アルゴリズムを使用してGPTの応答を導き、最適な回答を生成していることがわかります。
この点を認識することが重要なのは、プロンプトエンジニアリングの手法が登場し、やがて広く認知される名称が付くことで、生成AIを活用するソリューションの構成要素となるためです。現在のプロンプトエンジニアリング手法は、将来の自然言語アルゴリズムです。
また、これらを無視したり、従来のアルゴリズムより価値が低いと軽視したり、家族や友人が使うチャットインターフェースにしか適用できないと考えたりすべきではありません。
生成AIをソリューションに統合する際にはAPIを利用することもありますが、そこでやり取りするデータは自然言語です。つまり、構築中のソリューション内で、プロンプトエンジニアリングの手法、すなわち自然言語のアルゴリズムを活用し、生成AIからより優れた、明確で正確な回答を引き出すことができます。
これはまた、テクノロジー部門のリーダーが、エンジニアに生成AIを活用する時間を認めるだけでなく、積極的に奨励し、より最適なソリューションにつながるパターンやアルゴリズムを見いだせるようにする必要があることを意味します。
もしかすると、将来、自社のエンジニアの名前がアルゴリズムに付けられるかもしれません。
著者について
Lori MacVittieは、F5のOffice of the CTOに所属するDistinguished Engineer兼Chief Evangelistであり、アプリケーションデリバリ、自動化戦略、インフラストラクチャに関する深い専門知識を有しています。AIエージェントのガードレール策定、脆弱なマルチクラウドアーキテクチャの分析、スケーラブルなシステムの限界の検証など、複雑な事柄を明快にすることで知られています。アプリケーション開発、ITアーキテクチャ、ネットワークおよびシステム運用の分野で、30年以上にわたる業界経験を有しています。F5入社前は、受賞歴のあるテクノロジー編集者として活躍していました。 MacVittieはコンピューターサイエンスの修士号を取得しており、セキュリティ、クラウド、エンタープライズアーキテクチャにわたる分野で多数の著作を発表しています。また、テーブルトークゲームとビデオゲームをこよなく愛し、チーズについては遠慮なく強いこだわりを語ります。
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