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書籍紹介 / LLMのプロンプトエンジニアリング GitHub Copilotを生んだ開発者が教える生成AIアプリケーション開発

2025.05.21
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ai開発書籍紹介
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AIが普及しはじめ数多くの書籍が出ていますが、その内容は似たりよったりな上に「いやそんなんわかっとるわ」な内容のものが多いです。読んでガッカリした人も多いのでは？？

しかし、しかしだ。安心のオライリー、かつGitHub Copilotの開発者からの発信。これはとても勉強になりそう！とのことで購入。というわけでご紹介。


本書の概要

LLMの理解とプロンプト設計

本書は、LLMの内部構造や特性を理解することから始まり、プロンプト設計の基本原則や応用技術に至るまで、段階的に解説しています。特に、LLMがどのように情報を処理し、出力を生成するのかを理解することで、より効果的なプロンプトを設計するための基盤を築いています。

実践的なプロンプトエンジニアリング

著者たちは、GitHub Copilotの開発を通じて得た実践的な知見を共有しています。例えば、プロンプト内で三人称キャラクターを導入することで、出力の客観性を高める手法や、モデルの訓練データに似た構文・文体を採用することで、より安定した出力を得る「赤ずきんちゃん原則」など、具体的なテクニックが紹介されています。

LLMアプリケーションの評価と改善

本書では、LLMを活用したアプリケーションの評価手法についても詳述されています。オフライン評価とオンライン評価の使い分けや、ユーザーの行動データを基にした実用性の高い評価基準の設定など、実際のプロダクト開発に役立つ情報が提供されています。

感想と具体例

本書は、単なるプロンプトのコツを紹介するだけでなく、LLMの特性を深く理解し、それに基づいたプロンプト設計の方法論を提供しています。特に、プロンプト内で三人称キャラクターを導入する手法は、出力の客観性を高める上で非常に有効であり、実際のプロンプト設計に応用できると感じました。

また、「赤ずきんちゃん原則」に基づいたプロンプト設計は、モデルの出力の安定性を向上させるための具体的な手法として非常に参考になりました。例えば、技術文書の生成において、Wikipediaスタイルの文体を採用することで、より一貫性のある出力を得ることができました。

さらに、LLMアプリケーションの評価手法に関する章では、ユーザーの行動データを基にした実用性の高い評価基準の設定方法が紹介されており、実際のプロダクト開発において非常に役立つ情報が得られました。

まとめ

『LLMのプロンプトエンジニアリング』は、LLMを活用したアプリケーション開発に携わるすべての開発者にとって、非常に有益な一冊です。LLMの特性を深く理解し、それに基づいたプロンプト設計の方法論を学ぶことで、より効果的な生成AIアプリケーションの開発が可能になります。また、実践的な評価手法や改善策も紹介されており、プロダクトの品質向上にも寄与します。

LLMを活用したアプリケーション開発に取り組む方々に、ぜひ本書を手に取っていただきたいと思います。