Prompt Engineering: AI時代のコアな職場スキル

最後に不明瞭なメールを送信して混乱した返信を受け取ったときのことを考えてください。あなたは再度書き直し、意味を明確にし、別の返信を待たなければなりませんでした。今、その苛立ちを専門家が毎週持つ数十のAI対話で掛け算してください。それが劣ったprompt engineeringのコストです。

Prompt engineeringは良いメールを書くことと同じくらい重要になりました。これは開発者のために予約された技術スキルではありません。すべての知識労働者が必要とするコミュニケーション能力です。平凡なAI出力を得る人と本当に有用な結果を得る人の違いは、しばしばリクエストをどのようにフレーズするかに帰着します。

そして、このスキルを緊急にする理由は次の点です。AIツールはすでにあなたの職場に組み込まれています。コンテンツのドラフト作成のためのChatGPT、コーディング支援のためのCopilot、または研究と分析のためのClaudeであろうと、これらのツールはあなたの質問の仕方に基づいて非常に異なる応答をします。よく練られたpromptは、30分のタスクを3分のタスクに変えることができます。劣ったpromptは、同じタスクを行ったり来たりの苛立ちの1時間に変えることができます。

Prompt Engineeringが今重要な理由

数字がこれを裏付けています。最近の労働力調査によると、強力なprompt engineeringスキルを開発した従業員は、AI支援タスクで40%速い完了時間を報告しています。Prompt engineeringトレーニングプログラムを持つ組織は、2.3倍高いAIツール採用率とAI投資に対する大幅に優れたリターンを見ています。

しかし、生産性指標を超えて、prompt engineeringはAIツールとの関係を変えます。AIを予測不可能な魔法の箱として見る代わりに、明確な指示に予測可能に応答する有能なアシスタントとして見始めます。この変化は、苛立ちを自信に、実験を効率に変えます。

スキルは時間とともに複利で増えます。繰り返しタスクのための効果的なpromptのライブラリを構築するにつれて、自然言語を通じて機能する自動化を作成しています。AIシステムと正確にコミュニケーションできる場合、プロセス最適化能力は大幅に成長します。

5段階Prompt Engineeringフレームワーク

レベル1: Prompt初心者 (0-3ヶ月の練習)

あなたがこのレベルにいる場合: AIツールを時々使用し、しばしば失望する結果を得て、AIが提供するものを洗練せずに受け入れる傾向があります。

行動指標:

• 1文のpromptを書いて最善を期待します
• しばしば「AIは私を理解しない」または「AIはゴミを与えた」と言います
• 結果が悪いときにpromptを反復しません
• 主に文法チェックなどのシンプルなタスクにAIを使用します
• 他の人からpromptをコピーしますが、なぜ機能するのか理解していません

評価基準:

• シンプルなクエリのための基本的なAIツールを使用できます
• Promptの言い回しが出力品質に影響することを理解しています
• AI出力が明らかに間違っているか役に立たない場合を認識します
• AIツールを試す意欲はありますが、自信がありません

育成の焦点: AIが言語をどのように解釈するかの基礎的な理解を構築します。あなたの目標は、曖昧なリクエストではなく、完全で具体的なpromptを書く習慣を開発することです。

このレベルでの早期の成功:

• すべてのpromptにコンテキストを追加 - 「メールを書く」の代わりに、「プロジェクトの遅延を説明するクライアントへの専門的なメールを書く」を試してください
• 出力フォーマットを指定 - 「箇条書きで」または「3段落で」を追加して構造をガイドします
• 目的を含める - なぜこの出力が必要なのかをAIに伝えることで、適切に調整できます
• 「新しい従業員に説明する」マインドセットを練習 - 新しい従業員があなたのpromptに従えなければ、AIも従えません

練習演習: 通常手動で行うタスクを取り、AIに支援を求める3つの異なるpromptを書いてください。結果を比較してください。どのpromptが最良の出力を与えたかに注意し、なぜかを自問してください。

成功の指標: 最初または2回目の試行で一貫して使用可能な出力を得て、もはやAIが「ランダム」であると感じず、何が機能するかの直感を構築し始めました。

レベル2: Prompt有能 (3-6ヶ月の練習)

あなたがこのレベルにいる場合: ほとんどの場合まともな結果を得て、必要に応じてpromptを洗練でき、一般的なタスクのためのお気に入りのprompt構造を開発しました。

行動指標:

• コンテキスト、タスク、フォーマット仕様を持つpromptを構造化します
• 出力を改善するためにpromptを反復します
• 再利用のために効果的なpromptを保存しました
• 特定のpromptがより良く機能する理由を他の人に説明できます
• ますます複雑なタスクにAIを使用します

評価基準:

• 明確な構造を持つ複数コンポーネントのpromptを書きます
• 専門的な作業成果物に対してAIを成功裏に使用します
• パフォーマンスの低いpromptをトラブルシューティングして改善できます
• さまざまなAIツールの特性に基づいてpromptを適応させます

育成の焦点: Prompt構築への体系的なアプローチを構築します。Promptを効果的にする要素を理解し、一般的なユースケースのテンプレートを開発することに焦点を当てます。

このレベルでの早期の成功:

• 繰り返しタスクのためのpromptテンプレートライブラリを作成
• CRISPフレームワークを学ぶ - Context、Role、Instructions、Specifics、Parameters
• Promptで例の使用を開始 - AIに良い出力がどのように見えるかを示します
• トーンとスタイルの指示を実験 - 「会話的なトーンで書く」vs「正式に書く」

サンプルPrompt構造:

Context: 私は四半期レビューの準備をしているマーケティングマネージャーです。

Task: この顧客feedbackデータを分析し、トップ3のテーマを特定してください。

Format: 調査結果を以下のように提示してください:
1. テーマ名 (2-3語)
2. 主要な証拠 (2-3箇条書き)
3. 推奨アクション (1文)

Tone: 技術的でないstakeholder向けに専門的ですがアクセス可能。

成功の指標: 同僚があなたのpromptを求め始め、AI出力の編集にかかる時間が減り、複数のタスクタイプのためにAIを定期的なワークフローに統合しました。

レベル3: Prompt熟練 (6-12ヶ月の練習)

あなたがこのレベルにいる場合: 一貫して高品質な出力を得て、高度なテクニックを自然に使用し、他の人がpromptingスキルを改善するのを支援します。

行動指標:

• 複雑な推論タスクにchain-of-thought promptingを使用します
• ニュアンスのある出力のための例(few-shot learning)を提供します
• 複雑なタスクをprompt sequencesに分解します
• 特定のAIツールに基づいてアプローチを適応させます
• 同僚に効果的なpromptingについてメンタリングします

評価基準:

• 複数のpromptingテクニックを習得し、それぞれをいつ適用するかを知っています
• ほぼ最終ドラフト品質の出力を生成する洗練されたpromptを作成します
• 他の人のprompt問題を効果的にトラブルシューティングします
• AIの制限を理解し、それらを回避するpromptを設計します

育成の焦点: 高度なテクニックを習得し、特定のドメインで専門知識を開発します。単一のタスクのための個別のpromptではなく、複雑なワークフローのためのpromptシステムの作成に焦点を当てます。

このレベルでの早期の成功:

• Chain-of-thought promptingを実装 - AIに推論をステップバイステップで説明するよう求めます
• Role promptingを戦略的に使用 - 「この提案をレビューする財務アナリストとして行動してください」
• Prompt chainsを構築 - 1つのpromptからの出力を次の入力として使用します
• あなたの分野のためのドメイン固有のpromptライブラリを作成
• 批判的思考を適用 AI出力を体系的に評価します

高度なテクニック - Chain-of-Thought:

当社が欧州市場に拡大すべきかどうかを分析してください。

推奨事項を提供する前に、これらのステップを実行してください:
1. 拡大を支持する主要な要因をリストしてください
2. 拡大に反対する主要な要因をリストしてください
3. 分析を変えるために追加情報が何であるかを特定してください
4. 要因を互いに比較検討してください
5. 信頼レベルとともに推奨事項を述べてください

各ステップの推論を示してください。

成功の指標: チームでprompt engineeringの専門家として認められ、他の人が使用する再利用可能なpromptシステムを作成し、AI支援で任意のタスクに効率的に取り組むことができます。

レベル4: Prompt上級 (1-2年の練習)

あなたがこのレベルにいる場合: チームのためのprompt戦略を設計し、プロセス全体でAIワークフローを最適化し、進化するベストプラクティスで最新の状態を維持します。

行動指標:

• 組織のprompt標準とテンプレートを作成します
• 複雑なビジネスプロセスのための複数ステップのAIワークフローを設計します
• Prompting能力に基づいてAIツールを評価および推奨します
• チームにprompt engineeringについてトレーニングします
• 最先端のテクニックが出現するにつれて実験します

評価基準:

• 組織のためのprompt engineeringガイドラインを開発します
• チームのAI生産性に測定可能な改善を作成します
• ビジネスプロセス設計にprompt engineeringを統合します
• Prompt engineering知識共有に貢献します

育成の焦点: 専門知識を組織的な影響にスケールします。標準化、トレーニング、改善されたprompting practicesのビジネス価値の測定に焦点を当てます。

このレベルでの早期の成功:

• チームpromptスタイルガイドを開発 標準と例を含む
• 組織のためのprompt engineeringトレーニングを作成
• 測定システムを構築 Prompt効果を追跡します
• 高リスク出力のためのpromptレビュープロセスを確立
• Prompt engineeringをビジネス洞察力の結果に接続

成功の指標: あなたのprompt engineeringイニシアチブは測定可能なROIを示し、あなたに依存しない組織的能力を構築し、AI戦略決定について相談されます。

レベル5: Prompt専門家 (2年以上の練習)

あなたがこのレベルにいる場合: この分野のベストプラクティスに貢献し、新しいテクニックを革新し、業界がAIコミュニケーションにどのようにアプローチするかに影響を与えます。

行動指標:

• あなたのドメインのための新しいpromptingアプローチを開拓します
• Prompt engineeringトピックについて公開または講演します
• AIコミュニケーション戦略についてリーダーシップに助言します
• Prompt engineeringをより広いAIガバナンスに接続します
• AI能力がpromptingニーズをどのように変えるかを予測します

評価基準:

• Prompt engineeringで認められた思想的リーダー
• Promptingテクニックまたはフレームワークへの独自の貢献
• 業界または組織のAI practicesへの影響
• 成功したAI変革イニシアチブの実績

育成の焦点: 組織内で境界を押し続けながら、より広い分野に貢献します。イノベーション、思想的リーダーシップ、次世代のprompt engineersの育成に焦点を当てます。

成功の指標: あなたのpromptingイノベーションは他の人によって採用され、組織を超えて専門知識のために求められ、業界がAIコミュニケーションについてどのように考えるかを形作っています。

コアPrompt Engineeringテクニック

1. 明確な指示

効果的なpromptingの基礎は、AIに正確に何が欲しいかを伝えることです。曖昧なpromptは曖昧な結果を得ます。

代わりに: 「このレポートを手伝ってください」 試してください: 「この四半期売上レポートをレビューし、データが結論をサポートしていない3つの領域を特定してください。各領域について、不一致を説明し、それに対処する方法を提案してください。」

重要な原則:

• 具体的な動詞を使用: 「分析する」、「比較する」、「要約する」、「批評する」
• スコープを定義: 「最初の3つのセクション」、「財務的影響に焦点を当てる」
• 望まないものを述べる: 「技術的な専門用語を含めないでください」または「導入をスキップしてください」

2. コンテキスト設定

AIはあなたの状況、あなたの会社、またはあなたの目標の記憶がありません。すべてのpromptはゼロから始まります。コンテキストを提供することは、関連性に大きな違いをもたらします。

必須のコンテキスト要素:

• あなたの役割と専門知識レベル
• 出力の聴衆
• 関連する背景情報
• 制約または要件
• これがより大きなプロジェクトにどのように適合するか

例:

Context: 私はB2Bソフトウェア会社のプロダクトマネージャーです。来週の取締役会会議の準備をしており、そこでQ4 roadmapを提示します。取締役会は、先四半期に5%減少したエンタープライズ顧客保持について特に懸念しています。

Task: 保持の懸念に対処しながら、イノベーションの勢いを示すプレゼンテーションを構造化するのを手伝ってください。

3. 例 (Few-Shot Learning)

AIに何が欲しいかを示すことは、しばしば説明するよりも効果的です。Promptに例を含めることは、AIを希望するスタイルとフォーマットに導きます。

例を含むPromptの例:

これらの顧客苦情を専門的な応答要約に変換してください。

Complaint: 「あなたのソフトウェアがクラッシュして3時間の作業を失いました!!」
Summary: 顧客はアプリケーションのクラッシュによるデータ損失を経験しました。影響: 3時間の作業が失われました。感情: イライラしています。優先度: 高。

Complaint: 「新しいアップデートは混乱しており、何も以前の場所にありません。」
Summary: 顧客は最近のアップデートでUIの変更に苦労しています。影響: 生産性の低下。感情: 不満。優先度: 中。

今、この苦情を変換してください:
Complaint: 「2週間サポートからの応答を待っていますが、まだ何もありません!」

4. 出力フォーマット

情報をどのように提示したいかを正確に指定することで、編集時間を節約し、使いやすさを向上させます。

指定するフォーマットオプション:

• 構造: 箇条書き、番号付きリスト、表、段落
• 長さ: 「100語で」、「3-5文」、「1ページ」
• セクション: 「エグゼクティブサマリーを含める」、「次のステップで終わる」
• スタイル: 「ヘッダーを使用」、「キーワードを太字」、「例を含める」

例:

この研究論文を要約してください。応答を次のようにフォーマットしてください:

**主要な発見:** (1文)
**方法論:** (2-3文)
**制限:** (箇条書き)
**チームへの影響:** (1段落)

高度なPrompt Engineeringテクニック

Chain-of-Thought Prompting

複雑な推論タスクの場合、AIにステップバイステップで考えるように求めることは、直接的な答えを求めるよりもはるかに良い結果を生み出します。

なぜ機能するか: AIモデルは「作業を示す」ときにより良いパフォーマンスを発揮します。推論プロセスは、より正確な結論に達するのに役立ちます。

基本パターン:

[あなたの質問またはタスク]

これをステップバイステップで考えてください:
1. まず、[側面1]を検討してください
2. 次に、[側面2]を分析してください
3. 最後に、[トレードオフ]を比較検討してください

最終的な答えを提供する前に、推論を示してください。

使用する場合:

• 数学または分析的問題
• 複数の要因を持つ戦略的決定
• ニュアンスのある判断を必要とする評価
• 複雑な比較

Role Prompting

AIに特定のペルソナまたは専門知識を採用するように求めることは、しばしばより的を絞った高品質の出力を生み出します。

効果的な役割:

• 専門的な役割: 「シニア財務アナリストとして行動してください」
• 聴衆のシミュレーション: 「懐疑的な顧客が応答するように応答してください」
• スタイルガイド: 「The Economist編集委員会のように書いてください」
• 専門分野: 「サプライチェーンロジスティクスの専門家として」

例:

あなたは技術企業で20年の経験を持つ経験豊富なHRディレクターです。

シニア開発者の役割のこの職務記述書をレビューしてください。以下を特定してください:
- 候補者プールを不必要に制限する可能性のある要件
- 多様な応募者を落胆させる可能性のある言語
- 「必須」としてリストされているが「好ましい」であるべきスキル

改善のための具体的な提案を提供してください。

注意: Role promptingはスタイルと視点に最適です。AIが持っていない専門知識を与えるわけではありません。

Few-Shot Learning

複数の例を提供することは、説明だけよりもはるかに優れてあなたの特定の基準と好みをAIに教えます。

パターン:

[タスクの簡単な説明]

Example 1:
Input: [例の入力]
Output: [例の出力]

Example 2:
Input: [例の入力]
Output: [例の出力]

Example 3:
Input: [例の入力]
Output: [例の出力]

今これをしてください:
Input: [あなたの実際の入力]

ベストプラクティス:

• 2-5の例を使用 (より多くが常により良いわけではありません)
• 範囲を示す多様な例を選択
• 実際に入力するものを代表する例を作成
• 関連する場合はエッジケースを含める

Prompt Chaining

複雑なタスクは、1つの大規模なpromptよりもpromptのシーケンスとしてより良く機能することがよくあります。

レポート作成のためのワークフローの例:

Prompt 1: 「このデータセットから最も重要な5つのポイントをリストしてください」 Prompt 2: 「各ポイントについて、ビジネスへの影響を説明してください」 Prompt 3: 「これらを論理的な物語の流れに整理してください」 Prompt 4: 「この物語に基づいてエグゼクティブサマリーを書いてください」 Prompt 5: 「このドラフトをレビューし、改善を提案してください」

利点:

• 各ステップをレビューして修正できます
• 複雑なタスクが管理可能になります
• 方向性をコントロールできます
• 問題のトラブルシューティングが容易になります

よくある間違いとその回避方法

間違い1: 曖昧なリクエスト

問題: 「これをより良くする」はAIに方向性を与えません。

修正: 「より良い」が何を意味するかを指定します。「3つの主要なポイントを保持しながら、このメールをより簡潔にしてください。専門用語を削除してください。最後に明確なcall to actionを追加してください。」

間違い2: 情報過多

問題: ガイダンスなしで大規模なドキュメントを貼り付けることは、AIを圧倒し、焦点のない出力を生成します。

修正: 関連するセクションを抽出し、コンテキストを要約し、具体的な質問をします。「このレポートのセクション3と4に基づいて、タイムラインへの主なリスクは何ですか?」

間違い3: AIがあなたのコンテキストを知っていると仮定

問題: 「Johnのメールへの応答をドラフトする」は、AIがJohnが誰で何を書いたかを知っていると仮定します。

修正: すべての関連コンテキストを含めます。あなたにとって明白に思えても、AIのためにスペルアウトしてください。

間違い4: ワンショット期待

問題: 最初の試行で完璧な出力を期待し、そうでないときに諦めます。

修正: AI対話を会話として扱います。洗練、リダイレクト、反復します。「それは近いですが、トーンをより正式にして、データから具体的な数字を追加してください。」

間違い5: ツールの違いを無視

問題: さまざまなAIツール全体で同じpromptを使用し、一貫性のない結果を得ます。

修正: 各ツールの強みを学び、それに応じてpromptingスタイルを適応させます(次のセクションを参照)。

間違い6: 避けるべきことを指定しない

問題: 望まないもので満たされた出力を得ます。

修正: 除外について明示的にしてください。「箇条書きを使用しないでください。技術的な専門用語を避けてください。最後に免責事項を含めないでください。」

間違い7: 低品質の出力を受け入れる

問題: タスク自体を行うよりも、悪いAI出力の編集により多くの時間を費やします。

修正: 出力品質が低い場合、出力にパッチを当てるのではなく、promptを改善してください。長期的には速く、スキルを構築します。

ツール固有のPromptingヒント

ChatGPT (OpenAI)

強み: クリエイティブタスク、ブレインストーミング、会話的な流れ、一般知識 最適な用途: コンテンツ作成、アイデア創出、概念の説明、カジュアルな支援

ヒント:

• 「続ける」を使用して、長さの制限に達した出力を拡張します
• ChatGPTは会話的な洗練に良く応答します
• カスタム指示(設定内)は永続的なコンテキストを設定できます
• メモリ機能は会話全体でコンテキストを維持できます

Claude (Anthropic)

強み: 長いドキュメント分析、ニュアンスのある推論、複雑な指示に従う、一貫性の維持 最適な用途: 研究、分析、長文の執筆、技術文書

ヒント:

• Claudeは非常に長いpromptを良く処理します(詳細な指示にこれを使用してください)
• 複数ステップの指示に正確に従うのが優れています
• 明示的な構造要件に良く応答します
• 推測するのではなく不確実性を認めるのが得意です

Microsoft Copilot

強み: Microsoft 365との統合、エンタープライズデータアクセス、コード支援 最適な用途: Officeドキュメント作成、メールドラフト作成、会議要約、コード補完

ヒント:

• 名前で特定のファイルとメールを参照します
• Copilotのカレンダーと連絡先の理解を使用します
• どのアプリケーションの規則に従うかを具体的にします
• 組織データへのアクセスを活用します

GitHub Copilot

強み: コード補完、関数生成、ドキュメンテーション 最適な用途: コードの記述、コードベースの理解、テストの生成

ヒント:

• 生成したいコードの前に明確なコメントを書きます
• 目的を示す説明的な関数名を使用します
• 近くのコード例を通じてコンテキストを提供します
• セキュリティと正確性のために提案を慎重にレビューします

Google Gemini

強み: マルチモーダル理解、Googleエコスystem統合、検索機能 最適な用途: テキストと画像を組み合わせた研究、Google Workspaceタスク、現在の情報ニーズ

ヒント:

• テキストと一緒に画像を分析する能力を使用します
• 現在のWeb情報を必要とするタスクに適しています
• Google Docs、Sheets、Slidesとよく統合されます
• 検索拡張から利益を得るタスクに使用します

Prompt Engineering実践の構築

日常の実践習慣

5分のPromptレビュー: 各AI対話の後、1分を使って質問してください:

• 必要なものを得ましたか?
• より良く指定できたことは何ですか?
• AIは何を誤解しましたか?

この迅速な反省は、急速に複利で増える継続的学習習慣を構築します。

Promptジャーナル: 良く機能したpromptのドキュメントを保持してください。メモ:

• タスクとコンテキスト
• 使用したprompt
• なぜ機能したか
• 類似タスクのバリエーション

週次スキル構築

週のテクニック: 毎週、1つのテクニックの習得に焦点を当てます。第1週: 明確な指示。第2週: コンテキスト設定。第3週: few-shotの例。この焦点を絞ったアプローチは、表面的な親しみではなく深さを構築します。

Promptスワップ: 同僚と効果的なpromptを共有し、彼らのものから学びます。異なる視点は、あなたが一人では発見しないテクニックを明らかにします。

月次評価

進捗チェック:

• AIが大幅な時間を節約したタスクを数えます
• 最初の試行の出力品質の改善に注意します
• 残りの苛立ちポイントを特定します
• 来月の開発焦点を計画します

レベル別の練習演習

初心者演習

演習1: 具体性のはしご Prompt「生産性について書く」を取り、5つのバージョンを通じて徐々により具体的にします。各バージョンがより有用な出力を生成することに注意してください。

演習2: コンテキスト比較 同じリクエストを2回書きます: 1回はコンテキストなし、1回は完全なコンテキスト。出力を比較し、どのコンテキスト要素が最大の違いをもたらしたかに注意します。

中級演習

演習3: フォーマット探索 5つの異なるフォーマット(段落、箇条書き、表、Q&A、エグゼクティブサマリー)で同じ情報を求めます。各フォーマットがいつ最も役立つかを学びます。

演習4: Few-Shot練習 定期的に行うタスクのための3例のpromptを作成します。例のないpromptに対してテストします。品質の差を測定します。

上級演習

演習5: Chain-of-Thought設計 直面している複雑な決定を取り、AIをあなたの推論フレームワークを通じて歩かせるchain-of-thought promptを設計します。推論プロセスが結論を改善するかどうかを評価します。

演習6: Promptシステム設計 完全なワークフローを処理する接続されたpromptのセットを作成します(研究から話のポイント、フォローアップメールドラフトまでの「クライアント会議の準備」など)。

次のステップ

Prompt engineeringは目的地ではありません。AIツールが改善し、ニーズが変化するにつれて進化する継続的な実践です。これらのスキルの構築に今投資することは、キャリアのすべてのAI対話全体で複利で増えます。

今日から始めましょう:

1. このガイドから1つのテクニックを選択してください(明確な指示は素晴らしい出発点です)
2. 次の3つのAI対話に適用してください
3. 出力品質の違いに注意してください
4. 来週別のテクニックを追加してください

AI拡張された職場で成功する専門家は、これらのツールを恐れたり避けたりする人ではありません。効果的にコミュニケーションすることを学んだ人々です。その旅は次のpromptから始まります。

AIシステムと明確にコミュニケーションする能力は、同僚とコミュニケーションする能力と同じくらい重要になっています。良いニュースは、同じ原則が適用されることです: 具体的に、コンテキストを提供し、feedbackを聞き、理解されるまで反復します。すでに基盤を持っています。今、次の10年間の仕事を定義するツールに適用する時です。

AI時代の成功のための関連能力

Prompt engineeringスキルの構築は、これらの関連能力に自然に接続します:

技術的および分析的スキル

• Digital Literacy - AIおよびデジタルツールと効果的に作業するための基盤
• Data Analysis - AI生成の洞察を解釈および検証
• Technical Problem Solving - Promptが期待どおりに機能しない場合のトラブルシューティング

コミュニケーションと思考スキル

• Communication - 明確なコミュニケーション原則はAI対話に適用されます
• Critical Thinking - AI出力を評価し、エラーまたは制限を特定
• Systems Thinking - より大きなプロセスに適合するpromptワークフローを設計

専門能力開発

• Continuous Learning - Prompt engineeringベストプラクティスが進化するにつれて最新の状態を維持
• Adaptability - AIツールが変化および改善するにつれてテクニックを調整
• Innovation Mindset - あなたの仕事でAI支援の新しいアプリケーションを見つける