プロンプト・チェイニングは、人工知能（AI）や機械学習（ML）の分野で、複雑なタスクをより単純で連続的な一連のステップに分解して取り組むために使われる手法である。単一の包括的なプロンプトに依存する代わりに、プロンプト連鎖ではプロンプトの「連鎖」を作成し、1つのプロンプトからの出力が次のプロンプトの入力になります。この方法は、大規模言語モデル（LLM）やその他の高度なAIモデルを使用する場合に特に効果的で、より複雑な問題解決を可能にし、AIが生成する結果の品質と精度を大幅に向上させることができます。
プロンプト・チェイニングの核心は、AIモデルが自然言語のプロンプトを理解し、それに応答する能力を活用することである。互いに積み重なる一連のプロンプトを構造化することで、ユーザーは複雑なタスクを段階的にAIに導くことができる。これは、多段階の推論、詳細な情報抽出、創造的なコンテンツ生成を必要とするタスクに特に有効です。
プロンプト・チェイニングの主な利点は、コントロールと精度の向上である。複雑な問題をより小さく、管理しやすい部分に分解することができる。チェーン内の各プロンプトは、特定のサブタスクに焦点を当て、AIを目的の結果に導きやすくします。このアプローチは、単一のプロンプトで問題全体を解決しようとするのに比べ、より首尾一貫した、正確で、文脈に関連した結果を導くことができます。
例えば、Ultralytics YOLO 、コンピュータビジョンプロジェクトに使用することを考えてみよう。包括的な画像解析を求める単一のプロンプトの代わりに、プロンプトチェーンを採用することができる：
この逐次的なアプローチは、一度にこれらすべてのステップを達成することを目的とした単一のプロンプトに比べ、より詳細でニュアンスのある分析を可能にする。
プロンプト・チェイニングは、さまざまな領域で幅広く応用されている：
コンテンツの作成：詳細で構造化されたコンテンツを必要とするシナリオでは、プロンプトの連鎖によって、アイデアの生成、アウトライン作成、草稿作成、推敲といった段階を経てAIを導くことができる。例えば、農業におけるコンピュータビジョンに関するブログ記事を作成する場合、トピックのアイデアを求めるプロンプトから始まり、選択したトピックを展開し、コンテンツを論理的に構成するプロンプトが続きます。
カスタマーサービス：AIを搭載したチャットボットは、プロンプト・チェイニングを使って複雑な顧客からの問い合わせに対応することができる。最初のプロンプトで顧客の問題を特定し、その後のプロンプトで詳細を収集したり、解決策を提供したり、必要に応じて人間のエージェントに問題をエスカレーションしたりすることができる。これは、小売業やその他のサービス産業におけるAIのアプリケーションに見られるように、顧客との対話におけるAIの効率性と有効性を高めることができる。
データ分析とレポート作成：複雑なデータセットの場合、プロンプトチェイニングを使用して、データ抽出、クリーニング、分析、レポート生成などのステップをAIにガイドすることができます。これは、正確な診断と洞察のために詳細で段階的な分析が重要な、医療画像分析のような分野で特に価値があります。
ワークフローの自動化ビジネスプロセスでは、プロンプトの連鎖によって複数ステップのワークフローを自動化できる。例えば、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）では、プロンプトの連鎖によって、データ入力、文書処理、意思決定などのタスクをAIにガイドさせ、業務を合理化し、効率を向上させることができる。
プロンプト・チェイニングと思考連鎖型プロンプティングを区別することは重要だ。どちらの手法も複雑なタスクにおけるAIのパフォーマンスを向上させることを目的としていますが、アプローチは異なります。思考連鎖型プロンプティングは、1つの詳細なプロンプトの中で、AIが推論プロセスを段階的に明示的に示すことを促します。対照的に、プロンプト・チェイニングは、それぞれがタスク全体の特定の部分に焦点を当てた個別のプロンプトのシーケンスとして対話を構成する。
どちらの手法もAIモデルの推論と出力品質を向上させるために使用できるが、プロンプト・チェイニングは、複雑なプロセスを通じてAIを誘導する、よりモジュール化され制御された方法を提供し、複雑なタスクを管理する上でより高い柔軟性と精度を提供する。AI技術が進歩するにつれて、プロンプト・チェイニングのような技術は、以下のようなモデルの潜在能力を実世界で最大限に活用するために、ますます不可欠になっていくだろう。 Ultralytics YOLO11やGPT-4のようなモデルの可能性を実世界のアプリケーションで最大限に活用するためには、プロンプト・チェイニングのような技術がますます不可欠になるだろう。
プロンプト・エンジニアリングのテクニックやベストプラクティスをより深く掘り下げるには、OpenAIのプロンプト・エンジニアリングに関するドキュメントのようなリソースがさらなる洞察を与えてくれる。
