プロンプトエンジニアリングとは？関連技術・用語一覧
プロンプトエンジニアリングは、LLMから望ましい出力を引き出すための入力文（プロンプト）を設計する技術です。Few-shot、Chain-of-Thoughtなどの手法により、モデルの能力を最大限に活用します。
プロンプトエンジニアリングに関連する用語（17件）。定義・仕組みはプロンプトエンジニアリングの用語ページで解説。
プロンプトエンジニアリング関連の技術（16件）
Chain-of-Thought
CoT / 思考の連鎖
最終的な答えに至る過程を段階的に言語化させることで、LLMの推論精度を高めるプロンプティング手法
Few-shot
少数事例学習 / Few-shot Learning / フューショット適応
プロンプト内にタスクの入力・出力例をいくつか示すことで、追加学習なしにLLMへ望む出力形式を伝える手法
Structured Output
構造化出力 / JSON Mode
LLMの出力を、あらかじめ定義したJSONスキーマなど決まったデータ構造に厳密に従わせる機能
Zero-shot
ゼロショット
タスクの例を1つも示さず、指示文だけでLLMに未知のタスクをこなさせる手法
Self-Consistency
自己整合性
同じ問題に対する複数の推論過程をサンプリングし、多数決で最終的な答えを決めるプロンプティング手法
Tree of Thought
ToT / 思考の木
推論の途中経過を木構造の分岐として展開し、評価しながら有望な経路を探索するプロンプティング手法
プロンプトチェイニング
Prompt Chaining
1つの複雑なタスクを複数のプロンプトに分割し、前段の出力を次段の入力として順につなげていく手法
In-Context Learning
ICL / 文脈内学習 / コンテキスト内学習 / コンテクスト内学習
重みを更新せず、プロンプト内の例示や指示だけから新しいタスクの解き方を捉えて実行するLLMの能力
トークンマキシング
Token Maxxing
AIとのやり取りで消費するトークン量をあえて最大化し、出力品質や習熟度を高めようとする戦略
プロンプトライブラリ
Prompt Library
目的別に作成・検証済みのプロンプトを蓄積し、チームや組織内で再利用できるようにした管理の仕組み
変数置換
Variable Substitution / Template Interpolation
テンプレート中のプレースホルダーを実際の値に差し替えて、動的にプロンプトや文章を組み立てる処理
プロンプトテンプレート
Prompt Template
変数部分をプレースホルダーとして残し、共通の指示や構成を再利用できる形にしたプロンプトのひな形
Meta-prompting
メタプロンプティング
LLM自身がタスクに適したプロンプトを設計・生成・改善する手法
ゼロショットCoT
Zero-shot Chain-of-Thought / Zero-shot CoT
推論過程の例を示すことなく「ステップバイステップで考えて」等の指示だけで段階的な推論を引き出すプロンプティング手法
プロンプト蒸留
Prompt Distillation / Context Distillation
詳細な指示・例を含むプロンプトへの応答パターンを、プロンプトなしでも再現できるようモデル自体に学習させる手法
ロールプロンプティング
Role Prompting / ペルソナプロンプト / Persona Prompting / ロールプレイプロンプト
「あなたは経験豊富な弁護士です」のように、LLMに特定の役割や人物像を与えて応答の観点や口調を方向付けるプロンプト技法