プログラミングとプロンプトの違いを一覧表にまとめました。
| 特徴 | プログラミング | プロンプト |
|---|---|---|
| 入力形式 | プログラミング言語のコード | 自然言語による指示文 |
| 実行環境 | コンパイラやインタプリタ | 大規模言語モデル (LLM) |
| 必要なスキル | プログラミング言語の文法、アルゴリズムの知識 | 自然言語での明確な指示、AIの特性理解 |
| 出力の決定性 | 決定的（同じ入力に対して常に同じ出力） | 非決定的（同じ入力でも異なる出力の可能性あり） |
| エラー処理 | エラーメッセージや例外処理が明確 | エラーの概念がなく、不適切な出力の可能性あり |
| 柔軟性 | 厳密な文法規則に従う必要がある | 自然言語による柔軟な指示が可能 |
| 開発サイクル | 設計、コーディング、テスト、デバッグの繰り返し | プロンプトの作成、結果の確認、改善の繰り返し |
| 主な用途 | ソフトウェア開発、システム制御 | 文章生成、質問応答、タスク自動化 |
| 処理速度 | 一般的に高速（コンパイル済みの場合） | モデルや入力の複雑さに依存 |
| 再現性 | 高い（同じコードは同じ結果を生む） | 低い（同じプロンプトでも結果が変わる可能性あり） |
この表は、プログラミングとプロンプトの主な違いを示しています[1][2][3]。プログラミングが厳密な文法規則に従ってコードを書く必要があるのに対し、プロンプトは自然言語で柔軟に指示を与えることができます。また、プログラミングは決定的な出力を生み出すのに対し、プロンプトは非決定的な結果を生成する可能性があります[4]。
AIプロンプトの特徴
AIプロンプトは、大規模言語モデル（LLM）を効果的に使用するための指示文を開発・最適化する技術です。プロンプトエンジニアリングと呼ばれるこの分野は、AIの性能を最大限に引き出すために重要な役割を果たしています[3]。
主な特徴：
- 自然言語による指示が可能
- 柔軟な入力形式
- 非決定的な出力
- プロンプトの最適化が重要
プロンプトを効果的に使用するには、明確な指示を与え、AIの特性を理解することが重要です。プロンプトの構成や表現方法を工夫することで、より望ましい結果を得ることができます[4]。
Citations:
[1] https://www.sejuku.net/blog/207338
[2] https://www.sejuku.net/blog/242577
[3] https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-prompt-engineering/
[4] https://www.cm-net.co.jp/blog/prompt-principles-26/
[5] https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20231212_02
[6] https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00682/042700122/
[7] https://www.idnet.co.jp/column/page_292.html
[8] https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715/900a2e3b/20240510_resources_ai_prompts.csv
