拓海先生、最近部下から”プロンプトエンジニアリング”って言葉を聞くようになって、うちでも何か使えないかと相談されました。正直、何から手を付ければいいか見当がつかなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！プロンプトエンジニアリングとは、AIにやってほしいことを“言い方”で工夫して伝える作業です。今日は論文を元に、現場で役立つポイントを噛み砕いて説明しますよ。
論文のポイントが分かれば部署で説明もできそうです。で、その論文って要点は何なんでしょうか。難しい言葉で返されたら泣きますよ。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つで言うと、1) 人がコードを読むときに得る“意味の断片”を自動で抽出する、2) その断片をプロンプトに付け加えてAIに渡す、3) 結果としてAIの要約や補完の精度が上がる、ということです。
これって要するに、ソースコードから抽出した意味的な事実をプロンプトに付け足すことで、LLMの性能が上がるということ？
その通りです。専門用語で言うと、言語モデル（Large Language Model）に渡すプロンプトを、自動的に意味情報で拡張する手法を示した論文です。身近な例にすると、現場のベテランが「ここは入力が必ず正の値」「戻り値は例外時にnull」などを瞬時に読み取るのと同じ情報をAIにも渡すイメージですよ。
なるほど。現場の知見をそのままAIに与える感じですね。ただ、現場で使えるかどうかは投資対効果が気になります。導入コストや運用は大丈夫なんですか。
良い視点です。ここは要点を三つに整理しますよ。1) 自動抽出は既存の静的解析（ソフトウェアの構造解析）を使うため、既存ツールの延長線で導入可能であること。2) 一度抽出ルールを作れば手作業が減り、長期的に見ると工数削減につながること。3) 小さなスコープで始めて効果を確認し、段階的に適用範囲を広げることでリスクを抑えられることです。
現場で段階導入できるなら安心です。で、期待できる効果ってどのくらい劇的なんですか。劇的改善という話なら設備投資も検討しますよ。
論文ではコード要約のタスクで定量的に改善が示されています。特に、簡単に読み取れる“浅い意味情報”を補うだけで、モデルの出力がより正確になったと報告されています。投資対効果で言えば、初期は小さな改善でも、レビューやドキュメンテーション工数の低減という形で継続的に回収できる可能性があります。
なるほど。では最後に、私が部長会で説明するときに簡単に伝えられる一言をください。部下には理解してもらわないと始まりません。
短くまとめると、「AIに渡す説明を、人が読むときに注目する“意味”で補強すると、AIの理解が深まり実務効率が上がる」という一言で十分です。大丈夫、一緒に実証計画も作りますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、「ソースコードから自動で取り出した『意味のメモ』をAIに渡すことで、要約や補完の精度が上がり、レビューや保守の手間が減る」ということですね。これなら部長たちにも説明できます。
