 | • レポートコード：MRCLC5DE0128 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子機器 |
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レポート概要
本市場レポートは、技術別（nショットプロンプティング、生成知識プロンプティング、思考連鎖プロンプティング、その他）、用途別（コンテンツ生成、対話型AI、レコメンデーションシステム、ソフトウェア開発、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までのグローバルプロンプトエンジニアリング市場の動向、機会、予測を網羅しています。
プロンプトエンジニアリング市場の動向と予測
プロンプトエンジニアリング市場の技術は近年著しく変化しており、特にnショットプロンプティング技術から、思考連鎖プロンプティングや生成知識プロンプティングといった高度な技術へと移行している。これらの変化により、コンテンツ生成、対話型AI、レコメンデーションシステムなどのタスクにおけるAIモデルの効率性と柔軟性が向上した。
プロンプトエンジニアリング市場における新興トレンド
プロンプトエンジニアリング市場は、言語モデルの高度化とコンテンツ生成、対話型AI、レコメンデーションシステム、ソフトウェア開発など幅広い分野での応用拡大に伴い、急速な進化を遂げている。新興技術はプロンプトの設計・検証・最適化手法を変革し、より効率的でパーソナライズされた強力なAI駆動システムを実現している。
• 思考連鎖プロンプティングへの移行：モデルに推論プロセスを段階的に分解させる思考連鎖プロンプティングが注目を集めています。この手法は、特に複雑な問題解決シナリオにおいて生成応答の品質を向上させます。AI支援意思決定を含む多様なアプリケーションで、より正確で透明性が高く論理的に一貫した出力を実現します。
• 生成知識プロンプティングの統合：入力プロンプトに基づきAIシステムが動的に関連コンテキストや情報を生成する「生成知識プロンプティング」の重要性が増している。このトレンドは、生成応答を特定の文脈に適合させることでAI出力の関連性を向上させ、コンテンツ作成やレコメンデーションシステムなどの分野におけるパーソナライズされたユーザー体験を強化する。
• コンテンツ生成におけるプロンプトのパーソナライゼーション：AIがコンテンツ制作ワークフローに統合されるにつれ、個々のユースケースに合わせたプロンプトのパーソナライゼーションが注目されています。この傾向により、AIシステムはユーザー固有の嗜好や文脈を理解・適応することで、マーケティングからエンターテインメントまで様々な業界向けに、高度にカスタマイズされた関連性が高く魅力的なコンテンツを生成できるようになります。
• マルチモーダルプロンプトの活用：テキスト入力に画像・音声・動画データを組み合わせるマルチモーダルプロンプティングが重要なトレンドとして台頭している。この移行により、ユーザーとAIシステム間のより包括的で豊かな相互作用が可能となり、意味のある対話に多層的な文脈理解が不可欠な会話型AIなどの分野でブレークスルーをもたらしている。
• プロンプトの自動最適化とテスト： プロンプトエンジニアリングの効率化を図るため、プロンプトのテストと最適化プロセスへの自動化が急速に普及している。様々なモデルでプロンプトを自動テスト・微調整するツールやプラットフォームにより、AIシステムの改良が迅速かつ容易になり、人的介入の削減とスケーラビリティの向上が実現している。
思考連鎖プロンプティングや生成知識プロンプティングといった高度な技術から、マルチモーダル入力や自動最適化における革新まで、これらの新興トレンドがプロンプトエンジニアリング市場を再構築している。 これらのトレンドの継続的な洗練と応用により、多様な産業やアプリケーションでより優れた結果をもたらす、より知的で適応性が高く効率的なAIモデルが実現されるでしょう。AI技術が進化を続ける中、プロンプトエンジニアリングはますます高度化し、パフォーマンスとユーザー満足度の向上を推進していきます。
プロンプトエンジニアリング市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
プロンプトエンジニアリング市場は、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）の進歩に牽引され、急速な成長を遂げている。プロンプトエンジニアリングとは、GPT（生成型事前学習トランスフォーマー）などの言語モデルがより正確で文脈を認識した出力を生成するよう導く入力（プロンプト）を設計する技術である。AIアプリケーションが様々な分野に統合されるにつれ、プロンプトエンジニアリングはこれらのシステムが最適な結果を提供することを保証する上で重要な役割を果たしている。
• 技術的可能性：
n-shotプロンプティング、思考連鎖プロンプティング、生成知識プロンプティングなどの技術進歩により、より精密で文脈豊かなAI応答が可能となるため、技術的可能性は計り知れない。これらの技術は、AI駆動型インタラクションの質向上とタスク自動化の改善を通じて、コンテンツ生成、対話型AI、ソフトウェア開発、レコメンデーションシステムなどの産業に革命をもたらす潜在力を有する。
• 破壊的革新の度合い：
破壊的革新の度合いは高い。これらの技術は企業と消費者がAIと関わる方法を根本的に変える。ワークフローの効率化、意思決定の改善、よりパーソナライズされた体験を実現する。プロンプトエンジニアリングが進化するにつれ、従来のインタラクション手法は時代遅れとなり、産業はより知的で適応性の高いシステムへと移行する可能性がある。
• 現在の技術成熟度レベル：
技術成熟度においては、n-shotプロンプティングなどの従来手法が広く採用されている一方、マルチモーダルプロンプティングなどの新たなイノベーションはまだ初期段階にある。
• 規制コンプライアンス：
規制コンプライアンスに関しては、AIプロンプトの採用拡大に伴い、データプライバシー法や倫理ガイドラインの遵守が求められ、安全で透明性が高く公平なAIシステムの確保が不可欠である。
主要プレイヤーによるプロンプトエンジニアリング市場の近年の技術開発
プロンプトエンジニアリング市場は近年、高品質で文脈を認識した出力を生成できる高度なAIツールへの需要増加を背景に、著しい発展を遂げている。市場における主要プレイヤーは、GPTモデルなどの新興技術を統合し、コンテンツ制作、カスタマーサービス、エンタープライズソフトウェアなどの産業の拡大するニーズに対応するため、革新的な戦略を採用しサービス提供を拡大している。 PROMPTMETHEUS、Salesforce、Curved Stone Limited、A3Logics、PromptBase、Prompt Genie、AIPRMなどの企業が成し遂げた進歩は、企業がAI駆動のインタラクションと自動化を強化するためにこれらの最先端技術を活用しようとする中、プロンプトエンジニアリングの未来を形作っています。
• PROMPTMETHEUS：PROMPTMETHEUSはAI生成コンテンツのカスタマイズ性と精度向上で躍進を遂げている。同社の技術革新は、より複雑なタスクを処理できるAIプロンプトの開発に焦点を当て、信頼性と正確性の高い出力を実現。この進化により、企業はコンテンツ制作、マーケティング、製品開発など幅広い分野でAIツールを展開可能となった。
• Salesforce：クラウド型CRMソリューションのリーダーであるSalesforceは、顧客サービス自動化向上のため、プロンプトエンジニアリングを自社ツールスイートに統合しました。高度なプロンプティング技術を活用することで、SalesforceはユーザーがAI搭載チャットボットやバーチャルアシスタントを通じて、よりパーソナライズされた効率的な顧客対応を実現します。この開発は顧客エンゲージメントと満足度を大幅に向上させます。
• Curved Stone Limited：Curved Stone Limitedは最近、eコマースプラットフォーム向けプロンプトエンジニアリングを最適化するAIソリューションの開発に乗り出しました。 同社の技術により、企業は商品説明の自動化、パーソナライズされた商品推薦、ユーザー体験の向上を実現でき、デジタルプレゼンス強化を目指すECブランドに競争優位性を提供します。
• A3Logics：IT・ソフトウェア開発サービスで知られるA3Logicsは、プロンプトエンジニアリングを応用し、業務の効率化とソフトウェア開発プロセスの最適化に注力しています。コード生成やタスク自動化におけるプロンプトベースAIの革新的な活用により、プロジェクトのスケジュール改善、人的ミスの削減、デジタルトランスフォーメーションの加速を実現しています。
• PromptBase: PromptBaseはプロンプトの売買を可能にする主要マーケットプレイスとして成長し、多様な用途向けの高品質で即利用可能なAIプロンプトを提供しています。同プラットフォームは幅広い既製ソリューションを提供することでユーザーの時間を節約し、企業や開発者がプロンプトエンジニアリングを迅速かつ効率的にワークフローに組み込むことを可能にします。
• Prompt Genie: Prompt Genieは、技術的知識のないユーザーでもカスタマイズされたプロンプトを作成できる使いやすいツールを開発し、AI技術の民主化に注力しています。彼らのソリューションは、より幅広い層がAIを利用できるように設計されており、教育からクリエイティブアートに至るまで、様々な業界におけるプロンプトエンジニアリングの成長を促進しています。
• AIPRM：AIPRMは、専門家がAI駆動型ワークフローやタスクを作成・管理するための統合プラットフォームを提供しています。特定業界向けに最適化されたプロンプトテンプレートを開発し、コンテンツ生成やカスタマーサービスなどの業務自動化を実現すると同時に、AI生成出力の品質と関連性を向上させています。
PROMPTMETHEUS、Salesforce、Curved Stone Limited、A3Logics、PromptBase、Prompt Genie、AIPRMといった企業によるプロンプトエンジニアリング市場の最新動向は、ワークフローの最適化、顧客体験の向上、複雑なタスクの自動化において、企業がAIを活用する方法を変革しています。革新的なプロンプトベース技術を活用することで、これらの企業はAIの能力向上に重要な役割を果たし、様々な業界でより正確で文脈を認識した出力を提供しています。
プロンプトエンジニアリング市場の推進要因と課題
プロンプトエンジニアリング市場は、人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）の進歩に牽引され、著しい成長を遂げています。GPT（生成型事前学習トランスフォーマー）などのAIモデルが高度化するにつれ、効果的なプロンプトエンジニアリング技術への需要が高まっています。これらの技術は、AIが正確で関連性が高く文脈に応じた出力を生成するよう導く役割を果たします。 市場は様々な産業における機会によって牽引されているが、継続的な成長のためには対処すべき課題も存在する。
プロンプトエンジニアリング市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• AIおよびNLP技術の進歩：より洗練された言語モデルの開発を含むAI・NLP技術の急速な進化が、最適化されたプロンプトエンジニアリング技術への需要を促進している。
• パーソナライゼーション需要の増加：eコマース、医療、教育など、より多くの産業にAIが統合されるにつれ、パーソナライズされた文脈認識型の出力に対するニーズが高まっています。
• コンテンツ生成におけるAIの拡大：マーケティングやメディアなど、コンテンツ生成に大きく依存する産業では、コンテンツ生成の自動化のためにAIを活用する動きが加速しています。プロンプトエンジニアリングは、これらのシステムが高品質で関連性の高いコンテンツを生成するよう導く上で不可欠です。
• 業務運営の自動化：企業が様々なプロセスを効率化・自動化するためにAIを導入するにつれ、効果的なプロンプトエンジニアリングの必要性が高まっています。これには、カスタマーサポート、レコメンデーションエンジン、意思決定システム向けのAI駆動型ソリューションが含まれます。
• 対話型AIの成長：チャットボットやバーチャルアシスタントの台頭により、現実的で人間らしい会話を実現するための高度なプロンプティング技術の必要性が大幅に拡大しています。
プロンプトエンジニアリング市場における課題は以下の通りです：
• 倫理的・規制上の懸念：AIシステムの普及に伴い、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、透明性などの問題が深刻化しています。AIシステムが倫理指針を遵守し規制に適合することを確保することが極めて重要です。
• AIおよびプロンプトエンジニアリング分野の人材不足：プロンプトエンジニアリング技術の開発・最適化が可能な熟練専門家の不足が生じています。AIモデルとその応用の複雑性は高度な専門知識を必要とします。
• 多様性・動的プロンプトの高い複雑性：異なるモダリティ（例：テキスト、画像、音声）を横断し、動的かつリアルタイムな環境で機能するAIモデル向けプロンプトの開発は、重大な技術的課題である。
プロンプトエンジニアリング市場の成長は、AIとNLPの進歩、パーソナライズされたAI出力への需要拡大、コンテンツ生成と自動化分野におけるAIの拡大によって推進されている。 しかし、倫理的懸念、人材不足、マルチモーダルプロンプト開発の複雑性といった課題に対処する必要がある。これらの推進要因と課題が市場を形成する中、プロンプトエンジニアリングはAI駆動型アプリケーションの成功において引き続き重要な役割を果たし、最終的にはよりスマートで効率的、かつカスタマイズされたAIシステムへと導くであろう。
プロンプトエンジニアリング企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略によりプロンプトエンジニアリング企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるプロンプトエンジニアリング企業の一部は以下の通り。
• Promptmetheus
• Salesforce
• Curved Stone Limited
• A3Logics
• Promptbase
• Prompt Genie
技術別プロンプトエンジニアリング市場
• 技術タイプ別技術成熟度：プロンプティング技術ごとに技術成熟度は異なる。Nショットプロンプティングは最も成熟し広く採用されており、最小限のトレーニングデータと迅速な適応性を必要とするアプリケーションで大きな成功を収めている。 生成知識プロンプティングは、大規模外部データソースを活用してモデル応答を改善する点で大きな進歩を遂げ、人気が高まっています。ただし、リアルタイムアプリケーションではまだ発展途上です。思考連鎖プロンプティングは、モデルが問題を段階的に推論するのを支援する比較的新しい技術ですが、意思決定支援や複雑な問題解決などのアプリケーションで大きな可能性を示しています。 各手法の限界を押し広げる多くの企業により、これらの技術の競争レベルは上昇中である。特に生成知識プロンプティングでは、データプライバシーの確保と外部知識ソースのバイアス回避が必須であり、規制順守が主要な懸念事項となっている。これらの技術の主要な応用分野は、コンテンツ生成、対話型AI、ソフトウェア開発、レコメンデーションシステムなど多岐にわたる。技術の成熟に伴い、様々な分野への統合が進むことで、市場需要とイノベーションがさらに促進されるだろう。
• 競争の激化と規制順守：プロンプトエンジニアリング市場では競争が激しく、多数のプレイヤーがn-shotプロンプティング、生成知識プロンプティング、思考連鎖プロンプティングなどの技術革新に取り組んでいる。各技術はAI能力の異なる側面をターゲットとし、革新と差別化を促進している。n-shotプロンプティングは効率性と拡張性から広く採用され、生成知識プロンプティングはリアルタイムデータ統合能力により注目を集めている。 思考連鎖プロンプティングは比較的新しい手法だが、論理的推論や問題解決を要する分野で関心が高まっている。規制遵守は、特にデータプライバシーやアルゴリズムの公平性といった領域において、AI駆動システムの倫理基準を維持する上で極めて重要である。これらの技術が医療、金融、カスタマーサービスなどの産業に不可欠になるにつれ、GDPRや倫理ガイドラインなどの規制への順守は、ソリューションの信頼性と透明性を確保する上で決定的に重要となる。
• 各種技術の破壊的潜在力：プロンプトエンジニアリング市場における破壊的潜在力は非常に大きく、nショットプロンプティング、生成知識プロンプティング、思考連鎖プロンプティングといった技術が牽引している。nショットプロンプティングは最小限の例から学習するAIの能力を高め、多様なタスクへの適応性を向上させる。生成知識プロンプティングは外部データの力を活用してAI応答を豊かにし、文脈を拡大することで精度を向上させる。 一方、思考連鎖プロンプティングはAIが複雑な推論ステップを処理することを可能にし、深い洞察と多段階推論を必要とするタスクに最適です。これらの技術はAIの活用方法を根本的に変革し、産業をより知的で適応性が高く効率的なシステムへと導きます。進化するにつれ、従来の手動入力システムやレガシーAIモデルを破壊し、コンテンツ作成、カスタマーサービス、意思決定などのアプリケーション全体でより高速かつ精密な出力を提供します。
技術別プロンプトエンジニアリング市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• n-Shotプロンプティング
• 生成知識プロンプティング
• 思考連鎖プロンプティング
• その他
用途別プロンプトエンジニアリング市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• コンテンツ生成
• 対話型AI
• レコメンデーションシステム
• ソフトウェア開発
• その他
地域別プロンプトエンジニアリング市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• プロンプトエンジニアリング技術における最新動向と革新
• 企業／エコシステム
• 技術タイプ別戦略的機会
グローバルプロンプトエンジニアリング市場の特徴
市場規模推定：プロンプトエンジニアリング市場規模の推定（単位：10億ドル）。
トレンドと予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）を各種セグメントおよび地域別に分析。
セグメント分析：アプリケーションや技術など様々なセグメント別のグローバルプロンプトエンジニアリング市場規模における技術動向（金額ベースおよび出荷数量ベース）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のグローバルプロンプトエンジニアリング市場における技術動向の分析。
成長機会：グローバルプロンプトエンジニアリング市場の技術動向における、様々なアプリケーション、技術、地域別の成長機会の分析。
戦略分析：グローバルプロンプトエンジニアリング市場の技術動向におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します
Q.1. 技術別（nショットプロンプティング、生成知識プロンプティング、思考連鎖プロンプティング、その他）、用途別（コンテンツ生成、対話型AI、レコメンデーションシステム、ソフトウェア開発、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）における、グローバルプロンプトエンジニアリング市場の技術動向において、最も有望な潜在的高成長機会は何か？
Q.2. どの技術セグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 異なる技術の動向に影響を与える主な要因は何か？ グローバルプロンプトエンジニアリング市場におけるこれらの技術の推進要因と課題は何か？
Q.5. グローバルプロンプトエンジニアリング市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何か？
Q.6. グローバル即時エンジニアリング市場におけるこれらの材料技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術はどれですか？
Q.8. グローバル即時エンジニアリング市場の技術トレンドにおける新たな進展は何ですか？これらの進展を主導している企業はどこですか？
Q.9. グローバルなプロンプトエンジニアリング市場における技術トレンドの主要プレイヤーは誰ですか？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを実施していますか？
Q.10. このプロンプトエンジニアリング技術分野における戦略的成長機会は何ですか？
Q.11. グローバルなプロンプトエンジニアリング市場の技術トレンドにおいて、過去5年間にどのようなM&A活動が行われましたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術的背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術の商業化と成熟度
3.2. プロンプトエンジニアリング技術の推進要因と課題
4. 技術動向と機会
4.1: プロンプトエンジニアリングの市場機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: Nショットプロンプティング
4.3.2: 生成知識プロンプティング
4.3.3: 思考連鎖プロンプティング
4.3.4: その他
4.4: アプリケーション別技術機会
4.4.1: コンテンツ生成
4.4.2: 対話型AI
4.4.3: レコメンデーションシステム
4.4.4: ソフトウェア開発
4.4.5: その他
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバルプロンプトエンジニアリング市場
5.2: 北米のプロンプトエンジニアリング市場
5.2.1: カナダのプロンプトエンジニアリング市場
5.2.2: メキシコのプロンプトエンジニアリング市場
5.2.3: 米国プロンプトエンジニアリング市場
5.3: 欧州のプロンプトエンジニアリング市場
5.3.1: ドイツのプロンプトエンジニアリング市場
5.3.2: フランスのプロンプトエンジニアリング市場
5.3.3: イギリスプロンプトエンジニアリング市場
5.4: アジア太平洋地域（APAC）プロンプトエンジニアリング市場
5.4.1: 中国プロンプトエンジニアリング市場
5.4.2: 日本プロンプトエンジニアリング市場
5.4.3: インドプロンプトエンジニアリング市場
5.4.4: 韓国プロンプトエンジニアリング市場
5.5: その他の地域（ROW）プロンプトエンジニアリング市場
5.5.1: ブラジルプロンプトエンジニアリング市場
6. プロンプトエンジニアリング技術における最新動向と革新
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバルプロンプトエンジニアリング市場の成長機会
8.2.2: 用途別グローバルプロンプトエンジニアリング市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバルプロンプトエンジニアリング市場の成長機会
8.3: グローバルプロンプトエンジニアリング市場における新興トレンド
8.4: 戦略的分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバルプロンプトエンジニアリング市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバルプロンプトエンジニアリング市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要プレイヤー企業プロファイル
9.1: PROMPTMETHEUS
9.2: Salesforce
9.3: Curved Stone Limited
9.4: A3Logics
9.5: Promptbase
9.6: Prompt Genie
9.7: AIPRM
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in Prompt Engineering Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: Prompt Engineering Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: N-Shot Prompting
4.3.2: Generated Knowledge Prompting
4.3.3: Chain-Of-Thought Prompting
4.3.4: Others
4.4: Technology Opportunities by Application
4.4.1: Content Generation
4.4.2: Conversational Ai
4.4.3: Recommendation Systems
4.4.4: Software Development
4.4.5: Others
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global Prompt Engineering Market by Region
5.2: North American Prompt Engineering Market
5.2.1: Canadian Prompt Engineering Market
5.2.2: Mexican Prompt Engineering Market
5.2.3: United States Prompt Engineering Market
5.3: European Prompt Engineering Market
5.3.1: German Prompt Engineering Market
5.3.2: French Prompt Engineering Market
5.3.3: The United Kingdom Prompt Engineering Market
5.4: APAC Prompt Engineering Market
5.4.1: Chinese Prompt Engineering Market
5.4.2: Japanese Prompt Engineering Market
5.4.3: Indian Prompt Engineering Market
5.4.4: South Korean Prompt Engineering Market
5.5: ROW Prompt Engineering Market
5.5.1: Brazilian Prompt Engineering Market
6. Latest Developments and Innovations in the Prompt Engineering Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global Prompt Engineering Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global Prompt Engineering Market by Application
8.2.3: Growth Opportunities for the Global Prompt Engineering Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global Prompt Engineering Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global Prompt Engineering Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Prompt Engineering Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: PROMPTMETHEUS
9.2: Salesforce
9.3: Curved Stone Limited
9.4: A3Logics
9.5: Promptbase
9.6: Prompt Genie
9.7: AIPRM
| ※プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理や人工知能の分野において、特に生成モデルを効果的に活用するために重要な技術の一つです。この技術は、AIモデルに対して適切な指示や質問（プロンプト）を作成し、その結果として望ましい出力を引き出すことを目的としています。プロンプトエンジニアリングは、AIが与えられたタスクを理解し、それに基づいて応答や作成を行うための指導的な役割を果たします。 プロンプトエンジニアリングの基本的な概念は、AIモデルの動作を理解し、最適な入力を設計することにあります。例えば、ChatGPTなどの大規模言語モデルは与えられたテキストに基づいて応答を生成しますが、プロンプトの質はその出力の質に直接的な影響を与えます。具体的には、「あなたの好きな映画は何ですか？」という質問よりも、「あなたが最も感動した映画について詳しく教えてください」という方が、より詳細で深い情報を引き出せる場合が多いです。このように、プロンプトの言い回しや構造を工夫することで、AIの出力を最適化することができます。 プロンプトエンジニアリングにはいくつかの種類があります。一つは、事前定義されたテンプレートを使用する方法です。これにより、特定のタスクに対して一貫性のある応答を得られるようになります。また、条件付きプロンプトという形式も存在します。これは、特定の文脈や条件を設定し、その条件に基づいた回答を引き出すための手法です。さらに、フィードバックを用いた反復的なプロンプト設計もあります。出力を評価しながら、プロンプトの調整を行うことで、最終的な成果物の質を向上させることが可能です。 プロンプトエンジニアリングの用途は広範にわたります。例えば、カスタマーサポートの自動化や教育分野での個別指導、コンテンツ生成、さらにはゲームシナリオの作成など多岐にわたります。また、医療分野においては、症状の分析や患者へのアドバイスを自動化するために利用されることもあります。このように、さまざまな分野での応用が期待されています。 さらに、プロンプトエンジニアリングは関連技術とも深い結びつきがあります。特に、機械学習や深層学習の技術と連携しながら進化しています。最近では、小規模なデータセットからでも効果を引き出すための少数ショット学習やゼロショット学習といったアプローチが注目されています。これらの技術は、より少ない入力で高品質な出力を得るための手法として、プロンプトエンジニアリングにおいても適用が進んでいます。 最後に、プロンプトエンジニアリングを実践する際には、倫理的な側面やバイアスの問題にも注意が必要です。AIが出力する情報には、元データやプロンプトによる偏りが存在する場合があります。そのため、正確で公正な情報を提供するための工夫と配慮が求められます。プロンプトエンジニアリングは、AIの技術をより良い形で活用するための重要な手法として、今後もその重要性が増していくことでしょう。 |
• 日本語訳：世界におけるプロンプトエンジニアリング市場の技術動向、トレンド、機会
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