プロンプトエンジニアリングとは、LLM（大規模言語モデル）に対する入力文（プロンプト）を工夫して、より正確で有用な出力を引き出す技術です。

同じAIモデルでも、プロンプトの書き方次第で出力品質は大きく変わります。たとえば「良い文章を書いて」という曖昧な指示より、「BtoB製造業の購買担当者向けに、500字以内で製品の導入効果を説明する文章を書いてください」と具体的に指示したほうが、実用的な出力が得られます。

主要なテクニックとして、Few-Shot（入出力例の提示）、Chain-of-Thought（段階的思考の指示）、構造化プロンプト（役割・文脈・制約を分離して記述）があります。Anthropicのプロンプトガイドに実践的な手法がまとまっています。