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プロンプトエンジニアリング完全ガイド
Zero-shotからReActまで、主要なプロンプティングテクニックを体系的に解説。2026年のモデル別最適化ポイントや「効く技・死んだ技」の仕分けも網羅します。
Zero-shot Prompting：例示なしでLLMの力を引き出す基本技法
例示を一切使わずにLLMへタスクを指示するZero-shot Promptingの原理、実践例、効果的な使い方と限界を解説します。
Few-shot Prompting：例示でLLMの出力を制御する実践テクニック
入出力の例示をプロンプトに含めてLLMの応答精度を高めるFew-shot Promptingの原理、最適な例示数、実践パターンと限界を解説します。
テキストコンテキストの最適化 — 情報密度を最大化する
LLMに渡すテキストの情報密度を高め、トークン効率を最大化するための圧縮・整形・構造化テクニックを実践的に解説します。
Chain-of-Thought Prompting：推論の連鎖でLLMの思考力を引き出す
中間推論ステップを明示させることでLLMの推論精度を劇的に向上させるChain-of-Thought（CoT）Promptingの原理、実践例、効果データを解説します。
Zero-shot CoT：一言添えるだけでLLMの推論力を覚醒させる
「ステップバイステップで考えてください」の一文を添えるだけでLLMの推論精度を劇的に向上させるZero-shot CoTの原理、効果データ、実践パターンを解説します。
Self-Consistency：多数決で推論の信頼性を高める
複数の推論パスを生成し多数決で最終回答を決定するSelf-Consistencyの原理、実装方法、効果データと実践的な活用パターンを解説します。
Tree of Thoughts（ToT）：探索的推論で複雑な問題を解くプロンプティング
LLMに複数の思考パスを探索・評価・バックトラックさせることで、従来のCoTでは解けなかった問題を解決するTree of Thoughtsを実践的に解説します。
ReAct Prompting：推論と行動を融合するAIエージェントの基盤技術
LLMに「考える（Reason）」と「行動する（Act）」を交互に行わせるReActフレームワークの仕組み、実装パターン、AIエージェント開発への応用を解説します。
Role Prompting：ペルソナ設定でLLMの出力品質を制御する
「あなたは〇〇の専門家です」というロール指定の効果と限界を、最新の研究データに基づいて解説。効くタスクと逆効果になるタスクを見極めます。
Prompt Chaining：複雑なタスクを分割統治するプロンプト設計術
1つの巨大なプロンプトではなく、複数の小さなプロンプトを連鎖させて複雑なタスクを確実にこなす。Prompt Chainingの設計パターンと実装例を解説します。
Meta Prompting：LLMにプロンプトを設計させるメタ戦略
プロンプトを人間が書くのではなく、LLM自身に設計・最適化させるMeta Prompting。Stanford & OpenAIの研究に基づくオーケストレーター型アプローチと実践例を解説します。
構造化出力プロンプティング
LLMからJSON・XML・スキーマ準拠の構造化データを確実に取得するためのテクニックとAPI活用法を解説。
システムプロンプト設計パターン
LLMの振る舞いを安定的に制御するシステムプロンプトの設計パターンと、Claude・GPT別の最適化手法を解説。
マルチモーダルプロンプティング
画像・テキストを組み合わせたVision Language Modelへの効果的なプロンプト設計手法を解説。
Reflexionプロンプティング
LLMエージェントが自己の出力を振り返り、言語的フィードバックで改善を繰り返すReflexionフレームワークの仕組みと実装法を解説。
プロンプトエンジニアリングのアンチパターン
2026年のフロンティアモデルで逆効果になるプロンプト手法と、よくある失敗パターンを体系的に整理。