概要
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/08/04/173000
詳細内容
## AIによる開発の前提知識を学ぶため「LLMのプロンプトエンジニアリング」を読んだ
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/08/04/173000
本書籍の読書から、LLMの根本特性と効果的なプロンプト設計が、AIコーディングの品質と効率を劇的に向上させることを解説します。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 78/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[プロンプトエンジニアリング, LLMの挙動特性, 効果的なプロンプト構造, AIを活用した開発ワークフロー, LLMアプリケーション評価]]
記事は、LLM（大規模言語モデル）を用いた開発の前提知識として、「LLMのプロンプトエンジニアリング」という書籍から得られた知見を共有しています。WebアプリケーションエンジニアがAIを業務に活用する上で、特にAIコーディングの効率と品質を向上させる上で極めて重要です。
著者によると、LLMには以下のような特性があり、これらを理解することが効果的なプロンプト作成の鍵となります。例えば、LLMはプロンプトを一度しか読み返せず、後戻りができないため、情報の提示順序が重要です。また、「気が散りやすい」特性があるため、無用な情報をプロンプトに含めないことが賢明です。人間が理解できない複雑なプロンプトはLLMも混乱させ、明確な指示と具体的な例（思考の連鎖、CoTなど）で導く必要があります。さらに、プロンプトの末尾に近い情報ほど影響力が強く、中間部の情報は忘れられやすい「中間部喪失」特性も指摘されており、これは長いプロンプト設計において考慮すべき点です。
これらの特性を踏まえた「適切に構築されたプロンプト構造」も紹介されており、**導入部（コンテキスト設定）=> コンテンツ => リフォーカス（本題の再提示）=> 移行（問題解決への示唆）**という流れが推奨されています。この構造は、LLMが適切に問題を解釈し、期待される出力を生成するために不可欠です。
また、LLMアプリケーションの評価が従来のソフトウェアテストとは異なり、自動的なリグレッション判別が難しい点や、モデル自身が評価を行う際のバイアスについても言及されており、生産環境でAIを運用する上での課題と対策を示唆しています。
これらの知識は、単にAIコーディングアシスタントを使うだけでなく、より複雑なLLMアプリケーションを設計・開発する際に、その振る舞いを予測し、高品質な出力を引き出すための基礎となります。Webエンジニアが生成AIの可能性を最大限に引き出すためには、こうしたLLMの「内部論理」を深く理解し、プロンプト戦略に反映させることが不可欠です。