生成AIのプロンプトエンジニアリング

生成AIのプロンプトエンジニアリング｜オライリー・ジャパン

文章生成と画像生成の両方を対象に、指示設計、ベクトル検索、メモリ、ツールを使うエージェントを扱う書籍。

文章生成と画像生成を扱い、入力の設計からアプリケーション構築へ展開する書籍です。テキストの出力形式、ベクトル検索、ツールと記憶、画像生成の章を含みます。出版社ページにはYAMLの字下げや評価結果などの正誤情報があるため、手元の刷と照合して学習できます。書誌・目次・正誤表の確認範囲に基づく紹介です。

書誌・著者・翻訳：James Phoenix、Mike Taylor　著、田村広平、大野真一朗　監訳、砂長谷健、土井健、大貫峻平、石山将成　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

書誌・発行日と分量：2025-07-09発行 / 484ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

書誌・ISBN：978-4-8144-0124-6／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

学習内容・扱うテーマ：プロンプト / 画像生成 / エージェント／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

書誌・原書：Prompt Engineering for Generative AI／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

学習内容・対象：テキストと画像の生成、検索、ツールとメモリー、アプリ構築／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

学習内容・演習前の確認：出版社の正誤表にYAMLの字下げ、図、評価結果の修正を掲載／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

対象：プロンプトを試行錯誤するだけでなく、出力形式と評価方法を決めて業務の小さな処理を作りたい人。コード演習ではPythonやNotebookの準備が必要。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「生成AIのプロンプトエンジニアリング — 書誌・目次」／公開・更新情報：2025-07-09／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401246/

プロンプトを書き換えて良くなったか、同じ条件で確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

一度きれいな回答が出たことと、入力が変わっても目的を満たすことは別々に確かめます。文章生成では必要な項目や根拠、画像生成では表現したい要素など、先に確認事項を決めると改訂理由を説明できます。対象を一つに絞り、変えた指示、変えていない入力、判定した理由を記録する学習を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 期待する出力を先に書く：文章の抽出なら項目名、値がない場合の扱い、形式を決めます。画像なら必要な要素と避けたい要素を分け、文章と同じ指標で評価しないようにします。

2. 指示の変更点を一つに絞る：入力例とモデル条件をそろえ、指示を変更した前後の出力を残します。通常例に加え、情報不足や曖昧な例も用意します。

3. 形式と内容を別に判定する：JSONやYAMLとして読めるかと、値が元資料に合っているかを分けます。書籍のコードが動かないときは、出版社の正誤表と使用ライブラリの版を確認します。

プロンプトだけで誤りを完全に防げるとは判断しません。出版社の正誤表にある修正は指定された箇所・刷への情報です。ここで述べる進め方は、本書の全編実読や特定モデルでの性能測定に基づくものではありません。