LLMのプロンプトエンジニアリング GitHub Copilotを生んだ開発者が教える 生成AIアプリケーション開発

John Berryman(著者), Albert Ziegler(著者), 服部佑樹(訳者), 佐藤直生(訳者)

• 販売会社／発売会社: オライリー・ジャパン/オーム社
• 発売年月日: 2025/05/16
• JAN: 9784814401130

商品レビュー

2025/11/29

LLM基礎の確かな入門書

本書はLLM（大規模言語モデル）のチャット活用とワークフロー設計をゼロから学ぶ入門書として、プロンプトエンジニアリングの基本原則を体系的に解説します。2025年現在も、ChatGPTやGeminiなどのモデルを効果的に使うための基盤を提供し、初心者が「なぜLLMがそう応答するのか」を理解する手がかりが満載です。単なる使い方指南ではなく、思考プロセス（Chain of Thought: CoT）を促す手法が中心で、ロール指定（システム/ユーザー/アシスタント）やFew-shotプロンプトの具体例が豊富。

例えば、Zero-shot（指示のみで実行）からFew-shot（数例示しパターン学習）への移行をステップバイステップで示し、出力の再現性を高めるコツをコードやテンプレート付きで紹介。温度（temperature）や最大トークン数の調整、JSON出力強制などのテクニックも実践寄りで、日常のタスク自動化（要約、翻訳、Q&A生成）から始めやすい。こうした基礎はモデル進化（GPT-5級）でも変わらず、陳腐化論があっても「プロンプト設計のABC」として永続的価値があります。

チャットからワークフローへの展開

チャット単体の限界を超え、LLMワークフローの構築に焦点を当て、多段プロンプトの連結や条件分岐を説明。会話履歴の管理（コンテキスト保持）やエージェント的思考（ReActパターン: 推論+行動）を導入し、ツール連携のイメージを植え付けます。本書らしいのは、評価基準（正確性、一貫性、創造性）の設定方法で、自己検証プロンプトを提案し、出力品質を定量的に測る習慣を養います。

実例として、タスク分解ワークフロー（計画→実行→検証→修正のループ）が挙げられ、業務自動化（レポート生成、データ分析支援）のプロトタイプ作成に直結。エラー処理やレート制限回避のTipsも充実し、プロトタイプからスケールアップの道筋を示します。2025年の自動エージェント（AutoGenなど）時代でも、この「手動ワークフロー設計」が自動化の前提知識として機能します。

実務応用と評価の視点

本番運用面では、セキュリティ（プロンプトインジェクション対策）、コスト最適化（トークン節約）、ユーザー体験設計を扱い、LangSmith類似のトレースツール活用を推奨。A/Bテストや人間評価（Human-in-the-loop）の重要性を強調し、LLMの「ハルシネーション」検知法も具体的に。こうした内容は入門書では希少で、趣味開発から社内ツール導入までカバーします。

特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基礎やFunction Callingの紹介が光り、知識ベース統合による正確性向上を実感。読者はチャットボットを超え、RPA-like自動化の可能性を掴めます。弱点として最新モデル特化の深掘りは薄いが、抽象原則中心ゆえに汎用性が高い。

ブクログユーザーへのおすすめポイント

生成AIに興味を持ち、手を汚して学びたい人に最適。短期間で動くスクリプトを作れ、モチベーション維持しやすい構成です。AIファシリテーションや業務効率化を目指す人、プロンプト職人になりたい人に推奨。陳腐化が進む中でも「LLM思考の型」を身につけ、次世代ツール（Dify/CrewAI）へスムーズ移行可能。初見でも違和感なく、自身のプロジェクトに即適用できる良書です。

読後、LLMが「道具」から「思考パートナー」へ変わる実感を得ました。ワークフロー設計の楽しさに目覚め、日常業務を変革するきっかけに。AI入門の定番として、他のブクログユーザーにも自信を持って勧めます。

2025/09/10

実は読み終わっていない…！

が、もう読み終えられないのでここで感想メモを入力しておく…！総じて、技術的なことがもう少し分かれば楽しいのだろうが、知識不足で読み進めることができなかった。。。

かといって自分で買ってもう一度読むかと言ったらむずいなぁ。仕組みを知れるのは楽しかったので、また借りようと思う。

2025/09/07

GPT-3.5 ごろの話なので色々と古い部分はありますが、プロンプトエンジニアリングの基本や濃い部分なんかもカバーされています。