Anthropicは最近、開発者向けにプロンプトの最適化とサンプル管理の新機能を提供する重要なアップデートをコンソール（Console）でリリースしました。このアップグレードにより、開発者はプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスをより簡単に適用し、より信頼性の高いAIアプリケーションを構築できるようになります。

プロンプトの質は、AIモデルの出力結果に直接影響します。しかし、異なるモデルプラットフォームのプロンプトのベストプラクティスはそれぞれ異なり、最適化プロセスは多くの場合、時間と労力を要します。この課題に対処するため、Anthropicは、高度なエンジニアリング技術を自動的に適用して既存のプロンプトを改良するプロンプトオプティマイザーをリリースしました。これは、他のAIモデル用に記述されたプロンプトや手書きのプロンプトの最適化に特に適しています。

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具体的には、オプティマイザーは5つの方法でプロンプトの効果を高めます。まず、チェーン思考推論を導入することで、Claudeが回答する前に問題を体系的に考えるようにします。次に、サンプルをXML形式に統一することで、明確性を高めます。3つ目は、新しい構造に適合したチェーン思考を使用して既存のサンプルを充実させることです。4つ目は、プロンプトを書き直して構造を最適化し、文法やスペルミスを修正します。最後に、Assistant情報を事前に入力して、Claudeの動作と出力形式を指示します。

テストデータによると、この最適化システムは、マルチラベル分類テストで精度を30％向上させ、テキスト要約タスクでは100％の文字数精度を実現しました。ユーザーは最適化結果に対するフィードバックを提供して、プロンプトの効果をさらに改善することもできます。

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サンプル管理に関しては、開発者はワークスペースでサンプルを構造化された形式で直接管理できるようになりました。システムは、明確な入力/出力ペアのサンプルの追加、既存のサンプルの編集による応答品質の向上をサポートします。サンプルのないプロンプトの場合、Claudeは合成サンプルの入力と出力のドラフトを自動的に生成して、プロセス全体を簡素化します。

著名なテクノロジー企業であるKapa.aiは、このオプティマイザーを使用して、複数の重要なAIワークフローをClaudeプラットフォームに正常に移行しました。同社の共同設立者であるFinn Bauer氏は、「Anthropicのプロンプトオプティマイザーは、Claude 3.5 Sonnetへの移行プロセスを合理化し、より迅速に本番環境に移行するのに役立ちました」と述べています。

現在、プロンプトオプティマイザー、サンプル管理、理想的な出力機能は、すべてのAnthropic Consoleユーザーに公開されています。このシステムは、精度を向上させるだけでなく、出力形式の一貫性を確保し、Claudeの複雑なタスク処理能力を大幅に向上させます。開発者は、Anthropicの公式ドキュメントで、Claudeを使用してプロンプトを改善および評価する方法の詳細を確認できます。

参考文献：https://www.anthropic.com/news/prompt-improver