AWS、Amazon Quickにおけるプロンプトエンジニアリングの基本原則を公開

要点

• AWSは公式ブログにて、プラットフォーム「Amazon Quick」のAI機能を最大限に活用するためのプロンプトエンジニアリングの基本原則を公開した。

• プロンプトの構造を適切に設計することで、初回の出力精度向上や修正作業の削減、コードを書かないワークフロー自動化が可能になると説明している。

• 指示の曖昧さを排除する「明確さの確保」と、利用目的や対象読者を伝える「コンテキストの付与」という2つの基礎原則が提示された。

• 今回の記事は全2回シリーズの第1弾であり、第2弾では各コンポーネント固有のパターンや落とし穴が解説される予定となっている。

• アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年9月29日、機械学習に関する公式ブログ「AWS ML Blog」において、同社のプラットフォーム「Amazon Quick」におけるプロンプトエンジニアリングの基本原則を解説する記事を公開した。

• Amazon Quick上で提供されるカスタムエージェントの構築や自動化フローの作成、対話型データ分析などのAI機能において、自然言語による指示（プロンプト）の組み立て方が応答の正確性や信頼性に直結するとしている。同記事では、プラットフォーム全体で共通して機能する普遍的な原則と再利用可能なフレームワークが紹介されている。なお、本稿は全2回で構成されるシリーズの第1弾に位置づけられている。

プロンプト設計の重要性と組織的な効果

記事では、AIから実用的な成果を得るためには、AI自体の性能よりも「利用者がどのようにニーズを伝えるか」が重要であると指摘している。

たとえば、単に「顧客データを分析して」と指示した場合は、重要な洞察が抜け落ちた一般的な要約しか得られないことが多いという。一方で、「過去四半期にエンゲージメント（利用度合い）の低下が見られるヘルスケア分野のエンタープライズ顧客上位5社を収益インパクト順に特定し、解約リスクと相関する特定の製品利用パターンを提示してほしい」と指示した場合は、解約防止戦略に直結する具体的な情報を取得できると説明している。

このように効果的なプロンプトを作成することで、以下のような利点が得られるとしている。

• 初回の試行でより精度の高い結果が得られ、作業時間を節約できる
• 指示の修正や手戻りの回数を減らせる
• カスタムコードを記述することなく複雑なワークフローを自動化できる
• 組織全体で展開可能な再利用可能なパターンを構築できる

さらに、こうした指示の型（パターン）をチーム内で共有し共通語彙として蓄積していくことで、特定の業務で効果的だった枠組みを全員の資産として活用できる相乗効果があると述べている。

原則1：具体性の指定による曖昧さの排除

記事では、すべての機能に共通する第1の原則として「具体性による明確さ（Clarity through specificity）」を挙げている。「曖昧な要求は曖昧な結果を生む」として、売上情報の抽出を例に対比を示している。

単に「売上情報を表示して」と依頼する一般的な書き方に対し、具体化を図った例では「2025年第3四半期および第4四半期におけるエンタープライズソフトウェア部門の月次売上トレンドを表示し、最も成長率の高い3つの製品ラインを強調した上で、第3四半期のマーケティングキャンペーン開始との相関を特定してほしい」という指示を提示している。

この具体例では、指標（売上）、期間（2025年第3〜第4四半期）、対象範囲（エンタープライズソフトウェア部門）、分析の種類（トレンドと相関）、意思決定の背景（マーケティング施策の影響）という5つの要素が網羅されている。詳細な条件を指定するほど、AIが独自に前提を推測・補完してしまう事態を排除できると説明している。

原則2：ビジネス背景の提示による関連性の向上

第2の原則として提示されているのが「コンテキスト（背景情報）による関連性の向上（Context drives relevance）」である。AIモデルは要求の背景にあるビジネス上の文脈を理解することで、より適切な判断を下せるようになるという。

具体例として、「顧客維持分析を作成して」という簡潔な依頼と、背景情報を盛り込んだ依頼の比較が示されている。後者では「来週の経営陣向けプレゼンテーションで顧客維持戦略を発表する予定である。過去6か月間のエンタープライズセグメントの解約データを分析し、契約を更新した顧客と更新しなかった顧客を分けた要因に焦点を当ててほしい。聞き手には即時承認可能な実用的提言と、年間経常収益（ARR：企業の定期購読型ビジネスなどで得られる年換算の収益）への予測影響を示す必要がある」といった詳細な文脈が与えられている。

このように成果物を誰がどのような意思決定に使用するのかを伝えることで、分析の深さや出力形式、提言の具体性が対象者のニーズに合わせて適切に調整されるとしている。

連載の構成と今後の展開

今回の記事は基礎原則に焦点を当てた第1弾であり、個別の機能によらず広く適用できる考え方がまとめられている。

続く第2弾の記事では、Amazon Quick内の個別コンポーネントである「Research」「Flows」「Sight」「Chat Agents」「Action Integrations」を取り上げ、それぞれの機能に特化したプロンプトのテクニックや実践パターン、避けるべき落とし穴について解説する予定であることが明らかにされている。