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概要

Google AI Studio は、各種 AI モデルを操作して、さまざまなプロンプトをテストできる優れたツールです。デベロッパーにとって、Google AI Studio は Gemini のマルチモーダル生成 AI 機能をテストし、アプリケーションに統合するためのプラットフォームとして機能します。ユーザーにとっては、Gemini モデルから目的の出力を得るために、プロンプトをテストして改良するためのプロンプト エンジニアリング環境となります。

このラボでは、LLM の回答の質の向上を目的としたプロンプト エンジニアリングと、効果的なプロンプト設計のベスト プラクティスについて取り上げます。一度に 1 つのタスクに焦点を当てた、簡潔で具体的かつ明確なプロンプトを作成する方法を学んでください。このラボ全体を通して、受講者はクリエイティブ ライターの役を担当し、Google AI Studio を使用して新しい SF 小説のアイデアをブレインストーミングします。

学習内容

このラボでは、次の方法について学びます。

• Google AI Studio で基本的なプロンプトを作成する。
• プロンプトにシステム指示を追加する。
• 別の Gemini モデルを試し、Temperature 設定を調整する。
• モデルの出力を調整するためのプロンプト ツールをテストする。

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

Google AI Studio を開く

1. [ラボを開始] をクリックします。ラボパネルにこのラボ用の一時的な認証情報が表示されます。

   • 注: 有料のラボの場合は、お支払い方法を選択するよう求められます。

2. シークレット ウィンドウで Google AI Studio を開きます。Google ログインページが表示されます。

   • ヒント: ラボと AI Studio のタブをそれぞれ別のウィンドウで開いて並べて表示しておくと、操作が簡単です。

3. 以下のユーザー名をコピーして [Email] 欄に貼り付け、[Next] をクリックします。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

4. 以下のパスワードをコピーして [Enter your password] 欄に貼り付け、[Next] をクリックします。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

5. 画面に表示される利用規約に同意して続行します。

これで、一時的な受講者用アカウントを使用して Google AI Studio にログインできます。

タスク 1. 基本的なプロンプトを作成する

このタスクでは、まず、モデルにシンプルな「ゼロショット」プロンプトを送信します。これは最も基本的なインタラクションであり、この場合、モデルにあらかじめ例を提示せずに、タスクを実行するよう指示します。

1. 左側のナビゲーション メニューの [チャット] > [保存を有効にする] で、自分の受講者アカウント（例: student-XX-YYYY@qwiklabs.net）を選択し、このラボを続行するために必要な権限を付与します。

2. [新しいチャット] をクリックして、新しい空のチャット セッションを開きます。

3. プロンプト入力フィールドに、次のリクエストを入力します。

頑丈な宇宙貨物船の名前を 5 つ提案して。

4. [実行] ボタン（プロンプト フィールドの右側にある矢印アイコン）をクリックします。

5. モデルによって生成された名前のリストを確認します。右側のパネルにある [トークン数] に注目してください。これは、プロンプトとモデルの回答のサイズを示しています。

6. プロンプトと回答を保存するには、プロンプトの保存アイコン をクリックし、プロンプトのタイトルと説明を編集します。

7. [プロンプトを保存] ダイアログの [プロンプト名] に「頑丈な宇宙貨物船の名前」と入力します。

8. [保存] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 基本的なプロンプトを作成する

タスク 2. プロンプトにコンテキストと構造を追加する

このタスクでは、より具体的で質の高い回答を生成するよう、モデルをガイドします。まず、[システム指示] 機能を使用して、モデルにペルソナを与えます。次に、プロンプト内で「ワンショット」の例を提示して、目的とする正確な出力形式をモデルに伝えます。

システム指示を使用してペルソナを設定する

1. 新しいチャット セッションを開始するために、チャット ウィンドウの上部にあるツールバーで [新しいチャット] アイコンをクリックします。

2. チャット ウィンドウの上部にある [システム指示] アイコン（クリップボードを示す、左端のアイコン）をクリックして、[システム指示] フィールドを表示します。

3. このフィールドに次の情報を入力して、モデルのペルソナを定義します。

あなたは、細部にこだわった SF と核心に迫った現実的な世界観を創り出すことで知られている SF 作家です。

4. 下にあるメインのプロンプト フィールドにリクエストを入力します。

「The Odyssey」という名前の長距離宇宙採掘船についての説明を考えて、1 つの段落にまとめて。

5. [実行] をクリックし、結果を確認します。モデルが「細部にこだわった SF」作家というペルソナに従って、より詳細で、文体に重点を置いた説明を生成していることに注目してください。

ワンショットの例を使用して構造を定義する

1. 次は、特定の出力構造をリクエストするためにプロンプトを改良します。メインのプロンプトを編集して、モデルに従わせる例を追加します。

SF 作家として、宇宙船についての説明を書いて。 **例:** 名前: The Serenity クラス: Firefly 説明: 小型の汎用輸送船。古いながらも信頼性に優れていて、多くの秘密の隠し場所がある。**リクエスト:** 名前: The Odyssey クラス: 長距離採掘船 説明:

2. [実行] をクリックします。明確な例が提示されているため、モデルは「空欄を埋めて」、リクエストされた名前、クラス、説明の形式に従うようになっています。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 プロンプトにコンテキストと構造を追加する

タスク 3. 別の Gemini モデルを試し、Temperature 設定を調整する

このタスクでは、モデルの動作を制御する 2 つの主要なパラメータとして、モデル自体と、創造性を制御する Temperature を変更する方法を学びます。

Gemini モデルを切り替える

1. 前のタスクと同じプロンプトを使用します。右側のパネルで、[モデル] プルダウン メニューからモデルを選択します。

2. プルダウン メニューから [] を選択します。

3. [実行] をクリックし、モデルの応答速度を確認します。 は、速度と効率性を重視して最適化されています。

4. モデル セレクタをもう一度クリックし、次の手順に備えて再び に切り替えます。

Temperature を調整して出力に影響を与える

このタスクでは、Temperature 設定を調整して、モデルの回答にどのように影響するかを確認します。Temperature の値が小さいほど、予測しやすく、焦点が絞られた出力になります。一方、よりクリエイティブな回答を引き出すために、Temperature の値が大きくされることもよくあります。

1. 新しいチャットで、次のプロンプトを入力します。

宇宙船に乗っている間に起こりそうなエキサイティングなイベントを提案して。

2. 右側のパネルにある [Temperature] スライダーで、値を小さくします（例: 0.1）。

3. [実行] をクリックし、回答を確認します。Temperature 設定の値を小さくすると、モデルは最も確率が高く一般的な単語を選択するようになります。

4. 今度は、[Temperature] スライダーを大きい値にドラッグします（例: 1.8）。

5. 再度 [実行] をクリックします。この新しい回答を前の回答と比較して、違いを確認します。Temperature の値が大きいほど、モデルはより幅広い単語を使用できるため、より変化に富んだ提案や意外な提案につながります。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 別の Gemini モデルを試し、Temperature 設定を調整する

タスク 4. モデルの出力を調整するためのツールをテストする

このタスクでは、Google AI Studio に用意されているツールについて確認します。これらのツールを使用することで、モデルが外部システムとやり取りしたり、特定の形式で出力を生成したりできます。

構造化出力を使用して JSON を取得する

注: 一度に有効にできる機能はどちらか 1 つだけなので、[構造化出力] を有効にする前に、[Google 検索によるグラウンディング] を無効にしてください。逆の場合も同様です。

1. コンピュータが簡単に読み取れる形式で、物語に登場する惑星のリストを取得します。新しいチャットで、次のプロンプトを入力します。

くじら座タウ星系の 3 つの惑星の名前、種類、架空の主な資源からなるリストを生成して、JSON 形式で出力して。

2. 右側の [ツール] セクションで、[構造化出力] 切り替えボタンをクリックします。これにより、モデルは出力形式のリクエストに厳密に従うようになります。

3. [実行] をクリックします。出力を確認します。出力は、アプリケーションで使用できるように正しく書式設定された JSON 配列になっているはずです。

事実に基づくグラウンディングに Google 検索を使用する

場合によっては、モデルに実世界の最新情報にアクセスさせる必要があることもあります。

1. 新しいチャット セッションを開始するために、チャット ウィンドウの上部にあるツールバーで [新しいチャット] アイコンをクリックします。

2. [ツール] セクションで、[Google 検索によるグラウンディング] 切り替えボタンをクリックして有効にします。

3. 事実の検索とクリエイティブな文章作成の両方を必要とするプロンプトを入力します。

Google 検索を使用して、ジェイムズ ウェッブ宇宙望遠鏡に関する最新ニュースを教えて。次に、このプロジェクトに取り組んでいる天文学者として、簡潔で感動的な短い日記を書いて。

4. [実行] をクリックします。モデルが Google 検索から取得した事実に関する最新情報を提示してから、プロンプトのクリエイティブな部分を満たしていることに注目してください。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 モデルの出力を調整するためのツールを試す

タスク 5. 保存したプロンプトを履歴で確認する

このタスクでは、[履歴] ページに移動して、保存したプロンプトを見つけて確認します。保存したプロンプトはすべてここに保管され、Google ドライブに接続されます。

1. ページの左側のナビゲーション メニューで、[履歴] をクリックします。

2. 保存済みプロンプトのリストが表示されます。

3. 保存済みプロンプトと、そのプロンプトに対して前に生成された回答が再びチャット ウィンドウに読み込まれるため、作業内容を確認したり、会話を続けたりできます。

お疲れさまでした

これで完了です。Google AI Studio を使用して、シンプルなアイデアから、十分に構造化された強力なプロンプトへと進化させることができました。コンテキストを使用してモデルをガイドする方法、創造性を制御する方法、外部ツールに接続する方法を学びました。これで、独自のプロジェクトで効果的なプロンプトを作成するための強固な基盤ができたはずです。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 10 月 16 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 10 月 16 日

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