プロンプト

くわしく

Googleの機械学習用語集は、プロンプトを「モデルを特定のふるまいに導くために入力するテキスト」と説明しています。文章だけでなく、画像生成AIへの指示文や、参考として渡す画像・ファイルなども、広い意味での入力にあたります。

AI事業者ガイドラインは、大規模言語モデルでは、学習済みのパラメータを変えなくても、利用者の入力（プロンプト）に応じて特定の作業をこなさせられると説明しています。いわば、職人そのものを鍛え直すのではなく、「注文書」の書き方で仕上がりを変えるイメージです。望む結果を引き出すためにプロンプトを工夫することは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれます。

プロンプトは、AIに渡す情報そのものでもあります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスに入力された個人情報が機械学習に利用されることがあると注意喚起しています。また文化庁の資料は、プロンプトの内容が著作権の論点（依拠性や生成物の著作物性）に関わることを整理しています。

クリエイターにとってのポイント

• 入口（入力）：AI事業者ガイドラインは、AI利用者に対し、個人情報や機密情報をAIに不適切に入力しないよう注意を払うことを挙げています。個人情報保護委員会は、事業者が個人データを含むプロンプトを入力する場合、提供事業者がそのデータを機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう求めています。
• 出口（依拠性）：文化庁の資料は、既存の著作物そのもの（画像など）を入力する場合や、作品名などの固有名詞を入力する場合を、AI利用者が既存の著作物を認識していたと認められる例として挙げています。
• 出口（著作物性）：同資料は、創作的表現といえるものを具体的に示す詳細な指示は創作的寄与があると評価される可能性を高める一方、長い指示でもアイデアにとどまるものは判断に影響しないと整理しています。試行を繰り返しただけ、選んだだけでは影響しないとも述べています。

具体的な場面の例

• イラストレーターが、画像生成AIに「〇〇（実在の作品名）風のキャラクター」と入力する場面と、構図・色・ポーズを自分で細かく指定する場面。文化庁の整理では、前者は依拠性の、後者は生成物の著作物性の論点に関わります。
• 制作会社のスタッフが、納品前の原稿をAIに貼り付けて校正を頼む場面。原稿にクライアントの未公開情報が含まれるか、利用するサービスの入力データの扱いがどうなっているかが確認ポイントになります。