プロンプトエンジニアリングの「限界」
今回は、前回「インテントエンジニアリングとは？」でご紹介したIntent Engineering（インテント・エンジニアリング）をご紹介する記事の続きです。
前回の記事では、インテントエンジニアリングが世にでてきた背景についてご紹介しました。今回は、インテントエンジニアリングを上手に活用する為に前回の記事よりも少し深堀した内容をご紹介しようと思います。
まだ、前のをお読みになっていない方は以下にリンクを張っておきますので、是非、お読みください。
では、さっそくはじめていきましょう！
プロンプトエンジニアリングの「限界」
プロンプトエンジニアリングは既にご承知の方も多くいると思いますが、プロンプトエンジニアリングは「AIにうまく伝える技術」として世界中で急速に普及しました。
しかしAIの活用範囲が広がるにつれ、言葉をどれだけ磨いても解決できない構造的な限界が次々と露呈していきます。
業界調査によれば、AIプロジェクト失敗の78%はモデルの技術的な限界ではなく、人間とAIのコミュニケーション不全に起因しているとされています。問題は「モデルの性能」ではなく「意図の伝え方の設計」にあったということになります。
つまり、これまで広く活用されてきたプロンプトエンジニアリングに見えなかった「限界」があり、それがもとで78％ものAIプロジェクトが失敗に終わっていたということになります。
属人的ノウハウに閉じたプロンプト
プロンプトエンジニアリングが生み出した最初の問題は、「うまいプロンプト」が個人のスキルとして属人化してしまうことでした。
- Aさんのプロンプト → 素晴らしい出力
- Bさんが同じ目的で試みる
- Bさんのプロンプト → 全く異なる出力
- なぜAさんのプロンプトが効くのか???、 Aさん本人にも言語化できない
これは、巷で見かける？よくある例のひとつですが、プロンプトの書き方・表現の仕方は、「コツ」や「感覚」に依存するため、チームや組織での再現・共有が難しく、プロンプトの品質が担当者によって大きくばらつきが発生しました。
エンジニアリングと名乗りながら、実態は属人的な職人技に近い状態が続いたのです。
この手のばらつきを修正するのは用意ではありません。多くの人が、プロンプトエンジニアリングに限界を感じることになりました。
AIエージェントの台頭
プロンプトエンジニアリングの限界が意識され始めた頃、もう一つの大きな変化がAIの世界で進行していました。
AIが「質問に答えるツール」から「タスクを自律的に実行する存在」へと進化したのです。
2025年は、生成AIがデモやコパイロットを超え、本番環境のソフトウェアや開発ワークフローに実際に参加する存在になった年でした。AIエージェントは責任を持ち、プロトコルが連携を可能にし、「プロンプト→応答」という流れが「計画→実行→検証→反復」というサイクルへと変化していきました。
要件分析を担うエージェント、コードを書いてレビューするエージェント、テストやデプロイや性能監視を担うエージェントが一つのエコシステムを形成し、継続的に学習・適応・改善するインテリジェントなネットワークとして機能するようになったのです。
なぜエージェントの台頭がIntent Engineeringを必要としたのか？
AIが「質問に答えるツール」から「タスクを自律的に実行する存在」へと進化した。この変化が、プロンプトエンジニアリングでは対処できない新しい問題を生み出しました。
問題その１：AIが「自分で判断する」場面が増えた
従来のAI利用では、人間が逐一指示を出し、AIは受け身で応答するだけでしたが、AIエージェントはこの関係を根本から変えます。
従来のAI利用では
- 人間が全ての判断を下す
- 人間が指示する
- AIが出力する
- 人間が確認する
- （以降繰り返し）
という構造でした。
それが、AIエージェント時代になり、
- AIが判断の多くを担う
- 人が目標を設定する。
- AIが計画を立てる
- AIがツールを選ぶ
- AIが実行する
- AIが結果を評価する
- AIが次のステップを決める
- 人間は最終結果を受け取る
という構造に大きく変化しました。
図にするとこんな感じです。
因みにこの画像は、上記のテキストをそのままプロンプトに投入し、jpegで画像を作成するように指示しました。タイトルについての指示はプロンプトに入れていません。また、画像の用途やテイストについてもプロンプトには入れていません。
その結果、生成AI自身が上記のテキストの内容とプロンプトの依頼文の内容から推測し、「従来のAI利用vsAIエージェント時代」というタイトルをつけたのです。
さて、話が本題に戻します。
従来のAIとAIエージェント時代の”流れ”が大きくことなっていることはお判りいただけたと思います。つまり、この構造において、「どう言うか」よりも「何を目指しているか」の方がはるかに重要になるということです。
AIが自律的に判断を下す場面が増えるほど、その判断の拠り所となる「意図」の質が重要になり、結果を大きく左右することになるのです。
解説記事「プロンプトエンジニアリングの「限界」の続きは
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
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監修
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップや東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
特にGoのシンプルさと高パフォーマンスを好み、マイクロサービス開発やリファクタリングに強みを持つ。
「レガシーと最新技術の橋渡し」をテーマに、エンジニアリングを通じて事業の成長を支えることに情熱を注いでいる。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップや東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
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