プロンプトを工夫しても意味がない？MIT・マイクロソフトの研究でわかった生成AIの使い方の正解

MITとマイクロソフトリサーチ、スタンフォード大学の研究チームが2026年1月7日に発表した論文「Prompt Adaptation as a Dynamic Complement in Generative AI Systems」を解説しています。参加者3750人、プロンプト約3万7000件という大規模な実験で、AIが進化したときに人間側の工夫がどれだけ結果を左右するかを測ったものです。手本の画像を再現するような目標が明確な作業では、DALL-E 2から3への性能向上のうち51％がモデル自体の進化、48％が利用者のプロンプトの工夫によるもので、プロンプトは平均24％長くなっていました。

一方、ロゴ制作のような自由度の高い作業では92.7％がモデルの能力によるもので、工夫の寄与は7.2％にとどまります。プロンプトの工夫はAIが進化するたびに学び直す流動的なスキルだと結論づけています。

この要約は生成AIで作成しました。

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柳谷智宣

ITライター

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1972年生まれ、東京育ち。ITやビジネスといったカテゴリーで執筆しているライターです。キャリアは27年目で、雑紙やムック、単行本、新聞といった紙媒体から、ウェブ記事、メールマガジン、プレスリリースなども手掛けています。現在は、執筆だけでなく、企画提案から執筆・編集までを行っております。主に一般ビジネスユーザーをターゲットに、易しく解説する記事が多いですが、エンタープライズ向けの記事やメーカーや企業のウェブサイトのコンテンツ制作も請け負っています。可能な限り、様々な案件に対応できますので、まずは打診いただけると幸いです。