プロンプトの言語による違い：言語がいかにAIとの対話に影響するか

ChatGPT、Midjourney、DALL·Eなどの生成AIツールを使う際、ユーザーはしばしばAIプロンプト、つまりモデルの出力を誘導する短い説明文に頼ります。

しかし、AIプロンプトの言語が結果にどう影響するか疑問に思ったことはありませんか？この記事では、英語で書かれたプロンプトが、スペイン語、中国語、日本語などの他の言語で書かれたプロンプトとどのように異なるかを探ります。プロンプトエンジニアリングをマスターしたいグローバルな読者のために、実際の例、ベストプラクティス、SEOに最適化された洞察を含みます。

AIプロンプトにおいて言語が重要な理由

英語は大規模言語モデル（LLM）との対話における事実上の言語となっていますが、唯一の選択肢ではありません。ほとんどの高度なAIモデルは主に英語のデータセットで学習されていますが、多くはある程度多言語に対応しています。しかし、AIの出力の性能、精度、ニュアンスは、プロンプトで使用される言語によって大きく異なります。

多言語LLMのパフォーマンス

翻訳および推論タスクにおける多言語モデルのパフォーマンスを示す比較チャート

キーワード

英語と他の言語のAIプロンプトの比較
多言語AIとの対話
言語別のプロンプトエンジニアリング
さまざまな言語でプロンプトを作成するためのベストプラクティス

AIモデルの学習方法

GPT、PaLM、Claudeなどのほとんどの基盤モデルは、主に英語の大規模なコーパスを使用して学習されています。Hugging Faceによる2023年の調査では、一般的なLLMの事前学習データの60％以上が英語であり、中国語（7％）、ドイツ語（4％）、スペイン語（3％）などの他の言語がはるかに遅れていることが示されました。

この学習バイアスが、英語のプロンプトがより良く、よりニュアンスに富み、より速い結果をもたらす理由を説明しています。

英語のプロンプト：豊富で有益、デフォルト

モデルの学習に使用されるデータの大部分が英語であるため、英語のプロンプトはモデルと通信するための推奨言語です。

利点

豊富な学習データのカバレッジ
イディオムや文化的参照のより良い理解
詳細な指示に対するより応答性

例

プロンプト（英語）：「マーケティングチームをターゲットにした新しいAI搭載のライティングツールの説得力のある製品説明を作成してください。」

結果：ビジネス口調で明確で流暢、説得力のあるコンテンツ。

英語以外のプロンプト：何が変わるか？

スペイン語、フランス語、ドイツ語

これらのヨーロッパ言語は、言語的な類似性と比較的強力なトレーニングの存在により、合理的にうまく機能します。

スペイン語：非公式なプロンプトやストーリーテリングに適しています
ドイツ語：構造化され論理的な結果
フランス語：時々冗長すぎる

例の比較

プロンプト（スペイン語）：「Escribe una descripción persuasiva de un nuevo software de escritura con inteligencia artificial para equipos de marketing.」

英語のプロンプトと比較して、わずかに一般的でパンチの弱いコンテンツが生成されることがよくあります。

中国語と日本語

これらの言語は、言語構造と文字ベースの記述体系により、より大きな課題をもたらします。

中国語：結果は流暢さに欠けたり、翻訳のアーティファクトが含まれる場合があります
日本語：ニュアンスを単純化したり、誤解したりする可能性があります

文化と意味への影響

異なる言語は、さまざまな地域の文化的な違いを反映しており、それは言語表現の方法に直接影響します。たとえば、日本語のプロンプトはしばしばより間接的で丁寧ですが、英語は明瞭さと直接性を重視します。これは、AIがプロンプトの背後にある意図をどの程度効果的に理解するかに影響を与える可能性があります。

英語以外のプロンプトを改善するための戦略

可能な限り英語を使用する：英語に翻訳し、AIにプロンプトを送信し、出力を翻訳します。
構文を簡略化する：短く明確な文を使用して、あいまいさを減らします。
例を提供する：例を含めることで、モデルがコンテキストを理解するのに役立ちます。
バックトランスレート：プロンプトを英語に翻訳し、その意味を確認し、必要に応じて修正します。

混合言語プロンプト：両方の長所？

一部のユーザーは、1つのプロンプト内で英語と母国語を混在させることを試みます。これにより明瞭さが高まる可能性がありますが、コードスイッチング用にトレーニングされていないモデルを混乱させる可能性もあります。

例

「请用中文写一段产品介绍，参考如下英文语气：'Elevate your writing game with our AI-powered assistant.'」

このアプローチは、GPT-4などのバイリンガルモデルで最も効果的です。

SEOとグローバルコミュニケーションへの影響

言語がプロンプトの有効性に与える影響を理解することは、SEOライター、コンテンツクリエイター、およびAIマーケターに役立ちます。

英語を使用して初期出力を微調整する
高品質の英語の結果を得た後、コンテンツをローカライズする
複数の言語でプロンプトをテストしてA/B比較を行う

モデル選択のヒント

大規模言語モデルはトレーニングデータの言語の影響を受けるため、コンテンツを作成したり、自動タスクを実行したりする際には、ニーズに応じて大規模予測モデルを選択できます。たとえば、中国語のコンテンツで記事を生成したい場合は、DeepSeekなどの中国語モデルを選択し、英語のコンテンツを作成したい場合は、ChatGPTやGeminiなどのモデルを選択できます。

結論：万能なプロンプトは存在しない

言語の選択は、AIのパフォーマンスだけでなく、出力のトーン、関連性、品質にも影響します。最良の結果を得るには、モデルの強みに合わせてプロンプトを調整し、ローカライズする前に英語で開始することを検討してください。

Global AI Insights発行