最新論文が発表。AIプロンプトが得意な人の「脳の使い方」とは？

ChatGPTやOpenAI、Geminiような高性能AIの台頭により、システム開発から日々の運用業務に至るまで、その活用が急速に広がっている。このAIの能力を最大限に引き出す鍵となるのが、的確な指示文、すなわち「プロンプト」を設計するプロンプトエンジニアリングの技術だ。

しかし、この専門スキルを持つ者とそうでない者の間には、一体どのような違いがあるのか。先日、その根源的な問いに、脳科学の観点から迫った論文「The Prompting Brain: Neurocognitive Markers of Expertise in Guiding Large Language Models（原文はこちら）」が発表された。

この記事を読むことで、大規模言語モデル（LLM）活用の成否を分ける「プロンプトエンジニアリング」の能力が、人間の脳内でどのように発現しているかを具体的に知ることができる。

これは、今後のAIOpsツールの進化や、次世代の運用エンジニアに求められるスキルセットを考えるヒントになるかもしれない。

研究方法

研究チームは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）という脳活動を可視化する技術を活用した。

まず、独自の評価尺度で参加者のプロンプトエンジニアリング能力を測定し、「専門家」と「中級者」のグループに分類。

そして、両グループが何もしていない安静状態にある時の脳活動を比較分析することで、スキルの差が脳のどのような特徴となって現れるのかを探ったのだ。

分析の結果、プロンプトエンジニアリングの専門家の脳には、中級者とは異なる特有の活動パターンが存在することが明らかになった。

専門家の脳では、特定の脳領域間の連携が強まるだけでなく、複数の「脳内ネットワーク」が効率的に機能していることが示された。これらは、単一の機能というより、より広範な認知プロセスを支えるシステムと考えることができる。

論文で言及されている主なネットワークと、その機能を分かりやすく説明すると、以下の通りとなる。

脳のネットワーク	主な機能	プロンプトエンジニアリングにおける役割（推定）
腹側視覚ネットワーク (VVN)	物体の形状や色を認識し、「それが何であるか」を理解する。記憶と連携し、見たものに意味を与える。	LLMからの応答や、自身が作成するプロンプトのテキストを単なる文字列としてではなく、具体的な意味や概念を持つ「オブジェクト」として認識・処理する能力に関わると考えられる。
後部デフォルト・モード・ネットワーク (pDMN)	内省、自己参照、過去の記憶の想起、未来の想像など、内的な思考プロセスを担う。「ぼんやり」している時に活発になる。	過去の成功・失敗経験を記憶から引き出し、それを元に「次の一手」を考えたり、LLMの応答を予測したりするなど、内的なシミュレーションを行うプロセスに関与する可能性がある。
左外側頭頂ネットワーク (LLPN)	注意の制御、ワーキングメモリ（短期的な情報の保持と処理）、複雑な問題解決など、目標志向的なタスクの実行機能を担う。	複数の要件をプロンプトに盛り込む際に、情報を整理し、注意を適切に配分しながら、一貫性のある指示を組み立てる認知的な作業負荷を支えていると考えられる。

つまり、プロンプトエンジニアリングの専門家は、単に言語を操る能力や計画を立てる能力に長けているだけではない。

視覚的に情報を捉えて意味を理解し（VVN）、自身の内的な経験や知識を総動員して思考を巡らせ（pDMN）、そして、複雑な要求を整理しながら実行に移す（LLPN）。

これら複数の認知システムが、安静時から効率よく連携・機能する状態にあることが、専門家の高度なスキルを神経レベルで支えている、というのがこの研究の重要な示唆する点だ。

これらの多様な脳機能が連携することで、単なる指示を超えた、戦略的で多角的なLLMとの対話が可能になる。

この研究成果は、人間とAIの対話が運用効率を左右する今後のAIOpsツール開発や、エンジニアの育成において、以下のような可能性をもたらすのではないだろうか。

可能性の領域	具体的な貢献
AIインターフェースの改善	専門家の脳活動パターンを参考に、初心者でも直感的にLLMを操作できるような、認知負荷の低いインターフェースを設計できる可能性がある。
エンジニア教育手法の開発	専門家の脳の使い方をモデルとし、言語能力と計画立案能力を効率的に結びつける、科学的根拠に基づいたトレーニングプログラムを開発できるかもしれない。
次世代AIOpsの開発	人間の脳における効率的な情報処理の仕組みを模倣することで、より自律的で、人間の意図を的確に汲み取る高度なAIOpsエージェントを開発するヒントになり得る。