生成AIに与える指示であるプロンプトを最適化して、AIモデルからより精度の高い出力を得るための技術分野です。

有効で正確な結果を得るためのプロンプト設計では、❶指示が具体的で明確であること、❷出力すべき項目やデータ形式・対象範囲など必要となる情報が含まれていること、❸区切り文字を使用するなどして簡潔で分かりやすい記述にすること、などに注意しながら作業を行う。一度で有用な結果が得られなければ、プロンプトの表現を変更しながら試行を繰り返し精度を高めていくことが必要となる。また、複雑な推論を可能とするためのプロンプト記述方法に思考の連鎖（CoT：Chain of Thought）がある。CoTでは問題を解くまでの一連の手順や計算過程をプロンプト内に記述することで、AIモデルの推論を補助し引き上げる。

現在プロンプトエンジニアリングのために、米国の非営利団体であるDAIR.AIがオープンソースのPrompt Engineering Guideを公開しているほか、OpenAIやMicrosoft、Googleなどがプロンプトエンジニアリングに関する資料を公開している。