プロンプトエンジニアリングとは｜書き方とコツ | 名古屋でホームページ制作、Web制作なら株式会社エッコ

ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIを使いこなせていますか。

「思ったような回答が得られない」「何度も指示をやり直している」という悩みを抱えている方は少なくありません。

じつは、生成AIから望む結果を引き出すためには、プロンプトエンジニアリングというスキルが欠かせないのです。

プロンプトエンジニアリングとは、AIへの指示文を効果的に設計する技術のことを指します。

この技術を身につけることで、業務効率が大幅に向上し、AIを真のビジネスパートナーとして活用できるようになります。

本記事では、プロンプトエンジニアリングの基本から上級テクニックまでを体系的に解説していきます。

すぐに使えるテンプレートや職種別の活用例も豊富に紹介しますので、明日からの業務にお役立てください。

生成AIの導入を検討されている企業担当者の方にとっても、必見の内容となっています。

プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングは、生成AIの性能を最大限に引き出すための重要な技術です。

まずは基本的な概念を理解することから始めましょう。

プロンプトの基本的な意味

プロンプトとは、生成AIに対して入力する指示文や質問文のことを指します。

もともとプロンプト（prompt）は「促す」「きっかけを与える」という意味を持つ英単語です。

コンピューターの世界では、ユーザーからの入力を待っている状態を示す記号としても使われてきました。

生成AIにおけるプロンプトは、AIが処理を開始するためのトリガーとなります。

たとえば「明日の会議資料を作成してください」という一文がプロンプトに該当します。

このプロンプトの内容によって、AIが生成する回答の質や方向性が大きく変わってくるのです。

プロンプトとは生成AIへの入力文のこと
「prompt」は英語で「促す」という意味
AIの出力結果はプロンプトの質に左右される
適切なプロンプトが望む結果を導く鍵となる
ビジネスシーンでの活用が急速に広がっている

なぜプロンプト設計が重要なのか

生成AIは膨大なデータを学習した高度なシステムですが、万能ではありません。

ユーザーが何を求めているのかを正確に伝えなければ、期待どおりの結果は得られないのです。

AWSの公式ドキュメントでは、プロンプトエンジニアリングについて次のように説明しています。

「生成AIは人間を模倣しようとしますが、質および関連性の高い出力を生成するには詳細な指示が必要です」

つまり、AIに対しても人間に仕事を依頼するときと同様に、具体的で明確な指示が求められるのです。

曖昧な指示では、AIは意図を正しく汲み取れず、見当違いの回答を返してしまいます。

プロンプト設計を学ぶことで、AIとのコミュニケーションが格段にスムーズになります。

結果として、業務効率の向上や生産性のアップにつながっていくのです。

曖昧な指示ではAIは正確に応答できない
具体的な情報提供がAIの理解を助ける
適切なプロンプトは試行錯誤の回数を減らす
業務効率と生産性の向上に直結する
AI活用の成否を分ける重要なスキルである

プログラミングとの違い

プロンプトエンジニアリングという名称から、プログラミングと混同される方もいらっしゃいます。

しかし、両者には明確な違いがあります。

比較項目	プログラミング	プロンプトエンジニアリング
使用言語	Python、Javaなどのプログラミング言語	日本語や英語などの自然言語
学習コスト	専門的な知識と長期間の学習が必要	基本的な文章力があれば習得可能
出力の特性	同じコードなら常に同じ結果	同じプロンプトでも結果が変動する
修正方法	コードの書き換えが必要	言葉の調整で対応可能
対象者	エンジニアが中心	すべてのビジネスパーソン

プログラミングは厳密な文法に従ってコードを記述する必要があります。

一方、プロンプトエンジニアリングは自然言語で指示を出すため、非エンジニアでも取り組みやすいのが特徴です。

また、プログラムは同じコードであれば必ず同じ結果を出力します。

しかし、生成AIは確率的なモデルであるため、同じプロンプトでも出力が変動することがあります。

この特性を理解したうえで、より安定した結果を得るための工夫がプロンプトエンジニアリングなのです。

プロンプトの基本構成要素

効果的なプロンプトを作成するためには、いくつかの基本要素を押さえておく必要があります。

ここでは、プロンプトを構成する4つの重要な要素について解説していきます。

命令（タスクの指示）

プロンプトの核となるのが、AIに実行してほしいタスクの指示です。

この部分を「命令」や「インストラクション」と呼びます。

命令は可能な限り具体的に記述することが大切です。

たとえば「文章を書いてください」よりも「製品紹介の文章を300文字で書いてください」の方が、AIは意図を正確に把握できます。

要約する
翻訳する
分類する
比較する
説明する
作成する
分析する
提案する

これらの動詞を明確に使うことで、AIに実行すべきアクションを伝えられます。

命令が曖昧だと、AIは何をすべきか判断できず、的外れな回答を返してしまいます。

「何を」「どのように」してほしいのかを明示することが、質の高い出力への第一歩なのです。

文脈（背景情報の提供）

文脈とは、タスクを実行するうえでAIが参考にすべき背景情報のことです。

英語では「コンテキスト」と呼ばれ、プロンプトの精度を大きく左右する要素となります。

たとえば「新商品の紹介文を書いてください」という命令だけでは、AIはどのような商品なのか分かりません。

「20代女性向けのスキンケア商品で、保湿力が特徴です」という文脈を加えることで、ターゲットに合った文章を生成できるようになります。

文脈の種類	具体例
対象者	20代の女性、経営者、新入社員など
業界・分野	IT業界、医療分野、教育現場など
目的	販売促進、情報提供、教育など
状況	会議での発表、SNS投稿、報告書など
前提条件	予算制限、時間制約、技術レベルなど

文脈を適切に提供することで、AIはより的確な判断ができるようになります。

逆に文脈が不足していると、AIは一般的な回答しか返せません。

読者や利用者が誰なのか、どのような場面で使うのかを明確に伝えましょう。

出力形式の指定

生成AIは、指定しなければ自由な形式で回答を返してきます。

業務で使いやすい形にするためには、出力形式を明確に指定することが重要です。

箇条書きで5つ挙げてください
表形式でまとめてください
300文字以内で要約してください
JSON形式で出力してください
見出しと本文の構成にしてください
ステップバイステップで説明してください

たとえばメールの文面を依頼するなら「件名と本文に分けて出力してください」と指定します。

データの整理を依頼するなら「CSV形式で出力してください」と伝えることで、そのまま活用できる形式になります。

出力形式を指定しないと、毎回異なる形式で回答が返ってきてしまいます。

その結果、後から整形する手間が発生し、作業効率が下がってしまうのです。

最初から望む形式を指定しておけば、出力結果をそのまま業務に活用できます。

制約条件の設定

制約条件とは、AIの出力に対して設けるルールや制限のことです。

この要素を設定することで、出力のばらつきを抑え、一貫性のある結果を得られます。

制約の種類	設定例
文字数	500文字以内、1,000文字程度
トーン	です・ます調、フォーマル、カジュアル
禁止事項	専門用語を使わない、否定的な表現を避ける
必須事項	必ず具体例を含める、数値データを入れる
言語	日本語で回答、英語で出力

たとえば「小学生にも分かるように説明してください」という制約を加えれば、平易な言葉で回答が生成されます。

「ネガティブな表現は使わないでください」と指定すれば、ポジティブなトーンに統一できます。

制約条件は、AIの創造性を制限するためではなく、目的に沿った出力を得るために設けるものです。

ビジネスシーンでは特に、一貫したトーンや形式が求められることが多いでしょう。

制約条件を適切に設定することで、そうしたニーズに応えられるようになります。

代表的なプロンプト手法

プロンプトエンジニアリングには、効果が実証されたいくつかの定番手法が存在します。

これらの手法を理解し、状況に応じて使い分けることで、AIの性能を最大限に引き出せます。

Zero-shot（ゼロショット）

Zero-shotは、例を示さずに直接タスクを指示する最もシンプルな手法です。

「ゼロショット」という名前は、事前に示すサンプル（ショット）がゼロであることに由来しています。

たとえば「この文章をポジティブかネガティブか判定してください」という指示がZero-shotに該当します。

この手法は、AIが学習済みの知識だけで対応できる単純なタスクに適しています。

簡単な質問への回答
一般的な文章の要約
基本的な翻訳作業
単純な分類タスク
定型的な文章生成

Zero-shotのメリットは、プロンプトが短くシンプルになることです。

準備に時間がかからず、手軽に試せる点も魅力といえるでしょう。

一方で、複雑なタスクや特殊な要件がある場合は、精度が不十分になることがあります。

まずはZero-shotで試してみて、結果が満足できなければ次の手法に進むという流れがおすすめです。

Few-shot（フューショット）

Few-shotは、いくつかの具体例を示してからタスクを指示する手法です。

「フューショット」の名前は、少数（Few）のサンプル（ショット）を提供することに由来しています。

たとえば、感情分析を依頼する場合、次のように例を示します。

「文章：今日は最高の一日だった → 感情：ポジティブ」

「文章：電車が遅延して困った → 感情：ネガティブ」

「文章：明日の天気は晴れらしい → 感情：？」

このようにパターンを示すことで、AIは期待される出力形式を理解できます。

比較項目	Zero-shot	Few-shot
事前の例	なし	2〜5個程度
プロンプト長	短い	やや長い
精度	一般的なタスクは高い	特殊なタスクでも高い
準備の手間	少ない	例を用意する必要あり
適したタスク	単純な処理	複雑・特殊な処理

Few-shotは、独自のルールや形式に従った出力を得たい場合に特に有効です。

社内の文書フォーマットに合わせた出力や、特定のトーンでの文章生成などに活用できます。

例を選ぶ際は、多様なパターンを含めることで、AIの理解がより深まります。

Chain-of-Thought（思考の連鎖）

Chain-of-Thought（CoT）は、AIに段階的な思考過程を促す手法です。

日本語では「思考の連鎖」と訳され、複雑な推論タスクで高い効果を発揮します。

通常のプロンプトでは、AIは直接答えを出そうとします。

しかし、CoTを使うと、AIはステップバイステップで考えるようになります。

たとえば計算問題を解く際、「ステップバイステップで考えてください」と付け加えるだけで精度が向上します。

数学的な計算や推論
論理的な判断が必要な問題
複数の条件を考慮する分析
原因と結果の関係性の説明
意思決定プロセスの可視化

Chain-of-Thoughtの強みは、AIの推論過程を確認できることです。

どのように結論に至ったのかが分かるため、結果の検証がしやすくなります。

また、途中で間違いがあった場合も、どこで誤ったのかを特定しやすいのが利点です。

「なぜそうなるのか順を追って説明してください」という一文を加えるだけで、この手法を活用できます。

ロールプレイング（役割設定）

ロールプレイングは、AIに特定の役割を演じさせる手法です。

「あなたは〇〇です」という形で役割を与えることで、その立場に沿った回答を得られます。

たとえば「あなたは経験豊富なマーケティングコンサルタントです」と設定すると、専門家の視点からアドバイスを得られます。

「あなたは新入社員の教育担当です」と設定すれば、分かりやすい説明を引き出せます。

役割の例	期待される効果
専門家・コンサルタント	深い知見に基づくアドバイス
教師・インストラクター	分かりやすい説明と段階的な指導
編集者・ライター	読みやすく魅力的な文章
批評家・レビュアー	客観的で建設的なフィードバック
顧客・ユーザー	利用者視点での意見や感想

ロールプレイングを活用すると、AIの回答に一貫性が生まれます。

専門家としての視点を維持したまま、複数の質問に答えてもらうことも可能です。

ただし、AIは実際の専門家ではないため、重要な判断は必ず人間が確認することが大切です。

役割設定は回答の方向性を定めるツールとして活用しましょう。

効果的なプロンプトの書き方5つのコツ

プロンプトエンジニアリングの基本を理解したところで、実践的なテクニックを見ていきましょう。

以下の5つのコツを押さえることで、格段に質の高い出力を得られるようになります。

具体的かつ明確に指示する

プロンプトで最も重要なのは、具体性と明確さです。

曖昧な指示では、AIは意図を正しく汲み取れません。

「良い文章を書いてください」よりも「20代女性向けの化粧品紹介文を、親しみやすいトーンで300文字で書いてください」の方が、はるかに精度の高い出力が得られます。

数値で示せるものは数値で指定する
「良い」「適切な」などの主観的な表現を避ける
5W1Hを意識して情報を盛り込む
専門用語を使う場合は定義を添える
複数の解釈が可能な表現を避ける

たとえば「短い文章」という指示は、人によって100文字とも500文字とも解釈できます。

「200文字以内」と明確に指定することで、期待どおりの長さの文章が得られます。

また、「分かりやすく」という指示よりも「小学生でも理解できるように」と具体化する方が効果的です。

曖昧さを徹底的に排除することが、高品質な出力への近道なのです。

AIに役割を与える

前述のロールプレイング手法を活用し、AIに明確な役割を与えましょう。

役割を設定することで、AIはその立場に沿った視点で回答を生成します。

目的	設定する役割の例
専門的なアドバイスが欲しい	10年の経験を持つ〇〇コンサルタント
初心者向けの説明が欲しい	新人研修を担当するベテラン講師
批判的な意見が欲しい	厳格だが公平な編集者
創造的なアイデアが欲しい	大手広告代理店のクリエイター
顧客視点の意見が欲しい	製品を初めて使う一般消費者

役割を与える際は、経験年数や専門分野まで具体的に設定すると効果が高まります。

「あなたは医師です」よりも「あなたは20年の臨床経験を持つ内科医です」の方が、より専門的な回答が得られます。

さらに、役割に加えて性格や態度を設定することも有効です。

「親切で分かりやすく説明する」「率直に問題点を指摘する」など、回答のトーンを制御できます。

役割設定は、AIの出力を目的に合わせてカスタマイズするための強力なツールなのです。

ステップを分割して指示する

複雑なタスクは、小さなステップに分割して指示しましょう。

一度に多くのことを求めると、AIは処理しきれず、中途半端な結果になりがちです。

たとえばレポート作成を依頼する場合、次のように分割できます。

ステップ1：テーマに関する情報を整理する
ステップ2：構成案を作成する
ステップ3：各セクションの本文を執筆する
ステップ4：全体を見直して推敲する
ステップ5：最終版として仕上げる

このように分割することで、各ステップの品質を確認しながら進められます。

途中で方向性を修正することも容易になります。

また、Chain-of-Thoughtの考え方を取り入れ、「まず〇〇を考え、次に△△を検討し、最後に□□を決定してください」という形式も効果的です。

分割して指示することは、結果の精度向上だけでなく、作業の透明性確保にもつながります。

どこまで進んでいるのか、どこで問題が発生したのかが明確になるのです。

制約条件を設定する

制約条件を適切に設定することで、AIの出力を目的に合った形にコントロールできます。

制約がないと、AIは自由に出力するため、ばらつきが生じやすくなります。

文字数：500文字以内でまとめてください
トーン：ビジネス文書として適切な敬語を使ってください
形式：箇条書きで5項目に整理してください
禁止事項：専門用語は使わないでください
必須事項：必ず具体例を1つ以上含めてください
対象読者：IT知識のない経営者向けに書いてください

制約条件は複数組み合わせることで、より精密なコントロールが可能になります。

「300文字以内で、です・ます調で、箇条書きを使わずに」というように指定できます。

ただし、制約条件が多すぎると、AIがすべてを満たせなくなることがあります。

優先順位をつけて、重要な制約から伝えるようにしましょう。

特に譲れない条件は「必ず」「絶対に」といった強調表現を使って明示することが大切です。

出力例を提示する

望む出力の具体的な例を示すことで、AIの理解が格段に深まります。

これはFew-shot手法の応用であり、特に独自のフォーマットがある場合に有効です。

出力例を示す場面	効果
社内フォーマットに合わせたい	形式の完全な再現が可能
特定のトーンを維持したい	一貫した文体の実現
複雑な構造の文書を作りたい	構成の正確な把握
専門的な表現を使いたい	用語の適切な使用
独自の記法がある	ルールの正確な適用

出力例を示す際は、良い例だけでなく悪い例も併せて提示すると効果的です。

「このような書き方はNGです」と示すことで、避けるべきパターンをAIに理解させられます。

たとえば「報告書のフォーマットは以下のとおりです。この形式に従って出力してください」と具体例を添えます。

出力例が明確であればあるほど、AIは期待どおりの形式で回答を生成します。

最初は手間に感じるかもしれませんが、一度テンプレートを作れば繰り返し使える資産になります。

すぐに使えるプロンプトテンプレート

ここからは、業務ですぐに活用できる実践的なテンプレートを紹介します。

必要に応じてカスタマイズし、日々の作業効率化にお役立てください。

文章作成用テンプレート

文章作成は、生成AIの最も得意とする分野の一つです。

以下のテンプレートを活用することで、質の高い文章を効率的に生成できます。

役割：あなたは〇〇業界で10年の経験を持つプロのライターです
タスク：△△について、□□向けの文章を作成してください
形式：見出しと本文の構成で、全体で〇〇文字程度
トーン：（例：親しみやすい、フォーマル、説得力のある）
必須事項：（例：具体例を含める、数値データを入れる）
禁止事項：（例：専門用語を使わない、否定的な表現を避ける）

このテンプレートは、ブログ記事、メールマガジン、製品説明文などあらゆる文章作成に応用できます。

たとえばメールマガジンの場合は「読者がクリックしたくなる件名も5案提案してください」と追加するとよいでしょう。

ターゲット読者を明確に設定することが、響く文章を生み出すポイントです。

業務内容に合わせて項目を調整し、チーム内で共有すれば品質の均一化にもつながります。

リサーチ・情報収集用テンプレート

情報収集や調査業務にも、生成AIは強力なサポートを提供してくれます。

以下のテンプレートで、効率的なリサーチが可能になります。

項目	記入内容
調査テーマ	〇〇について調査してください
調査の目的	△△の意思決定に活用するため
知りたい観点	市場規模、主要プレイヤー、トレンドなど
情報の深さ	概要レベル or 詳細レベル
出力形式	表形式、箇条書き、レポート形式など
制約条件	〇〇年以降の情報に限定など

このテンプレートでは、調査の目的を明確にすることが重要です。

同じテーマでも、目的によって必要な情報は異なるからです。

たとえば「新規参入の判断材料として」と「既存事業の改善材料として」では、求める情報の種類が変わります。

また、情報の新しさに関する制約も忘れずに設定しましょう。

生成AIの学習データには期限があるため、最新情報が必要な場合は別途確認が必要です。

アイデア出し用テンプレート

ブレインストーミングや企画立案にも、生成AIは優れたパートナーとなります。

以下のテンプレートで、多角的なアイデア創出が可能です。

課題：〇〇という課題を解決するアイデアを考えてください
背景：現状は△△であり、□□が求められています
制約：予算〇〇万円以内、期間〇か月以内で実現可能なもの
アイデアの数：10個以上提案してください
観点：（例：コスト削減、顧客満足度向上、業務効率化など）
形式：アイデア名と概要（50文字程度）をセットで

このテンプレートのポイントは、アイデアの数を具体的に指定することです。

「いくつか」ではなく「10個以上」と指定することで、量を確保できます。

量が確保できれば、その中から質の高いものを選別する作業に移れます。

また、異なる観点からアイデアを出すよう指示することも効果的です。

「コスト面、品質面、スピード面それぞれから3つずつ」というように指定すると、バランスの取れた提案が得られます。

翻訳・要約用テンプレート

翻訳や要約は、生成AIの基本的ながら強力な機能です。

以下のテンプレートで、より精度の高い結果を得られます。

項目	翻訳の場合	要約の場合
役割設定	プロの翻訳者として	要約の専門家として
対象テキスト	翻訳する文章を記載	要約する文章を記載
言語設定	日本語から英語へ	ー
長さ指定	原文の自然な長さで	〇〇文字以内で
スタイル	ビジネス文書向け	箇条書き or 文章
注意点	専門用語は〇〇と訳す	重要なポイントを優先

翻訳の場合は、専門用語の訳し方を指定することが重要です。

業界特有の表現は、一般的な翻訳と異なる場合があるためです。

要約の場合は、何を重視するかを明確にしましょう。

「結論を中心に」「数値データを必ず含めて」など、優先事項を指定することで、目的に合った要約が得られます。

どちらの場合も、元のテキストの目的や文脈を伝えることで、より適切な出力になります。

職種別プロンプト活用例

生成AIは、あらゆる職種で活用できる汎用性を持っています。

ここでは、代表的な職種ごとの具体的な活用例を紹介します。

営業職のトークスクリプト作成

営業活動において、トークスクリプトは成約率を左右する重要な要素です。

生成AIを活用することで、効果的なスクリプトを効率よく作成できます。

商品・サービスの特徴と強みを箇条書きで入力する
ターゲット顧客の業種、規模、課題を具体的に設定する
想定される反論や質問への回答も依頼する
トーン（フォーマル、カジュアル、コンサルティング的など）を指定する
時間の目安（5分間の説明、10分間の商談など）を伝える

たとえば「IT知識のない中小企業の経営者向けに、クラウドサービスの導入メリットを5分で説明するスクリプト」といった形で依頼します。

顧客の課題に寄り添った提案型のスクリプトを生成してもらうことで、説得力が増します。

また、「よくある反論と、それに対する切り返しトーク」を追加で依頼することも有効です。

AIが生成したスクリプトをベースに、自社の強みや実績を加えることで、より完成度の高いものに仕上がります。

名古屋のWebコンサル会社である株式会社エッコでは、こうしたAI活用による営業支援のご相談も承っています。

マーケターのコンテンツ企画

マーケティング業務では、コンテンツ企画に多くの時間を費やします。

生成AIを活用することで、アイデア出しから構成案作成までを効率化できます。

活用シーン	プロンプト例の要素
ブログ記事の企画	ターゲット、キーワード、競合との差別化ポイント
SNS投稿の作成	プラットフォーム、投稿目的、ブランドトーン
メルマガの構成	読者層、配信目的、CTAの内容
広告コピーの案出し	訴求ポイント、文字数制限、ターゲット心理
キャンペーン企画	予算規模、期間、KPI目標

たとえば「30代女性向けの美容ブログで、次の1か月間に公開する記事のテーマを10案提案してください。SEOキーワードと想定読了時間も併記してください」という形で依頼します。

ペルソナを詳細に設定することで、よりターゲットに刺さる企画が生まれます。

また、「競合サイトではあまり取り上げられていない切り口で」という指示を加えると、差別化されたコンテンツのアイデアが得られます。

AIのアイデアをそのまま使うのではなく、自社のデータや知見と組み合わせることが成功の秘訣です。

人事の研修資料作成

人事部門では、研修資料の作成に多くの工数がかかります。

生成AIを活用することで、分かりやすく効果的な資料を効率的に作成できます。

研修のテーマと目的を明確に伝える
参加者の属性（新入社員、中堅社員、管理職など）を設定する
研修時間と形式（座学、ワークショップなど）を指定する
到達目標を具体的に示す
含めたい事例やケーススタディの方向性を伝える

たとえば「新入社員向けのビジネスマナー研修（2時間）の資料を作成してください。電話応対、名刺交換、メール作成の3つのテーマを扱い、各テーマに実践ワークを含めてください」という形で依頼します。

具体的な場面設定のあるケーススタディを含めることで、実践的な研修資料になります。

また、「理解度を確認するためのクイズを各セクションの最後に5問ずつ作成してください」という追加依頼も効果的です。

AIで作成した資料は、自社の制度やルールに合わせて調整することを忘れないでください。

エンジニアのコード生成

プログラミング業務でも、生成AIは強力なアシスタントとなります。

コード生成、デバッグ、ドキュメント作成など、幅広い場面で活用できます。

活用シーン	指定すべき情報
コード生成	言語、機能要件、想定環境
デバッグ	エラーメッセージ、該当コード、期待する動作
コードレビュー	確認観点（可読性、効率性、セキュリティなど）
ドキュメント作成	対象読者、詳細度、フォーマット
テストケース作成	カバレッジ目標、境界値の扱い

コード生成を依頼する際は、具体的な要件を詳しく伝えることが重要です。

「Pythonでデータを処理するコード」よりも「PythonでCSVファイルを読み込み、特定の列を集計してグラフ化するコード」の方が、正確な出力が得られます。

また、「コメントを日本語で詳しく記載してください」と指示することで、可読性の高いコードになります。

生成されたコードは必ず動作確認とセキュリティチェックを行ってから使用してください。

AIが生成したコードにバグやセキュリティホールが含まれている可能性があるためです。

プロンプトエンジニアリングの上級テクニック

基本を押さえたら、より高度なテクニックにも挑戦してみましょう。

以下の上級テクニックを習得することで、AIの活用レベルが格段に向上します。

変数とテンプレートで再利用性を高める

同じような形式のプロンプトを何度も使う場合は、テンプレート化が効果的です。

変数を設定することで、一部を入れ替えるだけでさまざまな用途に対応できます。

たとえば製品紹介文のテンプレートは次のように作成します。

あなたは{業界}に精通したコピーライターです
{製品名}について、{ターゲット層}向けの紹介文を書いてください
文字数は{文字数}程度で、{トーン}な印象を与えてください
必ず{訴求ポイント}を含めてください

このテンプレートの中かっこ部分を入れ替えることで、多様な製品の紹介文を一貫した品質で作成できます。

テンプレート化のメリットは、品質の均一化と作業時間の短縮です。

チーム内でテンプレートを共有すれば、誰が使っても同じレベルの出力が得られます。

また、一度最適化したテンプレートは資産として蓄積されていきます。

業務で頻繁に使うプロンプトは、積極的にテンプレート化することをおすすめします。

複数条件を同時に処理する

複雑なタスクでは、複数の条件を同時に満たす出力が必要になることがあります。

そのような場合は、条件を整理して明確に伝えることが重要です。

条件の種類	記載方法
必須条件	「必ず〇〇を含めてください」
推奨条件	「できれば〇〇を入れてください」
禁止条件	「〇〇は使わないでください」
優先順位	「最も重要なのは〇〇です」
代替案	「〇〇が難しい場合は△△でも可」

条件を記載する際は、優先順位を明確にすることがポイントです。

「以下の条件をすべて満たしてください。ただし、最も重視するのは①です」という形で伝えます。

また、条件が矛盾する可能性がある場合は、どちらを優先するかを明示しておきましょう。

たとえば「簡潔さと詳細さのどちらかを選ぶなら、簡潔さを優先してください」というように指定します。

複数条件の処理は難易度が高いため、段階的に条件を追加していく方法も有効です。

AIに逆質問させて精度を上げる

プロンプトの情報が不足している場合、AIに逆質問させるテクニックがあります。

この手法を使うことで、AIが必要とする情報を漏れなく提供できます。

「この依頼を完璧に遂行するために、私に確認したい点があれば質問してください」という一文をプロンプトの最後に追加します。

すると、AIは回答を出す前に、不足情報や曖昧な点について質問してきます。

ターゲット読者の年齢層を教えてください
文章のトーンはフォーマルとカジュアルのどちらですか
具体的な事例を含める必要はありますか
文字数の上限と下限を教えてください
専門用語の使用は許可されていますか

この逆質問に回答することで、より精度の高い出力が得られます。

特に複雑なタスクや、要件が曖昧な段階での企画業務に効果的です。

逆質問テクニックは、AIとの対話を通じて要件を明確化していく手法ともいえます。

自分でも気づいていなかった必要条件を発見できることがあるのも、このテクニックの利点です。

反復改善でプロンプトを最適化する

プロンプトエンジニアリングは、一度で完璧なものを作る必要はありません。

むしろ、反復的に改善していくことで、最適なプロンプトに近づいていきます。

ステップ	実施内容
1. 初版作成	まずは基本的なプロンプトを作成する
2. 出力確認	結果を確認し、問題点を洗い出す
3. 原因分析	なぜ期待どおりにならなかったか分析する
4. 改善	プロンプトを修正して再度実行する
5. 繰り返し	満足できるまでステップ2〜4を繰り返す

改善のポイントは、一度に変更する箇所を限定することです。

複数の箇所を同時に変更すると、どの変更が効果的だったか判断できなくなります。

また、成功したプロンプトは記録しておきましょう。

なぜうまくいったのかを分析することで、次回以降のプロンプト作成に活かせます。

反復改善のプロセスは手間がかかりますが、確実に品質を向上させる方法です。

業務においてAIの効果的な導入を検討されている場合は、株式会社エッコにご相談ください。

プロンプト作成時の注意点

プロンプトエンジニアリングを実践する際には、いくつかの注意すべき点があります。

以下の点に気をつけることで、トラブルを避け、より効果的にAIを活用できます。

曖昧な表現を避ける

プロンプトにおいて、曖昧な表現は最大の敵です。

AIは人間のように「空気を読む」ことができないため、指示どおりに解釈します。

「良い感じに」→ 何をもって「良い」とするか不明
「適切な長さで」→ 具体的な文字数が不明
「分かりやすく」→ 誰にとって分かりやすいか不明
「できるだけ早く」→ どの程度の速さか不明
「いくつか」→ 具体的な数が不明

これらの曖昧な表現は、具体的な数値や基準に置き換えましょう。

「良い感じに」は「20代女性に好まれるトーンで」、「適切な長さで」は「500文字程度で」というように具体化します。

曖昧さを排除することで、出力の一貫性が高まります。

毎回異なる結果になってしまう場合は、プロンプトの中に曖昧な表現がないか確認してみてください。

一度に多くを求めすぎない

複雑なタスクを一つのプロンプトで完結させようとすると、品質が低下することがあります。

AIには処理できる情報量に限界があるためです。

状況	推奨される対応
複数の独立したタスク	タスクごとにプロンプトを分ける
段階的な処理が必要	ステップごとに実行する
長文の生成	セクションごとに分けて依頼する
複雑な条件	条件を整理して優先順位をつける
異なる形式の出力	形式ごとに分けて依頼する

たとえば「市場調査をして、分析して、レポートにまとめて、プレゼン資料も作成して」という依頼は、範囲が広すぎます。

「市場調査の結果をまとめてください」「その結果を分析してください」と段階的に依頼する方が、各ステップの品質が向上します。

**「小さく分けて、着実に進める」**という考え方が、良い結果につながります。

一見非効率に見えますが、やり直しが減るため、結果的に時間の節約になります。

機密情報の入力に注意する

生成AIを利用する際、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。

入力した情報がAIの学習に使用される可能性があるためです。

個人情報（氏名、住所、電話番号など）
社内の機密データ（売上、戦略、顧客リストなど）
未公開の製品情報
契約内容や取引条件
パスワードやアクセスキー

これらの情報は、原則として入力しないようにしましょう。

どうしても必要な場合は、情報を匿名化または仮名化してから入力します。

たとえば「A社との取引金額は1億円」は「X社との取引金額は〇〇円」のように置き換えます。

また、企業向けの有料プランでは、入力データが学習に使用されない設定になっていることが多いです。

業務で本格的にAIを活用する場合は、セキュリティポリシーを確認したうえで適切なプランを選択してください。

生成結果の検証を怠らない

生成AIの出力は、必ずしも正確ではありません。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）が含まれている可能性があります。

数値データは元ソースで確認する
固有名詞や日付は正確性を検証する
専門的な内容は専門家に確認する
法律や規制に関する内容は専門家に相談する
公開前に必ず人間の目でチェックする

特にファクトチェックは欠かせません。

AIが「〇〇社の売上は△△億円です」と出力しても、実際のデータと異なることがあります。

また、AIは学習データの期限があるため、最新情報には対応していないことがあります。

「2024年の最新データ」として出力されても、実際には古い情報の可能性があります。

生成AIは下書きや草案を作成するツールとして捉え、最終判断は人間が行うことが重要です。

まとめ

本記事では、プロンプトエンジニアリングの基本から上級テクニックまでを詳しく解説してきました。

生成AIから望む結果を引き出すためには、適切なプロンプトの設計が欠かせません。

押さえるべきポイント	具体的な内容
基本構成要素	命令、文脈、出力形式、制約条件の4要素
代表的な手法	Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thought、ロールプレイング
5つのコツ	具体的な指示、役割設定、ステップ分割、制約条件、出力例
上級テクニック	テンプレート化、複数条件処理、逆質問、反復改善
注意点	曖昧さの排除、範囲の限定、機密情報、結果検証