ChatGPTをはじめとする生成AIは、いまやビジネスシーンで欠かせないツールとなりつつあります。 しかし「使ってみたけれど、思ったような回答が得られない」と感じている方も多いのではないでしょうか。 その原因の多くは、AIへの指示文である「プロンプト」の書き方にあります。
プロンプトの質を高めることで、生成AIの出力精度は劇的に向上します。 本記事では、プロンプトの基本的な考え方から実践的な10のコツ、さらにすぐに使えるテンプレート集まで、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。 「AIを業務で活用したいけれど、何から始めればいいかわからない」という方にこそ、ぜひ読んでいただきたい内容です。
生成AIを使いこなすカギは、プロンプトの書き方にあります。 この記事を読み終えるころには、効果的なプロンプトを自分で作成できるようになっているはずです。 それでは、プロンプトの基本から一緒に学んでいきましょう。
Index
プロンプトとは何か？基本を理解しよう
生成AIを効果的に活用するためには、まず「プロンプト」という概念をしっかりと理解することが大切です。 プロンプトとは何なのか、なぜ重要なのかを把握することで、AIとのコミュニケーションがスムーズになります。 ここでは、プロンプトの基礎知識について詳しく見ていきましょう。
プロンプトの定義と役割
プロンプトとは、生成AIに対して入力する指示文や命令文のことを指します。 わかりやすく言えば、AIに「何をしてほしいのか」を伝えるためのメッセージです。 たとえば「この文章を要約してください」「新商品のキャッチコピーを10案考えてください」といった文章がプロンプトにあたります。
従来のコンピュータプログラムでは、特定のプログラミング言語を使って命令を記述する必要がありました。 しかし生成AIでは、私たちが日常的に使う言葉（自然言語）でそのまま指示を出せる点が大きな特徴です。 これにより、プログラミングの知識がなくても、誰でもAIを活用できるようになりました。
プロンプトが果たす役割をまとめると、以下のようになります。
- AIに実行してほしいタスクを明確に伝える
- 回答の方向性や範囲を絞り込む
- 出力される結果の形式や品質をコントロールする
- AIの持つ能力を最大限に引き出す
プロンプトは、人間とAIをつなぐ「橋渡し」の役割を担っています。 この橋渡しがうまくいくかどうかで、AIから得られる成果が大きく変わってくるのです。
プロンプトの質が結果を左右する理由
生成AIは非常に優秀なツールですが、万能ではありません。 同じAIを使っていても、プロンプトの書き方によって出力結果に大きな差が生まれます。 なぜプロンプトの質がこれほど重要なのでしょうか。
その理由は、AIが「空気を読む」ことが苦手だからです。 人間同士の会話であれば、多少あいまいな表現でも文脈から意図を汲み取ってもらえます。 しかしAIは、プロンプトに書かれた情報だけを頼りに回答を生成します。
たとえば「おすすめの本を教えて」というプロンプトを考えてみましょう。 この指示では、以下のような情報がすべて不明確です。
| 不明確な要素 | 具体的に決めるべき内容 |
| ジャンル | ビジネス書、小説、自己啓発など |
| 読者レベル | 初心者向け、専門家向けなど |
| 目的 | 勉強のため、娯楽のためなど |
| 冊数 | 1冊だけか、複数の候補がほしいか |
このように、人間なら「たぶんこういうことだろう」と推測できる部分を、AIは推測してくれません。 結果として、自分が求めていたものとはまったく違う回答が返ってくることになります。
質の高いプロンプトを書くことは、AIの性能を最大限に引き出すことと同義です。 プロンプトの書き方を学ぶことで、生成AIをより強力なビジネスツールとして活用できるようになります。
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とは、生成AIから望ましい出力を得るために、プロンプトを設計・最適化する技術や手法のことです。 近年、この分野は急速に発展しており、専門的なスキルとして注目を集めています。
プロンプトエンジニアリングが重要視される背景には、生成AIの急速な普及があります。 ChatGPTは2022年11月のリリースからわずか2か月で1億ユーザーを突破しました。 企業でもAI活用が進む中、いかに効率的にAIを使いこなすかが競争力の差につながる時代になっています。
プロンプトエンジニアリングで扱う主なテーマには、以下のようなものがあります。
- 効果的なプロンプトの構造化手法
- 特定のタスクに適したプロンプトパターン
- AIの回答精度を高めるテクニック
- 複雑なタスクを段階的に処理させる方法
プロンプトエンジニアリングは、もはや専門家だけのものではありません。 基本的な考え方とテクニックを身につければ、誰でも実践できるスキルです。 この記事で紹介するコツを実践することで、あなたもプロンプトエンジニアリングの第一歩を踏み出せます。
プロンプトの基本構造4要素
効果的なプロンプトを作成するには、基本的な構造を理解することが欠かせません。 プロンプトは「指示」「背景・文脈」「入力」「出力」の4つの要素で構成されています。 それぞれの要素を適切に組み合わせることで、AIから期待どおりの回答を引き出せるようになります。
指示（やってほしいこと）
指示とは、生成AIに実行してほしいタスクを明確に伝える部分です。 プロンプトの中で最も重要な要素であり、ここがあいまいだと期待する結果は得られません。 「何を」「どのように」してほしいのかを、具体的に記述することがポイントです。
指示を書く際に意識すべきことは、動詞を明確にすることです。 「考える」「作成する」「要約する」「分析する」「比較する」など、AIに求めるアクションをはっきりと示しましょう。
効果的な指示の書き方を、よい例と悪い例で比較してみます。
| 分類 | プロンプト例 |
| 悪い例 | 「マーケティングについて」 |
| よい例 | 「中小企業向けのSNSマーケティング戦略を5つ提案してください」 |
悪い例では、マーケティングについて「何を」してほしいのかがわかりません。 よい例では、「提案する」という動作と、「5つ」という具体的な数が明示されています。
指示は、プロンプトの冒頭に配置するのが効果的です。 AIは最初に書かれた内容を特に重視する傾向があるため、何をしてほしいかを最初に伝えることで、的確な回答を得やすくなります。
背景・文脈（前提情報）
背景・文脈とは、AIがタスクを実行する際に必要な前提情報のことです。 この要素を適切に設定することで、より状況に即した具体的な回答を引き出せます。
背景情報として伝えるべき内容には、さまざまなものがあります。 代表的なものを挙げると、以下のとおりです。
- AIに与える役割（あなたは○○の専門家です）
- 想定する読者や対象者（初心者向け、経営者向けなど）
- 利用シーンや目的（プレゼン資料用、社内報告用など）
- 業界や分野の特性（IT業界、飲食業界など）
たとえば「ビジネスメールを書いてください」という指示だけでは、どのようなトーンで書けばよいかAIは判断できません。 「あなたはビジネスマナーに精通した秘書です。取引先への謝罪メールを丁寧な文体で書いてください」と背景を加えることで、適切なメールを生成できます。
背景情報が充実しているほど、AIは的確な判断を下せます。 とくに専門的な内容を扱う場合は、業界特有の事情や用語についても説明を加えると効果的です。
入力（処理対象のデータ）
入力とは、AIに処理してもらいたい具体的なデータや情報のことです。 要約、翻訳、分析などのタスクでは、この入力データがないと作業が成り立ちません。
入力データの例としては、以下のようなものが挙げられます。
| 入力データの種類 | 具体例 |
| テキストデータ | 会議の議事録、顧客からのメール、記事原稿 |
| 数値データ | 売上データ、アンケート結果、統計情報 |
| 参考資料 | 競合他社の情報、過去の事例、ガイドライン |
入力データを提供する際には、データの範囲を明確にすることが大切です。 「以下の文章を要約してください」と記述し、その後に対象となる文章を貼り付けるといった形式が一般的です。
また、入力データと指示文を区別しやすくするために、区切り線や記号を活用することも効果的です。 AIがどこからどこまでが処理対象のデータなのかを明確に認識できるようにしましょう。
出力（期待する形式・結果）
出力とは、AIからどのような形式で回答を受け取りたいかを指定する部分です。 出力形式を明示することで、後から手直しする手間を大幅に削減できます。
出力として指定できる要素には、さまざまなものがあります。
- 文字数や長さ（300字以内、3段落程度など）
- 形式（箇条書き、表形式、文章形式など）
- トーンや文体（カジュアル、フォーマル、です・ます調など）
- 含めるべき要素（結論、理由、具体例など）
たとえば「新商品の特徴を説明してください」という指示では、長文の説明文が返ってくるかもしれません。 「新商品の特徴を箇条書きで5つ、各30字以内で簡潔に説明してください」と出力形式を指定すれば、すぐに使える回答が得られます。
出力形式の指定は、業務効率化に直結する重要な要素です。 最初から使いやすい形式で出力させることで、編集や加工の時間を節約できます。
すぐ使える！プロンプト作成10のコツ
プロンプトの基本構造を理解したところで、次は実践的なテクニックを学んでいきましょう。 ここで紹介する10のコツを押さえれば、プロンプトの質を格段に向上させることができます。 一つひとつは難しくないので、ぜひ今日から試してみてください。
具体的かつ明確に書く
プロンプトを書く際の最も基本的なコツは、あいまいな表現を避けて具体的に記述することです。 「いい感じに」「適当に」「なるべく」といった主観的な表現では、AIは判断に迷ってしまいます。 数字や固有名詞を使って、誰が読んでも同じ解釈になる文章を心がけましょう。
具体性を高めるためのチェックポイントを紹介します。
- 数量は具体的な数字で示す（「いくつか」→「5つ」）
- 期間や日時を明確にする（「最近の」→「2024年以降の」）
- 対象を特定する（「お客様」→「30代の働く女性」）
- 程度を数値化する（「短く」→「200字以内で」）
| あいまいな表現 | 具体的な表現 |
| なるべく詳しく | 各項目300字程度で詳細に |
| わかりやすく | 専門用語を使わず中学生でも理解できるように |
| いくつか挙げて | 優先度の高い順に5つ |
5W1H（いつ、どこで、だれが、なにを、なぜ、どのように）を意識すると、自然と具体的なプロンプトが書けるようになります。 最初は面倒に感じるかもしれませんが、結果として得られる回答の質が大きく向上します。
役割・ペルソナを設定する
AIに特定の役割を与えることで、その分野に特化した専門的な回答を引き出せます。 これはロールプレイング（役割演技）と呼ばれるテクニックで、非常に効果的な方法です。 「あなたは○○です」という一文を加えるだけで、回答の質が大きく変わります。
役割設定が有効な理由は、AIの回答に一貫性と専門性が生まれるからです。 たとえば「あなたは10年以上の経験を持つWebマーケティングの専門家です」と設定すれば、AIはその視点から回答を生成します。
効果的な役割設定の例を見てみましょう。
- 「あなたは大手企業で人事部長を務めるプロフェッショナルです」
- 「あなたは子ども向けの説明が得意な小学校の先生です」
- 「あなたは厳しいが的確なアドバイスをくれる経営コンサルタントです」
役割に加えて、経験年数や得意分野を具体的に指定すると、さらに精度の高い回答が得られます。 自分が相談したい専門家像を思い浮かべながら、役割を設定してみてください。
制約条件を明示する
制約条件とは、AIの回答に対して「やってはいけないこと」や「守るべきルール」を設定することです。 制約を明確にすることで、的外れな回答を防ぎ、目的に合った出力を得やすくなります。
制約条件として設定できる項目は多岐にわたります。
| 制約の種類 | 具体例 |
| 文字数制限 | 500字以内、3段落まで |
| 使用禁止ワード | 専門用語は使わない、「～と思います」は避ける |
| 対象範囲 | 日本国内の事例に限定、2023年以降のデータのみ |
| トーンの指定 | ネガティブな表現は使わない、親しみやすい文体で |
制約条件を設定する際のコツは、「○○しないでください」より「○○してください」の形で書くことです。 これについては、後ほど「否定形より肯定形で書く」の項目で詳しく説明します。
制約条件を適切に設定することで、後から修正する手間が減り、業務効率化につながります。
出力形式を指定する
AIからの回答をすぐに活用するためには、最初から使いやすい形式で出力させることが重要です。 形式を指定しないと、AIは自動的に最適と判断した形式で回答します。 これが必ずしも自分の求める形式とは限りません。
出力形式として指定できる主なオプションを紹介します。
- 箇条書き（番号付き、記号付き）
- 表形式（行と列で整理）
- 段落形式（文章としてまとめる）
- 対話形式（会話のやりとり）
- コード形式（プログラミング言語）
たとえば、複数の選択肢を比較検討したい場合は表形式が便利です。 ブログ記事の下書きを作りたい場合は段落形式が適しています。
「以下の形式で出力してください」と明記し、具体的なフォーマット例を示すと、期待どおりの形式で回答が得られます。 出力例を提示することで、AIの理解がより正確になります。
区切り記号で構造化する
プロンプトが長くなる場合は、区切り記号を使って構造を明確にすることが効果的です。 これにより、AIがプロンプトの各部分を正しく認識しやすくなります。 とくに指示と入力データを区別する際に役立ちます。
よく使われる区切り記号には、以下のようなものがあります。
- や — （セクションの区切り）
- 「」や【】（強調や項目名）
- : や | （項目と内容の区切り）
区切り記号を活用したプロンプトの例を見てみましょう。
「
指示
以下の文章を要約してください。
条件
・200字以内 ・重要なポイントを3つに絞る ・専門用語は避ける
対象文章
（ここに要約したい文章を貼り付ける） 」
構造化されたプロンプトは、AIだけでなく人間にとっても読みやすくなります。 チームでプロンプトを共有する際にも、構造化しておくとスムーズです。
具体例を示す（Few-Shot）
Few-Shotプロンプティングとは、AIに具体的な例を提示して、期待する出力パターンを学習させる手法です。 「こういう入力に対して、こういう出力がほしい」という例を1つ以上示すことで、回答の精度が向上します。
Few-Shotの基本的な構造は以下のとおりです。
| 要素 | 内容 |
| 指示 | 実行してほしいタスクの説明 |
| 例1 | 入力例と出力例のセット |
| 例2 | 別の入力例と出力例のセット（必要に応じて追加） |
| 本番の入力 | 実際に処理してほしいデータ |
たとえば、商品説明文を書いてほしい場合、先に1つか2つの見本を示しておきます。 すると、AIはその見本のトーンや形式を参考にして、新しい商品説明を生成してくれます。
例を示すことは、言葉で説明するよりも正確に意図を伝えられるという利点があります。 複雑なタスクや、特定の文体を再現したい場合にとくに効果的です。
段階的に思考させる（Chain of Thought）
Chain of Thought（連鎖的思考）とは、AIに思考プロセスを段階的に踏ませることで、より正確な回答を導く手法です。 複雑な問題や、論理的な判断が必要なタスクで効果を発揮します。
この手法のポイントは、「一気に答えを出さず、ステップを踏んで考えさせる」ことです。 具体的には、以下のようなフレーズを加えます。
- 「ステップバイステップで考えてください」
- 「まず○○を分析し、次に○○を検討してください」
- 「結論を出す前に、理由を3つ挙げてください」
| 通常のプロンプト | Chain of Thoughtを活用したプロンプト |
| この問題の答えを教えてください | この問題を解くために必要なステップを整理し、各ステップの計算過程を示しながら答えを導いてください |
思考の過程を可視化させることで、AIの「勘違い」や「飛躍」を防げます。 また、出力された思考過程を確認することで、回答の妥当性を判断しやすくなります。
否定形より肯定形で書く
プロンプトでは、「○○しないでください」という否定形より「○○してください」という肯定形を使うことが推奨されます。 AIは否定形の指示を正しく解釈できないことがあるためです。
たとえば「専門用語を使わないでください」という指示よりも、「中学生でも理解できる言葉で説明してください」という指示のほうが効果的です。 否定形は「何をしてはいけないか」を伝えるだけで、「代わりに何をすべきか」が不明確だからです。
否定形と肯定形の言い換え例を見てみましょう。
- 「長くしないで」→「200字以内で簡潔に」
- 「難しい言葉を使わないで」→「小学5年生でもわかる言葉で」
- 「ネガティブな表現を避けて」→「前向きでポジティブな表現で」
肯定形で具体的に指示することで、AIは迷わずに期待どおりの行動を取れます。 制約を設けたい場合でも、肯定形に言い換えられないか考えてみてください。
シンプルから始めて徐々に改善する
完璧なプロンプトを最初から作ろうとすると、かえって時間がかかってしまいます。 まずはシンプルなプロンプトで試し、結果を見ながら改善していくアプローチが効率的です。 これを「イテレーション（反復改善）」と呼びます。
イテレーションの基本的な流れは以下のとおりです。
- シンプルなプロンプトで最初の回答を得る
- 回答の問題点や不足を特定する
- プロンプトに条件や指示を追加する
- 改善された回答を確認する
- 満足いくまで繰り返す
最初から複雑なプロンプトを作ると、どの部分が問題なのか特定しづらくなります。 シンプルな状態から一つずつ要素を追加することで、各要素の効果を把握できます。
このアプローチは、新しいタスクに取り組む際にとくに有効です。 試行錯誤を重ねることで、そのタスクに最適なプロンプトのパターンが見えてきます。
フィードバックで精度を高める
生成AIとの対話は、一度のやりとりで終わる必要はありません。 AIの回答に対してフィードバックを与え、対話を重ねることで精度を高められます。 これは人間同士のコミュニケーションと同じ考え方です。
フィードバックの具体的な方法を紹介します。
| フィードバックの種類 | 例文 |
| 修正依頼 | 「2番目の項目をもっと具体的に説明してください」 |
| 追加依頼 | 「コスト面のメリットについても追記してください」 |
| 方向転換 | 「もう少しカジュアルなトーンに変えてください」 |
| 深掘り | 「その理由についてさらに詳しく教えてください」 |
一度の指示で完璧な回答を求めるより、対話を重ねるほうが結果的に効率的なことも多いです。 AIとの対話を通じて、自分が本当に求めていたものが明確になることもあります。
株式会社エッコでは、AIを活用した業務効率化のご相談を承っております。 自社に最適なAI活用方法を見つけたい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
業務別プロンプトテンプレート集
ここからは、実際の業務ですぐに使えるプロンプトのテンプレートを紹介します。 コピー&ペーストして、必要な部分を自社の状況に合わせて修正するだけで活用できます。 テンプレートを土台にして、徐々に自分なりにカスタマイズしていくのがおすすめです。
文章作成・ライティング用
文章作成は生成AIの得意分野の一つです。 メール、ブログ記事、プレスリリースなど、さまざまな文章を効率的に作成できます。 以下のテンプレートを活用してみてください。
「 あなたはプロのWebライターです。 以下の条件に従って、[テーマ]に関する記事を作成してください。
条件
・文字数：[○○○]字程度 ・文体：[です・ます調/である調] ・ターゲット読者：[想定読者の属性] ・含めるキーワード：[キーワード1、キーワード2] ・トーン：[親しみやすい/専門的/ビジネスライクなど]
記事構成
- 導入（読者の興味を引く書き出し）
- 本文（メインの内容）
- まとめ（要点の整理と行動喚起） 」
文章作成プロンプトのカスタマイズポイントは以下のとおりです。
- ターゲット読者を具体的に設定する（30代の会社員、子育て中の主婦など）
- 参考にしてほしい文体があれば例文を添える
- NGワードや避けてほしい表現があれば明記する
テンプレートをそのまま使うだけでなく、自社の文章スタイルに合わせて調整することで、より実用的な文章が生成されます。
要約・議事録作成用
長文の要約や会議の議事録作成は、時間のかかる作業です。 生成AIを活用することで、この作業時間を大幅に短縮できます。 以下のテンプレートは、そのまま実務で使える形式になっています。
「 以下の[会議メモ/文章]を、指定の形式で要約してください。
要約の条件
・文字数：[○○○]字以内 ・含める項目：決定事項、アクションアイテム、担当者、期限 ・形式：箇条書き ・重要度の高い内容から順に記載
対象文章
（ここに要約したい文章や会議メモを貼り付ける）
」
議事録作成でとくに指定すると便利な項目を挙げます。
| 指定項目 | 効果 |
| 決定事項の抽出 | 会議で決まったことが明確になる |
| 未決事項の抽出 | 次回に持ち越す議題が把握できる |
| 担当者と期限 | タスク管理がしやすくなる |
| 参加者の発言要旨 | 誰がどんな意見を述べたか記録できる |
議事録は「読む人が何を知りたいか」を意識してテンプレートを調整するとよいでしょう。
データ分析・レポート用
データの分析やレポート作成も、生成AIが力を発揮する領域です。 数値データの傾向分析や、分析結果の言語化を効率的に行えます。 以下のテンプレートを参考にしてください。
「 あなたはデータアナリストです。 以下のデータを分析し、レポートを作成してください。
分析の目的
[具体的な分析目的を記載]
分析してほしい観点
・前期比での変化 ・特徴的な傾向 ・改善が必要な点 ・推奨されるアクション
出力形式
- エグゼクティブサマリー（200字以内）
- 主要な発見事項（3〜5点）
- 推奨アクション（優先度順）
分析対象データ
（ここにデータを貼り付ける）
」
データ分析プロンプトでは、以下の点を意識することが重要です。
- 分析の目的を明確にする（売上向上のため、コスト削減のためなど）
- 比較対象を指定する（前年同期比、業界平均との比較など）
- 経営判断に必要な示唆を求める
AIによる分析結果はあくまで参考情報として、最終判断は人間が行うことを忘れないでください。
アイデア出し・企画用
新しいアイデアや企画を考える際にも、生成AIは強力なパートナーになります。 AIの幅広い知識を活用して、人間だけでは思いつかないアイデアを得られることがあります。 以下のテンプレートでブレインストーミングを効率化しましょう。
「 あなたは[業界/分野]に精通したクリエイティブディレクターです。 以下の課題に対するアイデアを提案してください。
課題/テーマ
[解決したい課題や企画のテーマ]
背景情報
・ターゲット：[対象となる顧客や市場] ・予算規模：[大規模/中規模/小規模] ・実施時期：[時期や期間] ・制約条件：[守るべきルールや制限]
出力形式
・アイデア数：10案 ・各アイデアには以下を含める - アイデアの概要（50字以内） - 期待される効果 - 実現に必要なリソース - 想定されるリスク 」
アイデア出しのコツとして、以下の点を覚えておきましょう。
- 最初は幅広く発散させ、後から絞り込む
- 「あり得ない」と思うアイデアもあえて出させる
- 複数回に分けて掘り下げる
AIが出したアイデアをそのまま採用するのではなく、人間がさらに発展させるのが効果的な使い方です。
コード生成・プログラミング用
プログラミング作業においても、生成AIは大きな力を発揮します。 コードの自動生成、デバッグ支援、リファクタリングなど、さまざまな場面で活用できます。 以下のテンプレートを参考にしてください。
「 あなたは経験豊富なソフトウェアエンジニアです。 以下の要件を満たすコードを作成してください。
使用言語/環境
・言語：[Python/JavaScript/など] ・フレームワーク：[使用する場合は記載] ・実行環境：[環境の詳細]
機能要件
[実現したい機能の詳細]
出力形式
- 完成したコード
- コードの説明（各関数の役割）
- 使用方法の例
- 注意点や制限事項 」
コード生成プロンプトで重要なポイントを整理します。
| ポイント | 理由 |
| 言語とバージョンの明記 | 文法の違いによるエラーを防ぐ |
| 入出力の形式を指定 | 期待する動作を明確にする |
| エラーハンドリングの要否 | 実用的なコードにするため |
| コメントの付与 | 後から理解しやすくするため |
生成されたコードは必ず動作確認を行い、セキュリティ上の問題がないかチェックすることが重要です。
AIの業務活用にご興味のある方は、株式会社エッコまでお気軽にご相談ください。 Webサイト制作やデジタルマーケティングの知見を活かし、最適なAI活用をご提案いたします。
よくある失敗パターンと改善例
プロンプトの書き方を学んでも、実際にはうまくいかないこともあります。 ここでは、初心者がよく陥る失敗パターンと、その改善方法を具体的に解説します。 自分のプロンプトを見直す際の参考にしてください。
曖昧すぎる指示の改善
最も多い失敗パターンが、指示が曖昧すぎることです。 「いい感じにまとめてください」「素敵な文章を書いてください」といった指示では、AIは何を基準にすればよいか判断できません。
曖昧な指示の改善例を見てみましょう。
| 改善前（曖昧） | 改善後（具体的） |
| おすすめを教えて | 30代男性のビジネスパーソン向けに、時間管理に役立つアプリを5つ、無料のものに限定して紹介してください |
| いい感じの挨拶文 | 取引先の新任部長への挨拶メールを、フォーマルな文体で200字程度で作成してください |
| マーケティングについて | 中小企業のWeb担当者向けに、予算10万円以内で始められるSNSマーケティング施策を3つ提案してください |
曖昧さを解消するためのチェックリストを活用しましょう。
- 誰に向けた内容か明確か
- 何について、どの程度の深さで触れるか決まっているか
- 量（文字数、個数など）は指定されているか
- 目的や用途は伝わるか
「もし別の人がこのプロンプトを読んだら、同じ意図で解釈できるか」と考えると、曖昧さに気づきやすくなります。
情報過多な指示の整理法
曖昧すぎる指示とは逆に、情報を詰め込みすぎて混乱を招くパターンもあります。 一度に大量の条件や要求を伝えると、AIが優先順位を判断できなくなります。
情報過多の兆候として、以下のようなものがあります。
- 1つのプロンプトに5つ以上のタスクが含まれている
- 条件が矛盾している（短くかつ詳しく、など）
- 文章が長すぎて要点がわかりにくい
- 本当に必要な情報とそうでない情報が混在している
情報過多なプロンプトを整理する方法は、以下のとおりです。
| 整理のステップ | 具体的なアクション |
| 1. タスクを分割する | 1つのプロンプトで1つのタスクに絞る |
| 2. 優先順位をつける | 最も重要な条件を3つ以内に絞る |
| 3. 段階的に進める | まず大枠を作り、詳細は後から詰める |
| 4. 不要な情報を削除 | 直接関係ない背景情報は省く |
複雑なタスクは複数のプロンプトに分けて、対話形式で進めるほうが良い結果を得られることが多いです。
出力形式未指定の対処法
出力形式を指定しないと、AIが自動的に選んだ形式で回答が返ってきます。 この形式が自分の求めるものと異なると、手直しに時間がかかってしまいます。
出力形式の指定忘れでよくある問題を挙げます。
- 箇条書きがほしかったのに長文で返ってきた
- 表形式で比較したかったのに文章でまとめられた
- 短い回答がほしかったのに詳細すぎる説明になった
- ビジネス文書として使いたいのにカジュアルな文体だった
これらの問題を防ぐために、プロンプトの最後に出力形式を明記する習慣をつけることをおすすめします。
出力形式の指定例を見てみましょう。
「
出力形式
・形式：箇条書き（番号付き） ・項目数：5〜7項目 ・各項目の文字数：50字以内 ・文体：です・ます調 ・含めるべき要素：結論、理由、具体例 」
出力形式の指定は、数秒で追加できて効果が大きい改善ポイントです。 プロンプトを書いたら、最後に出力形式の指定を忘れていないか確認する癖をつけましょう。
まとめ
本記事では、生成AIのプロンプトの書き方について、基本から実践的なテクニックまで幅広く解説してきました。 ここで、重要なポイントを振り返っておきましょう。
プロンプトとは、AIへの指示文であり、その質が出力結果を大きく左右します。 効果的なプロンプトを書くためには、「指示」「背景」「入力」「出力」の4要素を意識することが大切です。
今回紹介した10のコツは、以下のとおりです。
- 具体的かつ明確に書く
- 役割・ペルソナを設定する
- 制約条件を明示する
- 出力形式を指定する
- 区切り記号で構造化する
- 具体例を示す（Few-Shot）
- 段階的に思考させる（Chain of Thought）
- 否定形より肯定形で書く
- シンプルから始めて徐々に改善する
- フィードバックで精度を高める
プロンプトの書き方は、実践を重ねることで上達します。 最初からうまくいかなくても、試行錯誤を繰り返すことで、自分なりの効果的なパターンが見つかるはずです。
生成AIは、正しく活用すれば業務効率を大幅に向上させる強力なツールです。 本記事で紹介したテクニックを活用して、ぜひ日々の業務に取り入れてみてください。
業務へのAI導入をお考えの方は、株式会社エッコまでお気軽にご相談ください。 名古屋を拠点にWebコンサルティングサービスを提供する当社では、AIを活用した業務効率化のご提案も行っております。 お客様の課題やご要望をお聞きした上で、最適なソリューションをご提案いたします。
