そもそもプロンプトとは？

プロンプトとは、生成AIに対して「これをしてほしい」と伝えるための入力文です。ユーザーが自然言語で書いた質問や命令がそのままプロンプトとなり、AIはその内容を読み取って応答を生成します。

たとえば、「この文章を要約してください」や「PythonでFizzBuzzを書くコードを教えてください」などがプロンプトの例です。

プロンプトの工夫次第で、AIが返す内容の精度や形式、わかりやすさが大きく変わるため、生成AIを使いこなすうえで非常に重要な要素です。

なぜプロンプトが重要なのか？

生成AIは、与えられたプロンプトに従って応答を生成します。つまり、どのような出力が得られるかは、プロンプトの内容に大きく左右されます。

たとえば、以下のような2つのプロンプトを比較してみてください。

例1：「AIについて教えてください」
例2：「中学生にもわかるように、AIとは何かを200文字以内で説明してください。マークダウン形式で出力してください」

例1のように曖昧な指示では、出力内容の粒度や対象読者、文体が不明確なため、生成される文章にもバラつきが生じます。一方、例2では「対象（中学生）」「長さ（200文字）」「出力形式（マークダウン）」が指定されているため、AIはそれに沿った、より目的に合った出力を行いやすくなります。

また、プロンプトを使えば、出力のスタイルも自由に変えることができます。たとえば次のような指示も可能です。

「以下の文章を、敬語に書き直してください」
「箇条書きで3点にまとめてください」
「コードブロック形式でPythonのサンプルを出力してください」

このように、プロンプトは単なる質問文ではなく、AIに対する仕様書や指示書のような役割を果たします。目的に合った出力を得るためには、どんな情報を、どのように伝えるかが非常に重要です。

さらに、プロンプト設計は生成AIの「ハルシネーション」を防ぐ手段にもなります。

ハルシネーションとは？

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる情報を、あたかも正しいかのようにもっともらしく出力してしまう現象を指します。たとえば、実在しない論文を出典として挙げたり、存在しない機能を持つコードを生成したりすることがあります。

この現象は、AIが自然な言語での出力を優先する一方で、正確性を自動的に保証できないことに起因します。特に曖昧なプロンプトや情報不足のまま質問をすると、AIは不確実な部分を補完してしまい、結果として誤情報を含む出力が生成されることがあります。

たとえば、「最近の統計を教えてください」という漠然とした問いに対し、AIはもっともらしいが実在しない数値を提示してしまう可能性があります。一方で、「2023年時点の日本の総務省統計に基づいて、高齢化率を200文字以内で説明してください」といった具体的な条件を与えると、AIは誤った補完を避け、より事実に近い出力をしやすくなります。

つまり、プロンプトの精度は、生成結果の信頼性に直結するのです。生成AIを活用するうえで、誤情報のリスクを最小限に抑えるためにも、明確で具体的なプロンプト設計が欠かせません。

プロンプトの基本構造

良いプロンプトを書くには、伝えるべき情報を整理し、構造的に記述することが効果的です。明確な「型」があるわけではありませんが、以下の4つの要素を意識することで安定した出力が得られます。

  • 目的（何をしてほしいか）
    例：「文章を要約してください」「PythonでFizzBuzzのコードを書いてください」

  • 制約条件（どうしてほしいか）
    例：「初心者向けに」「200文字以内で」「専門用語を使わずに」

  • 出力形式（どのように返してほしいか）
    例：「マークダウン形式で」「箇条書き3点で」「コードブロックを使って」

  • 文脈（必要に応じて補足情報）
    例：「読者は高校生です」「資料に使うので簡潔に」

シンプルな例：

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以下の文章を、中学生でもわかるように要約してください。
制約：100文字以内、専門用語は使わない  
出力形式：マークダウン形式、箇条書き1点

このように目的・条件・形式を明確に書くことで、生成AIの応答は意図に沿ったものになりやすくなります。

見出しを使った例：

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# タスク
以下の内容を中学生向けに説明してください。

# 条件
- 難しい単語は使わない  
- 200文字以内  
- やさしい口調で  

# 出力形式
- マークダウン形式  
- 箇条書き1点のみ  
- コードブロックは使わない  

# 内容
生成AIとは何か

見出しを使って構造化することで、AIがプロンプトの意図を明確に把握できるようになります。特に多段階のタスクや複数の制約がある場合に有効なテクニックです。

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（指示文）を設計・調整する技術のことです。単に質問を入力するだけではなく、目的や文脈に応じて、指示内容・制約・出力形式などを適切に構築していく作業です。

たとえば、同じ「AIとは何かを説明してほしい」という依頼でも、以下のようにプロンプトの設計を変えることで出力内容は大きく異なります。

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「AIとは何かを200文字以内で、中学生向けに、マークダウン形式で説明してください」

このように、対象読者・制約条件・出力形式を明示することで、AIが期待通りの内容を生成しやすくなります。

プロンプトエンジニアリングの目的は、AIを正しく、効率的に活用することにあります。モデル自体の性能を引き出し、望ましい形で応答させるには、的確な指示を出すスキルが必要です。

この分野は、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の普及に伴って急速に注目されるようになりました。専門的な知識がなくても、自然言語でAIに命令できるという利便性の裏に、「適切な伝え方」という新たな技術領域が生まれたのです。

プロンプトエンジニアリングは、文章生成だけでなく、コード生成、要約、分類、翻訳、画像生成など、さまざまな生成AIの応用に活用されています。特に業務や教育、創作の場面では、適切なプロンプトの設計が成果を大きく左右します。

要するに、プロンプトエンジニアリングとは「生成AIに、最も効果的に仕事をさせるための会話設計」と言えるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの原則

プロンプト設計をより効果的にするためには、いくつかの基本原則があります。ここでは代表的な5つを紹介します。

  • 明確かつ具体的に書く
    曖昧な表現は避け、出力に求める内容をはっきり伝えます。

  • 出力形式を指定する
    マークダウン、箇条書き、コードなど、目的に応じた形式を明示します。

  • 文脈や制約条件を補足する
    対象者や目的、語調など、出力に必要な背景情報を伝えます。

  • 例を与える（Few-shot prompting）
    入力と期待される出力のセットを複数提示することで、AIはより正確にパターンを学習できます。

  • 出力意図を伝える
    出力の用途（例：発表用、資料用など）を伝えることで、AIが目的に合った応答を出力しやすくなります。

サンプル比較

まず、簡単な指示だけを与えた場合：

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「生成AIとは何か」を説明してください。

AIの回答例（抜粋）：

  • 生成AIは、大量のデータを学習し、新しいコンテンツを自動で生成するAIです。
  • 文章、画像、音声、動画などを作成でき、さまざまな分野で活用されています。

次に、条件を加えてプロンプトを設計した例：

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以下の条件に従って「生成AIとは何か」を説明してください。

・対象読者：中学生  
・目的：学校の発表原稿に使うため  
・制約条件：難しい専門用語は避け、やさしい言葉を使う  
・出力形式：箇条書き3点でまとめる  
・文量：全体で300文字以内

AIの回答例：

  • 生成AIは、コンピューターが文章や絵を作る技術です。
  • たくさんのデータを学んで、質問に答えたり、アイデアを出したりします。
  • 勉強や仕事、遊びにも使われています。

このように、プロンプトの設計次第で出力の内容やスタイルは大きく変化します。望ましい結果を得るためには、目的や文脈を考慮したプロンプト設計が重要です。