プロンプト設計入門 — 生成AIの精度を高める実践ガイド

🤖 ツール概要：プロンプト設計入門 — 生成AIの精度を高める実践ガイド

使い方（手順）

1. 目的を明確化する：期待する成果物と評価基準を定義する
2. 出力形式を指定する：構造（箇条書き、JSON、表など）を明確にする
3. 背景情報を与える：コンテキストや前提条件を短く補足する
4. 具体例を提示する：良い例と悪い例でモデルを学習させる
5. 役割を設定する：モデルに“あなたは〜の専門家”といった役割を与える
6. 制約と禁止事項を明示する：文字数、スタイル、NGワードなどを指定する
7. 逐次改善する：小さな変更で出力の差を比較する
8. ハイパーパラメータを調整する：温度やトップPで多様性と確実性を調整する
9. 評価ルールを作る：人手評価や自動評価の指標を決める
10. テンプレート化して運用する：再現性のあるプロンプトテンプレートを作る

ユースケース

本文

プロンプト設計とは、生成AIに対して期待する出力を得るために与える指示文（プロンプト）を体系的に作ることです。単に長く書けばよいわけではなく、目的・形式・制約・具体例を適切に組み合わせることで、安定した高品質の出力を得られます。

まずはゴールを明確にしましょう。何を評価するか（正確さ、簡潔さ、創造性など）を決め、出力フォーマット（JSON、箇条書き、文章の長さ）を指定します。その上で、背景情報や前提条件を短く与え、期待するトーンや禁止事項を明示します。役割付与（例：”あなたはSEOに強いライターです”）は、出力のスタイルを揃えるのに有効です。

実務では具体例（良い例／悪い例）を示すことが特に効果的です。モデルは具体的な入出力ペアから望ましいパターンを学びやすくなります。また、ハイパーパラメータ（温度、トップP、最大トークンなど）を調整して多様性と再現性のバランスを取ること、複数パターンで試行してベスト案を選ぶことも重要です。

運用面では、プロンプトをテンプレート化してバージョン管理し、実際の出力をログ化して評価基準に基づくA/Bテストを行うと改善が早くなります。さらに、エラーケースや偏りが見つかったらプロンプトに追加の制約や反例を組み込み、継続的にチューニングしてください。

最後に、プロンプト設計は一度で完了する作業ではありません。目的やデータ、モデルが変われば最適解も変わるため、短いサイクルで改善を繰り返すことが成功の鍵です。

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最終更新: 2025-12-14