AIツールのためのプロンプト設計入門

🤖 ツール概要：AIツールのためのプロンプト設計入門

使い方（手順）

1. 目的を明確化する：何を達成したいかを一文で定義する。
2. 出力形式を指定する：箇条書き、JSON、制約条件などを明示する。
3. コンテキストを整理する：不要な情報を削ぎ落とし、必要な背景だけを渡す。
4. 少数例で誘導する：良い例／悪い例を示して望ましいパターンを学習させる。
5. 温度やトークン上限を調整する：生成の多様性と長さをコントロールする。
6. 反復して改善する：実行→評価→修正を短いサイクルで回す。

ユースケース

• カスタマーサポートの自動応答テンプレート生成
• 記事の自動要約と見出し作成
• コード補完やドキュメント生成の精度向上
• データ抽出（レシート、契約書など）用のルール設計
• 教育コンテンツの個別化と練習問題作成

本文

AIを実務で使うとき、プロンプト設計は単なるコマンドではなく「成果を左右する設計作業」です。目的や想定読者を先に定義するだけで、モデルの応答品質が大きく変わります。

基本原則は具体性です。曖昧な指示は曖昧な結果を生むため、出力形式、例、禁止事項を明示して期待値を揃えましょう。

実践的なコツとしては、短いコンテキスト＋少数例示で「望ましい回答例」を示すこと。モデルに期待するステップや語調（敬語／カジュアル）も明記すると再現性が高まります。

よくある失敗は要件の書き忘れや長すぎる前提の提示による誤読です。曖昧な要求は曖昧さを生みやすいので、最小限の前提に落とし込みつつ、必要なら補足指示で補うのが有効です。

最後にチェックリスト：目的定義、出力形式、例示、制約、テスト。テンプレート化しておけば運用でのブレを防げます。テンプレ化で安定化

関連キーワード: チャットボット, 自動要約, 画像生成, 音声合成, コード補完, データラベリング, AI翻訳, プロンプト設計, モデル軽量化, 倫理ガイドライン

最終更新: 2026-01-20