高岡智則
年齢：33歳 性別：男性 職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当） 居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地：神奈川県川崎市 身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる） 血液型：A型 誕生日：1992年11月20日 最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分） 家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）
プロンプト設計とは
プロンプト設計とは、AI に対して何をどう伝えるかを決める作業のことです。目的をはっきりさせること、実行条件を決めること、そして最終的に返ってくる出力の形を決めることがポイントです。初心者の人は、まず「何を知りたいのか」「どんな形式で答えてほしいのか」を短い文で書く練習から始めると良いでしょう。
基本的な考え方
AIは入力された指示に従います。曖昧な指示は避けること、複数の情報ソースを混同しないように具体的な制約を与えることが大切です。
なぜプロンプト設計が重要か
この作業を丁寧に行うと、作業効率が上がり、時間の節約にもつながります。出力の品質を安定させることができ、説明、要約、創作、データ整理など、さまざまな場面で役立ちます。
基本の設計コツ
以下のコツを覚えておくと、初めてでもよい成果が出やすくなります。
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| 目的 | 何を得たいのかを1文で書く |
| 前提 | 知っておいてほしい情報を追加する |
| 制約 | 文字数、語調、言語、対象読者を明確化 |
| 出力形式 | 本文・箇条書き・コードなどの形式を指定 |
| 評価基準 | どのように正解を判定するかを提示 |
具体的な例と比較
以下はよい例と悪い例の比較です。明確さと具体性の違いを示します。
| 型 | サンプル | ポイント |
|---|---|---|
| 情報収集 | 「次のトピックについて、主要なポイントを3つ挙げて説明してください」 | 目的がはっきりしている |
| 要約 | 「長文を100字に要約してください」 | 出力長を制御 |
| 創作 | 「中学生にも読める平易な文章で、物語を作ってください」 | 語調と読者層を指定 |
すぐ使えるプロンプトの型
以下の型を覚えておくと、すぐに実践できます。型ごとにサンプルを用意すると、指示を書き換えやすくなります。
| 型 | サンプル | ポイント |
|---|---|---|
| 情報収集型 | 「…についての要点を3つ挙げてください」 | 核心のみを抜き出す |
| 要約型 | 「長文を短く要約してください」 | 出力文字数を制御 |
| 説明・指示型 | 「仕組みを、初心者にもわかるように3段階で説明してください」 | 手順を段階化 |
| 創作型 | 「新しいアイデアを5つ考え、短い説明を添えてください」 | 創造性と具体性のバランス |
実践の手順
実際に使うときは、次の順番で作成します。目的 → 前提 → 制約 → 出力形式 → 評価基準の順に書くと、混乱せずに良い指示が作れます。
よくあるミスと対策
よくあるミスは、目的がぼやけている、出力形式が決まっていない、前提が不足している、長すぎる指示で読みづらいことです。対策としては、指示を2行程度にまとめ、1文ずつ要点を確認する方法があります。
まとめと実践のヒント
プロンプト設計は、技術というよりも文章力の練習です。読み手に伝わる言い方を選ぶことと、出力の形を指定することを意識すると、初心者でも手応えを感じられます。実際に使いながら改善するのが基本で、日常の学習や仕事の効率化に役立ちます。
注意点
個人情報や機微なデータを扱う場合は、適切なモデリングや公開情報の範囲を守ること。
最後に、練習を重ねるうちに、プロンプトの効果を評価する感覚も身についてきます。短い文章で再指示を出す技術、長い説明を要約して再構成する技術など、日常の学習と仕事の現場で役立つスキルになります。
プロンプト設計の同意語
- プロンプト設計
- AIに期待する出力を得るための、入力文（プロンプト）の目的設定・構成・条件付け・手法選択を組み合わせて設計する作業。
- プロンプト作成
- 実際のプロンプトを文章として作成する行為。目的を達成するための語句選択や指示の分量を決める作業。
- プロンプト構築
- 複数の要素を組み合わせてプロンプトを組み立てる過程。テンプレート化、形式、指示の階層化などを含む作業。
- プロンプト最適化
- 出力品質を高めるためにプロンプトを修正・改良すること。長さ・語彙・条件を調整して再実行するプロセス。
- プロンプトエンジニアリング
- プロンプト設計の英語由来の名称。分析・実験を通じて最適なプロンプトを見つける技術分野。
- 指示設計
- AIに対する指示の設計全般。タスクの目的・制約・期待出力の形式を決定する観点。
- 指示文設計
- 指示という文言そのものを設計すること。わかりやすさ・具体性・再現性を重視する。
- 指示文作成
- AIに伝える具体的な指示文を作る作業。目的・制約・出力形式を文面に落とし込む。
- 入力文設計
- AIへ渡す入力文（プロンプト）を設計する工程。情報量・言い回し・リファレンスの組み込みを検討する。
- AI指示設計
- AIに対する指示を設計すること。用途ごとに最適な指示を組み立てる実務的なアプローチ。
プロンプト設計の対義語・反対語
- 即興
- プロンプトを事前に設計・検証・最適化せず、その場の思いつきで作るやり方。予測性が低く、目的を持ちにくい。
- 未設計
- プロンプトの設計・戦略・ガイドラインが事前に用意されていない状態。ゴールが曖昧になりがち。
- 無計画
- 計画性・目標設定が欠如したプロンプト作成。長期的な効果を狙いにくい。
- 雑なプロンプト
- 語句が不統一で曖昧さが多い、整っていないプロンプト。解釈のズレを生みやすい。
- 直感頼み
- データ分析や実証に基づく設計をせず、直感や経験則だけに頼る作法。
- 標準化不足
- テンプレートや共通ルール・命名規則が用意されておらず、再現性が低い。
- 目的不在
- プロンプトのゴール設定がないまま作成され、出力が何を達成すべきか不明。
- 指示の曖昧さ
- 入力指示が不明確で、AIが理解すべき要件がぼやけている状態。
プロンプト設計の共起語
- プロンプト設計
- 大規模言語モデルに適切な回答を得るための入力文と指示の設計全般。目的・条件・文脈を整理し、出力を形作る技術。
- プロンプトエンジニアリング
- 具体的な入力文の作成技術。回答パターンやガイドラインを組み込み、精度と再現性を高める方法。
- チェーンオブソート
- 推論を段階的に促すプロンプト設計手法。途中式や思考過程の出力を得る目的で用いる。
- 連鎖思考プロンプト
- Chain of Thought の日本語表現。思考過程を順次出力させて推論の透明性を高める技法。
- メタプロンプト
- 自分自身への指示を含む高レベルのプロンプト。モデルの振る舞いを全体的に定義する。
- プロンプトテンプレート
- 再利用可能な定型文。目的別に設計された入力の骨組み。
- 指示設計
- モデルへ与える指示を明確かつ具体的に組み立てる設計手法。
- コンテキスト管理
- 会話履歴や前提情報を適切に整理・活用する設計。
- コンテキスト長
- モデルが参照できる最大文字数・トークン数のこと。長すぎると削除・切り捨てが起きる。
- 入力形式
- モデルに渡すデータの形式。自然言語、箇条書き、表などを指示する。
- 出力形式
- モデルの回答の形式。要約、リスト、JSON などを指定する。
- 目的定義
- 達成したい成果や目的を最初に明確化する作業。
- 要求仕様
- 回答に含めるべき要素・条件を具体的に列挙する。
- パラメータ設定
- モデル挙動を左右する設定全般（温度、トップP、トップK など）。
- 温度設定
- 創造性と多様性の度合いを決めるパラメータ。低いと決定的、高いと多様。
- Top-p
- 核サンプリング。一定確率以下の候補を合算して選ぶ設定で多様性を調整。
- Top-k
- 上位k候補のみを選択する設定。kを大きくすると多様性が増すが一貫性は下がる。
- 再現性
- 同じ入力で同じ出力を得やすさ。安定性・信頼性を評価する指標。
- バージョン管理
- プロンプトの改版を追跡・管理する方法。履歴・タグ付けを含む。
- テスト設計
- プロンプトの性能を検証するための試験設計。
- ABテスト
- 複数案のプロンプトを同時に比較して効果を測定する手法。
- 指示の明確さ
- 命令や条件を曖昧にせず、具体的に伝える工夫。
- 専門用語の適切さ
- 分野固有の語彙を正しく使い、誤解を避ける。
- 倫理・安全性
- 有害・偏見・個人情報の扱いなど、リスクを抑える設計。
- フォローアッププロンプト
- 初回の出力を補足・修正する追加指示・質問の設計。
- プロンプト改善
- 出力を観察して改善点を見つけ、更新する作業。
- データ前処理
- 入力データを整形・前処理してプロンプトに適した形にする。
- ツール連携
- 検索・データベース・APIなど外部ツールと連携して回答を強化。
- テンプレート活用
- 既存のテンプレートを活用して作業効率を上げる方法。
- 評価指標
- 回答品質を測る指標（正確さ・明確さ・要約性など）。
- 実験設計
- プロンプト効果を検証する実験の設計。
- ガイドライン
- 推奨する作法・ルールをまとめた指針。
- デバッグプロンプト
- 不適切な出力を検出・修正するためのプロンプト設計の工夫。
プロンプト設計の関連用語
- プロンプト設計
- AIに望む出力を得るための指示文を構成・組み立てる実務。
- プロンプトエンジニアリング
- 指示表現・順序・例の選択など、モデルの挙動を最適化する総合技術。
- システムプロンプト
- モデル全体の挙動を決める初期指示。トーンや方針、制約を含むことが多い。
- ユーザープロンプト
- ユーザーが入力する質問・依頼の本文。
- アシスタントプロンプト
- アシスタントが内部的に参照する指示・補助的情報を含む指示文。
- 出力フォーマット指示
- 出力をどの形式で返すかを事前に指定する。例: JSON、箇条書き、表形式など。
- テンプレート化/プロンプトテンプレート
- 再利用可能な型を作り、変数を埋め込んで新しいプロンプトを素早く作る手法。
- パラメータ化プロンプト / プロンプトパラメータ
- 動的な変数を組み込み、柔軟に再利用できるようにする設計。
- チェーン・オブ・ソート思考プロンプト
- 推論過程の明示を促すプロンプト。場合により推論は省略する指示も併用。
- ゼロショットプロンプト
- 例示なしで直接的な指示を与える prompting 手法。
- 少数ショットプロンプト
- 少数の例を示して、似た出力を促す手法。
- 多ショットプロンプト
- 多数の例を用いて学習・誘導する prompting 手法。
- コンテキストウィンドウ
- モデルが参照可能な文脈の総量（長さ制限を含む）。
- トークン長・トークン制限
- 入力と出力の総トークン数の上限を守る制約。
- 温度設定 / Top-p設定
- 出力の多様性と確率分布の性質を調整するパラメータ。
- ロール設定 / ロールプレイング
- 専門家・教師・編集者などの役割を設定して出力の観点を統制。
- プロンプトデバッグ
- 出力の問題箇所を特定・修正するための検証作業。
- プロンプト評価 / 品質評価
- 正確さ・有用性・一貫性などを測定する評価プロセス。
- テストケース / テストプロンプト
- 品質を検証するための標準化した入力と期待出力。
- バイアス対策 / 倫理ガイドライン
- 公平性と安全性を保つための設計・レビューのポイント。
- セーフティ/セキュリティ配慮
- 不適切な出力を防ぐためのルールと技術的対策。
- 多言語対応 / ローカライズ
- 言語と文化差を踏まえた設計・翻訳の工夫。
- 再現性 / リプロダクタビリティ
- 同じプロンプトで同じ出力を再現しやすくする特性。
- 出力の検証・正確性チェック
- 出力が事実と一致するか、結論の根拠を検証する手法。
- 相互作用設計 / 対話設計
- ユーザーとモデルの対話の流れやUXを設計すること。
- データプライバシー/情報保護
- 個人情報や機密情報の取り扱いを設計時に配慮すること。
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