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、AIに対する指示（プロンプト）を工夫することで、より良い出力を得る技術です。

ChatGPTやClaudeなどの生成AIは非常に強力ですが、指示の出し方によって出力の質が大きく変わります。適切なプロンプトを書けるかどうかが、AIを使いこなせるかどうかの分かれ目です。

なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか

AIの能力を最大限引き出せる

同じAIでも、プロンプトの質によって出力が10倍以上違うことがあります。

業務効率化に直結する

良いプロンプトを書けると、AIに任せられる業務の範囲が広がります。

属人化を防げる

プロンプトをテンプレート化しておけば、誰でも同じ品質の出力を得られます。

良いプロンプトの3要素

1. 具体的である

悪い例：

記事を書いて

良い例：

データ活用に関する1000文字程度のブログ記事を書いてください。
ターゲットは中小企業の経営者です。

2. 文脈がある

悪い例：

メールの返信を書いて

良い例：

以下の問い合わせメールに対する返信を書いてください。
当社はデータコンサルティング会社で、丁寧かつ専門的な印象を与えたいです。

---
[問い合わせ内容]
---

3. 出力形式が指定されている

悪い例：

競合分析をして

良い例：

以下の3社について競合分析を行い、以下の形式で出力してください。

## [会社名]
- 強み：
- 弱み：
- 特徴的なサービス：

5つの基本テクニック

テクニック1: 役割を設定する

AIに「役割」を与えることで、専門的な視点からの回答を得られます。

あなたは10年以上の経験を持つデータサイエンティストです。
以下の質問に、専門家の視点から回答してください。

テクニック2: 例を示す（Few-shot learning）

期待する出力の例を示すことで、AIは形式を学習します。

以下の形式で、キャッチコピーを3案作成してください。

例：
- データで、経営を変える
- 数字が語る、成長のヒント

作成するキャッチコピーのテーマ：AI導入支援

テクニック3: 段階的に考えさせる（Chain of Thought）

複雑な問題は、段階的に考えさせると精度が上がります。

以下の問題について、step by stepで考えてください。
各ステップの思考過程も出力してください。

問題：[ここに問題を記載]

テクニック4: 制約を設ける

出力の品質をコントロールするため、制約条件を明示します。

以下の制約条件を守って回答してください：
- 500文字以内
- 専門用語は使わない
- 箇条書きで整理する

テクニック5: 出力フォーマットを指定する

JSONやMarkdownなど、後処理しやすい形式を指定できます。

以下の情報をJSON形式で出力してください：

{
  "summary": "要約",
  "key_points": ["ポイント1", "ポイント2"],
  "action_items": ["アクション1", "アクション2"]
}

業務での活用例

例1: 議事録の要約

以下の会議の書き起こしから、議事録を作成してください。

出力形式：
- 参加者：
- 議題：
- 決定事項：
- 次回アクション：

---
[書き起こし内容]
---

例2: メール文面の作成

以下の要件でビジネスメールを作成してください。

送信者：株式会社DataBake 営業部
宛先：見込み顧客（IT企業の経営者）
目的：初回面談のアポイント取得
トーン：丁寧かつ親しみやすい
文字数：200文字程度

例3: データ分析の補助

以下の売上データについて分析し、インサイトを3つ提示してください。

データ：
[データを貼り付け]

分析の観点：
- 季節性
- トレンド
- 異常値

よくある間違いと対策

間違い1: 曖昧な指示

❌「いい感じにして」 ✅「専門家向けに、具体的な数値を含めて説明してください」

間違い2: 一度に多くを求める

❌「記事を書いて、SEO対策して、画像も提案して」 ✅ 1つずつ依頼し、段階的に完成させる

間違い3: フィードバックしない

❌ 最初の出力をそのまま使う ✅「〇〇の部分をもっと詳しく」とフィードバックする

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、特別な技術ではありません。**「AIに対して明確で具体的な指示を出す」**という、コミュニケーションスキルの延長線上にあります。

まずは日常業務で試してみて、少しずつスキルを磨いていきましょう。

よくある質問

Q1プロンプトエンジニアリングを学ぶのに専門知識は必要ですか？
Aいいえ、プログラミングの知識は不要です。日本語で指示を出す能力があれば始められます。重要なのは、AIに対して明確で具体的な指示を出すスキルです。
Q2どのAIサービスでもプロンプトエンジニアリングは有効ですか？
Aはい、ChatGPT、Claude、Geminiなど、どの生成AIでも基本的なテクニックは共通です。ただし、各AIの特性に合わせた微調整は有効です。