
プロンプトの作り方って、どうやれば上達するの?

自作プロンプトは上手くいかないし、探すのも時間がかかるし…困った
もしあなたがこう悩んでいるのなら、この記事がきっと役に立つはずです!
この記事で紹介する学習ロードマップとプロンプト設計のコツを実践すれば、「良いプロンプト」を自作できない悩みから解放され、LLM(大規模言語モデル=AI)を頼れる相棒として使いこなせるようになるでしょう!
もう試行錯誤で貴重な時間を浪費する必要はありません!

私も以前はAIに振り回され、試行錯誤の連続でかなり時間を費やしました…
でも、その経験によって、効果的なプロンプトの作成方法を理解するに至ったんです。
そして今では「AIフル活用+VBAによる自動化でブログ記事作成を超効率化し、SEO対策も安定した成果を出せる」状態に。
そこで今回は、私の経験から以下の点を丁寧に解説します。
- 挫折しない!プロンプト学習の体系的ロードマップ
- 初心者向け!効果的なプロンプト指示出し基本のコツ
- もう悩まない!プロンプト自作のための設計思考とフレームワーク
- 結果を安定させる!プロンプト改善サイクルの実践法
特別なセンスは不要です。もともとパソコンすら苦手だった私でもできたことなので!

この記事で紹介するステップを一つずつ実践すれば、あなたもプロンプトを使いこなし、自信を持てるようになりますよ!
さあ、LLMという強力な味方と一緒に作業を効率化して、自分や家族との時間を作りましょう!
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LLMを操る基礎:プロンプトスキルの重要性と効果的な条件

AI時代必須スキル!プロンプト能力が市場価値を高める理由
LLM(大規模言語モデル)には文章生成や要約など実に多くの機能が備わっており、ビジネス活用も急速に広がっています。
特にマーケティングやコンテンツ企画での効率化が期待されるいっぽう、その能力を最大限に引き出す鍵となる「プロンプト」の作成方法に悩む人も多いのではないでしょうか。

プロンプトとは、LLMへの「指示」のこと。この「指示を設計する能力」が、アウトプットの質を大きく左右します。
このスキルを使いこなせれば、業務効率化や創造性向上に繋がり、AIを活用できる人材として市場価値も高まるでしょう。
実際、「プロンプトエンジニア」という専門職も登場しており、需要は増加傾向にあります。
結果が変わる!効果的なプロンプト7つの絶対条件とNG例
では、LLMから期待通りの答えを引き出す「良いプロンプト」の条件とは何でしょうか?
【超重要】な7つの主要条件を押さえましょう。
次は、初心者が陥りがちな「悪いプロンプト」例と改善方法をご紹介します。
マーケティングについて教えて
範囲が広すぎ、何を知りたいか不明確。
Webマーケティングの初心者向けに、主要な集客手法とそのメリット・デメリットを箇条書きで3つ説明してください。
誰に、何を、どう伝えてほしいか具体的に指示。
この記事の要約を書いて
対象記事、読者、長さが不明。
以下のURLの記事を、SNS投稿用に100文字以内で要約してください。ターゲットは20代女性です。[URL]
対象、目的、条件という文脈を提供。
専門用語を使わずに、最新のAI技術について詳しく説明して。
「詳しく説明」と「専門用語を使わない」の両立が困難。
最新のAI技術について、中学生にも理解できるように、比喩を使いながら重要なポイントを3つ説明してください。
矛盾要求ではなく、具体的な表現方法や対象を指定。
これらの条件や例を参考に、自身のプロンプトを見直してみてください!

プロンプトの質を客観的に評価するためのチェックポイントを持つことも有効ですよ!
プロンプト自作の第一歩!基本構造4要素を完全マスター
効果的なプロンプトには共通する基本的な構造があります。まずはこれを理解しましょう。
主に以下の4つの要素で構成されます。
常に全要素が必要なわけではありませんが、この4要素を意識するだけでプロンプトの質は向上します。
要素分解により、改善点も見えやすくなりますよ!
例:構成要素を明示した構造化プロンプト(旅行プラン提案)
# 命令: 日帰り旅行プランの提案
あなたは **旅行プランナー** です。顧客の要望に合わせた魅力的なプランを作成します。
## 指示内容 ##
以下の条件に合う **箱根への日帰り旅行プラン** を **1つ** 提案してください。
## 文脈 (旅行条件) ##
* **対象者:** 電車での移動を希望する **20代カップル**
* **出発地:** **新宿駅**
* **時期:** **秋(10月~11月頃)** を想定
* **興味:** 美術館巡りと、**紅葉** を楽しみたい
* **予算:** 1人あたり **1万円程度** (交通費、入場料、昼食代込み)
## 入力データ ##
(このタスクに特定の入力データはありません)
## 出力形式 ##
* **プラン名:** 魅力的なプラン名を付けてください (例: 「アートと紅葉を満喫!箱根よくばり日帰り旅」)
* **スケジュール:** 以下のような **時間帯ごと** の行動例を **箇条書き** で示してください。
* 午前 (例: 新宿出発、箱根湯本到着、〇〇美術館へ)
* 昼食 (例: おすすめの食事処やジャンル)
* 午後 (例: 紅葉スポット散策、△△美術館へ)
* 夕方 (例: 箱根湯本でお土産探し、新宿へ帰着)
* **ポイント:** このプランの **おすすめポイント** や **注意点** を **2~3文** で追記してください。
* **トーン:** カップル向けに、**楽しそうで分かりやすい** 言葉遣いで記述してください。
Markdown記法(見出し、箇条書き等)でプロンプトを構造化すると、人間にもAIにも分かりやすく、管理もしやすくなるのでおススメです!
挫折しない!プロンプト学習ロードマップ【初心者から設計者へ】

初心者から上級者まで!プロンプトスキル習得3ステップ全体像
ではここから、プロンプトスキルを体系的に習得するための学習ロードマップを紹介していきます。

このロードマップは、基礎理解から応用、自律的な設計能力獲得までを段階的にサポートする目的で作成しました!
「初心者」「中級者」「上級者」の3ステップで構成され、各段階で習得すべき主要スキルと達成目標が設定されています。
簡単なセルフチェック項目で現在地を確認しても良いでしょう。
あなたは今どこ?各レベルの目標とスキルアップ期間の目安
各学習段階の具体的な目標と目安期間は以下の通りです(期間は個人差あり)。
LLMに簡単な指示を出し、基本的な応答を得られる
- 基本概念
- 主要テクニック(Zero/Few-Shot, 役割設定, 形式指定)理解
- 簡単なプロンプト作成・実行
数日~1週間。まず触ってみることが重要。
意図した応答を引き出し、プロンプトを改善・応用できる
- 応用テクニック(CoT, Prompt Chaining)習得
- プロンプト反復改善・カスタマイズ
- 簡単な設計フレームワーク適用
数週間~1ヶ月。試行錯誤が鍵。
高度な技術を駆使し、特定タスクで最高の結果を出す
- 高度技術(ReAct, RAG等)の概念理解
- 特定タスク特化設計の考え方
- 継続学習
数ヶ月~継続(詳細は発展学習へ)。
焦らず、自身のペースで着実に進めましょう!
最短でプロンプト上達!模倣・理解・応用サイクルの回し方
効率的なスキル上達には、「模倣→理解→応用」の学習サイクルが有効です。
【1.模倣 (Imitate)】
効果的なプロンプトの「型」や良い例を真似て試す。
【2.理解 (Understand)】
なぜそのプロンプトが機能するのか、原理や要素の影響を考える。
【3.応用 (Apply & Adapt)】
理解した原理を基に、自分の目的に合わせてカスタマイズ・応用する(試行錯誤が重要)。
トレーニングとしておススメなのは以下の方法ですね!
【比較学習】
同じ課題に異なるプロンプトを試し、結果を比較分析する。
【日常的な練習】
スキマ時間で簡単なプロンプトを試す習慣をつける。
【改善サイクルの確立】
プロンプト実行→評価→分析→修正 のサイクルを回す(これが「設計力」の核!)。可能なら他者からのフィードバックも活用。
学習仲間を見つけたり、小さな目標達成でモチベーションを維持したりするのも良い方法です。
【初心者向け】まず押さえるべきプロンプトの基本と必須テクニック

ここからは「初心者編」を解説していきますね。
まずはLLMとの対話に慣れ、基本的なプロンプト作成を目指しましょう。
LLMとの対話の基礎!プロンプト必須用語と仕組みを理解
LLMとの対話に役立つ基本用語と仕組みの概要が以下↓
LLMへの指示や質問。
テキスト処理の最小単位。プロンプト等の長さの基準。
LLMが一度に処理できるトークン上限。超えると古い情報が忘れられる可能性あり。
応答調整の設定値。
主流は「トランスフォーマー (Transformer)」。
また、プロンプト作成では「具体性と抽象性のトレードオフ」「長さと詳細さのバランス」も意識しましょう。
実際にやってみて感覚を掴むのが一番です。
基本的なプロンプトの種類
【Zero-Shot Prompting】
例示なしでタスク指示。単純タスク向き。
【One-Shot Prompting】
例を1つ提示。
【Few-Shot Prompting】
例を複数(2~5個程度)提示。形式・スタイル学習や精度向上に有効。
例:One-Shot Prompting(簡単なデータ形式変換)
以下の形式で入力された日付情報を、「西暦/月/日」の形式に変換してください。
---
**お手本 (1つ)**
入力: 令和7年5月1日
出力: 2025/5/1
---
**ここから本番**
入力: 昭和63年10月20日
出力:
One-Shot Promptingは、「Zero-Shot(お手本なし)ではAIが意図した形式やニュアンスを正確に理解できない可能性がある」「Few-Shot(複数のお手本)ほど多くの例を示す必要がない」という場合に有効ですね。
曖昧さ回避!LLMに意図を伝える「明確な指示」作成術
プロンプトで最も重要なのは指示の明確化です。
曖昧さは期待しない結果の原因になるので、意識しましょう。
「誰が(Who)」「何を(What)」「いつ(When)」「どこで(Where)」「なぜ(Why)」「どのように(How)」を明確化。
「いい感じに」等を避け、「〇〇のような雰囲気で」「3パターンで」のように具体的に。
指示文と入力データをデリミタ(例: \\
, ###
, <<INPUT>>
等)で区別(AIの混乱防止)。
例: 以下の文章を要約してください。### [要約対象文章] ### 要約は3文以内で。
応答形式(リスト、箇条書き、JSON等)を具体的に要求。
ブログ記事書いて
テーマ、ターゲット、文字数、トーン等、必須情報が欠落。
ターゲット読者:プロンプト初心者のWebマーケター。
テーマ:「役割設定プロンプトの効果的な使い方」。
構成:導入、具体例3つ、まとめ。
親しみやすいトーンで、約1000字でブログ記事を作成してください。
ターゲット、テーマ、構成、トーン、文字数など具体要素を指定。
少しの意識でLLMとの対話はスムーズになりますよ!
AIを専門家にする技!「役割設定」プロンプトの効果と書き方
LLMに特定の役割を与える「役割設定」は効果的な基本テクニックです。
役割により、出力の質・トーン・視点が一貫し、より専門的・状況に適したものになります。
基本的な書き方: プロンプト冒頭で宣言。
あなたは[役割]です。
[役割]として回答してください。
※役割は「経験豊富なWebマーケター」のように具体的に。
【業務活用プロンプト例】役割設定(コンテンツ企画アイデア出し)
指示:
# 役割
あなたは経験豊富なコンテンツ企画者です。常に最新トレンドを把握し、読者のインサイトに基づいた魅力的な企画を立案します。
# 指示
ターゲット読者:プロンプトスキル初心者のWebマーケター(30代男性)
テーマ:プロンプト改善サイクルの具体的な回し方
上記向けに、上記テーマのブログ記事アイデアを5つ、魅力的なタイトル案と共に提案してください。各アイデアには想定読者の疑問と記事の提供価値も簡潔に含めてください。
カスタマイズポイント
役割に加え、能力や視点を補足説明。ターゲット読者やテーマも具体的に。
期待効果
回答品質向上、トーン調整、視点固定。

自分が使いたいシーンに合わせ、様々な役割を与えてみてください!
具体例で精度UP!「Few-Shot」プロンプトの効果的な使い方
Zero-Shotで意図が伝わらない時、「Few-Shot Prompting」(具体例提示)が有効です。
- LLMの理解促進
- 出力形式・スタイル学習
- タスク精度向上
入力と出力のペアを複数(通常2~5個)提示。
入力: [例1の入力]
出力: [例1の出力]
入力: [例2の入力]
出力: [例2の出力]
入力: [実際の入力]
出力:
質の高い、タスク意図を正確に反映した例を選ぶ。可能なら多様なパターンを含める。
複雑タスク、特定形式/スタイル要求、精度重視の場合にFew-Shotが有効。単純タスク、手早く結果が欲しい場合はZero-Shot。
入力: 最高! -> 出力: ポジティブ
入力: まあまあ -> 出力: ネガティブ <-- 誤り!
入力: 今日はいい天気だ -> 出力:
間違った例(「まあまあ」は通常ニュートラル)を学習してしまう。
入力: 最高の気分だ! -> 出力: ポジティブ
入力: 特に何も感じない -> 出力: ニュートラル
入力: 最悪だ… -> 出力: ネガティブ
入力: 今日は天気が良くて気持ちいい -> 出力:
タスク意図を正確に反映した質の高い例を複数提示する。
Few-Shotはプロンプト精度向上の強力な武器なので、ぜひ使ってみてくださいね!
欲しい答えを引き出す!プロンプトでの「出力形式指定」テク
「こんな形で答えてほしい」という要望に応えるのが「出力形式指定」テクニックですね。
情報整理や理解容易化、後工程での処理効率化(JSONなど)に向いており、期待通りのアウトプットを得やすいことがメリットです。
指定方法
【直接指示】
「箇条書きで出力」「表形式で示して」「JSON形式で返して」など。
【Markdown活用】
・箇条書きで出力してください。
・結果を表形式で示してください。
\n|列1|列2|\n|—|—|\n|データ1|データA| など。簡単な構造例を示すと効果的。
【Few-Shotでの例示】
期待する出力形式の例を提示。

私は生成結果を連動させて次工程のプロンプトで使用することが多いので、この「出力形式指定」はとても重宝しています!
まずは試そう!簡単なプロンプト作成で第一歩を
ここまでいろいろ紹介してきましたが、知識だけ学んでもスキルは身につきません。
実際に簡単なプロンプトを作成・試行してみることが上達への最短ルートです。
例1:テキスト要約の出発点
この記事の内容を簡単にまとめてください。
[ここに要約したい記事のテキストを貼り付けます]
例2:質問応答の出発点
AI(人工知能)って何ですか?簡単に教えてください。
例3:アイデア出しの出発点
チームのコミュニケーションを良くするためのアイデアを何か提案してください。
初心者のうちは「AIは優秀だから、一発で完璧な答えが返ってくるもの」と考えがちです。しかし、AIはあくまでもサポーター。
こちらが最適な質問をしないと、期待通りの回答は返ってきません。
そのためにも、まずは簡単なプロンプトから試して、感覚を掴んでいきましょう!
【中級者向け】プロンプト応用テクと改善スキルで差をつける

基本をマスターしたら、次は応用力強化です。
複雑な指示、思考誘導、改善サイクルを学び、スキルで差をつけましょう。
AIに深く考えさせる技!思考誘導プロンプト(CoT/ToT)入門
複雑な質問に対し、LLMに「深く、段階的に」考えさせるテクニックです。
LLMに問題解決の思考プロセスを記述させる手法。論理的推論を促し、回答精度が向上します。
プロンプト末尾に「ステップバイステップで考えてください」等のフレーズ追加。
- Zero-Shot CoT: 例なしで思考プロセスを促す。
- Few-Shot CoT: 思考プロセス例を含む(より複雑な問題向け)。
算術、常識推論、論理パズル、複雑な指示分解など。
情報に基づき、予算配分案と根拠を提案させる。
結果だけでなく思考プロセスを明示させ、提案の妥当性を高める。
複数の思考経路(枝)を生成・評価し、最適な解を探る、より高度なアプローチ(上級者向け概念)。
段階的に思考したほうが適した結果に辿りつきやすいのは、人間と一緒ですね!
複雑な指示でも精度UP!プロンプト具体性と文脈追加のコツ
複数ステップでの指示など、複雑なタスクでも精度を保つためには、指示の具体性と適切な文脈追加が一層重要です。
複雑タスクをサブタスクに分解し、各プロンプトを連携させる考え方。各指示が明確になり精度向上。
LLMが迷いそうな点を詳細情報や条件で補足(曖昧さ排除!)。解釈の余地がない表現を心がける。
タスクの背景や目的を伝え、LLMの理解を深める。
トークン制限を意識し、重要部分を先に記述、不要部分削除、分割入力、【重要】
などで強調。
無関係な情報や矛盾指示を避け、シンプルに必要な情報だけを伝える。
キャッチコピー考えて
商品、ターゲット、媒体など情報不足。
# 役割: あなたはプロのコピーライターです。
# 文脈:
ターゲット:健康志向の30代女性。
商品:新発売オーガニックスムージー「朝活美人」。
特徴:[詳細]。
媒体:Instagram広告。
# 指示:
上記を踏まえ、「朝活美人」の魅力と手軽さが伝わるキャッチコピーを5案提案し、簡単な説明も加えてください。
役割、ターゲット、商品、特徴、媒体など詳細な文脈を提供。
複雑な指示ほど「LLMに必要な情報は何か?」を常に考えましょう。
プロンプトは育てて最強に!結果を出す「改善サイクル」実践法
プロンプト作成は一度で終わりません。
「試行→評価→分析→修正」の改善サイクルを回し続けることが、プロンプトを「最強」にする秘訣です。
作成したプロンプトを実行。
出力結果を評価(期待とのギャップは?問題点は?)。客観的な評価基準やチェックリストが有効。
なぜ問題が発生したか原因分析。プロンプトのどの部分が影響したか推測。
分析に基づきプロンプト修正(指示明確化、文脈追加、例変更、役割再設定、パラメータ調整など)。
修正後プロンプトを再実行し、改善を確認。期待通りになるまで繰り返す。
↑のように表現すると「なんか小難しそう…」って感じちゃいません?

大丈夫です。私はここまで厳密にやってませんでしたからw
① 作ってみる
② 良いものできた!と喜ぶ
③ しばらく使ってると気になる部分が出てくる
④ 修正する
⑤ ②に戻る
私の場合はこんな感じでしたね。
結果的には「試行→評価→分析→修正」の改善サイクルに近いかもしれませんが、ただ楽しんでただけですw
出力を制御する応用技!制約条件とNG例指定プロンプト活用
次は、「〇〇しないでほしい」「〇〇の条件を守ってほしい」といった制約を加え、アウトプットを制御する応用テクニックを見ていきます。
プロンプト内で直接指示(例: 〇〇文字以内で
専門用語は使用しないで
肯定的な意見のみ
)。
- 文字数制限(SNS投稿等)
- 特定表現禁止(規約遵守等)
- 視点/トーン制限(客観レポート等)
- フォーマット遵守
「こういうのはNG」という具体例でLLMの誤解を防ぐ。
[レビュー本文]
ただし、【NG例】のように製品不満点だけを抜き出すのではなく、全体的な体験についてまとめてください。
【NG例】
・〇〇が壊れていた。
・サポート対応が悪かった。
要約:
制約条件やネガティブ例でLLMの挙動をより細かく制御し、望まない出力を防ぎましょう。
【上級者向け】業務特化の戦略設計

基本と応用を理解できたら、さらに難易度をあげて「特定の目的に特化したプロンプト」を作れるようになりましょう!
仮に「LP作成」というタスクがあったとして、これを細分化して
・競合調査
・商品情報整理
・ペルソナ設定
・タイトル作成
・ボディーコピー作成
…
といった複数のセクションに分解し、各目的に特化したプロンプトで実行するほうが確実に高品質な回答を得られます。
業務に最適化!特定タスク特化プロンプト設計の思考プロセス
では、特定の業務プロセスや目標に合わせ最適化された「特化プロンプト」はいったいどうやって作るのか。
汎用的な全体の流れを提示するので、細かい部分は自分の状況にあわせて調整してください。
- 「何を達成したいのか?」を明確にします。 例えば、「LPのコンバージョン率を1%上げる」「報告書作成時間を半分にする」「顧客からの問い合わせメールへの返信案を自動生成する」など、数値目標や具体的な成果物を定義します。
- 「誰が」「どのような状況で」そのプロンプトを使うのかを想定します。自分だけが使うのか、チームで共有するのか、システムに組み込むのかによって、必要な情報の粒度や説明の丁寧さが変わります。
- 目的達成に必要なタスクを、AIが実行可能なレベルまで細かく分解します。LP作成の例のように、「競合調査」「ペルソナ設定」「キャッチコピー作成」「本文作成」「CTA(行動喚起)作成」など、具体的なアクションに落とし込みます。
- 各サブタスクにおいて、「何を入力とし(Input)」「何を出力とするか(Output)」を定義します。これにより、プロンプトに必要な情報と期待する結果が明確になります。
分解した各タスクをAIが正確に実行するために、どのような情報が必要かをリストアップします。
- 背景情報 (Context): 業界知識、ブランドイメージ、過去の成功/失敗事例、ターゲット顧客の詳細な情報など。
- 制約条件 (Constraints): 文字数、トーン&マナー(例: 丁寧、フレンドリー、専門的)、出力フォーマット(箇条書き、表形式、JSONなど)、含めるべきキーワード、避けるべき表現、参照すべき資料など。
- 役割設定 (Role): AIに特定の専門家(例: 「あなたは経験豊富なマーケターです」「あなたは法律の専門家です」)になりきってもらうことで、出力の質や視点をコントロールします。
- 手本となる例 (Examples / Few-shot): 理想的なアウトプットの具体例をいくつか示すことで、AIの理解を助け、期待する結果に近づけます。
洗い出した情報を基に、明確で具体的な指示文を作成します。一般的には、以下の要素を組み合わせます。
- 役割: あなたは[役割]です。
- 指示: [具体的なタスク]を実行してください。
- 文脈: [背景情報、目的、ターゲットなど]
- 入力情報: [処理するデータやテキスト]
- 制約・条件: [文字数、トーン、形式、禁止事項など]
- 出力形式: [期待するアウトプットの形式]
- 手本: [良い例や悪い例]
- 作成したプロンプトを実際にAIに入力し、出力結果を評価します。
- 最初の目的やゴールと照らし合わせ、期待通りか、改善点はどこにあるかを確認します。
- 指示が曖昧だったか?
- 必要な情報が不足していたか?
- 制約が厳しすぎた/緩すぎたか?
- 手本が不適切だったか?
- フィードバックに基づきプロンプトを修正し、再度テストします。この「試行錯誤」のプロセスを繰り返すことが、特化プロンプトの精度を高める鍵となります。
この思考プロセスを経ることで、漠然とした指示ではなく、特定の業務ニーズに合致した、再現性の高い高品質なアウトプットを生み出すプロンプトを設計することができます。
例:プロンプト設計プロセスを反映したプロンプト(FAQ作成依頼)
# 命令: 新サービスに関するFAQリストの作成
## 1. 役割 (Role) ##
あなたは **顧客からの質問を想定し、分かりやすい回答を作成するのが得意なテクニカルライター** です。
## 2. 指示 (Request) ##
当社が来月リリースする新しいオンラインストレージサービス「CloudSafe」について、**ユーザーから寄せられそうな質問とその回答(FAQ)** を **5つ** 作成してください。
## 3. 文脈 (Context) ##
* **サービス概要:** 「CloudSafe」は、高度なセキュリティと簡単な操作性を両立した個人向けオンラインストレージです。月額500円で1TBの容量を提供します。自動同期機能とファイル共有機能が主な特徴です。
* **ターゲットユーザー:** PCやスマートフォンのデータバックアップや共有に関心があるが、ITにそれほど詳しくない一般ユーザー。
* **目的:** サービスリリース前にFAQページを準備し、ユーザーの疑問を事前に解消することで、問い合わせ件数を削減し、スムーズなサービス利用開始を支援するため。
## 4. 入力情報 (Input) ##
(このタスクに特定の入力データはありませんが、上記の「サービス概要」を参考にしてください)
## 5. 制約・条件 (Constraints) ##
* **質問の内容:** ターゲットユーザーが **実際に疑問に思いそうな** 具体的な質問を想定してください。(例:料金、セキュリティ、使い方、対応デバイスなど)
* **回答のスタイル:** **専門用語を避け**、**初心者にも理解できるよう**、簡潔かつ丁寧に記述してください。
* **トーン:** **親切で信頼感のある** トーンで記述してください。
* **長さ:** 各回答は **150文字以内** に収めてください。
## 6. 出力形式 (Output Format) ##
* **形式:** **番号付きリスト** で、各項目を「**Q[番号]. [質問文]**」「**A[番号]. [回答文]**」のペアで記述してください。
* 例:
1. Q1. CloudSafeの料金はいくらですか?
2. A1. 月額500円(税込)で1TBの容量をご利用いただけます。初期費用や追加料金はございません。
* **全体:** 5つのFAQペアをリスト形式で出力してください。
## 7. 手本 (Examples - Few-shot) ##
*(今回は省略します。必要であれば、理想的なFAQの書き方の例をここに提示します)*
「文章にするとよくわからない」
「なんか難しそう…」

そんな声が聞こえてきそうですが、要は、自分が何をしたいのかをクッキリ言語化するだけですよ!
AIはあなたの気持ちを汲んではくれません。あなたの言葉が、AIを動かします。
先ほど提示した内容を言語化できるだけで、あなたのプロンプトの質は一気に3段階くらい上がるでしょう。
プロンプト自作を体系化!設計フレームワーク活用と思考法

設計プロセスを効率化するのが「プロンプト設計フレームワーク」(型、テンプレート)です。
- CRISPE: Capacity/Role, Insight, Statement, Personality, Experiment
- Structured Prompting: 役割, タスク, ステップ等を構造化記述。
- CREATE: Character, Request, Examples, Adjustment, Type, Extras
- RISE: Role, Input, Steps, Execution
- GLUE: Goal, List, Unpack, Examine
- その他多数(ITAP, APE, RACE等)。
各フレームワークはプロンプトの構成要素を整理するのに役立ちます。以下はいくつかの代表例の簡単な特徴です。
- 長所:
- シンプルで理解しやすく、多くのタスクに適用可能。構造が明確。
- 短所:
- 創造性やペルソナ設定の要素が薄い場合がある。
- 適したユースケース:
- 手順が明確なタスク、レポート作成、情報抽出など。
- 長所:
- 役割(Capacity/Role)や個性(Personality)を重視。Insightで背景知識の活用を促す。
- 短所:
- 要素が多く、やや複雑に感じる場合がある。Experimentは試行錯誤前提。
- 適したユースケース:
- 特定のキャラクター設定が必要な場合、アイデア出し、クリエイティブな文章作成など。
- 長所:
- キャラクター設定(Character)、例示(Examples)、調整(Adjustment)など、出力の質を高める要素が豊富。
- 短所:
- CRISPE同様、要素が多くやや複雑。
- 適したユースケース:
- Few-Shotプロンプティングを活用したい場合、特定のトーンやスタイルが求められる場合。
- 長所:
- 特定の形式に縛られず、マークダウン等で構造的に指示を記述できる。自由度が高い。
- 短所:
- 決まった型がないため、記述の仕方に一貫性を持たせるのが難しい場合がある。
- 適したユースケース:
- 複雑な指示、コード生成、複数の要素を組み合わせるプロンプトなど。
- 長所:
- 目標(Goal)を明確にし、タスク分解(List, Unpack)と評価(Examine)を促す構造。計画や分析に適している。
- 短所:
- ステップが明確で、創造的な発想や自由な対話にはやや不向きな場合がある。
- 適したユースケース:
- プロジェクト計画、問題解決策の立案、レポート構成の検討、レビューや評価タスクなど。
注意: 上記は簡易的な比較です。最適なフレームワークは目的やタスクによって異なります。要素を参考に、自分なりにカスタマイズすることも有効です。
1. CRISPE フレームワークに基づくプロンプト例
(Capacity/Role, Insight, Statement, Personality, Experiment)
## Capacity/Role (能力/役割) ##
あなたは、複雑な技術情報を分かりやすく解説するのが得意な **サイエンスコミュニケーター** です。
## Insight (洞察/背景) ##
最近注目されている「量子コンピューティング」について、一般のビジネスパーソンはその可能性に関心があるものの、具体的な仕組みや影響を理解できていません。誤解も多く存在します。
## Statement (指示/声明) ##
「量子コンピューティング」が **将来のビジネスに与える可能性のある影響** について、**肯定的な側面と懸念される側面の両方** を解説する短い記事(約500文字)を作成してください。
## Personality (個性/人格) ##
**客観的かつ冷静** でありながら、**読者の知的好奇心を刺激する** ような、少し**未来志向** のトーンで記述してください。
## Experiment (実験/試行) ##
解説の中で、**少なくとも2つの異なる業界(例:製薬、金融)** を取り上げ、それぞれでどのような影響が考えられるか具体例を示してください。
2. Structured Prompting に基づくプロンプト例
(役割、タスク、ステップ等を構造化記述)
※これはMarkdown等で構造化する考え方なので、以下の例のように見出し等を使います。
## 役割 ##
あなたは **人気旅行ブロガー** です。
## タスク ##
「週末で行ける!温泉とグルメを満喫する箱根旅行」というテーマで、ブログ記事の **構成案** を作成してください。
## 含めるべきステップ(セクション) ##
1. **導入:** 読者の興味を引く書き出し
2. **アクセス:** 都心からのアクセス方法(電車・車)
3. **おすすめ温泉:** 具体的な温泉施設や泉質の特徴を1~2箇所紹介
4. **グルメ情報:** ランチにおすすめの食事処と、食べ歩きグルメをそれぞれ紹介
5. **その他:** 簡単なお土産情報や立ち寄りスポット
6. **まとめ:** 旅行の魅力を再強調し、読者に行動を促す締め
## 出力形式 ##
* 上記のステップを **見出し** とした構成案を作成してください。
* 各見出しの下に、**どのような内容を書くか** を **箇条書き** で簡単に記述してください。
3. CREATE フレームワークに基づくプロンプト例
(Character, Request, Examples, Adjustment, Type of Output, Extras)
## Character (役割) ##
あなたは **経験豊富な広報担当者** であり、メディアの関心を引きつける文章を作成するのが得意です。
## Request (要求) ##
当社が開発した新しいAI搭載翻訳アプリ「Translingo AI」の **正式リリースを発表するためのプレスリリースの草稿** を作成してください。
## Examples (例示) ##
*(今回は省略します。必要に応じて、過去の類似メールなどをここに提示します)*
## Adjustment (調整、制約条件) ##
* **含めるべき要素:**
* アプリの主な機能(例:リアルタイム音声翻訳、画像内文字翻訳、多言語対応)
* 従来の翻訳アプリと比較した際の **独自性や優位性** (例:AIによる自然な翻訳精度、オフライン利用可能)
* 開発責任者のコメント(架空のコメント案を含めてください)
* リリース日(2025年6月1日)と価格(基本無料、Pro版あり)
* 会社の概要と問い合わせ先
* **トーン:** **革新性** と **信頼性** を感じさせる、プロフェッショナルなトーン。
* **長さ:** 全体で **800文字~1200文字程度**。
* **避けるべき表現:** 過度な専門用語、未確定な将来の機能に関する言及。
## Type of Output (出力形式) ##
* **形式:** 一般的なプレスリリースの標準フォーマットに沿って記述してください(タイトル、リード文、本文、会社概要、問い合わせ先などを含む)。
* **ファイル形式:** テキスト形式で出力してください。
## Extras (追加情報、文脈) ##
* **ターゲットメディア:** IT系ニュースサイト、ビジネス誌、ガジェット系ブログなど。
* **アプリの主なターゲットユーザー:** 海外旅行者、ビジネスパーソン、語学学習者。
* **開発の背景:** 近年のグローバル化に伴う言語の壁を取り払い、よりスムーズなコミュニケーションを実現したいという想いから開発。
* **アプリ名:** Translingo AI
4. RISE フレームワークに基づくプロンプト例
(Role, Input, Steps, Execution)
## Role (役割) ##
あなたは **ニュース記事の自動分類・要約AI** です。与えられた記事を分析し、指定された手順で情報を整理します。
## Input (入力データ) ##
以下のニュース記事の抜粋を処理対象とします。
```
[経済ニュース記事の抜粋例:円安が進行し、輸入原材料価格の高騰が国内企業の収益を圧迫している。一方で、輸出関連企業にとっては追い風となるとの見方もある。政府・日銀は今後の金融政策の舵取りが注目される。]
```
## Steps (実行手順) ##
以下の手順に従って、入力データを処理してください。
1. 記事の内容を読み、最も関連性の高い **主要カテゴリ** を次の選択肢から **1つ** 選んでください: [政治, 経済, 国際, スポーツ, 文化]
2. 記事の中で述べられている **最も重要なキーワード** を **3つ** 抽出してください。
3. 記事全体の **要点** を **1文(50文字以内)** で **要約** してください。
## Execution (実行と出力) ##
上記の手順を実行した結果を、以下の形式で出力してください。
* **主要カテゴリ:** [手順1で選択したカテゴリ]
* **重要キーワード:** [手順2で抽出したキーワードをカンマ区切りで]
* **記事要約:** [手順3で作成した要約文]
5. GLUE フレームワークに基づくプロンプト例
(Goal, List, Unpack, Examine)
## Goal (目標) ##
来週開催するプロジェクトキックオフミーティングが円滑に進み、参加者全員が目的と各自の役割を理解できるように、効果的なアジェンダ(議題リスト)を作成する。
## List (アジェンダに含めるべき項目リスト) ##
1. 開会の挨拶と目的の確認
2. プロジェクト概要の説明
3. 各メンバーの役割紹介と期待事項
4. 主要マイルストーンとスケジュール共有
5. 当面のタスクと担当者の確認
6. 質疑応答
7. 閉会の挨拶
## Unpack (各項目の詳細化・指示) ##
上記リストの各項目について、**会議で具体的に話し合うべき内容**、**担当者(話者)**、**割り当てる時間の目安** を明確にしてください。特に「主要マイルストーン」では、具体的な日付と成果物を記述してください。
## Examine (検証/評価) ##
作成したアジェンダ案が、**会議時間(例:60分)内に収まるか**、**参加者が会議の目的を達成するために十分な情報を提供できているか** という観点から、問題点や改善点があれば指摘してください。
フレームワークを参考に、構造的記述を習慣づけましょう。
まとめ

さて、この記事では、初心者から「設計力」を身につけ、改善していく道筋を示しました。
試行錯誤から抜け出すヒントは見つかったでしょうか。
特に、以下のポイントがスキルアップの鍵となります。
- 効果的なプロンプトの基本条件と4つの構造理解
- 初心者向け!指示出し基本コツとテクニック実践
- 結果を安定させる!プロンプト改善サイクルの回し方
- 再現性を高めるプロンプト設計の思考法と型
今回学んだ内容で、プロンプト作成に迷う時間は減り、企画やコンテンツ作成などがもっとスムーズになるはずです。
自信を持ってAIを活用し、より有意義なことに時間を使いましょう!

もし周りに同じようにプロンプトで悩む方がいれば、ぜひ共有してあげてください!
余裕がなければ、この記事のURLを教えてあげるのも良いかもしれません!
まずは簡単なプロンプト改善から始めてみてください。応援しています!
最後までお読みいただき、ありがとうございました!
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