AIに指示を出すときに効くマークダウン記法まとめ
「##」や箇条書きはなぜ効くのか―
AI（ChatGPTなど）に文章を投げる際、
「## を付けると回答が良くなる」「箇条書きにすると精度が上がる」
と感じたことはないでしょうか。
これは偶然ではなく、AIが入力文を構造として解釈しているためです。
本記事では、AIに対して効果のあるマークダウン記法とその理由を、実務視点で整理します。
・結論（先に要点）
・AIは 装飾ではなく「構造」としてマークダウンを解釈する
・見出し・箇条書き・制約指定は 出力品質を安定させる
・「人が読みやすい文章」は、そのまま「AIにも理解しやすい」
AI入力時に有効なマークダウン記法一覧
| 記法・表現 | 例 | 主な効果 | 実務での有効な使いどころ |
|---|---|---|---|
## 見出し |
## 要件定義 |
セクションの区切りとして認識され、文脈整理が容易になる | 長文指示、仕様書、ブログ構成 |
# 大見出し |
# 全体概要 |
最上位テーマとして扱われ、回答の軸になる | 全体方針・前提条件の明示 |
箇条書き（- / *） |
- 条件A |
条件・要素を個別に認識しやすくなる | 要件列挙、チェックリスト |
| 番号付きリスト | 1. 手順 |
順序性・手続きとして理解される | 手順書、フロー説明 |
太字（**） |
**重要** |
優先度が高い情報として強調される | 制約条件、必須要件 |
斜体（*） |
*補足* |
補助的・注釈的な情報として扱われやすい | 注意書き、補足説明 |
| コードブロック（```） | json |
文章とコードを明確に分離できる | 設定例、サンプルコード |
| インラインコード（``） | nginx.conf |
用語・識別子として誤解されにくい | ファイル名、コマンド名 |
引用（>） |
> 前提条件 |
前提・参照情報として区別される | 要件の引用、背景説明 |
区切り線（---） |
--- |
話題の切り替えを明示できる | セクション分割 |
| 明示的なラベル | 【目的】 |
情報の役割をAIに直接伝えられる | 業務文書、指示文 |
| 制約宣言 | 制約：300文字以内 |
出力条件として強く反映されやすい | 文字数、形式指定 |
なぜ「## 見出し」が効くのか
AIは入力を以下のように解釈します。
# 大きなテーマ
└─ ## サブテーマ
└─ 箇条書き = 条件・要素"
つまり、## は**「話題の切り替えポイント」**として機能し、
文脈の混在を防ぐ
回答の抜け漏れを減らす
構造化されたアウトプットを生成しやすくなる
という効果があります。
実務でのベストプラクティス
見出しで「話題」を分離する
箇条書きで「条件」を列挙する
制約は太字 or ラベルで明示する
強調は多用しない（本当に重要な点のみ）
これは プロンプトエンジニアリング以前の基本設計 と言えます。
まとめ
マークダウンは「装飾」ではなく「指示構造」
人間向けに整理された文章は、AIにもそのまま有効
+ 箇条書き + 制約明示 が最も再現性が高い
AIの出力が安定しないと感じたら、
まずはプロンプトをマークダウンで整理することをおすすめします。