PRORINT レスキュープロンプト集
プロンプト開発時に「あたりがちな壁」に対し、突破を試みるプロンプトを集めました。
1. 【思考の壁】回答が浅い、一般的すぎる時
AIの回答が「当たり前すぎる」と感じた時に、深掘りを強制するプロンプトです。
- 視点を変える
異なる立場（部長、コンサル等）から回答を批判させ、改善案を多角化する。
今の回答を『現場の担当者』『部長クラス』『外部コンサル』という
3つの異なる視点から批判的にレビューし、改善案を出して。
- 思考のステップを明かす
結論を出す前に論理ステップを書き出させ、回答の精度を根本から高める。
結論を出す前に、まずその結論に至るための論理的なステップを箇条書きで書き出して。
その上で、各ステップの精度を高めて再回答して。
- 具体例を強制する
抽象的な助言を実務で使えるレベルにするため、Before/Afterの例示を求める。
その抽象的なアドバイスを、実際の業務シーンに当てはめた
具体的な実例（Before/After）で3つ提示して。
2. 【指示の壁】どう指示すればいいか分からなくなった時
「指示を考えること」に時間を使うのは本末転倒です。AIに指示を作らせます。
- プロンプト・エンジニアを召喚
AIに「何を聞けばいいか」を逆質問させ、最適な指示文を一緒に作成する。
私は[〇〇]という成果を出したいです。
これを実現するために、あなたに対してどのような制約条件や
情報（プロンプト）を与えるのがベストですか？ 逆質問してください。
- 構造化の丸投げ
バラバラな情報を、目的に応じた最適なフレームワークや表形式に整理させる。
バラバラのメモを渡すので、これを[〇〇]という目的に
最適な構造（フレームワーク）に整理し直して。
- プロンプトの最適化
対話の結果生成された情報を、一回で呼び出せるプロンプトを生成させる。
この結果を生成できる最適化されたプロンプトを生成してください。
3. 【精度の壁】あと一歩、実務レベルに届かない時
「惜しい」出力を「そのまま使える」レベルに引き上げるプロンプトです。
- 100点への不足分を聞く
情報採用に足りない要素をAI自身に指摘させ、詰めの一手を明確にする。
今の回答を実務で即採用するためには、あと何が足りないと思いますか？
不足している情報や、確認すべき項目をリストアップして。
- 命令を繰り返す
冒頭の指示を末尾でも再唱し、AIが長い文章の中で目的を忘れるのを防ぐ。
以下のデータを表形式でまとめてください。
【詳細・背景やデータなどを長く書く】
繰り返しますが、必ず『表形式』で出力してください。
- 生成根拠確認の徹底
不確実な点を推測で生成する挙動を禁止し、確証のある結果を生成させる。
確証のない情報は、推測で生成しないでください。
はっきりしない、または、わからないと答えてください。
4. 【行き詰まりの壁】そもそも何が悪いか分からない時
スプリントが止まりそうな時の最終手段です。
- 自己反省（Self-Reflection）
AIに自身の回答を採点させ、自律的に80点以上の質へ引き上げさせる。
今の自分の回答を、客観的に自己採点（100点満点）してください。
また、80点以上にするための修正案を自ら提示して実行してください。
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