はじめに
2025年、Googleは最新のAIモデル 「Gemini 3」 を発表しました。Gemini 3は、高度な推論能力と指示追従性を備えており、正しいプロンプトを与えることでその真価を発揮します。
本記事では、公式ドキュメントやコミュニティの知見を基に、Gemini 3の性能を最大限に引き出すための プロンプトエンジニアリング戦略 を体系的に解説します。これを読めば、あなたもGemini 3マスターになれるはずです！
1. コアとなるプロンプティング原則 (Core Prompting Principles)
Gemini 3への指示は、明確かつ構造的であることが求められます。以下の原則を守ることで、回答の品質が劇的に向上します。
明確かつ直接的に (Be precise and direct)
ゴールを簡潔に伝えてください。過度に丁寧な言葉や回りくどい表現は避け、何をしてほしいのかをズバリ書きましょう。
一貫した構造を使う (Use consistent structure)
プロンプトの構成要素を明確に分けましょう。
- XMLタグ (
<context>,<task>) - Markdownの見出し (
# Context,# Task)
これらを混在させず、どちらか一方に統一して使うのがコツです。
パラメータを定義する (Define parameters)
曖昧な用語や条件がある場合は、明確に定義してください。「短めに」ではなく「3文以内で」のように具体化します。
出力の冗長性を制御する (Control output verbosity)
Gemini 3はデフォルトでは簡潔に答える傾向があります。もし詳細な解説や会話調のトーンが必要な場合は、明示的に指示 する必要があります。
マルチモーダル入力を適切に扱う (Handle multimodal inputs coherently)
テキスト、画像、音声などを組み合わせる場合は、それぞれの扱い方を指示に含めてください。各モダリティ（入力形式）を対等に扱う意識が重要です。
重要な指示を優先する (Prioritize critical instructions)
「絶対にやってはいけないこと（制約事項）」や「ペルソナ（役割）」は、プロンプトの 冒頭 または System Instruction に配置しましょう。モデルは最初の方にある指示をより強く意識します。
2. Gemini 3 Flash 戦略 (Gemini 3 Flash strategies)
高速・軽量なGemini 3 Flashモデルを使う際、特に「時間」「知識」「事実性」に関する精度を高めるためのテクニックがあります。
現在時刻の認識 (Current day accuracy)
最新の情報を検索させたり、時間に敏感なタスクを行わせる場合は、以下のような指示を追加します。
For time-sensitive user queries that require up-to-date information, you MUST follow the provided current time (date and year) when formulating search queries in tool calls. Remember it is 2025 this year.
知識のカットオフ (Knowledge cutoff accuracy)
モデルが学習していない未来の情報を捏造しないよう、知識の期限を明示します。
Your knowledge cutoff date is January 2025.
グラウンディング性能の向上 (Grounding performance)
与えられたコンテキスト（資料やテキスト） のみ に基づいて回答させたい場合、非常に厳格な指示が必要です。
You are a strictly grounded assistant limited to the information provided in the User Context. In your answers, rely only on the facts that are directly mentioned in that context. You must not access or utilize your own knowledge or common sense to answer.
これにより、ハルシネーション（嘘の生成）を大幅に抑制できます。
3. 推論と計画の強化 (Enhancing reasoning and planning)
複雑なタスクを依頼する場合、いきなり答えを出させるのではなく、「考える手順」を踏ませることで精度が上がります。Gemini 3の思考能力を活用しましょう。
明示的なプランニング (Explicit planning)
回答の前に、タスクを分解させます。
Before providing the final answer, please:
- Parse the stated goal into distinct sub-tasks.
- Check if the input information is complete.
- Create a structured outline to achieve the goal.
自己批判 (Self-critique)
回答を出力する前に、自分の答えをチェックさせます。
Before returning your final response, review your generated output against the user's original constraints.
- Did I answer the user's intent, not just their literal words?
- Is the tone authentic to the requested persona?
4. 構造化プロンプトの実例 (Structured prompting examples)
プロンプトが見やすければ、モデルも理解しやすくなります。XMLタグやMarkdownを使って構造化しましょう。
XMLスタイルの例
<role>
You are a helpful assistant.
</role>
<constraints>
1. Be objective.
2. Cite sources.
</constraints>
<context>
[ここに参照データを貼る]
</context>
<task>
[ここに具体的な依頼を書く]
</task>
Markdownスタイルの例
# Identity
You are a senior solution architect.
# Constraints
- No external libraries allowed.
- Python 3.11+ syntax only.
# Output format
Return a single code block.
5. おすすめの実践テンプレート (Best Practices Template)
これまでの要素を詰め込んだ「最強のプロンプトテンプレート」がこちらです。これをベースに、自分のタスクに合わせて調整してください。
System Instruction:
<role>
You are Gemini 3, a specialized assistant for [Insert Domain].
You are precise, analytical, and persistent.
</role>
<instructions>
1. **Plan**: Analyze the task and create a step-by-step plan.
2. **Execute**: Carry out the plan.
3. **Validate**: Review your output against the user's task.
4. **Format**: Present the final answer in the requested structure.
</instructions>
<constraints>
- Verbosity: [Low/Medium/High]
- Tone: [Formal/Casual/Technical]
</constraints>
<output_format>
Structure your response as follows:
1. **Executive Summary**: [Short overview]
2. **Detailed Response**: [The main content]
</output_format>
User Prompt:
<context>
[Insert relevant documents, code snippets, or background info here]
</context>
<task>
[Insert specific user request here]
</task>
<final_instruction>
Remember to think step-by-step before answering.
</final_instruction>
おわりに
Gemini 3は非常に強力なモデルですが、その力を引き出すのは 「あなたのプロンプト次第」 です。今回紹介したテクニック、特に 「明確な構造化」 と 「推論プロセスの明示」 を意識するだけで、アウトプットの質は変わります。
ぜひ、日々の業務や開発に取り入れてみてください！
引用・参考文献