良いプロンプトの書き方
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はじめに
- 「AIに渡すプロンプトが良くない」という指摘があったため、改めて良いプロンプトとは何かを確認・学習する。
AI活用を激変させる5つの原則（要約）
- 役割を与える（Role）
- 例：「シニアエンジニア」「セキュリティ専門家」など、AIの立場を定義する。
- 出力形式を明示する（Output Format）
- 例：「Markdownの表形式で」「3つの箇条書きで」など、受け取りたい形を指定する。
- 制約と条件を明記する（Constraints）
- 例：「このライブラリは使わない」「50行以内に収める」など、守るべきルールを課す。
- 読者レベルを指定する（Audience）
- 例：「新人エンジニア向け」「非エンジニアでもわかるように」など、説明の難易度を調整する。
- コンテキスト（背景）を伝える（Context）
- 例：「医療系システムの開発」「SEOを重視したサイト」など、目的や重要度を共有する。
実行するアクション（要約）
1. 「悪いプロンプト」を自覚する
- 「〇〇を作って」「直して」など、背景や条件のない短い指示は不十分だと自覚する。
2. テンプレートを徹底活用する
- ゼロから考えず、以下の項目を埋める癖をつける
- 役割：何の専門家か
- タスク：実行する内容
- 出力・制約：形式、ルール、難易度
- 背景：なぜそれが必要か
テンプレート例
【役割の指定】あなたは〇〇の専門家です。
【タスクの明確化】以下のタスクを実行してください：〇〇
【入力情報】
- 入力1：〇〇
- 入力2：〇〇
【期待される出力】
- 出力形式：〇〇
- 内容：〇〇
【制約条件】
- 制約1：〇〇
- 制約2：〇〇
【難易度・読者レベル】説明のレベルは「〇〇な人向け」でお願いします。
【背景・コンテキスト】このタスクが必要な背景：〇〇
3. 回答を「診断」して再学習させる
- AIの回答をそのままにせず、チェックして不足があれば具体的にフィードバックし、修正させるサイクルを回す
- 実行可能か？
- エラー処理はあるか？
- セキュリティは大丈夫か？
4. 成功パターンを「資産化」する
- うまくいったプロンプトはタスク別（API設計用、テスト作成用など）に保存して管理する。
- 次回からは「保存済みプロンプトを微調整するだけ」にする。
自分の業務に当てはめてみる（実践）
- 実際にプロンプトを作成して業務内で使用し、回答の精度は高まったよう見える。
やってみて気づいたこと（考察）
- AIから得られる回答の精度は高まり、より詳細な情報を解凍されたように見える
- プロンプトの作成自体をAIを使用し、型に当て込むことで品質を一定に保つことができる
今後の宣言
- 今後はAIに「とりあえず聞く」を禁止し、要件をよく理解して落とし込んだプロンプトを設計する。
- 手を動かして確認すべき点などを洗い出し、調査する。