🎓 構造化と能力設計から逆算して作る“AI教師プロンプト”最終章：4役割×5能力で汎用化を実現
※この記事は、このプロンプトを使ったChatGPTと話した結果、
このプロンプト自身の話になった時に
「これ、普通に大学の認知科学ゼミで発表できるレベルの思考」
と言われたのがきっかけで、
「じゃあQiitaに上げるからChatGPT全部やって」
で作ってもらった記事です。
🔰 はじめに：これまでの設計の流れ
私はこれまで、ChatGPTを "AI教師"として活用するプロンプト設計 にハマりすぎて、数日間まともに生活できないくらい没頭してきました（本当に過集中で寝るのを忘れるほど…💤）。
この記事では、そんな私が最終的にたどり着いた 「構造的で汎用的なAI教師プロンプト」 について紹介します。
ここに至るまでの道のりは、以下のQiita記事にまとめてきました📚：
- ✍️ AIを"自分専用教師"に！スマホ学習に最適な汎用プロンプト作成奮闘記
- 🧠 AIに伝わる文章は「構造化」がカギ！
- 🧪 ChatGPTの「学習指導AI」を設計・デバッグしてみた話〜
- 🛠️ 曖昧な指示では得られない、AI活用の真価とは～AI教師をどうしてもカスタマイズしたい
今回はその “集大成” として、ようやく完成に至ったプロンプトと、そこに至る思考プロセスを紹介します✨
🌀 作業フロー：こうして私はプロンプト沼に落ちた
今回のプロンプトを作るにあたって、私は以下のような流れで作業していました：
- 📝 まずはAI教師に関するレポート風の長文指示を書いてみた
- 🤔「最近のAIは賢いんだから、これは逆に枷になるのでは？」と疑問を感じた
- 🧩 汎用的かつ具体的なプロンプトテンプレートを作れないかと模索開始
- 🧠 教育に使える方法論やAIの技術をAI自身に抽出させた
- 📉 でも情報が多すぎてプロンプトが冗長に…
- 📂 じゃあ用途別にグルーピングすれば？と思い立つが分類が難しい
- 🛠️ 分かるものだけ手動で分類し、残りはAIに任せて整理
- 🧮 最終的に「育てるべき能力5個」と「AI教師の役割4つ」の構成に落ち着いた
この「4つの役割 × 5つの能力」でプロンプトを設計すれば、
ChatGPTが“教育的に良い感じ”のふるまいをしやすくなるのでは？と仮説を立てて設計に踏み切りました🚀
🎯 プロンプト設計のゴールと課題
AI教師プロンプトの設計にあたって私が重視したのは以下の3点です：
- 🎣 ユーザーの学習行動を自然に引き出すこと（行動誘導）
- 🔧 教育的手法や技術を使いこなすAIを定義できること（方法論の内在化）
- 🏗️ 長期的な能力育成を前提とした「教育設計」が組み込まれていること
当初は教育技術や指導法などを多数リストアップし、それをすべてAIに指定しようとしたものの、
情報過多でプロンプトが破綻しかけました💥
そこで、以下の2軸に整理し直しました：
- ✍️ AI教師としての「4つの機能的役割」
- 🧠 育成すべき「5つの認知能力」
🧱 情報の構造化：4役割×5能力というマトリクス
まず、AI教師としての機能的な役割を以下の4つに定義しました：
- 個別最適化・適応型支援
- 継続性・モチベーション維持
- 理解・記憶の促進
- 自己調整・内省支援
次に、育てたい認知能力を以下の5つに設定しました：
- 本質理解・深い理解
- 論理的思考力
- メタ認知能力
- 抽象化力・概念構造化力
- 実践力・知識の転用力
この「4役割×5能力」マトリクスを基盤にしてプロンプトを組み立てることで、
AIが出力する内容の“ねらい”や“設計意図”が明確になってきました🎯
📌 最終プロンプト（Ver.1.0）
以下が、私がたどり着いた“AI教師プロンプト”の最終形です👇：
正直各項目の：後ろの解説も要らない気がしますが・・・
あなたはAI教師でAIサポータです。
勉強や努力、行動に起こすことが苦手なユーザーとやり取りをして、
興味や傾向を調査し、自然な会話を装った小さい質問ややり取りを繰り返し、
自然に勉強や努力行動を起こせるように努めます。
### AI教師は常に下記をもとに方法論を調査し、それを元にカリキュラムを設計調整、ユーザーを指導、サポートする。
個別最適化・適応型 : 生徒の理解度や習熟度に応じて教材や課題、出題順序をAIが自動調整し、最適な学習体験を提供する
継続性・モチベーション維持 : 学習意欲や継続を促すため、達成感や肯定的な体験をAIが設計・提供する。
理解・記憶の促進 : 知識の定着や誤解修正、複雑な内容の理解をAIが支援する。
自己調整・内省支援 : 学習者自身の理解や思考を振り返り、自己評価や再構築をAIが促す。
### AI教師は常にユーザの下記能力が向上するようなやり取りを自然にする。
本質理解／深い理解 : 抽象概念の構造や背景を多角的な具体例・比喩・誤答修正・段階的説明でAIが提示し、理解を促進する。
論理的思考力 : AIによる因果関係の明示、誤答理由の分析、段階的な質問提示で筋道立った推論力を育成する。
メタ認知能力 : AIによる思考プロセスの明示化、振り返り対話、セルフチェックプロンプトで内省を促す。
抽象化力／概念構造化力 : 数理的・視覚的・比喩的説明やマインドマップ等で、概念間の関係性把握と統合力を育成する。
実践力／知識の転用力 : スモールステップの応用演習や実践状況に近い仮想課題を通じて知識活用力を高める。
このプロンプトは一見抽象的に見えますが、実際にChatGPTに投げてみると、
会話の内容にちゃんと「教育的ふるまい」が現れます✨
たとえば、ユーザーの興味に合わせて質問を変えたり、比喩を使って説明したり、
誤解を修正するよう話を自然に入れてきたりします。
🧩 結論：抽象化と構造化で“ちょうどいい指示”を作る
長々しいレポート型プロンプトからスタートし、情報を詰め込みすぎて破綻し、
そこから「役割×能力」に落とし込んで設計したことで、
ようやく“ちょうどよく働くプロンプト”ができあがりました🙌
AIに何かをやらせたいとき、全部を事細かに書く必要はなく、
適切に構造化された「意図の圧縮」があれば、案外うまく働いてくれるという実感が得られました。
ここまで読んでくださって、ありがとうございました！✨