ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、多くの人々がその可能性に注目しています。しかし、AIから望む結果を得るには適切なプロンプト（指示）が不可欠です。効果的なプロンプトの書き方を習得することで、AIとのコミュニケーションがより円滑になり、生産性が飛躍的に向上する可能性があります。

本記事では、ChatGPTで活用できる生成AIプロンプトの書き方と覚え方について、5つの重要なコツをご紹介します。これらのテクニックを身につけることで、AIとの対話をより効率的かつ創造的なものにできるでしょう。プロンプトエンジニアリングの基礎から応用まで、実践的なアドバイスを交えながら解説していきます。

ChatGPTとは？基本と特徴を理解しよう

ChatGPTは、あなたの指示や質問に対して、まるで人間のように自然な文章で答えてくれるAIです。
しかし、ChatGPTは「魔法の箱」ではありません。
その驚異的な能力を引き出すためには、**「プロンプト」**と呼ばれる、魔法の呪文が必要です。

ChatGPTとは

ChatGPTは、OpenAI社が開発した大規模言語モデルを基盤とする対話型AIシステムです。
2022年11月に一般公開され、瞬く間に世界中で注目を集めました。
自然言語処理技術を駆使し、人間らしい会話や文章生成を可能にする革新的なツールとして評価されています。

ChatGPTの特徴は、膨大なデータを学習し、文脈を理解して適切な応答を生成できる点にあります。
ユーザーが入力するプロンプトに対して、柔軟かつ的確な返答を提供することが可能なのです。

ChatGPTは、

• 質問応答

• 文章作成

• コード生成

など、多岐にわたるタスクをこなすことができます。

ChatGPTを使いこなすコツは、明確で具体的なプロンプトを入力することです。
また、ChatGPTの出力結果を批判的に評価し、必要に応じて追加の指示を与えることで、より精度の高い結果を得られるでしょう。

ChatGPTの特徴

ChatGPTは、OpenAIが開発した革新的な自然言語処理モデルです。

ChatGPTの特徴は、

• 高度な文脈理解能力: ユーザーとの対話を通じて、質問の意図を正確に把握し、適切な回答を生成できます。

• 多様なタスクに対応可能な汎用性: 例えば、文章の要約や翻訳、コードの生成など、幅広い分野で活用できます。

• 継続的な学習能力: 新しい情報や概念を取り入れることで、常に最新の知識を提供します。

ただし、ChatGPTにも限界があります。

• 2021年9月までのデータしか持っていないため、最新情報には対応できません。

• 時に不正確な情報を生成することもあるため、重要な判断には人間の確認が必要です。

ChatGPTプロンプトの基本

ChatGPTのプロンプト作成には、基本的なルールがあります。

• 明確な指示を心がける: 曖昧な表現は避け、具体的な要求を伝えることが大切です。

• 文脈を提供する: 例えば、「あなたは料理の専門家です」と設定すれば、料理に関する質問により詳しい答えが得られるでしょう。

• 段階的な指示も効果的: 複雑なタスクを小さな手順に分けることで、ChatGPTは理解しやすくなります。

• 例を示す: 求める出力形式や内容のサンプルを提示すれば、期待通りの結果を得やすくなります。

• 制約条件を設ける: 文字数制限や使用禁止語を指定することで、より洗練された回答を引き出せるのです。

これらの基本を押さえつつ、試行錯誤を重ねることで、プロンプトの技術は向上していきます。

プロンプトの書き方とコツ：AIとの会話をデザインする

プロンプトの書き方を習得することは、生成AIを効果的に活用する上で不可欠です。
ChatGPTのような高度な言語モデルを使いこなすには、適切な指示を与える必要があります。

良いプロンプトを書くための基本：明確な指示が成功の鍵

• 具体的な目標設定:
  「500字程度の説明文を書いて」のように、具体的な指示が効果的です。

• コンテキストの提供:
  対象読者や前提知識を明示することで、AIはより的確な回答を生成できます。

• 複雑なタスクは段階的に指示:
  複雑なタスクを小さな手順に分割することで、より正確な結果が得られます。

プロンプトに含めるべき要素：5W1Hを意識しよう！

• 明確な指示: AIに何を期待しているのか、具体的に伝えましょう。

• コンテキストの提供: 背景情報や関連データを与えることで、AIはより適切な回答を生成できます。

• 制約条件: 出力の長さや形式、使用する言語などを指定すると、より精度の高い結果が得られます。

• 例示: 具体的な例を含めることで、AIの理解を深めることができます。

プロンプトの覚え方としては、CREST法（Context, Request, Example, Specify, Tweak）が有効です。

自然な会話を意識しよう：AIも「話し相手」

AIとの対話を自然なものにするには、人間同士の会話のように接することが大切です。
プロンプトを入力する際は、まるで友人と話すかのように、親しみやすい言葉遣いを心がけましょう。

• 挨拶: 「こんにちは、ChatGPT」と挨拶から始める

• 丁寧な表現: 「〜について教えてください」「〜をお願いできますか」

• 相づち: AIの回答に対して「ありがとう」「なるほど」と反応する

このように、人間らしい会話の要素を取り入れることで、AIとのコミュニケーションがより豊かになり、より適切な回答を引き出せるでしょう。

コンテキストを補う方法：AIの「理解力」をサポート

ChatGPTのようなAIモデルは、与えられた情報に基づいて応答を生成しますが、人間とAIの間には理解の差があります。

• 背景情報や目的、制約条件などを明確に記述することで、AIの理解を深める

• 複雑なタスクを依頼する際は、段階的にプロンプトを組み立てる

例えば、「日本の四季について説明して」というプロンプトよりも、「日本の四季について、外国人観光客向けに簡潔に説明して。各季節の特徴と観光スポットを1つずつ含めてください」と指示するほうが、より適切な回答を得られるでしょう。

一度のプロンプトで終わらせない：AIとの対話を深める

プロンプトエンジニアリングでは、一度のプロンプトで満足せず、対話を重ねることが重要です。
最初のプロンプトで得た回答を基に、さらに詳細な情報を求めたり、異なる角度からアプローチしたりすることで、より深い洞察を得られます。

• 初回のプロンプト: 概要を把握

• 次のプロンプト: 具体例を求める

• さらに次のプロンプト: 関連する統計データを要求する

このように段階的にプロンプトを組み立てることで、複雑な課題にも効果的に取り組めるようになります。

プロンプトの具体例と活用法：様々なシーンでAIを「活用」！

役割を任命するプロンプト例

AIアシスタントに特定の役割を与えることで、より適切な回答を引き出せます。

• 例: 「あなたは経験豊富なマーケターです。」「あなたは5歳児です。」

フォーマットを指定するプロンプト例

• 例: 「箇条書きで回答してください。」「5行以内で説明してください。」「専門用語を避けてください。」

思考法を指定するプロンプト例

• 例: 「批判的思考を用いて分析してください。」「創造的思考を活用して新しいアイデアを生み出してください。」

詳細な補足情報を提供するプロンプト例

• 例: 「1945年8月6日に広島で起きた出来事について、被害状況や国際的影響を含めて300字程度で説明してください。」

複数の人物による対話を指示するプロンプト例

• 例: 「AIエキスパートとAI初心者の対話を生成してください。」「哲学者ソクラテスと現代の科学者による対話を作成してください。」

生成AIとプロンプトエンジニアリング：AIを使いこなすための必須スキル

生成AI の代表格である ChatGPT の登場により、プロンプトエンジニアリング の重要性がますます高まっています。

プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリング は、 生成AI や ChatGPT などの言語モデルから 望ましい出力 を得るための 技術 です。

• 適切な指示や質問を設計 し、 AIの能力を最大限に引き出す ことが目標

ChatGPTのプロンプトエンジニアリング

ChatGPTを効果的に活用するには、 明確な指示と具体的な情報 を提供することが重要です。

• 具体的な指示: 「レポートを書いて」ではなく、「環境問題に関する500字のレポートを、3つの主要な課題と解決策を含めて作成してください」

• プロンプトの覚え方: CRISPE法（Context, Role, Instructions, Specifics, Parameters, Examples）を活用

プロンプトエンジニアリングの基礎：明確な指示で、AIを導く

• 明確で具体的な指示: 曖昧な表現は避け、 AIが理解しやすい言葉 を選択

• コンテキストの提供: 背景情報や目的を明確に伝える

• 制約条件と出力形式の指定: AIの回答を制御

• プロンプトの構造化: 段階的な指示や箇条書きを活用

• 試行錯誤: 様々なアプローチを試し、結果を分析

企業におけるプロンプトエンジニアリングの課題：AI導入を成功させるために

• 社内AIリテラシーの向上: 従業員全体のスキルアップ

• プロンプトの品質管理: 適切なプロンプト作成と一貫性の確保

• セキュリティとプライバシー: 機密情報を含むプロンプトの取り扱い

• AI出力結果の検証プロセス: 人間の監督と修正

• 継続的な改善と最適化: AIの進化に合わせたプロンプトのアップデート

プロンプトのテクニックとコツ

Zero-shotプロンプティング：事前学習済みモデルの力を活用

• 特別な訓練なし で、 適切なプロンプト を与えるだけで望む結果を得る

• 例: 「次の文を英語に翻訳してください」

Few-shotプロンプティング：少数の例示でAIを学習させる

• 少数のサンプルデータ（例） を与えることで、 AIに新しいタスクを学習 させる

• 例: 「りんごは赤い」「バナナは黄色い」→「オレンジは橙色い」

Chain-of-Thoughtプロンプティング：AIに「思考の連鎖」を促す

• AIに 問題解決のための思考過程を明示的に示す ことで、 複雑な推論や論理的な思考を促す

• 例: 「りんごが5個あり、3個食べました。残りはいくつ？」 →「最初に5個のりんごがありました。3個食べると、5 - 3 = 2個残ります。なので、答えは2個です。」

Self-Consistency（自己整合性）：複数回の回答で、より信頼性の高い結果を

• AIに 同じプロンプトを複数回実行 させ、その 結果を比較・評価 することで、 より一貫性のある出力 を得る

• 例: 「ある製品の特徴を5つ挙げてください」→ 異なる特徴の組み合わせを比較し、最も頻繁に登場する特徴や、論理的に矛盾のない組み合わせを選択

知識生成プロンプティング：AIの知識生成能力を引き出す

• AIに 特定のトピックに関する知識を生成 させる

• 例: 「地球温暖化の原因と影響について、最新の研究結果に基づいて解説してください。」

Tree of Thoughts (ToT)：複雑な問題解決をツリー構造で表現

• AIに 問題解決のための思考プロセスをツリー構造で表現 させることで、 複雑な問題を効率的に解決

• 例: 「チェスのゲームで勝利するための戦略を立ててください」→ 可能な手をツリー状に展開し、評価値を計算

アクティブプロンプト：AIとの「対話」で精度を高める

• 単に質問を投げかけるのではなく、AIの能力を最大限に引き出す ように、 具体的な指示や制約、文脈や背景情報 などを与える

• 段階的に質問を重ねていく ことで、 より深い洞察や詳細な情報 を引き出す

ReActプロンプト：推論と行動を組み合わせて、複雑なタスクを解決

• Reasoning（推論） と Acting（行動） を組み合わせることで、 より複雑なタスクを効率的に解決

• 例: 「あるウェブサイトのデザインを改善してください」 → 現在のデザインを分析し、改善案を提案し、ユーザーテストを行い…といったプロセスを繰り返す

ChatGPTプロンプトの活用事例：ビジネスから日常生活まで

営業プロンプトの例：顧客の心を掴む提案資料をAIで作成！

• 顧客の課題を深掘り するための質問リストを作成

• 競合他社との差別化ポイント を明確化

• 効果的なクロージングトーク を提案

マーケティングプロンプトの例：心に響くキャッチコピー、魅力的な広告文をAIで！

• ターゲット層に響くキャッチコピー を提案

• 競合他社との差別化ポイント を分かりやすく説明

• SNS投稿文 を作成

企画プロンプトの例：新規事業アイデア、商品名… 創造力を刺激するAI

• 新商品のアイデア を提案

• ネーミング を考案

• イベント企画 のアイデアを出す

総務プロンプトの例：社内規定の要約、新入社員へのメッセージ…

• 社内規定の要約 を作成

• 新入社員向けの歓迎メール のテンプレートを作成

• 来客対応マニュアル の作成

経理プロンプトの例：複雑な会計処理も、AIにお任せ！

• 月次決算の仕訳 を自動化

• 売上高と売上原価から粗利益を計算 し、 グラフ化

• 財務分析レポート を作成

人事プロンプトの例：採用活動から評価まで、AIで効率化！

• 採用面接での質問リスト を作成

• 新入社員向けオンボーディングプラン を作成

• 従業員満足度調査 の分析レポートを作成

• 360度評価のフィードバック を要約

カスタマーサポートプロンプトの例：24時間365日、AIが顧客対応！

• 顧客の問い合わせ内容 を丁寧に確認し、 適切な解決策を提案

• 専門用語を避け て、 分かりやすく説明

• 過去の類似事例 を参照し、 最適な解決策 を提示

よくある質問と解答：プロンプトエンジニアリングをもっと深く理解する

• プロンプトの長さ： ChatGPTの場合、約4,000トークン（日本語で約8,000文字程度）が上限ですが、簡潔さを心がけましょう。

• 効果的なプロンプトの書き方: 具体的で明確な指示、文脈や背景情報の提供、望む出力形式の指定が重要です。

• プロンプトの使い回し: 基本的な構造は再利用できますが、タスクごとに微調整が必要です。

• 生成AIごとのプロンプト: AIの特性や機能に合わせて調整することをおすすめします。

• プロンプト学習にかかる時間: 個人差がありますが、継続的な練習と実験が上達の鍵です。

まとめ: プロンプトエンジニアリングをマスターし、AIを使いこなす

効果的なプロンプト作成 は、 生成AIを使いこなす 上で 非常に重要 です。

明確な指示 、 具体的な例示 、 適切な文脈の提供 など、 プロンプトエンジニアリング の 基本 をマスターすることで、 AIの能力を最大限に引き出す ことができます。

AIとの対話 を 継続 し、 経験 を 積む ことで、 さらなるスキルアップ を目指しましょう。

今後の展望：プロンプトエンジニアリングが切り拓く未来

生成AIの進化は、 プロンプトエンジニアリング の 重要性 をさらに高めています。

• より複雑なタスク や 特定の分野 に特化した プロンプト の開発が進む

• AIの理解力向上 により、 自然言語 でのプロンプト入力が一般化

• 教育分野 では、 AIリテラシー向上 のためのカリキュラムが登場

• ビジネス では、 プロンプトエンジニア という 新たな職種 が確立

プロンプトエンジニアリング は、AIとの協調をより深化させ、 革新的なソリューション の創出に繋がるでしょう。