Hello there, ('ω')ノ
ChatGPTにうまく指示できない…そんな経験ありませんか？
ChatGPTやAIチャットに質問して、こんな経験をしたことはありませんか？
- 「なんか期待と違う答えが返ってきた」
- 「もうちょっと丁寧に書いてほしかった」
- 「思ってた方向とズレている…」
これは、AIの性能が悪いのではなく、「プロンプト（指示の出し方）」の問題かもしれません。
今回は、AIを賢く活用するための最重要スキルとも言える「プロンプト（prompt）」について、
その意味・役割・上手な書き方のコツをわかりやすく解説していきます。
「プロンプト」ってなに？
プロンプト（prompt）とは、AIに対して与える「指示文」や「質問文」のことです。
つまり、プロンプトとは…
💡 AIに何をしてほしいかを伝える“言葉のレシピ”
です。
たとえば、こんなふうに書きます：
✅「初心者にもわかるように、RAGについて説明してください」
✅「この文章を200文字以内に要約してください」
✅「この製品の魅力を、明るくポジティブなトーンで伝える広告文を作ってください」
こうした“お願いの仕方”がプロンプトであり、AIの出力内容に大きく影響を与えるのです。
プロンプト次第で、AIの答えは大きく変わる
同じAIを使っても、プロンプトの違いで回答の質・方向性・表現がまったく変わります。
たとえば…
🟦 プロンプト①：シンプルに指示
「RAGについて説明してください」
🟨 返ってきた回答（例）：
「RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略で、検索機能と生成AIを組み合わせた技術です。」
🟦 プロンプト②：読者と目的を明示
「非エンジニアの会社員向けに、専門用語を使わず、RAGの仕組みをわかりやすく説明してください。」
🟨 返ってきた回答（例）：
「RAGとは、AIが社内の資料を探して、その情報をもとに答えてくれる仕組みのことです。まるで社内版ChatGPTのように使えます。」
このように、“誰に、何を、どう伝えるか”を明示することで、AIの出力は見違えるように良くなります。
実践で使える！プロンプト作成の5つのコツ
✅①「誰向けの文章か」を伝える
例：「新入社員向けに、やさしく説明してください」
✅②「目的やゴール」を明示する
例：「会議で使うための要点だけを抜き出してください」
✅③「口調・文体」の希望を伝える
例：「明るく親しみやすいトーンで」
例：「専門家っぽく、論理的に説明してください」
✅④「出力形式」を指定する
例：「箇条書きでお願いします」
例：「300文字以内で要約してください」
✅⑤「NG例・避けたい言葉」も伝える
例：「『AI』という単語は使わずに説明してください」
応用編：「プロンプトエンジニアリング」とは？
「プロンプトをどう設計するか」は、今や“AI活用の技術”として重要視されています。
この分野は プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering） と呼ばれ、以下のような応用技術もあります：
| テクニック | 内容 |
|---|---|
| ショット指定（few-shot） | 質問と模範回答のセットを例示して精度を上げる |
| 分割指示（step-by-step） | 問題を小さく分けて段階的に考えさせる |
| 条件付きプロンプト | 「この条件を満たす場合のみ答えてください」と制限する |
👉 こうした工夫により、AIに考える力や論理性を持たせることもできるようになります。
RAGとの関係：プロンプトは“翻訳家”のような存在
RAGでは、「社内データを使ってどう答えるか」を、LLM（AI）に伝える必要があります。
その際、「どの情報を、どう使い、どう表現するか」を決めるのがプロンプトです。
RAGの中では、よくこんなプロンプトが使われます：
「以下の社内情報を元に、ユーザーの質問に答えてください。情報が足りない場合は『わかりません』と返してください。」
このように、RAGの精度や信頼性も“プロンプト次第”で大きく変わってくるのです。
まとめ：プロンプトはAIを動かす「設計図」
- プロンプトとは、AIへの指示文（命令）
- 質問の書き方1つで、AIの出力は大きく変わる
- 「誰向けに、どう伝えるか」を具体的に書くと効果的
- プロンプトエンジニアリングは、今後の重要スキル
- RAGでも、プロンプト設計が結果の品質を左右する
Best regards, (^^ゞ
