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AIの賢さは「プロンプト設計」で決まる！
RAG（検索拡張型生成）を使っていて、こんな経験ありませんか？
- 同じ質問でも、AIの答え方がバラつく
- 想定と違う回答が返ってきた
- 出典がついてなかったり、話が飛んだり…
こうした「答えの質」の多くは、プロンプト（指示文）の設計次第で大きく変わります。
特にRAGの場合は、「検索結果をどう活かして生成するか」の設計がカギ。
今回は、“業務で使えるカスタムプロンプト”を設計するための技術とコツをわかりやすく解説します！
💡 プロンプト設計＝AIへの“仕様書”づくり
プロンプトとは、AIへの「指示書」「ルールブック」のようなものです。
カスタムプロンプトを丁寧に設計することで、AIは次のように進化します：
| ビフォー | アフター（プロンプト設計後） |
|---|---|
| 回答がバラバラ | 毎回ほぼ同じ構成・トーンで出力 |
| 表現が曖昧 | 丁寧で分かりやすい言葉づかいに |
| 出典がない | 回答に根拠が明示される |
| 長すぎる・短すぎる | 文字数や構成のルール通りに出力される |
📌 設計されたプロンプトがあれば、誰が使っても「同じ品質の回答」が得られるようになります！
🛠 カスタムプロンプト設計の5ステップ
✅ ステップ①：目的を明確にする
まずは「このプロンプトでAIに何をさせたいのか？」をはっきりさせましょう。
例：
- FAQに対する簡潔な回答を生成したい
- 社内規程をもとに根拠付きで案内したい
- 報告書の要点を箇条書きで抽出したい
✅ ステップ②：出力形式を定義する
どんな形式で答えてほしいかを明示します。
| 指示 | 効果 |
|---|---|
| 箇条書きで出力してください | 要点が明確になる |
| 300文字以内でまとめてください | 簡潔な出力になる |
| 出典がある場合は文末にファイル名を記載 | 根拠の明示が可能になる |
✅ ステップ③：使う情報の範囲を指定する（RAG特有）
RAGでは「どの情報だけを使うか」を制限するのがとても重要です。
以下のコンテキストの情報のみを参考にしてください。 それ以外の知識や推測で答えを補完しないでください。
➡ これを入れておくことで、ハルシネーション（事実と異なる出力）を大幅に抑えられます！
✅ ステップ④：回答の“トーン”や“立場”を設定
あなたは社内のベテラン社員です。新人にも分かるように丁寧に説明してください。 専門用語には簡単な補足もつけてください。
➡ 曖昧な回答や冷たい印象の出力を避けるためにも有効です。
✅ ステップ⑤：テスト＆改善
実際にいくつかの質問で出力を試し、「もっとこうしてほしい」と思った点を随時プロンプトに反映しましょう。
📌 プロンプトも“プロダクト”のように改善を続けていくことが大切です！
✏️ 実用プロンプトの例（社内FAQ用）
あなたは社内FAQサポートAIです。以下の情報（コンテキスト）のみをもとに質問に回答してください。 - 回答は300文字以内で簡潔にまとめてください。 - 専門用語には（）で簡単な説明を加えてください。 - 該当する出典（ファイル名＋章番号）があれば、文末に記載してください。 - 回答できる情報が見つからない場合は「情報が見つかりませんでした」とだけ返してください。
🎯 よくあるプロンプト改善ポイント
| 改善ポイント | 例 |
|---|---|
| 長すぎる回答になる | 文字数制限を明示する |
| 出典が表示されない | 出典を表示するルールを明記 |
| 主語があいまい | 「あなたは◯◯役割」と立場を明確に |
| 回答にムラがある | 回答フォーマットを定義する（例：①〜③で答える） |
✅ 複数プロンプトの管理アイデア
- ExcelやNotionで「目的別プロンプト集」を作る
- ユースケースごとにテンプレート化（FAQ回答用、レポート作成用など）
- ChatGPTなどのUIにあらかじめプロンプトを組み込んで“定型化”
📌 一度整えれば、非エンジニアでも同じ精度で使える仕組みになります！
まとめ：プロンプト設計は“AIを育てるレシピ”
- カスタムプロンプトは、RAGの精度・信頼性・一貫性を左右する重要な要素
- ユーザー体験も大きく変わるため、プロンプトは「設計する」ものとして扱う
- テンプレ化すれば、誰が使っても同じ出力品質が実現できる！
Best regards, (^^ゞ
