Learn Prompting の無料ガイドは、プロンプトを「AI への指示」と定義し、具体的に書くこと、構造化すること、文脈を渡すこと、例を示すこと、反復して磨くことを基本として挙げています。読み物として読むと分かった気になりますが、業務で使える形にするには、依頼文のどこを直すかに対応づける必要があります。
原則1：動詞を具体的にする
「草について教えて」ではなく、「温帯地域の草の特徴を、季節ごとの色の変化、平均の高さ、代表的な種類の3点で分析して」と書きます。ガイドが挙げる動詞は、分析する、説明する、要約する、列挙するといった具体性のあるものです。
併せて、出力の形式、関連する文脈、制約を指定します。この4点が入っているだけで、届く答えの使える度合いが変わります。
原則2：接頭辞で区切って構造化する
依頼文を、入力、文脈、作業、形式といった接頭辞で区切ります。ガイドの例では「Input:」「Context:」「Task:」「Format:」という見出しを使い、複雑な要件は番号付きの箇条書きに分けます。
区切りがあると、どこまでが資料でどこからが指示かが明確になります。長い資料を貼るときほど、この区切りが効きます。
原則3：読み手と長さを文脈として渡す
ガイドの例では、「高校の教師が光合成の授業を準備している」「読み手は10年生」「専門用語は避ける」「2〜3段落」といった条件を添えています。読み手が変われば、必要な前提も語彙も変わります。
日本の業務なら、読み手を役職や部署で指定し、長さを文字数で指定すると、体裁の直しが減ります。
原則4：入出力の例を示す
形式を揃えたいときは、例を渡します。ガイドの例は、日付を ISO 形式に変換する作業で、「Input: March 15, 2024 / Output: 2024-03-15」という組を2つ示してから、変換対象を渡しています。
| 例の使いどころ | 渡し方 |
|---|---|
| 表記の統一 | 変換前と変換後の組を2〜3個示す |
| 文章の調子 | 良い例と避けたい例を1つずつ示す |
| 分類の判定 | 該当例と非該当例を並べる |
原則5：反復して磨き、複雑な作業は分ける
ガイドは、最初から完璧を狙わず、返ってきた出力を見て依頼文を直すことを勧めています。複雑な作業は小さな手順に分けます。1つの依頼に、要約と分析と作成を同時に入れると、どこが弱いのか分からなくなります。
うまくいった依頼文は、そのまま保存します。次回は変わる部分だけを差し替える運用にすると、毎回ゼロから書く状態を抜けられます。
つまずきポイント
- 禁止事項を並べすぎる：避けたい振る舞いは、望ましい振る舞いを具体的に書く形に置き換えたほうが伝わります。
- 例を増やしすぎる：例が多すぎると、肝心の指示が埋もれます。形式の要点が伝わる最小限にします。
- 出力のばらつきを異常と捉える：生成の仕組み上、毎回同じ文にはなりません。判定は複数回の傾向で見ます。
FAQ
Q. 同じ依頼でも出力が変わります。原因は何ですか？
A. モデルの出力は毎回同じにならない性質があります。形式を数値で指定し、例を示すとばらつきは小さくなります。
Q. 長い依頼文のほうが良い結果になりますか？
A. 長さより、動詞・構造・文脈・例が揃っているかが効きます。不要な前置きは削って構いません。
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出典
出典：Learn Prompting「ChatGPT の基礎」（原題 ChatGPT Basics、2025年3月6日更新）。5つの原則と例文の構成は同記事に基づきます。
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