AIアシスタントの出力品質は、プロンプト（指示文）の質で大きく変わります。この記事では、プロンプトエンジニアリングの基本から実践テクニックまで解説します。

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とは、AI（ChatGPT、Claude、Gemini等）に対する指示文を最適化し、望む出力を得るための技術です。

同じAIモデルでも、プロンプトの書き方次第で出力の質が劇的に変わります。

基本原則5つ

1. 明確で具体的に指示する

悪い例: 「ブログ記事を書いて」

良い例: 「“Pythonで始めるデータ分析入門”というタイトルで、プログラミング初心者向けのブログ記事を2000文字で書いてください。pandas, matplotlib の基本的な使い方を含め、具体的なコード例を3つ以上入れてください。」

2. ロール（役割）を与える

AIに特定の専門家としてのロールを与えると、その分野に特化した回答が得られます。

例: 「あなたは10年以上の経験を持つシニアフロントエンドエンジニアです。Reactのパフォーマンス最適化について、初中級者にアドバイスしてください。」

3. 出力形式を指定する

例: 「以下の情報をMarkdownの表形式でまとめてください。列は：ツール名、カテゴリ、価格、特徴（一言）としてください。」

4. 例を提示する（Few-shot）

期待する出力の例を1〜3個提示すると、AIは形式と品質を理解します。

5. ステップバイステップで考えさせる

複雑な問題は「ステップバイステップで考えてください」と指示するだけで、推論の質が向上します。

実践テクニック

テクニック1: チェーン・オブ・ソート（CoT）

以下の問題を、段階を踏んで考えてください。
各ステップで根拠を明確にしてください。

テクニック2: 制約条件の設定

以下の制約条件に従ってください:
- 専門用語には必ず説明を付ける
- 1つの段落は3文以内
- 具体的な数字やデータを含める

テクニック3: 反復的な改善

1回の指示で完璧を求めるのではなく、対話を重ねて改善していく方法です。

→ 初回: 大まかな構成を作成
→ 2回目: 特定セクションを詳細化
→ 3回目: トーンや表現を調整

テクニック4: ネガティブプロンプト

「やってほしくないこと」を明示する方法です。

注意: 以下は避けてください
- 曖昧な表現（「など」「いろいろ」の多用）
- 過度に専門的な用語
- 根拠のない断定

職種別プロンプト活用例

エンジニア向け

• コードレビュー: 「このコードのバグ、パフォーマンス問題、セキュリティリスクを指摘してください」
• ドキュメント生成: 「このAPIの仕様をOpenAPI 3.0形式で記述してください」
• テスト作成: 「この関数のユニットテストを、正常系3パターン、異常系2パターンで作成してください」

マーケター向け

• 広告コピー: 「[商品名]のFacebook広告コピーを5パターン。各パターンで異なる訴求ポイントを使用」
• SEO記事: 「“[キーワード]“をターゲットにしたSEO記事の構成案を作成。検索意図も分析」

ビジネス一般

• 議事録: 「以下のメモから正式な議事録を作成。決定事項、アクションアイテム、次回予定を明確に」
• メール: 「取引先への納期遅延のお詫びメール。丁寧だが簡潔に、代替案も提示」

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、AIを「使う」から「使いこなす」に変える技術です。5つの基本原則を意識するだけで、出力の質は確実に向上します。

重要なのは実践と反復。日々の業務でAIを使う中で、自分なりの効果的なプロンプトパターンを蓄積していきましょう。