初心者向けプロンプトエンジニアリング：6つの要素からなるプロンプトの公式

ほとんどのAIの悪い出力は、モデルのせいではありません。それは、モデルに推測させてしまうプロンプトの結果です。誰のための回答なのか、どのくらいの長さであるべきか、「良い」とは何を意味するのか、といったことです。プロンプトエンジニアリングとは、単にその推測を取り除く習慣にすぎません。

このガイドでは、ChatGPT、Claude、Gemini、その他ほとんどのチャットモデルで機能する6つの要素からなる公式と、結果を静かに台無しにする間違いについて説明します。

プロンプトがモデルの選択よりも重要な理由

大規模言語モデルは、与えられたテキストの最も可能性の高い続きを予測します。「マーケティングについて書く」といった漠然としたリクエストには、何百万ものもっともらしい続きがあるため、モデルは安全で一般的なものを選びます。具体的なリクエストは、良い回答の範囲を狭め、モデルが逸脱する余地をほとんどなくします。

実際には、プロンプトを書き直すことは、より高価なモデルに切り替えるよりも、出力の改善につながることがほとんどです。

6つの要素からなるプロンプトの公式

6つの要素すべてが必要となることは稀ですが、それらと照らし合わせてプロンプトを確認することは、何が不足しているかを見つける最も速い方法です。

1. 役割 (Role)

モデルにどのような役割を担うべきかを伝えます。役割は、語彙、深さ、視点を設定します。

あなたは、初めてフリーランスになる人に物事を説明するベテラン税理士です。

2. タスク (Task)

明確な動詞でタスクを述べます：要約する、下書きする、比較する、書き直す、分類する、ブレインストーミングする。1つのプロンプトにつき、1つの主要なタスク。

フリーランスが初めての確定申告を行う前に必要となる書類のチェックリストを作成してください。

3. コンテキスト (Context)

モデルが知り得ない事実を提供します：あなたの読者、制約、すでに試したこと。

読者は英国在住で、年収は5万ポンド未満、会計ソフトを使った経験はありません。

4. 形式 (Format)

回答の正確な形式を記述します：箇条書き、表、番号付きステップ、単語数、見出し、JSON。

3つの列（Document、Where to get it、Deadline）を持つMarkdownテーブルを返してください。

5. 例 (Examples)

望む出力の短い例を1つ示すことは、しばしば1段落分の指示に匹敵します。これはfew-shot promptingと呼ばれます。

例の行：| P60 | 雇用主 | 5月31日 |

6. 制約 (Constraints)

避けるべきことと、境界線を伝えます。

法的な助言はしないでください。回答全体を250語未満にしてください。読者の状況に依存する事柄がある場合は、推測するのではなく、その旨を述べてください。

組み合わせる

以下は、公式を適用する前と後の同じリクエストです。

適用前

Tell me about freelancer taxes.

適用後

あなたは、初めてフリーランスになる人に物事を説明するベテラン税理士です。

フリーランスが初めての確定申告を行う前に必要となる書類のチェックリストを作成してください。
読者は英国在住で、年収は5万ポンド未満、会計ソフトを使った経験はありません。

3つの列（Document、Where to get it、Deadline）を持つMarkdownテーブルを返してください。
回答は250語未満に抑え、法的な助言はしないでください。
読者の状況に依存する事柄がある場合は、推測するのではなく、その旨を述べてください。

2番目のプロンプトは長くなっていますが、すべての文が、そうでなければモデルがあなたのために下すであろう決定を取り除いています。

7つのよくあるプロンプトの間違い

1つのプロンプトに複数のタスクを詰め込む。 「調査、アウトライン作成、執筆」を3つのターンに分けます。各ステップでモデルの完全な注意を引き、その間に軌道修正できます。
基準なしに「最高のもの」を求める。 誰にとって最高なのか？最も安い、最も速い、最も習得しやすい？基準を明確にしてください。
否定的な指示のみ。 「退屈にしないで」は、「短い文を使い、各段落に具体的な例を1つ入れる」よりも弱い指示です。
長い貼り付けの最後に重要な部分を隠す。 長い文書の前に指示を置くか、その後に主要な指示を繰り返します。
出力形式がない。 それがないと、モデルが好む構造が得られますが、それは回答ごとに変わります。
最初の回答を受け入れる。 最初の回答を下書きとして扱います。「短くして」「反論を追加して」「12歳向けに書き直して」といった形でフォローアップします。
事実を確認せずに信頼する。 モデルは間違った事実を自信を持って述べることがあります。情報源を尋ね、重要なことはすべて確認してください。

再開するのではなく、反復する

回答が惜しいが正しくない場合、新しいチャットを開始するのではなく、正確な修正で返信します。

「構造は維持しつつ、各箇条書きを1行に短縮してください。」
「トーンが堅苦しすぎます。同僚と話すように書き直してください。」
「3番目の点が間違っています。なぜなら… その点だけを修正してください。」

モデルは以前のコンテキストを保持しているため、小さな修正は、全く新しいプロンプトよりも安価で信頼性が高くなります。

ジェネレーターに下書きを任せる

毎回6つの要素すべてを書くのは面倒です。当社の無料プロンプトジェネレーターは、1行のアイデアを、役割、明確な指示、出力形式がすでに含まれた構造化されたプロンプトに変換します。その後、下書きを編集して独自のコンテキストを追加できます。

使用しているモデルのジェネレーターから始め、その後、モデル固有のガイドを読んで結果を微調整してください。