更新日：2025.03.29
生成AI（ChatGPTやGemini, Copilot, Claudeなど）が普及し、多くの企業が業務効率化やDX推進に向けて導入・活用促進をするようになったことは、大きな変化だと感じます。ですが、どんなに優れた生成AIを導入しても、使う側がうまく指示（プロンプト）を出さなければ十分な性能を引き出せません。本記事では、最新の生成AIの性能や動向にフィットした効果的なプロンプト設計のコツとマインドセットをお伝えします。
プロンプト設計のコツとは？
プロンプトとは、生成AIに入力する指示や質問を指し、その内容が生成AIの回答のクオリティを左右する重要なカギとなります。単に「生成AIに何かを聞けば一発で最適な回答が出る」というものではなく、どういった方向性で答えを導きたいのか、どのような情報や条件が必要なのかを明確にすることが求められます。
たとえば、自分が知りたいことやゴールをはっきりイメージしてからプロンプトを作成すると、生成AIの回答も精度が高まりやすいです。
次の章からはプロンプトのコツと考え方について詳しく深掘りしていきます。
良いプロンプト設計の3つのコツ
1. 具体的で明確な指示を与える
ざっくりした指示は生成AIを戸惑わせてしまうことがあります。なるべく詳細に、必要な情報を整理した上で伝えましょう。
悪い例：
「提案書を作って」
良い例：
「新規顧客向けに、サービスの概要と料金プランをA4サイズ2ページでまとめた提案書を作成して」
2. 想定するターゲットを明確にする
誰に向けて発信するのかを具体的に示すことで、生成AIはそのターゲットに合った内容を提案しやすくなります。
悪い例：
「社内研修の資料を作成して」
良い例：
「新人社員向けに、基本的な勤怠管理ルールやビジネスマナーをまとめた研修資料を作成して」
3. 適切なフォーマットを指定する
文章やリスト、表など、伝えたい内容に合わせて形式を指定するだけで、生成AIの出力も格段に整理されます。
悪い例：
「備品管理のやり方を説明して」
良い例：
「備品管理のステップを5つの項目に分けてリスト形式で示して」
大まかな指示から深掘りしていくアプローチも良し
最初から完璧なプロンプトを作成するのはハードルが高いものです。そこでおすすめしたいのが、まずシンプルで大まかな指示を生成AIに与え、そこから少しずつ質問や要望を追加して深掘りしていく方法です。
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ステップ1：大まかな指示を出す
例：「新規顧客向けの営業提案を作りたいので、まず全体像をざっくり示してほしい」
こうした抽象的な依頼であっても、生成AIが何を生成できるのかを見極めることができます。 -
ステップ2：やり取りをしながら詳細を詰める
「もう少し費用面を具体的に入れてほしい」「現状の競合情報も加えて」といった具合に、生成AIの出力に対して追加リクエストを投げかけましょう。 -
ステップ3：方向性を確認・修正する
生成された内容が目指すゴールやターゲットに合っているかを見直し、必要に応じて再度プロンプトを修正します。
このように大まかなプロンプトから着手し、生成AIとやり取りを重ねる中で内容をブラッシュアップしていくと、負担が少なく柔軟に方向修正が可能になります。
LLMの急激な進化による「詳細なプロンプトいらない」説
ここ数年で、大規模言語モデル（LLM）の性能は飛躍的に上がっています。少し曖昧な指示でも、かなり高品質な文章や画像を出力できるため、「わざわざ細かい指示を書かなくてもいいのでは？」と感じている方もいるかもしれません。
とはいえ、やはり最終的にはターゲットや目的に合わせた結果を得るために、最低限のプロンプト設計が必要です。たとえば文章のトーンやスタイル、使いたいキーワードなどをはっきり示すだけで、仕上がりの質が大きく変わります。
プロンプトに形式はいらない？思ったことを打ち込む大切さ
世の中には「◯◯式プロンプト」といった型もあり、一定の成果が期待できます。ですが、1.2年前のように専門的な書き方が必須というわけではありません。最近の生成AIは、こちらの意図を読み取る力が高く、言葉尻が多少ラフでもある程度理解してくれます。
まずは、思っていることをそのまま書き綴ってみることがポイントです。たとえば「○○についてこんな感じのイメージだけど、さらに詳しく聞きたい」「どういう切り口だとわかりやすい？」などのように、思考を生の状態で投げかけると、生成AIがそこから要点をつかんで整理してくれることもあります。
最低限必要なプロンプト改善のためのチェックリスト
- ターゲット（読者）は明確か？（例：初心者、経営者、学生など）
- コンテンツの目的やゴールは設定されているか？（例：販売促進、知名度向上、教育など）
- 形式や長さを指定しているか？（例：リスト形式、〇〇文字程度など）
- 求めるトーンやスタイルを明確にしたか？（例：フレンドリー、ビジネスライク、カジュアルなど）
- 生成AIとの対話を重ねて深掘りしたか？（対話を通じて不足している情報をAIに尋ね、壁打ちのように前提のすり合わせを行う）
ポイントをすべて詰め込むのが難しい場合は、生成AIと対話しながら少しずつ調整していくのが効果的です。前提情報が食い違っていると仕上がりも変わってくるので、話をしながら修正していくプロセスがとても大切だと思います。
今日から使えるプロンプトのコツ：一文添えて不足情報を洗い出す
前のセクションでも触れましたが、最初のプロンプトに
「生成するにあたり足りない情報があれば聞き返して」
という文言を付け加えるだけでも、指示の精度がぐっと上がります。生成AIが自発的に不足している要素を尋ねてくれるため、必要な情報を漏れなく補うことができるのです。結果として、さらにターゲットや目的に沿った回答や期待に近い回答になる可能性が高まります。
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まとめ
ここまでお伝えしてきたように、形式にとらわれすぎず、生成AIとのやり取りを通じて目的や前提条件の差を埋めていくことが最も大切なコツです。まずシンプルな指示から始めて、追加の要望や不明点をやり取りしながら深掘りすることで、壁打ちをしているように自分の考えも整理できます。
結果として、より的確でブラッシュアップされた回答や成果物を得られるのはもちろん、自分自身も「何が必要か」「何を重視すべきか」を改めて確認できるでしょう。
こうしたプロセスを意識することで、成果物と自身の思考の両方がどんどん磨かれていきます。ぜひ、今日から少しずつ意識して実践してみてください。
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