これだけ覚えればOK！AI活用5つのコツ

導入文

「AIに指示したのに、思った通りに動かない…」。その原因のほとんどは“プロンプト（指示文）”にあります。とはいえ、いまのAIは十分に賢いので、黒魔術のような難解テクニックは不要。必要なのは“基礎の5点”だけです。本記事では、AIがどれだけ進化しても使える、超実用のプロンプト基礎を厳選して解説します。

結論

この記事を読むメリット

• 今日から使えるプロンプトの型が手に入る
• 無駄なトライ&エラーが減り、成果物の質と速度が上がる
• 迷った時に戻れるチェックリストを獲得できる

なぜこの5つが効くのか

1. 一発で当てるより“微調整”のほうが速い

AIは賢いが、初回で完璧に意図を当てるのは苦手。差分指示で品質が急上昇します。

2. 最後は“言語火力”

抽象的な「いい感じ」は伝わらない。対象・目的・制約・評価基準を言い切るほど成果が安定します。

3. 得意/不得意を踏まえれば外しにくい

AIは情報の変換・要約・生成が得意。正確な計算や未知情報の推測は苦手。不足データはプロンプトで補うのが前提。

4. 構造と例示が最強の誤解防止

見出し・箇条書き・テーブル化で意味関係を可視化。Few-shot（入出力例）は最短で“意図合わせ”。

5. モデルは道具、仕事で選ぶ

モデルごとに強みが違う。要約・構成・発想・厳密性など、タスクに合わせて切り替えるだけで品質が伸びます。

具体例｜そのまま使えるプロンプトの型

1) 微調整ループ（差分指示テンプレ）

【目的】非エンジニア向けに◯◯を分かりやすく解説
【現状出力の課題】専門用語が多く冗長
【改善指示】語尾をやわらかく、重要語は定義。段落は3つ、見出し付き。
【評価基準】初心者が3分で要点を把握できること
まずは改善案のみ提示 → 次に本文。

2) 言語火力を上げる“4点セット”

【対象】非技術者/初学者
【目的】◯◯の全体像を3分で把握
【制約】比喩1つ/図解の代替説明/専門用語は脚注
【評価】初学者テスターが「理解できた」と言える要約3行付き

3) 得意/不得意を踏まえた前提補充

【補足データ】自社今期目標：売上◯◯、主要顧客：◯◯、禁止事項：◯◯
上記を踏まえ、メール下書きを作成。数値計算は行わず、KPIは私が後で埋める前提で“項目名のみ”にして。

4) 構造化＋Few-shot（Markdownで意図共有）

# アウトライン
- 背景
- 課題
- 解決策（箇条書き3）
- 手順（番号付き）
- まとめ（3行）

# 出力例（Few-shot）
[例のトーン] 友人に説明する口調。専門語は()で補足。
[例のフォーマット] 各見出しの下は最大5行で簡潔に。
この構造と例に“厳密に”合わせて。

5) モデル使い分けの依頼文

同一プロンプトを「要約に強い」「構成に強い」「発想に強い」モデルでそれぞれ実行。
3案を比較し、ベストを選ぶための“評価軸表”も出力して。

＋α：お手軽時短（プロンプト生成ツールの使い所）
雑な指示を入れて下書きプロンプトを自動整形→自分用に微修正。学習用にも最適。

“上達は速度×正確性×再現性”

プロンプトの上達は「小さく直す」「要件を言い切る」「構造と例示で誤解を潰す」「適材適所でモデルを替える」——この4点の反復で加速します。
計算や社内固有情報などAIの弱みは前提で補う。それだけで成果は一段伸びます。テクニックの暗記より、目的→制約→評価の順で“仕事の言語化”を磨きましょう。

仕上げのチェックリスト（保存版）

• 目的・対象・制約・評価を全文に書いた
• 初回出力を見て差分指示を出した
• 不足データ（社内情報/前提）を補った
• Markdown構造とFew-shot例を添えた
• 別モデルでも試して比較した

この5つを回すだけで、今日から“伝わる指示＝成果が出るプロンプト”に変わります。まずは次のタスクで、テンプレをコピペして試してみてください。

おじゃ

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