プロンプトでまず重要なのは

プロンプト設計の品質次第で、AIの出力は劇的に変わります。
「具体的で明確、整理された指示」とは何か？
本記事では、実例を交えながら
① 結論先出し　② 複数条件指定　③ 定量基準の活用　④ 指示の順序化
といった基本ルールをご紹介します。読み終えた頃には、
あなたのプロンプトは格段に洗練され、成果につながるはずです。

なぜ具体性が必要なのか

• LLM（ChatGPT等）は推測に頼るため、あいまいな指示では曖昧な回答しか得られません。
  → 「良い文章を書いて」では基準が不明確。
• 具体的に指示すると、モデルの“予測の幅”を狭め、成果物の品質が上がります。

指示すべき5つの要素

1. 対象読者（例：初心者／経営者）
2. 目的・結論（例：◯◯を理解させたい）
3. 文章形式・構成（例：結論→理由→具体例、見出し3つ）
4. 文体・トーン（例：専門用語は避け、やわらかく）
5. 文字数や長さ（例：800〜1,200字、リスト形式）
   これらをすべて明示すると、AIが条件を同時に満たした出力を生成しやすくなります。

指示の順序も重要

• 結論先出し：「まず◯◯であると結論を書いてください」
• 時系列で説明：「次に背景→プロセス→結果の順で」。
  このような順序指定で、読みやすく論理的な構成になります。

定量的基準を活用する

例：

• 「50～100字で要約」
• 「3つのメリット・デメリット」
• 「数字を用いて◯％改善と示す」
  定量的な指定があるほど、AIは基準に沿った回答を出しやすくなります。

実例とフォーマットの提示

• 例文挿入：「以下の見出し形式に合わせて書いて」
• フォーマット指定：「箇条書きで3項目」「表形式でまとめて」
  こうすることで、AIに「出力イメージ」を伝えられます。

繰り返し改善（イテレーション）

• 初回出力が完璧でなくてもOK。
• 「もっと丁寧な口調で」「具体例を追加して」など、都度修正の指示をして改善しましょう。

✔ まとめ：理想的なプロンプト構造

✅ 実践プロンプト例

あなたはプロンプト設計の専門家です。  
【目的】読者に「プロンプトでまず重要なこと」を理解させる。  
【対象】初心者ブロガー、専門用語は禁止。  
【構成】①結論→②理由3つ→③実例→④次のステップ提案  
【形式】見出し4つ、本文1,000字程度、柔らかい口調  
【定量】理由は3つ、実例は具体的に1つ  
【出力例】例文：〜…  
【改訂】初回後に「事業者目線の実例を追加して」と指示してください。

🎯 最後に

• 最重要は「具体性と明確性」：不明瞭な指示は不明瞭な回答を招きます。
• 定量・構成・順序・出力例・改善プロセス を盛り込むことで、AIに期待どおりの成果を引き出せます。
• イテレーションを前提とすることで、完成度が磨かれていきます。

プロンプト設計は「AIに対する設計図」作り。
設計図がしっかりしていれば、出力も安定します。
まずは「誰に、何を、どんな形式で、どのくらい、どう順序で、基準は？」を整理し、良いプロンプトを書いてみましょう！

おじゃ

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