AIのプロンプトって何？

初心者向けに意味と
書き方をわかりやすく解説

「AIを使ってみたけれど
思った回答が出ない」

「プロンプトが大事と
聞いたものの
そもそも何なのか
よくわからない」

生成AIを初めて使うと
こうした疑問を
持つことがあります。

結論からいうと
AIのプロンプトとは
AIに送る質問や
指示などの入力です。

難しい命令文を
覚える必要はなく
「何をしてほしいか」を
具体的に伝えることが
基本になります。

OpenAIも
タスクや必要な背景を
明確に伝えることが
より適切な回答に
つながると説明しています。

AIのプロンプトとは

AIへの指示や質問のこと

プロンプトとは
生成AIに回答や
文章などを作らせるために
入力する内容のことです。

生成AIとは
文章や画像などを
入力に応じて作る
AIのことです。

Google Cloudでは
プロンプトについて
特定の回答を得るために
AIモデルへ与える
入力と説明しています。

たとえばChatGPTに

「東京について教えて」

と入力した場合
この文章そのものが
プロンプトです。

さらに

「東京へ初めて行く人向けに
おすすめの観光地を
3か所説明してください」

と入力する場合も
全体がプロンプトになります。

つまりプロンプトは
特別なプログラムではなく
AIに渡す依頼内容だと
考えると理解しやすいでしょう。

プロンプトを具体的にすると

回答も目的に近づきやすい

AIは入力された情報をもとに
回答を生成します。

そのため指示が曖昧だと
AI側にも複数の
解釈が生まれます。

たとえば

「文章を書いて」

だけでは
文章のテーマや長さ
読者、文体などが
わかりません。

一方で

「新入社員向けに
電話対応の注意点を
300文字程度で
やさしく説明して」

と指定すれば
求めている内容が
かなり明確になります。

Google Cloudでも
指示だけでなく
文脈や具体例を
プロンプトに加えることで
意図を伝えやすくなると
説明しています。

ただし
長く書けば必ず
良くなるわけではありません。

必要な条件を
わかりやすく伝えることが
重要です。

初心者でもできる

プロンプトの基本的な書き方

最初から複雑な
テンプレートを
作る必要はありません。

まずは次の4点を
意識すると
書きやすくなります。

・何をしてほしいか

・誰向けなのか

・どんな条件があるか

・どんな形式でほしいか

たとえば料理について
知りたい場合は

「鶏むね肉を使った
夕食を考えてください」

でも質問できます。

さらに条件を追加して

「料理初心者向けに
鶏むね肉を使った
30分以内で作れる
夕食を3つ提案してください。
材料と手順も
書いてください」

とすると
目的が伝わりやすくなります。

入力したら
出てきた回答を確認します。

内容が足りなければ

「もっと簡単に説明して」

「具体例を追加して」

などと続けて
修正を依頼できます。

OpenAIも
複雑な依頼は分けたり
最初の回答を見ながら
追加指示を出したりする
反復的な使い方を
案内しています。

実際のプロンプトを

比較すると違いがわかる

例として
転職活動について
AIへ相談するとします。

短いプロンプトなら

「面接対策を教えて」

となります。

これでも回答はできますが
対象者や目的が
わかりません。

そこで仮に

「転職活動が初めての
20代向けに
面接前日に確認することを
5項目に整理してください。
専門用語を避けて
理由も説明してください」

と指定します。

こちらでは
読者、目的
項目数、説明方法まで
条件が設定されています。

AIがどの方向で
回答すればよいのか
判断しやすくなるため
欲しい結果に
近づきやすくなります。

プロンプトを書くときの

失敗と注意点

初心者が
勘違いしやすいのが

「良いプロンプトなら
AIは必ず正しい」

という考え方です。

プロンプトを工夫しても
AIが事実と異なる情報を
生成する可能性はあります。

そのため医療や法律
料金、制度、製品仕様など
正確性が重要な内容では
AIの回答だけで
判断しないことが大切です。

公式サイトや
公的機関などの情報と
照合してください。

また条件を
一度に大量に入れると
重要な目的が
わかりにくくなる場合もあります。

複雑な作業では
「まず構成を作る」
「次に本文を書く」
というように
作業を分ける方法もあります。

AIのプロンプトに関するFAQ

プロンプトは長いほど良いのでしょうか？

長ければ良いとは
限りません。

必要な目的や条件を
具体的に伝えることが
重要です。

簡単な質問なら
短いプロンプトでも
十分な場合があります。

専門的な書き方を覚える必要がある？

日常的な利用なら
必須ではありません。

OpenAIは
人に依頼するときのように
目的や背景を
明確に伝える方法を
案内しています。

一度で良い回答が出なかったら失敗？

失敗とは限りません。

回答を確認して
不足している部分を
追加で指示できます。

プロンプトを調整しながら
目的の回答へ近づける方法は
一般的な使い方の一つです。

プロンプトエンジニアリングとは何？

プロンプトを設計し
AIから目的に合った
回答を得やすくするための
工夫や手法です。

Google Cloudでは
プロンプトを設計
最適化する技術として
説明されています。

まずは普段の質問に

条件を1つ追加してみよう

AIを使い始めるなら
難しいプロンプトを
暗記する必要はありません。

まず普段の質問に
条件を1つだけ
追加してみてください。

たとえば

「英語を教えて」

ではなく

「英語初心者向けに
現在完了形を
具体例付きで教えて」

と入力します。

それでも難しければ

「中学生でもわかる
言葉にしてください」

と追加します。

このように
回答を見ながら
指示を調整すると
プロンプトの感覚を
つかみやすくなります。

まとめ

AIのプロンプトとは
AIに送る質問や
指示などの入力です。

特別な命令文ではなく
「何をしてほしいのか」を
AIへ伝えるものと
考えるとわかりやすいでしょう。

良い回答を得るには
目的、対象者、条件
出力形式などを
必要に応じて伝えます。

ただしプロンプトを
工夫したからといって
回答が常に正しいとは
限りません。

重要な情報については
一次情報も確認してください。

まずは普段の質問に
「誰向けか」
「どのくらい詳しく」
などの条件を
1つ追加するところから
試してみるとよいでしょう。

参考情報・出典

出典元：OpenAI
確認内容：
AIへ明確で具体的な
指示を出す方法について
URL：OpenAI「How do I create a good prompt for an AI model?」

出典元：Google Cloud
確認内容：
AIにおけるプロンプトの
定義とプロンプト
エンジニアリングについて
URL：Google Cloud「AI のプロンプト エンジニアリング ガイド」

出典元：Google Cloud
確認内容：
具体的な情報や文脈を
プロンプトへ含める
考え方について
URL：Google Cloud「Write better prompts for Gemini in Google Cloud」