プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス

## TL;DR（要約）
- **この記事の主旨:** 生成AIを使うときの「プロンプト作成」のポイントをまとめ、実務や学習に役立てる  
- **4つの基本ステップ:** ①ゴール設定 → ②コンテキスト整理 → ③出力形式指定 → ④改善指示  
- **よく使うシーン:** 翻訳、要約、コード生成、アイデア出し、スケジュール管理、セールスコピー など  
- **テクニック例:** 根拠つき回答、権威ある情報参照、文字数制限、先読み要求、パラメータチューニング  
- **大切なこと:** まずはシンプルに試し、AIの出力を見て「どこが不十分か」を再度指示し、段階的に完成度を上げる  

では、詳細を見ていきましょう！✨

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## 1. プロンプトの基本ステップ

「AIに質問してみたけど、求める回答が得られない...」という経験はありませんか？  
その原因の多くは、**プロンプトのあいまいさ**にあります。以下の4ステップを意識するだけで、出力品質が格段に向上します。

1. **ゴールを明確にする**  
   - *例:* 「翻訳の質を上げたい」「新規Webサービスの要件定義書が欲しい」「セールスコピーを作りたい」  
   - **ポイント:** 「誰向けに、何が欲しいか」を明示

2. **コンテキストを整理する**  
   - *例:* ターゲット層、使用技術、専門用語リスト、制約条件（納期・コスト・字数など）  
   - **ポイント:** 必要な背景情報をリスト化し、AIが混乱しないようにする

3. **出力形式を指定する**  
   - *例:* 「Markdown形式」「箇条書き」「表」「コードブロック」  
   - **ポイント:** そのまま使える形にすれば、作業効率アップ

4. **改善指示を付与する**  
   - *例:* 「根拠を付けて回答」「エラー処理を詳細化」「文体をカジュアルに」など  
   - **ポイント:** いきなり完璧を目指すより、「まず出力→ここを修正」と複数回まわす

### 今すぐできるアクションリスト
1. **ゴール・背景をA4一枚にサッと書き出し**  
2. **出力形式を決める**（Markdown？コード？）  
3. **「改善指示」を1つでも入れる**（冗長表現なし、など）

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## 2. 用途別のプロンプト応用例

### 2-1. 翻訳 × 根拠付き回答 🗣️
- **目的:** 「専門用語の正確さ + 文体を自然に」  
- **例プロンプト:**
  ```markdown
  あなたは工業系の翻訳者です。以下の英語文章を日本語に翻訳してください。
  - 必要情報:
    1. 用語の訳語はISO規格に準拠
    2. 語尾は「〜する／〜である」調
  - 出力形式: 日本語テキスト
  - 改善案提示: 要
  - 追加指示: 回答には、訳語をどう選んだかの根拠も含めて記載してください。
  ```
- **ポイント:** 「根拠つき回答」を要求すると、曖昧さを減らせる

### 2-2. 要約 × 権威ある情報参照 📑
- **目的:** 「長い論文を短くまとめ、どこがポイントかを示してほしい」  
- **例プロンプト:**
  ```markdown
  あなたはディープラーニングの専門家です。以下の本文を要約し、
  最先端の研究成果として権威あるソース（例: NeurIPS, Natureなど）も参照してください。
  - 必要情報:
    1. 研究対象: 画像認識
    2. 読者層: AI初心者
  - 出力形式: Markdown箇条書き + キーワード
  - 改善案提示: 要
  ```
- **ポイント:** 権威あるソース参照をAIに求めると「ただの一般論」から一歩踏み込んだ内容を期待できる

### 2-3. コード生成 × 文字数制限 💻
- **目的:** 「TypeScriptでCRUD機能の雛形が欲しい。ただし掲載スペースの都合で300行以内に」  
- **例プロンプト:**
  ```markdown
  あなたはフロントエンドエンジニアです。以下の情報をもとにReact + TypeScriptで簡単なCRUDアプリを作成してください。
  - 必要情報:
    1. 機能: タスクの追加・編集・削除
    2. APIとの接続部分はモック化
  - 出力形式: コードブロック
  - 改善案提示: 要
  - 文字数制限: 全体で300行以内（コメント含む）
  ```
- **ポイント:** 文字数や行数を明示すると、後編集の手間が減る

### 2-4. アイデアブレスト × 先読み要求 💡
- **目的:** 「新規サービスのネーミング案が欲しい」  
- **例プロンプト:**
  ```markdown
  あなたはクリエイティブディレクターです。以下の情報をもとに、
  新規サービスのネーミング候補を考えてください。
  - 必要情報:
    1. ターゲット: スマホユーザー
    2. コンセプト: タスク管理＋SNS要素
  - 出力形式: 箇条書き
  - 先読み要求: 複数候補と、それぞれのメリット/デメリットを挙げてから、最適案を提示
  ```
- **ポイント:** 候補を先に出させてから一番良い案を選ばせる→アイデアのバリエーションと選定理由を同時に得られる

### 2-5. スケジュール作り / セールスコピーなど
- 同様に、**ゴール＋コンテキスト＋出力形式＋改善指示**をセットにして明確化すると、短時間で使える成果物を得られます。

### 今すぐできるアクションリスト
1. **自分がやりたい用途（翻訳/要約/コード/アイデア...）を1つ選ぶ**  
2. **今回のポイント（根拠付き回答、権威ある情報参照、文字数制限など）から何か試したいものを入れる**  
3. **AIに投げる → 戻ってきた内容を観察 → 改善ポイントをさらに追記**  

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## 3. テンプレートとチェックリスト

### 3-1. 汎用テンプレート

```markdown
あなたは[役割]です。以下の情報を基に、[目的]を達成するための[成果物]を作成してください。

- 必要情報:
  1. [前提1]
  2. [前提2]
- 制約条件:
  1. [条件1]
  2. [条件2]
- 出力形式: [Markdown/箇条書き/プログラムコードなど]
- 改善案提示: [要/不要]
- (応用例) 根拠付き回答: [要/不要]
- (応用例) 文字数/行数制限: [指定する場合はここに書く]
- (応用例) 先読み要求: [例: 選択肢列挙→ベスト案提示]
```

### 3-2. 簡易チェックリスト

1. **ゴール明確化:** 「誰向け、何を達成したいか」  
2. **前提情報・制約条件:** リスト化しているか？  
3. **出力形式:** 具体的に指定しているか？  
4. **改善指示:** （根拠・権威あるソース・文字数制限・先読み要求 etc.）入っているか？  

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## 4. 生成AIを自己改善させる方法

### 4-1. 対話形式でのブラッシュアップ 💬
> **ユーザー:** 「このブログ記事アウトラインを、もう少し短くできる？」  
> **AI:** 「わかりました。以下の3つのポイントを修正すると短くなります… 修正例は次のとおりです…」  

- **メリット:** AIの提案→こちらの要望→再提案という形で、段階的に完成度を上げられる。

### 4-2. 自己批評 & スコアリング ⭐
```markdown
以下の出力を、情報量・可読性・論理の一貫性の観点で10点満点で採点し、
不足点を3つ指摘したうえで修正版を提示してください。
```
- **メリット:** AIが自ら「ここは冗長」「ここは不足」などを挙げ、解決策と修正版を同時に示す。

### 今すぐできるアクションリスト
1. **AIに「どこが足りてない？」と尋ねてみる**  
2. **スコアをつけてもらい、改善案と修正版を同時に出させる**  
3. **納得できるものが出るまで数回やりとりを重ねる**

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## 5. パラメータチューニングのヒント

生成AI（ChatGPTなど）では、**Temperature**や**Top-p**といったパラメータで**回答の創造性や安定性**を制御できます。

- **Temperature**: 高いほどランダム性UP→創造的・奇抜な回答を得やすい  
- **Top-p**: 確率分布を制限。0.9に設定すると、上位90%の候補トークンからのみ選ぶイメージ  

### 具体例
- **Scenario A: Temperature=0.2, Top-p=0.9**  
  - **期待:** 割と定型的だが、ある程度のバリエーションを出してくれる。報告書、辞書的回答向け  
- **Scenario B: Temperature=0.8, Top-p=1.0**  
  - **期待:** 創造性が高く、型破りなアイデアが出やすい。ネーミング、キャッチコピー向け  

### 今すぐできるアクションリスト
1. **同じプロンプトでTemperature/Top-pを変えて実験**  
2. **A/B比較**し、どの数値が自分の用途に合うか確認  
3. **気に入った設定をメモ**（「創造的アイデア用」「ビジネス文書用」など）

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## 6. 失敗例に点数をつける実践

### 6-1. 悪いプロンプト例
```markdown
「要件定義書を作成してください。」
```
### 6-2. AIへの指示
```markdown
上記のプロンプトを10点満点で採点し、その理由を3つ挙げてください。
さらに改善案を示し、改善案を反映した最終的なプロンプトを提示してください。
```
### 6-3. 結果イメージ
1. **採点:** 例「3/10」  
2. **理由:** 目的が曖昧、必要情報不足、出力形式指定なし  
3. **改善案:** 必須機能・制約条件・成果物形式の明記  
4. **修正版:** 情報が整ったプロンプトが自動生成

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## 7. まとめ & 次のステップ

### 7-1. この記事で伝えたこと
1. **基本ステップ**: ゴール設定 → コンテキスト → 出力形式 → 改善指示  
2. **用途別応用 + テクニック融合**: 翻訳×根拠付き回答、要約×権威ある情報参照、など  
3. **対話的ブラッシュアップ & スコアリング**: 段階的に出力を洗練  
4. **パラメータ調整**: Temperature, Top-pを使い分けて創造性 or 安定性を制御  
5. **その他テクニック**: 根拠付き回答、権威ある情報、文字数制限、先読み要求など

### 7-2. 今すぐできる行動リスト ✨
1. **テンプレートを自分用にカスタマイズ**し、一度AIに投げてみる  
2. **結果を見て「足りない情報」「欲しい追加要素」をAIに質問**  
3. **TemperatureやTop-pを変えて比較**し、好みの設定を発見  
4. **スコアリング指示**を使って、AIに自己批評→修正版を出させる

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## 8. Q&A形式での対話例（参考）

**ユーザー:**
「このブログ記事アウトラインを、もう少し短く・初心者向けに書いてもらえる？」

**AI:**
「以下の3点を修正すれば短くなり、初心者にも分かりやすくなります… 修正後はこちらです…」

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## おわりに

プロンプトエンジニアリングのコツは、**まず試す→結果を見て改善点をフィードバック→再出力**の繰り返しです。  
- ゴール、コンテキスト、出力形式、改善指示の4ステップを軸に、  
- 根拠付き回答や権威ある情報参照、文字数制限、先読み要求などのテクニックを組み合わせ、  
- 温度感（Temperature）や多様性（Top-p）を調整しながら、  
- どんどんブラッシュアップしていきましょう。  

これらの手法を駆使して、みなさんのプロジェクトやアイデアがさらにスピードアップし、創造性豊かになることを願っています。疑問や質問があれば、ぜひコメントでお知らせください！ありがとうございました！