プロンプトエンジニアリングとは？「Prompt Engineering」についてわかりやすく簡単に解説
プロンプトエンジニアリングとは？
ChatGPTなどの生成AIが急速に普及するなかで、「AIをもっと上手に使いたい」「仕事で活用したい」というニーズが高まっています。そこで注目されているのが「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）」という考え方です。
これは、AIに入力するプロンプト（命令文）を工夫することで、より意図に沿った回答を得る技術や設計手法のことを指します。
単なる言い回しのテクニックではなく、生成AIを「道具」として正しく使いこなすための重要なスキルです。
この記事では、プロンプトエンジニアリングの意味と、業務への活用に向けた基本的な考え方を解説します。
プロンプトとは？
プロンプトとは、AIに対する「入力指示」のことです。
たとえばChatGPTに「業務改善について提案してください」と入力するのもプロンプトの一種です。
このとき、入力した文章の内容・形式・目的の明確さによって、AIの応答の質は大きく左右されます。つまり、AIから期待通りのアウトプットを得るには、こちら側の「問いかけ方」がカギになるというわけです。
AIに対して「どう質問するか」を戦略的に考えることで、業務への応用範囲はさらに広がります。
なぜプロンプトエンジニアリングが必要なのか？
生成AIの性能は高まっていますが、「曖昧な質問」や「情報が不足した問い」には、的外れな回答が返ってくることもあります。
たとえば「詳しく教えて」とだけ入力すると、どの方向で詳しくすればよいのかAIには判断できません。
そのため、精度の高いアウトプットを引き出すには、プロンプトの質を高めることが不可欠です。
たとえば以下のような工夫が有効です。
- 想定読者や目的を明記する：「上司向け」「初心者でも理解できるように」
- 形式や構成を指定する：「箇条書きで3つに整理して」「500文字以内で要約」
- トーンや視点を加える：「丁寧語で」「専門家の立場で」
このように、プロンプトエンジニアリングは、生成AIを「ビジネスで使えるツール」として活かすための基盤となります。
活用のポイント：手順を分ける・具体的に伝える
プロンプトエンジニアリングにおいては、「一度で完璧な応答を得る」ことにこだわるのではなく、段階的に設計することがコツです。
たとえば、以下のように2段階に分けることで、より精度の高い出力が期待できます。
ステップ1
「〇〇について、3つの要点を箇条書きで整理してください」
ステップ2
「それぞれの要点について、200文字以内で詳しく解説してください」
このように、最初に構造を作り、次に詳細を肉付けするというステップを踏むことで、AIの生成内容もより論理的かつ使いやすくなります。
プロンプトエンジニアリングを業務で活かすには？
業務において生成AIを活用する際、以下のような場面でプロンプトエンジニアリングの考え方が役立ちます。
1. 資料作成のたたき台として
「この内容を会議資料向けに5枚分にまとめてください」
「上司に報告するトーンで要約してください」など、出力形式や目的を明示することで、精度の高い下書きが得られます。
2. アイデア出し・ブレスト用途に
「30代男性向けのSNSキャンペーン案を3つください」
「“時短・簡単・楽しい”をテーマにサービス名を提案してください」など、キーワードを明示してから依頼すると、的確な発想が得られます。
3. 業務マニュアルやFAQ作成にも
「新人研修向けに、基本的な操作手順を箇条書きで説明してください」
「お客様からよくある質問とその回答をリスト化してください」など、業務ナレッジの整理にも効果的です。
プロンプトの書き方に正解はあるのか？
プロンプトには「これが正解」という決まった書き方はありません。
業種や業務、個々の目的によって、最適なプロンプトの形は変わってきます。
ただし、精度を高めるポイントとして以下が挙げられます。
- 出力の形式を具体的に示す（例：「箇条書きで」「200字以内で」）
- 対象者を明示する（例：「上司向け」「中学生でも理解できるように」）
- 前提条件を与える（例：「以下のデータを参考にしてください」）
このような工夫を積み重ねることで、AIの回答精度も着実に向上していきます。
まとめ：まずは「質問力」を意識してみよう
生成AIは、使い方次第で「業務の生産性」を大きく高めてくれるツールです。
しかし、ただ使うだけでは力を発揮しきれません。
プロンプトエンジニアリングは、AIをより良きパートナーとして扱うための第一歩。
まずは一文からで構いません。「どんな答えを求めているか」を意識してプロンプトを工夫することで、業務の質も大きく変わっていくはずです。
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