プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから目的に合う出力を得るために、指示、前提情報、制約、出力形式、例、確認条件を設計・改善することです。

業務プロンプトの6要素

  1. 目的:何を決める、作る、確認するのか。
  2. 前提:対象読者、場面、用語、利用できる情報は何か。
  3. 入力:処理する文章やデータの範囲はどこか。
  4. 制約:使わない情報、文字数、断定を避ける条件は何か。
  5. 出力形式:表、箇条書き、JSONなど、どう返すか。
  6. 確認条件:出典、未確定事項、計算過程をどう示すか。

曖昧な依頼を改善する例

改善前:「この資料をわかりやすく要約して」

改善後:「添付した会議資料だけを使い、営業部の参加者向けに、決定事項・担当者・期限・未決事項の4列で表にしてください。資料に記載がない項目は推測せず『記載なし』としてください。」

後者は長いから良いのではなく、対象、根拠範囲、出力形式、推測の扱いが確認できるため、結果を評価しやすくなります。

似た方法との違い

方法変えるもの使うとき
プロンプトエンジニアリングその都度またはテンプレートの指示作業条件や形式を伝える
RAG回答時に参照する知識社内資料や最新情報を使う
ファインチューニング学習によるモデルの振る舞い大量の例から特定タスクへ適応する

テンプレート化するときの注意

  • 入力欄と固定指示を分け、消してはいけない条件を明示する
  • 実在の顧客情報を入れずにテストできる例を用意する
  • モデルやサービス更新後も同じ結果になるか再評価する
  • AIが作った内容を誰が確認するかを手順に含める

プロンプトで解決できない問題

元資料が古い、アクセス権限が誤っている、計算ロジックが必要、出力を自動送信する権限が大きすぎるといった問題は、指示文の工夫だけでは解決しません。データ、システム、承認フローを分けて見直します。

参考情報

最終確認日: 2026年7月22日

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