4. プロンプトの基本：AIの力を120%引き出す書き方

「AIに頼んでも、思ったような答えが出ない…」という先生へ

AIは、「正確な指示があれば、驚くほど役に立つ」ツールです。
でも、指示が曖昧だと、AIは「的外れな答え」や「使えない情報」を返してしまうこともあります。

これは、レストランで注文するときと同じです。

例えば、カフェで「美味しい飲み物ください」と注文すると、
「アイスコーヒー？　ホットコーヒー？　紅茶？　ジュース？　……何がほしいの？」と困られます。

でも、「砂糖なしのホットコーヒーを、マグカップでお願いします」と言えば、
店員は迷わず最適なコーヒーを出してくれる。

AIも同じ。
「○○について教えて」ではなく、
「○○について中学2年生向けに200字で説明して。3つの具体例を入れて。」
と指示すれば、的確な答えが返ってきます。

では、どのように「より良いプロンプト」を書けばいいのか？
OpenAIが推奨する「プロンプトエンジニアリングの基本原則」とともに解説していきます！

🔹 OpenAIが推奨する「プロンプトのコツ」

OpenAIは「プロンプトの質がAIの出力を左右する」と明言しており、以下のようなコツを推奨しています。

1️⃣ 明確かつ具体的に指示する

📌 NG例（曖昧すぎる指示）
❌ 「ニュートンの法則について教えて。」
💭 → 範囲が広すぎて、一般的な説明しか返ってこない。

📌 OK例（明確な指示）
✅ 「ニュートンの運動の第1法則について、中学2年生向けに200字で説明して。簡単な実生活の例を2つ入れて。」
💡 → 範囲を限定し、対象・長さ・内容を指定すると、使える回答になる！

2️⃣ 出力形式を指定する

📌 NG例（出力の形式がバラバラ）
❌ 「第二次世界大戦について簡単に説明して。」
💭 → 長文が出るか、箇条書きになるか、AIの判断に委ねられるため、意図しない出力になりやすい。

📌 OK例（出力形式を指定）
✅ 「第二次世界大戦について、①原因、②経過、③結果の3つの観点から、それぞれ50字以内でまとめて。」
💡 → 「3つの観点」「50字以内」と指示すると、整理された出力になる！

📌 応用：表で整理させる
✅ 「第二次世界大戦の主要国の戦争参加時期を、表でまとめて。

3️⃣ AIの視点や役割を設定する

📌 NG例（一般的すぎる視点）
❌ 「このテーマについて、説明して。」
💭 → ありきたりな説明になりやすい。

📌 OK例（役割を与える）
✅ 「あなたは歴史学者です。専門家の視点から、江戸時代の身分制度の特徴を200字で説明してください。」
💡 → 役割を与えることで、専門的な視点の回答が得られる！

📌 応用例：異なる視点で考えさせる
✅ 「あなたは小学生向けの歴史講師です。小学5年生にも分かるように、戦国時代の特徴を説明してください。」
✅ 「あなたはジャーナリストです。現在の社会問題と戦国時代を比較しながら、日本の統治の変化について考察してください。」
💡 → 「誰が話しているか？」を指定するだけで、出力の質が劇的に変わる！

4️⃣ 質問を段階的に投げかける

📌 NG例（1回の質問で全部聞こうとする）
❌ 「明治維新の原因と影響を分かりやすく説明して、具体例も3つ入れて、簡単なまとめも書いて。」
💭 → 情報量が多すぎて、まとまりのない出力になる可能性が高い。

📌 OK例（段階的に質問）
✅ 1. 「明治維新の原因を3つに分けて説明してください。」
✅ 2. 「それぞれの原因について、具体例を加えて詳しく説明してください。」
✅ 3. 「最後に、明治維新が現代に与えた影響をまとめてください。」
💡 → 一つずつ質問することで、整理された情報が得られる！

🎯 AIは“会話する相手”と考えると、より良い回答を引き出せる！
👉 最初から一気に答えを求めず、対話を重ねることで、AIの出力をより洗練されたものにできる。

🔹まとめ：「プロンプトの質＝AIの出力の質！」

ここまでのポイントを整理すると…

✅ 明確かつ具体的に指示する！（対象・長さ・要素を明示）
✅ 出力形式を指定する！（表・箇条書き・段落など）
✅ 役割を与えて視点を変える！（歴史学者・ジャーナリスト・小学生向け など）
✅ 質問を段階的に投げかける！（対話を重ねることで、より深い答えが得られる）

次回は、さらに「教科別・目的別の活用事例」に進みます！

👉 次へ：「教科別・目的別でさらに発展：活用事例集」
ここからは、国語・数学・英語・社会・理科ごとに、具体的なプロンプトの活用例を紹介します！

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