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【保存版】ChatGPTを100%使いこなす！最強プロンプトテクニック100選

.Ai社長｜木下寛士｜AI×ビジネスの視点で毎日配信⚡︎

AI技術の進化は留まるところを知りません。特にChatGPTをはじめとする生成AIの登場や、世界的ユニコーン企業が培った成長DNAを体現したコラボレーションツール「Lark」の普及など、ビジネスのDX（デジタルトランスフォーメーション）はまったく新しい局面を迎えています。

この記事では、AIを活用するうえで不可欠な「プロンプトエンジニアリング」に焦点を当て、組織のDX推進と合わせてその重要性と具体的なノウハウをお伝えします。

生成AIを仕事で活用する際、いかにプロンプト（AIへの入力指示）を設計し、改善し、運用するかによって、得られる成果は劇的に変わります。単にAIに「○○して」と依頼するだけでは不十分で、明確かつ効果的な指示（プロンプト）が必要です。

まず最初に、AIとのやり取りを最適化するためのプロンプトエンジニアリングのヒントを100選をご紹介し、後半でそれぞれの魔法のプロンプトの例文と詳細の解説をいたします。


一般的なヒント

  1. 具体的に伝える
    プロンプトが具体的であればあるほど、AIの応答は的確になります。

  2. 明確な言葉を使う
    曖昧な表現や専門用語を避け、分かりやすい言葉で説明しましょう。

  3. コンテキストを提供する
    AIに関連する背景情報を伝えることで、適切な応答が得やすくなります。

  4. 複雑なタスクは分割する
    大きなタスクを小さく分けて指示すると、より管理しやすくなります。

  5. 反復と洗練
    様々なプロンプトを試して最適解を探りましょう。

  6. 忍耐強く
    複雑なリクエストには時間がかかることがあります。焦らず待ちましょう。

  7. システムメッセージを活用する
    システムメッセージを使ってAIのふるまいを制御しましょう。

  8. 例を提示する
    望む出力を例示することでAIに具体的なイメージを伝えられます。

  9. 明確な目標を設定する
    AIに何を達成してほしいのかをはっきり定義しましょう。

  10. テストと学習
    常にプロンプトをテストし、結果から学び、改善を続けましょう。

プロンプトエンジニアリングのテクニック

  1. Few-Shot Learning
    少数の例を提示し、それに沿った応答を促します。

  2. Zero-Shot Learning
    例を一切提示せずにAIに応答させる方法です。

  3. In-Context Learning
    関連するテキストをプロンプト内に含めて、AIに必要な情報を与えます。

  4. Prompt Chaining
    複雑なタスクを一連の小さなプロンプトに分けて段階的に実行します。

  5. Prompt Engineering Frameworks
    PromptBaseやLangChainなどのフレームワークを活用しましょう。

  6. Prompt Libraries
    よくあるタスク向けにあらかじめ作られたプロンプトを調べてみましょう。

  7. Prompt Templates
    使い回し可能なプロンプトテンプレートを作成しましょう。

  8. Prompt Optimization
    特定のユースケースに合わせてプロンプトを最適化しましょう。

  9. Prompt Engineering Tools
    PromptHeroやRytrなどのツールを活用すると効率的です。

  10. Prompt Engineering Best Practices
    既存のガイドラインやベストプラクティスを参照しましょう。

具体的なプロンプトの戦略

  1. 説明的プロンプト（Instructional Prompts）
    AIに具体的な手順や指示を明確に伝えます。

  2. 質問形式のプロンプト（Question Prompts）
    知りたい情報を直接尋ねることで、的確な回答を引き出します。

  3. 創造的プロンプト（Creative Prompts）
    AIに詩やストーリーなどのクリエイティブな形式での出力を促します。

  4. 比較プロンプト（Comparative Prompts）
    異なるオプションを比較・対比させるプロンプトを投げかけます。

  5. 仮定のプロンプト（Hypothetical Prompts）
    仮定のシナリオを提示して、AIの推論能力を試します。

  6. 事実ベースのプロンプト（Factual Prompts）
    具体的な情報やデータをリクエストします。

  7. 意見ベースのプロンプト（Opinion-Based Prompts）
    AIの視点や意見を求めます（あくまでAIの推測や生成物であることに留意）。

  8. 要約プロンプト（Summarization Prompts）
    テキストや記事を要約させるプロンプトです。

  9. 翻訳プロンプト（Translation Prompts）
    異なる言語間の翻訳を依頼します。

  10. コード生成プロンプト（Code Generation Prompts）
    プログラムのコードスニペットを生成するように促します。

高度なプロンプト技術

  1. ロールプレイングプロンプト（Role-Playing Prompts）
    AIに特定の役割やペルソナを与えることで、応答のスタイルを制御します。

  2. ワールドモデルプロンプト（World Model Prompts）
    詳細な背景設定を与えて、そこから応答を導き出します。

  3. ナレッジベースプロンプト（Knowledge Base Prompts）
    外部の知識ベースを参照させることで、より正確な回答を得られます。

  4. フィードバックループ（Feedback Loops）
    AIの出力に対してフィードバックを与え、それを元に改善させます。

  5. 階層型プロンプト（Hierarchical Prompts）
    大きなタスクを階層的に分解し、段階ごとに指示を与えます。

  6. 生成的デザインプロンプト（Generative Design Prompts）
    新しいアイデアやデザインをAIに提案させます。

  7. 倫理的配慮（Ethical Considerations）
    バイアスや有害な出力を回避するような枠組みを提示しましょう。

  8. 安全性とアライメント（Safety and Alignment）
    倫理的ガイドラインに沿うよう、プロンプトを調整します。

  9. 継続学習（Continuous Learning）
    常に最新のプロンプトエンジニアリング手法を学びましょう。

  10. 実験（Experimentation）
    さまざまなアプローチを試し、最適な方法を模索しましょう。

具体的なユースケース

  1. コンテンツ制作
    記事やブログ投稿、SNSの投稿など、多彩なコンテンツを生成できます。

  2. カスタマーサービス
    顧客サポートや問い合わせ対応の自動応答を構築します。

  3. 教育
    教材やクイズ問題を作成できます。

  4. マーケティング
    マーケティングキャンペーンやキャッチコピーを考案します。

  5. リサーチ
    調査やデータ分析に活用できます。

  6. 製品開発
    新製品のアイデアや機能のブレインストーミングに利用します。

  7. コード生成
    さまざまなプログラミング言語のコードを自動作成させることができます。

  8. 翻訳
    テキストの多言語翻訳に活用できます。

  9. 要約
    長文ドキュメントや記事のポイントを短くまとめさせます。

  10. クリエイティブライティング
    詩やストーリー、脚本などの創作に役立ちます。

追加のヒント

  1. キーワードを使う
    重要なキーワードをプロンプトに入れると、より的確な応答を得やすくなります。

  2. フォーマットを指定する
    出力形式（リスト、エッセイ、詩など）をあらかじめ指定しましょう。

  3. 制約を設定する
    応答の長さやスタイルなどを制限すると、目的に合った回答が得られやすくなります。

  4. フィードバックを提供する
    結果に対する満足度や修正点をAIに伝えると、次回以降の応答が改善されます。

  5. 異なるモデルを試す
    モデルによって得意分野や出力の傾向が異なります。最適なモデルを探しましょう。

  6. システムメッセージで行動を制御する
    システムメッセージを活用して、AIのスタイルやふるまいをコントロールします。

  7. Chain-of-Thought Promptingを活用する
    複雑な問題を段階的に処理する手順をAIに示します。

  8. RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）の活用
    人間の好みや基準を学習させ、AIの応答をより望ましい方向に調整します。

  9. AIの限界を考慮する
    AIには知識の範囲やバイアスがあることを理解しておきましょう。

  10. AIトレンドを常に追う
    AI領域は日々進化しています。最新動向をキャッチアップしましょう。

高度なテクニック

  1. 特定のAIモデル向けのプロンプトエンジニアリング
    モデルごとに特性が異なるため、それぞれに合わせたプロンプトを作ります。

  2. 特定のドメイン向けのプロンプトエンジニアリング
    法律や医療、金融など、専門性が高い領域に合わせてプロンプトを最適化します。

  3. 倫理的AIのためのプロンプトエンジニアリング
    AIが差別や有害な情報を生成しないように配慮する設計が重要です。

  4. バイアス低減のためのプロンプトエンジニアリング
    偏見を最小化するようにプロンプトを組み立てましょう。

  5. 説明可能なAI（Explainable AI）のためのプロンプトエンジニアリング
    AIの推論プロセスを説明させるプロンプトを考案します。

  6. 対抗的攻撃（Adversarial Attacks）への対策
    不正確または悪意ある入力に対して堅牢な設計を行いましょう。

  7. プライバシー保護のためのプロンプトエンジニアリング
    ユーザーデータを含むやり取りで、機密情報が漏れないように配慮します。

  8. 公平性とインクルーシビティのためのプロンプトエンジニアリング
    特定の集団を排除したり不利益を与えたりしないよう、注意深くプロンプトを設計します。

  9. サステナビリティのためのプロンプトエンジニアリング
    環境課題の解決に役立つような応答やアイデアを得るプロンプトを作りましょう。

  10. 社会的善のためのプロンプトエンジニアリング
    社会課題の解決や支援に役立つAI活用を促すプロンプトを考えましょう。

ベストプラクティス

  1. シンプルなプロンプトから始める
    慣れるまでは、まずは単純なプロンプトでAIの反応を観察します。

  2. テストと反復
    様々なプロンプトを試し、結果から学んで改良を続けます。

  3. AIの応答から学ぶ
    得られた応答を分析し、次のプロンプト改善に活かしましょう。

  4. 忍耐強く粘り強く
    プロンプトエンジニアリングは試行錯誤が不可欠です。

  5. 他者とのコラボレーション
    ナレッジを共有し合い、より良いプロンプトエンジニアリングを目指します。

  6. 最新情報のキャッチアップ
    AIやプロンプトエンジニアリングの最新動向を追い続けましょう。

  7. 倫理ガイドラインを遵守する
    AIを使用する際の倫理的側面を常に意識してください。

  8. バイアスに注意する
    プロンプトやAIの応答に潜むバイアスを極力排除するよう努めます。

  9. 創造性を大切に
    さまざまなプロンプトのスタイルや手法を試み、新たなアイデアを探求しましょう。

  10. 楽しむ
    AIの可能性を探るプロセスを楽しみながら取り組みましょう。

追加のヒント（繰り返しと強調）

  1. 具体的な動詞を使う
    AIに指示を出す際は、はっきりした動詞を使うと意図が伝わりやすくなります。

  2. 明確な指示を与える
    AIに「何を」「どのように」してほしいかをはっきり示します。

  3. 適切なトーンとスタイル
    望む出力に合わせて、カジュアル・フォーマルなどトーンを調整します。

  4. AIの知識ベースを考慮する
    モデルがどの程度の知識を持つかを把握し、プロンプトに反映させます。

  5. システムメッセージを有効活用する
    AIの振る舞いや出力形式などを詳細にコントロールできます。

  6. Chain-of-Thought Promptingを再度活用
    AIに思考過程を段階的に示す方法を試しましょう。

  7. RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）を再度意識
    ヒューマンフィードバックを取り入れることでAIの品質を向上させます。

  8. AIの限界を再度考慮する
    AIが万能ではないことを理解し、可能な範囲で活用しましょう。

  9. AIトレンドの継続的な把握
    新たなモデルや手法が出てくるので常に情報収集を忘れずに。

  10. 異なるモデルの比較検討
    異なるモデルで同じプロンプトを試し、比較することも有効です。

高度なテクニック（繰り返しと強調）

  1. 特定のAIモデル向けのプロンプトエンジニアリング（再掲）
    GPT系や他の大規模言語モデルなど、それぞれの特性に合わせたプロンプトを設計します。

  2. 特定ドメイン向けのプロンプトエンジニアリング（再掲）
    医療や法律など専門知識が要求される領域では、用語選択や事例提示に注意が必要です。

  3. 倫理的AIのプロンプト設計（再掲）
    差別的または有害な表現を回避するための仕組みを組み込みます。

  4. バイアス低減のプロンプト設計（再掲）
    AIの学習データに内在するバイアスを最小化する工夫を講じましょう。

  5. 説明可能なAIのためのプロンプト（再掲）
    どのようにして答えが導かれたか説明を求めることで、AIの信頼性を高めます。

  6. 対抗的攻撃への防御（再掲）
    不正確な入力や悪意のある操作を受けにくいプロンプト設計を心がけます。

  7. プライバシー保護の強化（再掲）
    個人情報や機密情報を扱う場合には、より厳密なルールを設定しましょう。

  8. 公平性とインクルーシビティの推進（再掲）
    多様なユーザーが平等に利用できるようなプロンプト設計を目指します。

  9. サステナビリティの追求（再掲）
    AIを活用して環境問題や持続可能性に貢献するプロンプトを考案しましょう。

  10. 社会的善への活用（再掲）
    社会貢献や人道支援など、公共の利益に資するプロンプトエンジニアリングを推進します。

ここからは、今ご紹介した100選を活用し、AIを100%使いこなす方法を、魔法のプロンプトの例文とともに詳しく解説していきます。

AI×ビジネス視点で毎日配信中⚡︎


AI時代のDXを加速させる「プロンプトエンジニアリング」

生成AIやチャットボットを本格導入する際、見落とされがちなのが「どんな質問をするか」「どう指示を出すか」といった“プロンプト”の設計です。これは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれ、AI活用の根幹ともいえる手法になります。たとえば、ChatGPTに「ブログ記事を書いて」と指示するだけでも文章は生成されますが、その内容や構成、論点、トーンなどが自分の意図とずれているケースも少なくありません。

AI時代におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）は、単にITツールを導入するだけでなく、それらを使って業務プロセスや意思決定を根本から最適化することが目的です。ここでAIを真に活かすためには、たとえば次のようなプロンプトエンジニアリングの考え方を取り入れる必要があります。

  • 具体的に伝える
    「○○を明確に、××の形式で提示してください」など、AIに対して求める結果を明確化すると、より的確な応答を得られます。

  • タスクを分割する
    大きなタスクは小さな段階に分け、一連のプロンプトとして順序立てて与えます（Prompt Chaining）。

  • コンテキストを十分に与える
    経営者向けの記事がほしいのか、技術者向けなのか、文体や専門用語のレベル感を具体的に設定します。

こうしたプロンプトエンジニアリングは一度の設定で終わるものではなく、実際のAI出力を見ながら常にチューニングしていくプロセスが重要です。そこを面倒に思ってしまうと、結果として「AIは使えない」「思っていた成果が出ない」となりがちですが、実際はプロンプト設計を真剣に取り組むことで、ビジネスに非常に大きな恩恵がもたらされます。

プロンプトエンジニアリングが変える“経営と業務”のかたち

AIを業務に導入した際、これまで人間が行っていたリサーチ作業や書類作成、顧客への回答対応などが一気に自動化または半自動化される可能性があります。しかしここで大切なのは、「AIにどこまで何をさせるか」を決めるのはあくまで人間（経営者や管理職）という点です。

たとえば、以下のような問いをAIに投げかけた場合をイメージしてみてください。

  1. 「自社の顧客データを分析して、購買の傾向を3つ挙げ、改善策を100文字ずつ提案してください。」

  2. 「来期の営業戦略を構築するために役立つ最新の市場調査結果を、ソースとともに要約してください。」

このような指示をきちんと設定することで、AIは「必要な情報の要約」「施策提案」「データ分析の示唆」などを自動的に行います。AIがもたらす分析結果をもとに、次に何をすればいいのかを考えるのは経営者や担当者の役目です。つまり、適切なプロンプトがなければ、AIが持つ能力を十分に引き出すことはできないのです。

プロンプトエンジニアリングがうまく機能し始めると、経営判断から日常的な事務作業まで、幅広い領域でAIの恩恵を享受できるようになります。経営面では意思決定のスピード向上や情報収集コストの削減、業務面では生産性向上や属人化の解消など、多くの効果が期待できるでしょう。

ビジネス成果を左右するプロンプト設計のポイント

プロンプトエンジニアリングでビジネス成果を高めるうえで、特に意識すべきポイントをいくつか紹介します。

  1. ゴールを明確にする
    AIに何を達成させたいのか？ たとえば「ブログ記事の構成を10項目挙げてほしい」「翻訳を自然な日本語で仕上げてほしい」など、具体的なアウトプットのイメージを示すことが重要です。

  2. 言葉の精度を上げる
    「シンプルな文体」「専門家向け」「データを付与して」など、細かいニュアンスを含め、AIに対してできるだけ正確な表現を使うのが望ましいでしょう。曖昧な言葉ほどAIが解釈に迷い、的外れな回答をするリスクがあります。

  3. 情報のコンテキストを十分与える
    プロンプトの前後に文脈を提供することで、AIはより的確に応答できます。業種・対象顧客・目的など、前提条件をきちんと書き添えましょう。

  4. 段階的なやりとり（Prompt Chaining）
    一気に大きな成果を求めず、段階を踏んで質問や要望を追加しながらAIと“対話”していく手法です。大きなプロジェクトをいくつかのステップに分割し、ステップごとにAIに最適化を促すと、トライ＆エラーのスピードが格段に上がります。

セミナー紹介：.AiカレッジとLarK×AI講座の二本立て戦略

(1) .Aiカレッジ — 生成AIを本気で“仕事”に！初心者歓迎
「生成AIを仕事に取り入れたいが、どこから始めればいいか分からない」という声は少なくありません。そこで私たちは、ChatGPTやLark、さらには次世代ブラウザなど幅広いツールを取り上げ、AIの基礎と実務応用をステップバイステップで学べる「.Aiカレッジ」を開講しています。

  • 特徴: 副業や独立を目指す方にも役立つ具体例を多く取り入れ、AI時代を生き抜く新たなスキルを習得。

  • 対象: AI初心者からDX推進担当者まで、幅広いビジネスパーソン。

(2) 世界的ユニコーンの成長DNA・DXを学ぶ！LarK×AI講座
驚異的なスピードで成長するユニコーン企業の背後には、高度なDX戦略があります。本セミナーでは、その成長DNAが詰まったコラボツール「Lark」を中心に、AI活用事例やAIエージェントの最先端活用法も合わせて解説します。

  • 特徴: コミュニケーションや情報共有の在り方を根本から変革し、組織の生産性とイノベーションを高めるノウハウを提供。

  • 対象: AIを仕事に活かしつつDXを本格的に推進したい経営者・マネージャー層。

これら二つのセミナーコースを連続して受講することで、「AI実践力」と「DX推進力」を同時に高めることができます。生成AIを社内外のプロジェクトで活用しながら、Larkのような先進ツールによるコミュニケーション改革も並行して進めることで、一気にビジネスのステージを引き上げられるのです。

魔法のプロンプト100選：コピペして使える例文と解説

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