こんにちは！
ホワイトプラスのコアシステム開発Gエンジニアのさとうです。
AIツールを活用した開発業務が流行っている昨今ですが、弊社もAIツールで開発業務の効率化を試みています。
そんな中、どのようにプロンプトを与えれば良い回答が得られるか、短いやり取りでタスクをこなせるか、常に手探りな状態で進めることにモヤモヤしていました。
Webには「こういうプロンプトが良い」「こうすればうまくいった」という情報が洪水のようにあふれていて、どれをピックアップするのが効果的か選びきれずにいました。
このような課題感から、一度きちんとプロンプトを学んでみたいと思い「生成AIのプロンプトエンジニアリング」という書籍を読んでみました。
書籍にはプロンプトを最適化する原則が説明されており、いくつも役立つプロンプトが紹介されていました。
この記事では、説明されていた役立つプロンプトの中から5つ、今日から使えるプロンプトを紹介します。
5つの今日から使えるプロンプト
1. ロール（役割）を指定する
プロンプトで指示したい内容に合わせて、AIがどのようなロール（役割）を演じればよいかを指定します。
例えば、あなたはLaravelに精通した経験豊富なPHPエンジニアです。というように具体的に指定します。
指定の有無によって、回答の深さが変わってくる印象です。
Laravelの押さえどころについての質問を見てみましょう（ChatGPT GPT-5）。
役割を指定すると以下のように変化します。
2. 段階的に考えるよう指示する
段階的に考えてみましょうというように、考える時間をAIに与えることで推論力と熟練度が向上するそうです。
実際にChatGPTにこれに類する一言を添えて指示するだけで、推論を始めるようになります。
推論を経た結果なので、回答も非常に詳細です（途中省略）。
3. 不足するコンテキストを質問させる
コンテキストが不足しているようであれば、より良い決定をするためにどのようなコンテキストが追加で必要か質問してくださいというように、回答するための情報に不足があれば追加質問するように指示をします。
これにより、以前より適切な回答にたどり着くことが増えました。
4. 回答できない質問に対する回答を指定する
AIがしたり顔で説明してきた内容が実は全然違った...という体験をしたことがある方も多いのではないでしょうか？
これを「ハルシネーション」と呼ぶそうです。
ハルシネーションを回避するためには、あらかじめ回答できない質問に対する回答を指定すると良いそうです。
例えば 回答が見つからない場合は、『回答が見つかりませんでした』と返してください というような一文です。
ハルシネーションが発生しているのか、していないのか判断するのは難しいので、自分はCursorのユーザールールに追加して常に見張るようにしました。
5. 説明対象を指定して要約させる
長々としたドキュメントや複雑な処理を要約させることがたびたびありますよね。
そんなとき、どのような人に向けて要約するかを指定すると、わかりやすく要約してくれるようになります。
書籍では5歳児にもわかるように説明してくださいというプロンプトが例に出されていました。
5歳児だと逆にわかりにくかったりもするので、大学生や高校生を対象に要約してもらうようにしたらわかりやすくなりました。（途中省略）
まとめ：プロンプトを学べばAIの質が上がる！
この記事では、「生成AIのプロンプトエンジニアリング」で説明されていた役立つプロンプトの中から5つ、今日から使えるプロンプトを紹介しました。
長々とプロンプトを追加したわけではないにもかかわらず、得られる回答の質はかなり向上しました。
何も知らずになんとなくでプロンプトを書き続けていたら、きっと欲しい成果を得るために、いたずらに時間を使っていたことでしょう。
今日から使えるプロンプト、ぜひ試してみてください！
この「生成AIのプロンプトエンジニアリング」では他にも成果の質を高める方法の具体例がいくつも載っています。
LLMや自律型エージェントを使ったアプリケーションの作成、画像生成などについても解説されていて、プロンプト以外にも役立つ内容が盛り沢山でした。
興味のある方はぜひ読んでみていただければと思います。
さいごに
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