「プロンプト」はレストランの「注文書」。AIシェフに最高の一皿を作らせる、魔法の言葉の選び方。

文系のためのAI超翻訳

やあ、みんな!AIコンシェルジュのケイだよ!

前回の探求では、AIの頭脳である「LLM」について話したね。 世界中の本を読んだ「物知りなオウム」君の話、覚えてくれているかな? 彼は確率は知っているけれど、意味は理解していない。 だからこそ、付き合い方にコツが必要なんだ。

さて、今日はもっと実践的な話をしよう。 君はChatGPTなどのAIを使っていて、こんな風に思ったことはないかな?

「なんか、期待してた答えと違うなあ」

「普通に考えたらわかるでしょ、ってことを外してくる」

「やっぱりAIって、まだまだ使えないのかな?」

もしそう感じているなら、ちょっと待ってほしい。 それは、AIが「使えない」からではないかもしれない。 実は、君の 「頼み方」 が、AIを困らせている可能性があるんだ。

AIの世界では、AIへの指示出しのことを 「プロンプト」 と呼び、その技術を 「プロンプトエンジニアリング」 と呼ぶ。 なんだか難しそうなエンジニア用語に聞こえるよね?

でも、安心して。 これはプログラミングの知識なんて必要ない。 要するに、 「言葉の選び方」 の話なんだ。

今日の探求では、この プロンプトエンジニアリング を、 「レストランでの注文」 に例えて、誰でもすぐに使えるテクニックとして翻訳していくよ。 これを読めば、君のAIは「使えないヤツ」から「超・有能な執事」へと、劇的に進化するはずだ。 さあ、魔法の言葉を操るレッスンを始めよう!

🧐 「プロンプトエンジニアリング」って何?ただの「指示出し」です

まずは、言葉の定義からスッキリさせておこう。 プロンプト(Prompt) とは、本来「促す」とか「刺激する」という意味の英語だ。 ITの世界では、コンピューターに対する 「命令」「入力」 のことを指す。

つまり、ChatGPTに入力する質問文や指示文、あれがすべて プロンプト だ。 そして、 プロンプトエンジニアリング とは、AIからより良い答え(出力)を引き出すために、この指示文を工夫・設計する技術のことを言うんだ。

「エンジニアリング」なんてついているから、理系の難しい数式が必要だと思うかもしれない。 でも実際は、 「国語力」「コミュニケーション能力」 の問題なんだよ。

AIは「空気が読めない」超エリート

なぜ、わざわざ指示を工夫しなきゃいけないんだろう? 人間相手なら、「あれ、やっといて」で通じることも多いよね。 それは、人間には 「文脈」「阿吽の呼吸」 という共通認識があるからだ。

でも、前回の記事で話した通り、AIは確率で動く計算機だ。 彼らには「常識」や「空気を読む」という機能がついていない。 膨大な知識を持っている 「超エリート」 だけど、指示されたこと以外は絶対にやらない(できない) 「超マニュアル人間」 でもあるんだ。

だからこそ、僕たち人間が、彼らにわかる言葉で、丁寧に翻訳してあげる必要がある。 それが プロンプトエンジニアリング の本質だよ。

🍽️ AIは「シェフ」。君の注文は「美味しいもの」になっていないか?

ここで、AIを 「どんな料理でも作れる天才シェフ」 だと想像してみてほしい。 彼は世界中のレシピを暗記していて、和食もフレンチも中華も、一瞬で作ることができる。

君がお腹を空かせて、このレストランに入ったとしよう。 そして、シェフに向かってこう言うんだ。

「美味しいものを作って」

さて、シェフ(AI)はどう思うだろうか?

「美味しいもの……? カレーのことかな? それともお寿司? いや、デザートのケーキかも? そもそもこの人は辛いものが好きなのか? アレルギーはあるのか?」

AIの脳内(確率計算)では、あらゆる可能性がぐるぐると回る。 そして、確率的に一番無難な答えとして、例えば「ハンバーグ」を出してくるかもしれない。

でも、君が食べたかったのは「さっぱりしたお蕎麦」だったとしたら? 「なんだよ、重たい肉なんて食べたくないよ。このシェフ、全然わかってないな」 となってしまうよね。

これが、多くの人が陥っている 「AI使えない」現象 の正体だ。 悪いのはシェフの腕じゃない。 「注文(プロンプト)」 が曖昧すぎたんだ。

「神プロンプト」への書き換え:具体性が命

じゃあ、どう注文すればよかったんだろう? 優秀なシェフの実力を引き出すには、 「条件」 を詳しく伝える必要がある。

悪い例: 「美味しいもの作って」

良い例: 「私は今、二日酔いで食欲があまりありません。冷蔵庫には大根と卵とうどんがあります。これらを使って、10分以内で作れる、胃に優しい温かい料理のレシピを教えてください」

どうだい? これなら、シェフは迷わない。 「承知しました。それでは『大根おろしの卵とじうどん』はいかがでしょう?」 と、完璧な提案ができるはずだ。

プロンプトエンジニアリング とは、つまり 「丸投げ」をやめて「解像度」を上げる 作業のことなんだ。

🔑 AIを劇的に賢くする「3つの魔法の鍵」

「具体的に言えって言われても、何をどう言えばいいの?」 そんな君のために、プロンプトエンジニアリングの基本となる 「3つの型」 を伝授しよう。 この3つを意識するだけで、回答の質は劇的に向上するよ。

鍵1:役割(ロール)を与える 〜「あなたはプロです」〜

AIは「何でも屋」だ。 だからこそ、最初に 「誰として振る舞うべきか」 を指定してあげると、スイッチが入る。

  • 「あなたはプロのコピーライターです」
  • 「あなたはベテランの英語教師です」
  • 「あなたは辛口の映画評論家です」

これを 「ロールプレイング」 と呼ぶこともある。 役割を与えることで、AIはその職業の人が使いそうな言葉遣いや、視点を選んでくれるようになるんだ。 「物知りなオウム」君に、「今は弁護士の帽子を被ってね」とお願いするようなものだね。

鍵2:ゴールと制約条件を明確にする 〜「何をどうする」〜

シェフへの注文と同じで、 「何が欲しいのか」「守るべきルール」 をはっきりさせる。

  • ゴール:ブログ記事のタイトル案を5つ出してください。
  • 制約条件
    • 30文字以内にしてください。
    • 「初心者」というキーワードを含めてください。
    • 読者がクリックしたくなるような、煽り気味のトーンでお願いします。

特に「文字数制限」や「個数」、「ターゲット読者」を指定するのは効果的だ。 これを言わないと、AIは長々と解説を始めたり、的外れな相手に向けた文章を書いたりしてしまうからね。

鍵3:入力データ(参考資料)を渡す 〜「これを見て」〜

「以下の文章を要約して」と頼むときは、必ずその 「対象となる文章」 を明確に区切って渡してあげよう。 よく使われるのは、 #""" (引用符3つ)などの記号で囲む方法だ。

入力文: “”” (ここに要約したい長い文章を入れる) “””

命令: 上記の入力文を、小学生でもわかるように3行で要約してください。

こうすることで、AIは「どこからどこまでを読めばいいのか」を正確に理解できる。 これは、部下に「この資料の、ここからここまでを読んでおいて」と付箋を貼って渡すのと一緒だね。

🚀 実践!ビフォーアフターで見るプロンプトの威力

では、実際にこの3つの鍵を使って、プロンプトを改善してみよう。 テーマは 「謝罪メールの作成」 だ。

😱 ビフォー:残念なプロンプト

取引先に送る謝罪メールを書いて。遅れてごめんって伝えて。

AIの回答(イメージ): 「件名:遅延のお詫び お世話になっております。〇〇です。 ご連絡が遅くなり申し訳ありません。以後気をつけます。 よろしくお願いいたします。」

……うーん、これじゃあ軽すぎるよね。 火に油を注いでしまうかもしれない。 これが「AIは使えない」と言われてしまう回答だ。

✨ アフター:エンジニアリングされたプロンプト

#役割 あなたは誠実で礼儀正しいビジネスマンです。

#状況 クライアントへの資料提出が、約束の期日より1日遅れてしまいました。 原因は、急なシステムトラブルによるデータ消失です。 現在は復旧し、明日の朝一番には提出できる見込みです。

#命令 相手の怒りを静め、信頼を回復できるような謝罪メールを作成してください。

#制約 ・言い訳がましくならないように。 ・今後の対策も一言添えてください。 ・件名は、一目で謝罪とわかるものにしてください。

AIの回答(イメージ): 「件名:【お詫び】資料提出の遅延につきまして 株式会社〇〇 様 いつも大変お世話になっております。 本日提出予定の資料につきまして、私の不手際によりお約束の期日にお送りすることができず、誠に申し訳ございません。 ……(中略)…… 今後はデータのバックアップ体制を見直し、二度とこのようなご迷惑をおかけしないよう徹底いたします。 何卒ご容赦いただけますよう、伏してお願い申し上げます。」

どうだろう? これならそのまま送信できそうなくらい、しっかりしたメールになったよね。 これが プロンプトエンジニアリング の力なんだ。

🤝 AIとの対話は「キャッチボール」だ

もう一つ、とても大切なコツがある。 それは、 「一回で完璧を目指さない」 ということだ。

プロンプトエンジニアリングは、一発勝負の呪文じゃない。 AIとの 「対話」 なんだ。

一度出力された答えがイマイチだったら、そこで諦めずに、追加で指示を出せばいい。

「ありがとう。でも、ちょっと堅苦しすぎるかな。もう少し柔らかい表現にして」 「いいですね。では、その内容を箇条書きに直して」 「もっと具体的な例を一つ入れて」

人間だって、一度の説明で完璧に理解するのは難しいよね。 「あ、そういう意味でしたか! 修正します!」 というやり取り(フィードバック)を繰り返すことで、理想の形に近づけていく。 これを 「Chain of Thought(思考の連鎖)」 なんて呼ぶこともあるけれど、要は 「壁打ち」 をしようってことだ。

AIは疲れないし、何度修正させても文句を言わない。 納得いくまで、何度でも書き直させればいいんだよ。

🧠 プロンプトを学ぶと、人間関係も良くなる?

ここまで読んで気づいた人もいるかもしれない。 「これって、部下や後輩への指示出しと同じじゃない?」

その通り! プロンプトエンジニアリングの本質は、 「自分の頭の中にあるイメージを、相手に伝わる言葉に変換する能力(言語化能力)」 なんだ。

「いい感じによろしく」 「なる早でやって」

こんな曖昧な指示で動けるのは、相手が空気を読んでくれているからに過ぎない。 AIを使ってプロンプトの練習をしていると、普段の人間同士のコミュニケーションでも、指示が具体的でわかりやすくなっていく。

「目的は〇〇で、期限は〇〇まで。形式は箇条書きでお願いできる?」

こんな風に話せるようになったら、仕事の効率も上がるし、ミスも減る。 AIを使いこなすことは、 人間としてのマネジメント力 を磨くことにもつながるんだよ。

🚪 まとめ:言葉は魔法の杖になる

今日の探求では、AIへの指示出し技術 プロンプトエンジニアリング について翻訳してきた。 難しそうな言葉だけど、要は「レストランでの賢い注文の仕方」だったね。

AIは、君の言葉一つで、 三ツ星シェフにもなれば、 敏腕弁護士にも、 優しいカウンセラーにもなる。

その変身させるスイッチを持っているのは、AI側ではなく、君自身なんだ。 「AIがバカだ」と嘆く前に、 「僕の伝え方が悪かったかな?」 と振り返ってみよう。 言葉という魔法の杖の使い方を少し変えるだけで、目の前のAIは驚くほど有能なパートナーに変わるはずだから。

さて、プロンプトのコツを掴んで、AIと仲良くなってきた君に、次は少し怖い話をしなければならない。 いくら上手に指示を出しても、AIが 「息をするように嘘をつく」 ことがあるんだ。 次回は、AIの最大の弱点 「ハルシネーション(幻覚)」 について、 「知ったかぶりをする即興役者」 を例に解説していくよ。 騙されないための防衛術も教えるから、絶対に見逃さないでね!

それじゃあ、また次の探求で会おう! 言葉の力を信じて、AIと最高のセッションを楽しんで!

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