生成AIを仕事や学習に取り入れようと思ったとき、「とりあえず聞いてみる」だけでもそれなりに答えは返ってきます。
でも、同じAIでも“聞き方”によってアウトプットの品質が大きく変わります。
そこで今回は、OpenAI公式のプロンプトエンジニアリングガイドを読み込み、再現性のあるプロンプト作りの基本を整理しました。
「生成AIを活用したい人」全般の方に向けてまとめています。
この記事のゴール
- プロンプトを「お願い」ではなく「設計図」として捉えられるようになる
- 期待する出力を安定して引き出すための、基本的な書き方の型を理解する
まず大前提：プロンプトは「指示書 + 材料」
公式ドキュメントを読んで理解が変わったのは、プロンプトは単なる質問文ではなく、AIに渡す作業依頼書だという点です。
プロンプトには大きく分けて次の2つを入れると安定します。
- 指示（何をしてほしいか）
- 材料（判断に必要な前提・制約・入力データ）
「良い回答が返ってこない」ときは、だいたいこの材料が不足しています。
学び①：指示は“具体的に”出力の形まで決める
生成AIは賢いですが、曖昧な依頼は曖昧な結果になりやすいです。
公式ガイドでは、特に次が重要だと述べています。
- 目的（何のための出力か）
- 想定読者（誰向けか）
- トーン（丁寧／フランク／専門的 など）
- 形式（箇条書き、手順、表、JSONなど）
- 制約（文字数、禁止事項、使っていい情報源 など）
たとえば「要約して」よりも、
「200文字で、結論→根拠→補足の順に要約して」の方が、ブレが激減します。
学び②：区切り文字で“入力”と“指示”を分離する
AIはプロンプト内の情報をまとめて解釈します。
そのため、指示と対象テキストが混ざると、誤解が起きやすくなります。
解説の続きは、Qiitaの記事をご覧ください。
