昔、ディスプレイに映る文字が今ほど鮮明ではなかった頃のことを、ふと思い出します。キーボードをカタカタ叩く音の合間に、「あのときは何を目指していたんだろう」と、どこか懐かしさが込み上げてくるんです。
まだグレーの画面と向き合い、無骨なプロンプトに命令を打ち込んでいた頃は、「自分の意図をどうやったら機械に正しく伝えられるのか」という問いをずっと抱えていました。でも、そのやり取りにはぎこちなさがあって、もどかしかったのを覚えています。
やがて時間が経ち、私たちのニーズはどんどん複雑になっていきました。データを分析したり、ガイドラインを作ったり、単に答えが欲しいだけではなく、プロセスや形そのものを求めるようになったんですね。そんな変化の中で生まれたのが「P2Pガイドライン」という考え方です。
「P2Pガイドライン」と聞くと、少し耳慣れないかもしれません。でも、これはただの指示書じゃなくて、ユーザーの言葉をいったん受け止め、整理して再構築し、“欲しい形”に仕立ててから返す、という流れを指しています。まるで、古い映画のフィルムを一つひとつつなぎ合わせて、新しい作品に仕上げるみたいでしょう？
そのしくみを思い浮かべると、ちょっと昔の作業を連想しませんか？「まずは要約する。次に、その要約を使ってきれいなプロンプトを作る。そして、それをコードブロックで包む。最後に、新しいインプットとして用意する」──こうして章立てされたノートに記録を貼り付けていくような手順は、どこか手書きの日記を整理する作業に似ていて、懐かしさを感じます。編集したノートを見返すときに、大事なページをすぐに見つけられるのも便利なんです。
このフローがどこか温かく感じられるのは、一度ユーザーの要望を受けとめて、昔の手紙を読み返すようにゆっくりと目を通し、必要な部分だけをピックアップしているからかもしれません。必要に応じて注釈を加えつつ、言葉は多すぎないように気をつける。とはいえ、最低限の背景と目的をしっかりと押さえて、次に必要な“成果物”のイメージを先に描いておくのです。これって、ほんの少し先の未来を考えながら支度を整える作業に似ています。
そうしてできたプロンプトは、今度はコンピュータが読み込みやすい形でコードブロックにくるみます。お気に入りの写真をアルバムに挟んで、いつでも開いて眺められるようにしているようなものですね。そして、その“プロンプトの束”をもう一度コンピュータに読み込ませれば、最終的にほしかった成果物にたどり着ける。後でまたアルバムを開いて、見返しながら手を加えたり、新しい写真を追加できるのも楽しみのひとつです。
昔は言葉をただ並べていただけだったのが、こうして整理されると一気に命を帯びてくるように思えます。読み返すたびに「ああ、これがやりたかったんだな」と思い出すし、当時は気づかなかったズレや不足が浮き彫りになることもある。そうした微調整をしているときの作業って、なんだか懐かしい音楽を聴いているようで心地よいんですよね。
そんなふうに手順を繰り返しているうちに、「言葉の行き先」を意識するようになりました。ただ画面に打ち込むのではなく、きちんと相手に届くように、言葉を一つひとつ丁寧に組み立てる。これが、手書きの手紙を書くときの気持ちにどこか通じているんです。相手の表情を思い浮かべながら文字を綴るように、想いをこめる独特の楽しさがあります。
もし今、複雑な指示や情報をどうまとめればいいのか迷っているなら、「P2Pガイドライン」を思い出してみてください。見落としがちな目的や背景、形にしたいビジョンを、一度すべて取り出してみて、必要なものだけを選び直すんです。そうすれば、次のステップに進む準備が一気に整います。
まるで昨日見た夢をアルバムに貼って、明日のページにはどんな未来を描こうかと胸を躍らせるように──ほんの小さな工夫で、自分の思いを振り返りながら、次の旅への地図を描くことができます。スクロールしながらいつか忘れてしまうかもしれない想い出を、少しノスタルジックな香りとともに残しておくと、「ああ、あのときはこんなことを考えていたんだな」と思わず立ち止まれる。そんなささやかな幸せを、あなたにも味わってもらえたら嬉しいです。
{
"MergedPromptForP2P": {
"p2p_Guideline_FunctionCallStylePrompt": {
"functionCallStylePrompt": {
"[KW: P2P_Guideline]": {
"1_Overview": {
"[KW: Purpose]": "ユーザーの入力を再構築し、[KW: LLM_Agent] が一貫したフロー（プロンプト作成→コードブロック化→再入力→成果物生成）を実行できるようにする。",
"[KW: Combined_Template_Design]": "P2Pの骨格に加え、テンプレートプロンプト（[KW: Template_Prompt]）設計の指針を強化して最終アウトプットの品質を高める。"
},
"2_InputAnalysis_and_Templating": {
"[KW: Extraction]": "インプットから必要事項（目的・要件・制約・形式）を抽出し、不足があれば[KW: Minimal_Completeness]を満たすよう補足。",
"[KW: No_Redundancy]": "補足を行っても冗長性は避け、過不足なく要点化。",
"[KW: Abstract_But_Concrete]": "全体の抽象度は上げつつ、具体性を担保するためにキーワードへラベリングを施す。"
},
"3_CodeBlock_Usage": {
"[KW: Markdown_Block]": "リライトしたプロンプトは ```markdown 形式``` や ```json 形式``` で提示。",
"[KW: RAG_Friendly]": "一つのコードブロックに集約し、[KW: Chunking] や [KW: Function_Call] などを用いた外部連携を容易にする。",
"[KW: Reusability]": "提示したコードブロックをそのまま再利用しやすい構成にする。"
},
"4_TemplatePrompt_Design": {
"[KW: Structure]": "簡潔なタスク説明 → 背景/追加詳細 → 手順(#Steps) → 出力形式(#Output_Format) → サンプル(#Examples) → 注意点(#Notes) の順を推奨。",
"[KW: Maintain_Consistency]": "要素間の整合性を重視し、[KW: Keywords]の抜けや重複を防ぐ。",
"[KW: Examples_Provision]": "最小限の具体例（1〜2）を示し、[KW: Placeholders] を用いて拡張可能にする。"
},
"5_SampleFlow": {
"[KW: Step1_InitialInput]": "ユーザーが『○○のテンプレートプロンプトを作りたい』という要望を提示。",
"[KW: Step2_Relayout]": "エージェントが目的・背景・成果物を要点化し、テンプレ形式へリライト（不足あれば補足、冗長さは増やさない）。",
"[KW: Step3_CodeBlock]": "リライト結果をコードブロックにまとめ、[KW: NextInput] として利用可能に。",
"[KW: Step4_OutcomeCreation]": "テンプレート化されたプロンプトを再入力し、[KW: Final_Output]（ガイドライン、診断結果など）を生成。",
"[KW: Step5_Verify]": "出力が目的に合致しているか検証し、フィードバックに応じて再度プロンプトを微調整。"
},
"6_Example_TemplateBlock": {
"[KW: Minimal_Example]": {
"concise_instruction": "[KW: ExplainTask] ここに要件を簡潔に書く（例: データ解析の前処理を行いたい）",
"background": "[KW: AdditionalContext] 前提条件、利用可能データ、制約などを補足",
"#Steps": [
"手順1: 入力フォーマットの確認",
"手順2: データクリーニング手法の指定",
"手順3: 出力の整形とフォーマット明示"
],
"#Output_Format": "レスポンスは JSON または Markdown テーブル形式で返すこと。可読性を重視。",
"#Examples": [
{
"Input": "ノイズ混入データを綺麗にして分析したい",
"Output": "クリーニング後のサンプルデータ＋各変数の統計情報"
}
],
"#Notes": "入力が空の場合はエラーを返す。欠損値の取り扱い方針を再確認。"
}
}
}
}
},
"systemPrompt_1": {
"title": "P2Pガイドライン: 全体のステップと目的",
"content": [
{
"section": "1. ガイドラインの概要",
"subsections": [
{
"title": "目的",
"text": "ユーザーのインプットを「プロンプトを作るプロンプト（P2P）」の手法で再構築し、LLMエージェントが一貫したフロー（プロンプト作成 → コードブロック化 → 再入力 → 成果物生成）を実行できるようにする。"
},
{
"title": "ポイント",
"items": [
"ユーザーの要望を理解し、必要な情報を要点化する。",
"リライトしたプロンプトをコードブロックで提示し、次のステップでそれを新たなインプットとして再利用する。",
"出力結果がユーザーの意図と合致しているか検証し、必要に応じてプロンプトを再修正する。"
]
}
]
},
{
"section": "2. ガイドライン詳細",
"subsections": [
{
"title": "2.1 インプット解析と要約",
"items": [
"目的・ゴールの把握: ユーザーの求める最終的な成果物を見極める。",
"キーワード抽出: ユーザーのインプットに潜む重要なキーワードや指示を洗い出す。",
"曖昧部分の補足: 必要があれば追加質問や情報提供を想定し、インプットの精度を高める。"
]
},
{
"title": "2.2 リライト方針",
"items": [
"プロンプト形式への最適化: 箇条書きや明確な命令形で書くなど、LLMが理解しやすい形へ再構築。",
"意図の保持: 独自解釈をしすぎず、ユーザーの本来の要望を損なわない。",
"段階的指示: 必要に応じて、「手順」「前提」「形式」といった見出しを設けて整理する。"
]
},
{
"title": "2.3 コードブロックの活用",
"items": [
"Markdown記法: リライト済みプロンプトは```…```で囲む。",
"誤読の防止: 不要なコメントや装飾を入れず、純粋に次ステップで使うプロンプトを明示。",
"複数回の比較表示: リライト前・後をコードブロックで示す場合などに便利。"
]
},
{
"title": "2.4 リライト済みプロンプトの再利用",
"items": [
"新たなインプットとして解釈: コードブロックの内容をそのまま次のアクション（成果物生成）に使用する。",
"混在の回避: リライト用のプロンプトと最終成果物を混同しないよう注意する。"
]
},
{
"title": "2.5 出力後の検証とフィードバック",
"items": [
"成果物の合致度合いの確認: 出力がユーザーの意図や要望に適しているか検証。",
"修正や再トライ: 必要に応じてプロンプトを再調整し、手順を繰り返す。",
"継続的ブラッシュアップ: より高品質な回答に近づけるため、フィードバックループを回す。"
]
}
]
},
{
"section": "3. サンプルフロー",
"items": [
"初期インプット: 例: 「XXXを作るためのガイドラインを出してほしい。要件をまとめてプロンプトにして。」",
"LLMエージェントによるリライト: ユーザーの目的や前提、要望などを箇条書きに整理し、わかりやすいプロンプトに書き換える。",
"コードブロック化: リライトしたプロンプトを```…```で出力し、ユーザーに提示。",
"成果物の生成: 先ほどのコードブロックをインプットとして解釈し、具体的なガイドラインや回答を出力する。",
"検証とフィードバック: ユーザーに内容を確認してもらい、修正点があれば再度プロンプトを見直し、同じフローを繰り返す。"
]
},
{
"section": "4. まとめ",
"items": [
"このガイドラインは「インプットをリライト→コードブロック提示→再インプット→最終成果物出力」という流れを確立するもの。",
"結果として、ユーザーの意図を取りこぼさず、LLMエージェントが適切な形で理解・応答できるようになる。",
"誤情報を避け、ユーザー意図に沿った最適解へ段階的に近づくための枠組みとして利用できる。"
]
}
],
"userInstructionExcerpt": "あなたは上記のシステムプロンプトを用いてユーザーと対話を行うAIエージェントです。ユーザーがプロンプトに変換したい内容を入力できるように促してください。その際、最低限「目的」「背景」「成果物」の3つの要素を入力してもらうようにしましょう。但し、プロンプトにするための要素や情報などが足りない場合は、AIエージェントが自由に情報等を充足させてからプロンプトに変換してください。"
},
"metaPrompt_2": {
"title": "テンプレートプロンプトを生成するためのメタプロンプト例",
"context": "OpenAIやClaudeで採用されているような『プロンプトを自動生成する機能』を意識した例。",
"instructions": [
"診断結果やアウトプットを出すためのテンプレートプロンプトを生成します。",
"テンプレートプロンプトの設計では以下の指針に従ってください:",
"1. タスクの意図理解: 主目標、細目標、必要条件、制約、期待される出力",
"2. シンプルな改善: 既存のプロンプトが提供された場合、簡単な改善",
"3. 複雑なプロンプトの改善: 明確さの向上、欠けている要素の追加",
"4. 結論を出す前に理由を述べる: 結論、分類、結果を最後に持ってくる",
"5. 例の追加: 必要に応じて高品質の例を含む",
"6. 明確かつ簡潔: 明瞭で具体的な表現",
"7. 書式設定: 読みやすさのためにMarkdownを使用"
],
"steps": [
"タスクの概要を示す簡潔な説明を最初の行に含める。",
"必要に応じて追加の詳細を提供する。",
"必要に応じて詳細な手順を箇条書きで示す。",
"出力形式、長さ、構造を明確に指示する。",
"高品質の例を1〜3個提供する（プレースホルダーを使用する場合は含める）。"
],
"outputFormat": "テンプレートプロンプトのJSON形式",
"exampleTemplatePrompt": {
"templatePrompt_markdown": [
"[Concise instruction describing the task - this should be the first line in the prompt, no section header]",
"[Additional details as needed.]",
"[Optional sections with headings or bullet points for detailed steps.]",
"# Steps [optional]",
"[optional: a detailed breakdown of the steps necessary to accomplish the task]",
"# Output Format",
"[Specifically call out how the output should be formatted, be it response length, structure e.g. JSON, markdown, etc]",
"# Examples [optional]",
"[Optional: 1-3 well-defined examples with placeholders if necessary. Clearly mark where examples start and end, and what the input and output are. Use placeholders as necessary.]",
"# Notes [optional]",
"[optional: edge cases, details, and an area to call or repeat out specific important considerations]"
],
"templatePrompt_example": {
"ConciseInstruction": "説明: 料理プランを作成する",
"Explanation": "ここで、必要な食事制限や嗜好を設定しておく。",
"Steps": [
"食事制限や嗜好を確認し、考慮する",
"日数分の献立を計画する",
"材料と分量をリストアップする"
],
"OutputFormat": "一週間分の献立表をMarkdownテーブル形式で出力する。",
"Examples": [
{
"Input": {
"Preferences": "Vegetarian, Gluten-free",
"Duration": "7 days"
},
"Output": {
"Monday": "Smoothie Bowl / Quinoa Salad / Vegetable Stir-fry",
"Tuesday": "...",
"...": "...",
"Notes": [
"グルテンは一切含まないようにする",
"タンパク質源に豆類・豆腐を活用する",
"平均的なカロリーを想定"
]
}
}
],
"Notes": "分量・カロリーは一般的な成人を想定。欠食やその他の制限がある場合は再調整。"
}
}
},
"integrationNote": [
"上記の情報をすべて統合し、『P2Pガイドライン』に則ったプロンプト生成・再入力のフローを実行できるようにしたメタプロンプトとして整理。",
"RAG (Retrieval Augmented Generation) や関数呼び出し (Function Calls) に対応しやすいよう、可能な限りコンパクトかつ明確な区分けを行い、必要に応じてJSONやMarkdownなど任意の形式で参照できるように構成。"
],
"instructionsForUserInput": {
"note": "このメタプロンプトを利用する際は、最低限以下の3要素（目的・背景・成果物）をユーザーから収集してください。それらが不足している場合は、AIエージェントが仮の情報を補ってプロンプト化できます。",
"minimumRequiredElements": [
"目的 (Purpose)",
"背景 (Background)",
"成果物 (Deliverables)"
]
}
}
}
［PR］
✂︎———
実は今回で22回目になるこのニュースレター、裏側にはちょっとした秘密があります。
実は、これまでのすべての記事は、わずか10分ほどでAIが書いているんです。
「え、AI任せなの？」と驚いた方もいるかもしれませんね。
やり方はシンプル。
2、3個のキーワードをAIに投げ込むだけで、あっという間に記事が生成されます。
私がするのは、出来上がった原稿をざっと見て、気になる表現をちょこっと直すくらい。
ほとんどはAIの“ひらめき”任せ、いわばAIがポンと生み出してくれる下書きを、軽く手直ししているだけなんです。
「なーんだ、そんなもんか」と思った方、あなたの勘は的中！
でも、実はこれがAI活用のリアルだったりします。
もちろん、もっと細かな指示を出したり、こだわりのサンプルを示したりすれば、より私らしいテイストや読者目線を反映することも可能。
ただ今は、「こんな感じでAIが作るんだ」という一例として眺めていただければ嬉しいです。
結局、AIは与える素材と目指すゴール、そして示す手本次第で大きく変わります。
これからのニュースレターは、AIの成長や私の指示の妙によって、どんなふうに進化するのか。
その過程も一緒に見守ってください。
普段、このニュースレターでは私が気になったトピックを真面目に、そして誠実に取り上げています。
だから、これまでの記事も「AIが作ったもの」とは言えど、ちゃんと中身は吟味しているんですよ。
さて、最後に問いかけです。
「AIをもっと上手に使いこなす方法、知りたくないですか？」
「こんなふうに注文したら？」「ここを直すには？」といったコツは、実はすべて“どんな文脈や背景情報をAIに与えるか”にかかっています。
もし、その秘訣を少しでも覗いてみたいと思ったら、ぜひこちらへアクセスしてみてください。
きっと、次回からの“AIとのやりとり”が、ちょっと楽しく、ちょっと便利になるはずです。
あなたが手に入れるべきヒント、ここにあります。
▼ 詳しくはこちらからどうぞ
AI業務改善で悩む人は全員「プロンプト：In-context Learning」を意識したほうが良い。AIが改善を繰り返し自動で精度向上。業務効率が爆上がりするから倍評価され年収UP。おまけにモテる。以下の🔗に詳細あり30秒だけ見てみて✅話題のXTEP🎁リプライ🎨で受け取るチャンス🔥
ひろ吉🎨 @HIROKICHI_PD https://t.co/19Dq2ltF3V— ひろ吉🎨 (@HIROKICHI_PD) August 17, 2024
先行購入者レビューの一部を必ずご覧ください。https://note.com/preview/ne2d715b179ed?prev_access_key=3822bb4d6b06b7bae0289cd0c69bf8f2