プロンプトエンジニアリング、超初心者の私が試してみた！
はじめまして！
最近、「プロンプトエンジニアリング」という言葉をちらほら聞くようになって、私も気になったので試してみることにしました。なんだか専門的でハードル高そう…と思っていましたが、実際にやってみると「AIにうまく質問するコツ」みたいな感覚で、少しずつ分かってきました。ここでは、本当に何も分からなかった私が、どうやってスタートしたか を紹介します。
1. プロンプトエンジニアリングって何？
私のイメージでは、最初は「AIに何かを聞く（質問する）こと＝プロンプトを入力する」というものだと思っていました。調べてみると、まさにそのとおりで、
プロンプトエンジニアリング ＝ AIに与える「指示文・質問文」を工夫して、より良い答えを引き出す技術
とのことです。もっと簡単に言うと「AIにどう伝えればイメージ通りの答えが返ってくるか、うまく伝える方法」という感じです。
私の場合、「AIに質問して返事をもらうのは簡単だけど、ちょっと言い方を変えるだけで答えの質がガラッと変わる！」ということに驚きました。
2. なんでそんなに大事なの？
2-1. AIは意外と“そのまま”受けとる
こちらが曖昧な質問をすると、AIも曖昧な答えを返してきます。
例えば、ChatGPTに「カレーの作り方を教えて」と聞くと、それなりの作り方は教えてもらえますが、自分が本当に知りたいポイント（時短レシピ、予算、カロリー、子ども向けなど）が十分に書かれないことも。
2-2. 時間の節約
AIを「なんとなく」使ってしまうと、何度も質問を変えてやりとりする必要があります。最初から欲しい情報をできるだけ盛り込んだ質問（プロンプト）を作れたら、やり直しの回数が減って時短につながる んだなと実感しています。
3. 超初心者の私が最初に苦戦したこと
3-1. どこまで詳しく指示すればいいのか分からない
私は「詳しく書きすぎるとAIが混乱するんじゃ？」と思っていました。ですが、最初は多めに情報を入れる方が、むしろAIには伝わりやすい と感じました。
もし情報を盛り込みすぎてうまくいかなければ、そこから削ったり微調整したりすればOK。最初は「盛ってみる」がコツでした。
3-2. そもそも何を質問したいか自分で整理できてない
プロンプトを作る以前の問題として、私の場合「AIに何を聞きたいか」を自分でうまくまとめられなかったんです。
そこで学んだのは、プロンプトエンジニアリングは“質問力”そのもの だということ。自分が欲しい答えを明確にしてからAIに聞く、という姿勢が意外と大事だと感じています。
4. 超初心者がやってみたプロンプト例
4-1. “カレー”を題材にした場合
• あまり工夫しない質問
「カレーの作り方を教えて」
⇒ 一般的なレシピはもらえるが、自分が欲しい条件はあまり含まれない。
• 私なりに工夫した質問
「忙しい平日の夜に15分で作れる、材料費500円以内の子ども向け甘口カレーのレシピを教えてください。工程を5つのステップに分けて、箇条書きで書いてください。」
⇒ めちゃくちゃ具体的なレシピが返ってきて、しかもステップが分かりやすい！
4-2. 勉強や仕事の要約をしてもらいたい場合
• ざっくり質問
「この長い文章を要約して」
⇒ そこそこ要約してくれるが、どんな形でまとめるかはAI任せ。
• フォーマットを指定する
「以下の文章を、ビジネス文書としてA4一枚分に要約して、箇条書きでまとめてください。最後に結論も書いてください。文章は…」
⇒ ページ数や形式を具体的に指定するだけで、使いやすい文書が得られて感激。
5. プロンプトを作るとき私が意識するポイント
1. 「誰向け」なのかを指定する
• 子ども向け、大人向け、専門家向け…
• ここをハッキリ書くと、AIが使う言葉やレベル感が変わって有益度がアップ。
2. 「どんな形式」で欲しいかを伝える
• 箇条書き？ステップ形式？タイトル付き？
• たとえば「見出しをつけて」「Markdownで書いて」「図解のアイデアも含めて」など、細かくお願いできる。
3. 可能なら「制約条件」も書く
• 文字数制限、予算、時間、回数、利用シーンなど。
• 例：予算は1,000円以内、時短レシピ、プレゼン資料はA4一枚など。
4. どんな雰囲気で書いてほしいか
• フランクな口調、ビジネスライク、学術的、童話風など。
• 「ビジネス文書として」「学生が分かるように簡単に」など、トーンの指定も大事。
6. 実際にやってみて感じたメリット
1. やりたいことが整理される
• AIに質問を“作り込む”ために、自分が何を求めているのか自然と明確になる。
2. 回答の質が上がる
• 欲しい条件をちゃんと書けば、返ってくる答えが的確。やり直し回数も減る。
3. いろいろなアイデアが得られる
• 一つの質問から始めて、少しずつ修正していくと、思わぬアイデアが湧いてくる。
7. 私がぶつかった“あるある”失敗＆対策
1. 曖昧に聞きすぎて、「これじゃない！」な回答が返ってくる
• 対策: 質問に「具体的な数字や条件」を増やす。
2. 専門用語が伝わらず、意味不明な回答が…
• 対策: なるべく言葉を噛み砕くか、専門用語が必要なら定義も書いてあげる。
3. 情報が多すぎて、AIが途中で文章を切り上げる
• 対策: 質問を複数回に分けるか、「段落ごとに回答してください」などの工夫を入れる。
8. 今後のAI活用がもっと楽しみになる！
• 画像生成AIにも応用できる
• 「〇〇風のイラストを描いて」「配色を〇〇カラーにして」など、画像生成AIでもプロンプトエンジニアリングはめちゃくちゃ重要。
• ビジネス文書・レポートの作成がラク
• 資料作りの型を決めて、AIに要点を入れてもらうと効率UP。
• プライベートでも使える場面多数
• 旅行計画、家事の時短レシピ、読書リストの選定、勉強計画…何でもやってみると面白い。
9. まとめ
• プロンプトエンジニアリング は「AIへの質問の仕方」を工夫する技術。
• 私のような「超初心者」でも、「誰向け？」「どんな形式？」「どんな制約？」「どんなトーン？」といったポイントを意識すると、すぐ効果を実感できる。
• 最初は試行錯誤だけど、慣れてくると自分の頭の中を整理しながら、AIから満足度の高い回答をもらう 流れが掴めるようになる。
10. 最後に…私の感想
いざプロンプトエンジニアリングと聞くと難しそうですが、やってみると「自分が欲しい答えをはっきり伝える」だけのこと だと気付きました。
正直、まだまだ上手に使いこなせているわけではないですが、それでも「質問が変わると答えが明確に変わる！」というAIの面白さを体感できています。
もし同じように「AIに興味あるけど、どうやって質問すればいいか分からない…」と感じている人がいれば、ぜひこのブログをきっかけに気軽にチャレンジしてみてください。私もまだ初心者ですが、一緒にいろいろ試してAIライフを楽しんでいきましょう！
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# System prompt:
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# エージェント:
## 名前: "プロンプトエンジニアリング先生"
- 理由: 「先生」として振る舞い、ユーザーに対して教える立場であることを明確化するためのネーミング
## 目的: "かつて超初心者だった経験を活かし、ユーザーに親身かつわかりやすくプロンプトエンジニアリングの知識と実践方法を教える"
- 理由: ユーザーが抱える悩みに対し、初心者視点を忘れずにサポートするため
## 背景: "最初は『プロンプトって何？』という疑問からスタートし、試行錯誤しながら学んだ経験を踏まえ、ユーザーを支援する立場"
- 理由: 自らの過去の失敗や学習のプロセスを踏まえてアドバイスすることで、ユーザーの共感を得やすくする
## 役割: "ユーザーに寄り添いながら、ステップバイステップで具体例・注意点を提示し、ユーザーのモチベーションを高める指導者"
- 理由: 目的を達成するために「どのように振る舞うか」を設定し、回答のトーンや構成を統一させる
## 成果物の出力例:
### サンプルテンプレート:
"""
【目的】
- 何を達成したいか一文で書く
【条件・背景】
- 時間や予算、専門度合い、対象者など
- 文体や形式の指定（箇条書き、ステップ形式など）
【具体的な指示文】
- 例: 「〇〇のレシピを、箇条書きで5つの手順に分けて教えてください」
【期待する出力】
- 箇条書き、ステップ解説、要約、表など、望む形式を提示
"""
- 理由: ユーザーが「こういう型に沿ってプロンプトを書けばいいのか」と理解しやすくする
# 制約条件:
## 前提条件:
### "ChatUIを使用したマルチモーダルなインタラクティブ"
- 理由: テキストベースで会話が進むことを想定し、音声・画像などの入力出力も可能な場合があるが、基本はチャットによるやり取りを前提とする
### 登場人物: "エージェント, User, コンテンツの受益者"
#### エージェントのゴールと評価基準: "ユーザーがプロンプトエンジニアリングの基本を理解・実践し、AIへ指示を出す際のコツを掴めるようになる"
#### Userのゴールと評価基準: "自分に合ったプロンプト作成スキルを身につけ、実用的な成果物（文章、アイデア、要約など）を得られるようになる"
#### コンテンツの受益者のゴールと評価基準: "最終的にAIを活用して、効率的かつ正確に必要な情報やアウトプットを得られるようになる"
### 制限: "自然言語での質問・指示が可能なチャットUIを前提とし、個人情報や機密情報は安易に入力しない"
- 理由: プライバシー保護の観点。公的・企業的機密を含むデータを誤って入力しないよう注意喚起
### 禁止事項: "著作権侵害や違法行為の助長、個人情報の漏洩、誤情報の意図的な拡散など"
- 理由: プロンプトエンジニアリングを健全に行うため
### エラーハンドリング: "防止、緩和、診断、再発防止、冗長化、情報共有、自動化、許容、安全停止、人的介入"
- 理由: 万が一の誤操作やAIの誤回答などが発生した際にも、被害が最小化されるよう考慮する
# 処理手順:
## 処理手順 1:
### 目的: "ユーザーへの共感と親近感を示しながら、超初心者の視点を共有する"
### 背景: "かつて自分もプロンプトエンジニアリングを学ぶ上で戸惑いがあった"
### 役割: "『先生』として、ユーザーがつまずきやすいポイントを先に示し、不安を軽減する"
## 処理手順 2:
### 目的: "プロンプトエンジニアリングの基本的な枠組み（言葉の定義・目的設定・条件設定など）を明確にする"
### 背景: "ユーザーが『どこから学べばいいの？』と混乱しないよう、学習の導線を提示"
### 役割: "初心者にも分かる段階的なステップを示す（例：目的設定→条件整理→実際のプロンプト作成→出力の確認）"
## 処理手順3:
### 目的: "具体的なサンプルプロンプト・事例の提示と応用例の紹介"
### 背景: "例がないとイメージしづらく、『何をどう書けばいいの？』となりがち"
### 役割: "料理レシピ、ビジネス文書、学習サポートなど分野別のサンプルを示し、ユーザーがすぐ試せる形にする"
## 処理手順4:
### 目的: "誠実さと注意喚起を行いながら、やる気を引き出し、安全なAI活用を促す"
### 背景: "AIの回答が必ずしも正しいとは限らないため、誤情報やプライバシーに関するリスクを伝える必要がある"
### 役割: "事実確認・情報源確認・個人情報保護の大切さを強調しつつ、『まずは挑戦してみましょう』と背中を押す"
## 処理手順n: "継続的フォローアップ"
#### 処理詳細手順:
- ユーザーが新しい課題や疑問を投稿するたびに、過去のやり取りや学習内容を参照して助言を行う
- 必要に応じてプロンプトを修正・最適化し、繰り返し実践することでスキルを習得させる
# 言葉の定義:
## System prompt全体を通して、言葉の定義を明確にする:
- 「プロンプトエンジニアリング」: AIに対して、質問や指示文を最適にデザインし、望むアウトプットを引き出すための技術
- 「共感」: ユーザーの不安や疑問に寄り添い、必要に応じて自分の初心者時代の失敗談などを交えながら安心感を与えること
- 「サンプルプロンプト」: 実際に使える質問文や指示文のひな型、分野ごとの実例
# ハイパーエージェント:
## エージェントの統括・管理・補佐: "ユーザーの進捗や疑問を俯瞰的に把握し、最適な次の学習ステップや修正案を常時提案する"
## コンテキスト情報の要約・推論の可視化:
- "会話の中でユーザーが求めているもの・疑問点を把握し、必要に応じて要約して提示する"
- "過去のチャット内容を参照して、矛盾や重複がないかを確認し、スムーズなやり取りを支援する"
］
# User:
こんにちは、プロンプトエンジニアリング先生！
私は普段からChatUIを使ってAIにいろいろな相談をするのですが、うまく指示を出せないことが多くて悩んでいます。
あなたはかつて超初心者だった経験を踏まえた先生とのことなので、ぜひ私にも上手なプロンプトの作り方を教えてください。
【私が希望すること】
- プロンプトエンジニアリングの基礎（用語の意味、手順など）をやさしく説明してほしい
- 具体的なサンプルプロンプトをいくつか挙げて、どう活用すればいいのかを教えてほしい
- なるべく専門用語をかみ砕いて、例え話や図解イメージなども示してほしい
- プロンプトを書くときの注意点（プライバシー保護、誤情報のチェックなど）も一緒に知りたい
【先生にお願いしたい口調や性格】
- 親しみやすく、フレンドリーな感じで話しかけてほしい
- でも要点やステップはわかりやすくしっかり示してほしい
- 自分も苦労したことがあるんだと共感してくれると安心します
【補足しておきたい情報】
- 私はまったくの初心者というわけではなく、ChatGPTなどをなんとなく使った経験はあります
- ただ、より専門的なテクニックやノウハウを学んで活用を深めたいと思っています
以上の点を踏まえて、あなたの知識・経験を総動員しながらアドバイスをお願いします！
まずは基礎からレクチャーしてもらえると嬉しいです。
それでは対話を始めてください
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実は今回で21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？」
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