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【ちょい見せ】安定出力の作り方 2025 🧩

超初心者OK。“お願いの言い方”だけじゃなく、“材料の渡し方”まで設計すると、AIはブレません。

これ、刺さる人 🎯

• いつも同じ型で返してほしい人（報告・要約・抽出）
• RAGや画像も使うけど、手応えが不安定な人
• 「モデルの癖」「読む相手」「粒度」まで前提を言語化したい人

新機軸はここ 📌

• 構造化プロンプト：自然文→YAML/JSON/Markdownで“入力”をカチッと。
• コンテキストエンジニアリング：出力に関わるデータ全部（画像・表・過去会話・ツール）をどう見せるかまで設計。

10行デモ（入力を構造化すると、こう変わる）🧪

task "配管写真の異常を要点化"
audience "非エンジニア"
output "結論→根拠(ROI)→次アクション"
model_profile {modality ["text","vision"], json_adherence "strict"}
inputs
  images
    - id img1
      what_to_look ["亀裂","錆"]
      roi [{x1120,y1340,x2360,y2480}]
constraints ["推測禁止","出典/ROI必須","機密語NG"]
question "異常の有無と位置・信頼度・取るべき一手を1分で教えて。"

ポイント：出力形式じゃなく入力を構造化。見る場所・粒度・禁則まで最初に明示🧭

Before / After（1行で違い）

• Before：「気になる点は？」→ 回答が日替わり。
• After：結論→根拠→次アクションで固定。位置・信頼度・根拠が毎回そろう。

モデルの“癖”も前提宣言で制御 🎛️

• どのモデルで／どの環境で（ツール可否・ブラウズ有無）
• 何のために／誰向けに／どの粒度で（要点3つ・150字・表…）
  → 先頭に短く宣言すると、意図ズレが激減。

すぐ試せる3ステップ ⛳

1. やりたいことを雑に書く（自然文でOK）
2. 上のYAML枠に当てはめる（task/audience/inputs/constraintsだけでも）
3. 返ってきた結果に差分指示：「出典をIDで」「要点は3つに」「語尾はです/ます」

こういう失敗を卒業します 🛠️

• 「毎回ちょっと違う…」→ 入力を構造化して型固定
• 「根拠が薄い」→ 出典/ROI必須を明示
• 「長すぎて読めない」→ **粒度（文字数・項目）**を最初に宣言

ちょい見せのまとめ ✍️

入力を設計する＝出力が安定する。
モデル・環境・目的・相手・粒度を先に言語化し、
画像/表/抜粋/ツールを**“どう見せるか”まで決めるのがコンテキストエンジニアリング**。

本編では、構造化テンプレをぜんぶ配布します。
「1回うまくいく」から**「いつもうまくいく」**へ。🚀