第7回 プロンプトの基本
指示の出し方で答えが変わる

プロンプトとは

生成AIに送る指示や質問の文章を、プロンプトと呼びます。「このメールを短くして」「会議の議題を3つ考えて」といった一文も、立派なプロンプトです。

同じAIを使っていても、プロンプトの書き方ひとつで、返ってくる答えの質は大きく変わります。「AIを使ってみたけれど、ありきたりな答えしか出なかった」という感想の多くは、AIの性能よりも、指示の出し方に原因があります。

なぜ指示で答えが変わるのか

第5回で見たように、LLM(大規模言語モデル)は、渡された文章に続く言葉として、もっともらしいものを予測して文章を組み立てます。AIが手がかりにできるのは、基本的にプロンプトに書かれたことだけです。あなたの職場の事情も、相手との関係も、書かなければAIには伝わりません。

「メールを書いて」とだけ頼むと、だれに、何の用件で、どのくらいの長さで書けばよいのかがわかりません。AIは足りない部分を「よくある書き方」で補うしかないので、誰にでも当てはまる、無難で平均的な答えになりやすいのです。反対に、手がかりが増えるほど、答えはあなたの状況に近づいていきます。

よい指示の4つの要素

具体的なプロンプトに含めたいのは、次の4つです。

1つ目は「目的」。何のための文章か、何を達成したいのかです。2つ目は「背景」。相手はだれか、どんな事情があるのか。3つ目は「条件」。文字数、敬語の度合い、入れてほしい言葉や避けたい表現などです。4つ目は「出力の形」。箇条書きか、表か、件名と本文に分けるのか、といった答えの形を指定します。

たとえば「長年の取引先に、納品が3日遅れることをおわびするメールを書いてください。300字以内で、件名と本文に分けてください」と頼めば、ほとんど手直しせずに使える下書きが返ってきます。4つすべてを毎回そろえる必要はありませんが、答えが物足りないときは、どれが欠けているかを点検してみてください。

会議メモの整理なら、「次のメモを、来週の部内会議で共有するためにまとめてください。決まったこと・担当者の宿題・次回の議題の3つに分けて、箇条書きにしてください」のように頼みます。目的と出力の形を伝えるだけで、そのまま配れる形に近づきます。

たとえるなら

タクシーに乗って「駅まで」とだけ伝えるのと、「駅の北口のロータリーまで、9時までに着きたいです」と伝えるのとの違いに似ています。運転手の腕は同じでも、行き先と事情がはっきりしているほど、望みどおりの場所に、望みどおりの時間で着けます。AIは腕のいい運転手ですが、行き先を決めるのは乗客の側なのです。

一度で決めなくていい

プロンプトは、一度で完璧に書く必要はありません。返ってきた答えを見て、同じ会話の中で「もっと短く」「専門用語を減らして」「3案出して」と足りない点を伝えれば、AIはそれまでのやり取りを踏まえて直してくれます。やり取りを重ねるほど、答えはあなたの意図に近づいていきます。

ほかにも、答えてほしい形の例を1〜2個見せる方法や、「あなたは経験豊富な編集者です」のように役割を伝える方法があります。例を見せる方法は、第10回のファインチューニングとも深く関係しています。

上手な付き合い方

指示の工夫を体系的に研究し、実践することを、プロンプトエンジニアリングと呼びます。ニュースで目にするAIサービスの多くも、利用者からは見えないシステムプロンプトで、AIの口調や守るべきルールをあらかじめ指示しています。

ただし、具体的に書くことと、何でも書き込むことは違います。お客様の名前や社外秘の数字など、AIに渡してよい情報かどうかは、送る前に一度立ち止まって考えましょう(第22回)。