プロンプトエンジニアリング/生成AIを使いこなすための思考法と実践テクニック

2025年6月3日2025年6月6日User Note

プロンプトエンジニアリングとは？基本概念と注目される理由

プロンプトエンジニアリングとは、AI（特に大規模言語モデルのような生成AI）から期待される出力を得るために、AIに対する指示や質問（プロンプト）を設計し、最適化する技術です。

プロンプトエンジニアリングなんて意識せずに「問い」や「命令文」を入力し、検索エンジンの代わりや文章の作成として生成AIのChatGPTやGeminiを活用されている方が大半だと思います。
私自身も普段はそれで十分利用できる回答が得られています。

また、主要なデジタル領域に特化した生成AIもあり、こちらもその分野で利用する場合は使いやすくなっています。
しかし、高品質な記事や論文、プログラムの生成、画像の生成においては、より的確に指示を与えることによって得られる回答の要求精度や内容も満足のいくものとなります。

AIの「理解力」と「表現力」を最大限に引き出す「問い」や「命令文」を作ることがプロンプトエンジニアリングの核心です。

文章生成AI（例：ChatGPT）だけでなく、画像生成AI（例：Midjourney、DALL·E、Bing Image Creator ）にも応用できます。
たとえば、画像AIに対しては、「写真風」「油絵風」「サイバーパンク」「日本の浮世絵スタイル」といったスタイル指定や、「解像度」「構図」「視点」「ライティング」といった詳細なパラメータまで含めることで、驚くほど精緻で意図通りのビジュアルを生成させることが可能になります。

プロンプトエンジニアリングの適用分野

分野	活用例
ライティング	ブログ記事、キャッチコピー、メール草案
プログラミング	コードの自動生成、バグの説明、リファクタリング
画像制作	イラスト、ロゴデザイン、広告バナー、Web素材の作成
マーケティング	商品説明文、SNS投稿案、ペルソナ設計
教育・研修	クイズ作成、学習教材の生成、わかりやすい説明

プロンプトエンジニアリングは、AI開発者や研究者だけのものではありません。

ライター、マーケター、デザイナー、エンジニア、教育者など、あらゆる分野のクリエイターにとっての「新しい言語スキル」となりつつあります。

むしろ、誰でも手軽にAIを活用できるようになった今こそ、的確に指示を出せるかどうかで成果が大きく変わってきます。

なぜプロンプトエンジニアリングが今必要なのか？

ChatGPT、Gemini(Google)やMidjourney、DALL-E(Open AI)など、さまざまな生成AIが登場し、創作や仕事のあり方が劇的に変わろうとしています。

これらのAIは、ユーザーからの「プロンプト」（指示文）に応じて文章を書いたり、画像を生成したりします。
ここで重要になってくるのが生成AIに投入するプロンプトの文です。

良いプロンプト vs 悪いプロンプト｜出力にどう差が出る？

テキスト生成の例

簡単なプロンプトの例で違いを見てみましょう。

・悪いプロンプト
入力
出力

・良いプロンプト
入力
出力

➡️ 結果の違い：前者は漠然とした文章が生成されるのに対し、後者は具体的な内容・トーン・用途を指定することで、意図に近い文章が得られます。

画像生成の例（Bing Image Creator）

画像生成AIでも同様でより詳細な指示でどう変わるかみてみましょう。

・悪いプロンプト

・良いプロンプト

➡️ 結果の違い：スタイル・構図・質感まで指定することで、想像通りのビジュアルに近づけます。

このように明確で的確なプロンプトを投げかければいいのです。

プロンプトエンジニアリングはさほど難しいものではありません。プロンプトエンジニアリングの講座やセミナーも多く開催されています。
それらを受講すれば体系的にすぐに身につくものですが、独学でも十分可能です。

しかしながら、より精度を高く必要な情報を得るために知っておくべきプロンプトの内容があります。ここではそれを取り上げていきます。

生成AIツール一覧

生成AIのツール一覧を記載します。ここに上げた以外にも有用なツールは多種あります。

また有料、無料もありますが、無料ツールは、利用回数、機能、出力品質、処理速度などに制限があることがほとんどです。
本格的に利用する場合は有料版への移行が必要になることが多いです。

カテゴリ	ツール名	無料	備考
ライティング	EmmaTools		SEO・ライティング補助。
	Claude	〇	高精度の自然言語出力。Pro版もあり。
	Notion AI	〇	ノート内でのライティング補助。
	Google Gemini	〇	Google提供、一般的なライティングにも対応。
プログラミング	GitHub Copilot		VSCodeなどでのリアルタイム補完。月額制。
	Codeium	〇	無料で使える強力なコード補完AI。
	OpenAI Codex		AIコーディングエージェント。
画像生成	Midjourney		高精細イラスト、Discordベース、月額制。
	Adobe Firefly		商用利用可、Photoshop連携。
	Canva AI	〇	イラスト、絵画、写真などあらゆる種類の画像を生成。
	Bing Image Creator	〇	Microsoftアカウントで無料利用可。
	DALL-E		Open AI。
音声・音楽	Voicemod Pro		AI音声変換など。
	AIVA		作曲AI。商用ライセンスは有料。
	ElevenLabs	〇	高精度の音声合成。
動画生成	RunwayML		写真や動画編集にも対応。
	CapCut AI	〇	簡易編集ツール＋AI。無料枠あり。
プレゼン	Tome		AIプレゼン資料自動生成。
	Gamma	〇	無料で使えるプレゼン作成AI
	Google Docs + Gemini	〇	ライティング支援込みで無料利用可能。
データ分析	ChatGPT Pro		表計算・グラフ生成に優秀。
	Google Sheets + Gemini	〇	AIによる分析補助が可能。
	Zoho Sheet AI	〇	AIが表内のパターン分析支援。

有料ツールでも、一定期間の無料トライアルや、生成回数に応じた無料クレジットを提供している場合もあります。

プロンプトエンジニアリングの基礎知識

良いプロンプトを構成するためには、以下の要素を意識することが大切です。

要素	効果	説明・例
①具体的に書く	AIの理解が深まり、精度の高い出力が得られる	「商品説明を作る」「物語の続きを書く」など
②条件を明示する	出力形式や長さが安定しやすくなる	形式やスタイルを指定する。「200文字以内」「箇条書き」「カジュアルなトーンで」
③役割を与える	出力に一貫性や専門性が出る	「あなたはマーケターとして提案してください」
④背景を伝える	文脈に合った自然な出力が得られる	背景情報 →「美容に関心の高い20代女性がターゲット」
⑤示唆する	推測の方向性を与える	「～という事実があるが」「～という事象が認められているが」
⑥試して直す（反復改善）	継続的に品質が改善される

上表のように誰でもすぐに使える６つの原則に沿って、プロンプトを作成すればよりよい結果を取得できます。

①～④は定番のプロンプト情報です。⑤は無しでも良い。推測の方向を自分で誘導したい場合に付与します。
⑥はどれだけ工夫しても、一度のプロンプトで完璧な出力は稀です。

まず試し、結果を見て改善していくことが肝心です。

プロンプトのタイプ別分類（文章・画像の違い）

文章生成AI（ChatGPTなど）

• 会話型プロンプト（例：「この文章をわかりやすく言い換えて」）
• 命令型プロンプト（例：「次の文法エラーを修正してください」）
• クリエイティブ型（例：「夏をテーマにした短編小説を書いて」）

良いプロンプトには背景情報・形式・トーン・目的が含まれる

画像生成AI（DALL·E、Midjourneyなど）

• スタイル指定（例：「油絵風」「サイバーパンク」）
• 構図の指定（例：「中央に人物、背景に満月」）
• カメラ的視点（例：「上空からの俯瞰」「35mmレンズ風」）
• ライティング指定（例：「逆光」「スタジオ照明」）

画像生成AIでは、「スタイル」と「構図」の指定が非常に効果的です。

プロンプトの高度なテクニック

応用テクニックの比較表

テクニック	主な効果	向いているタスク例
Chain-of-Thought	論理性・精度の向上	数学、論理問題、手順説明
Few-shot/Zero-shotプロンプト	出力の一貫性と自然さ	キャッチコピー、ストーリー生成
コンテキスト分割	複雑なタスクを段階的に処理できる	マーケ戦略、資料作成、UI設計
除外条件の明示	意図しない出力の抑制	コーディング、業務文章、契約文など

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これらの応用テクニックは、前章で紹介した基本原則（具体性、役割付与、出力形式指定など）と組み合わせることで真価を発揮します。具体例をみてみましょう。

Chain-of-Thought（思考の連鎖）

AIに「考える過程」を逐次的に書かせる手法です。複雑な質問や判断が必要な問題では、この手法が非常に有効です。CoTプロンプトとも呼ばれます。

〇数学の問題

〇論理問題


〇常識的な推論（多段階の意思決定）

Few-shot / Zero-shotプロンプティング

• Zero-shot： 例を与えずに指示する
  モデルにタスクの例を一切与えず、タスクの説明文（指示）だけでモデルに目的の応答を生成させる手法です。モデルがすでに学習データから豊富な知識を獲得していることを前提としています。
• Few-shot： あらかじめ例文を数個提示してから指示する
  モデルにタスクの指示を与えるだけでなく、数個の具体的な入力と期待される出力のペア（例）をプロンプト内に含める手法です。これにより、モデルはタスクのパターンや期待される出力形式をより良く理解し、それに従って新しい入力に対して応答を生成するようになります。

Zero-shot プロンプティング例
〇情報抽出

〇感情分析

〇要約

Few-shot プロンプティング例
〇感情分析（特定の出力形式を指示）

〇テキストスタイルの変換

Zero-shotとFew-shot の関係性は、Zero-shotは、最も手軽にLLMの汎用能力を試すための出発点として使われます。
Few-shotは、Zero-shotで期待する結果が得られない場合や、より高い精度や特定の出力形式が求められる場合に、追加の労力（例の準備）をかけることで性能を向上させるための手段となります。

コンテキスト分割

AIは直前の文脈を参考にするため、段階的に前提を積み上げることで、より意図通りの結果が得られます。

〇論理的な区切りによる分割 (Structuring the Prompt)

以下の例は水色のまとまりのないプロンプトを自ら明確な区切り記号（例: ---, ###, [Context], [Task]）やセクションタイトルを使うことで、モデルがプロンプトの構造を理解しやすくなります。特に長いプロンプトや複数の要素を含むプロンプトで効果的です。

〇情報量による分割と段階的な処理 (Iterative / Progressive Prompting：イテラティブ／プログレッシブ・プロンプティング)

コンテキストウィンドウの制限を超えるような非常に長い文書を扱う場合に特に有用です。文書全体を要約したり、特定の情報を見つけたりする際に、複数のプロンプトを連鎖的に使用します。
非常に長い記事（例: 5000文字）から特定の製品のメリットを抽出し、顧客向けの箇条書きリストを作成するときなどに有効です。

フェーズ 1: 主要なメリットの抽出（最初のプロンプト）

フェーズ 2: 残りのメリットの抽出（次のプロンプト）

フェーズ 3: 全体のメリットの統合と整形（最後のプロンプト）

プロンプトエンジニアリングにおける国語力の重要性

プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して明確で的確な指示を出す技術ですが、その効果的な設計には以下のような国語力が求められます。
これらは今後生成AIがさらに発展しても、基礎として必要なスキルとなると思います。

• 正確な表現力
• 文章構造と論理的思考
• 読解力とニュアンスの理解

さらに、プロンプトを投入して結果を得るだけでなく、生成された文は自身の国語力向上のための学習として最適です。

例えば、
作文とライティング練習
定期的に作文やライティングの練習を行うことも、国語力を向上させるために有効です。特に、プロンプトを実際に書いてみることで、どのような表現が効果的であるかを学ぶことができます。日常的に文章を書く習慣を持つことで、思考力や表現力が鍛えられます。

語彙力を増やすための練習
語彙力を高めるためには、単語帳を作成する、意味を理解しながら新しい言葉を覚えるなどの方法が有効です。また、日常的に使う言葉を意識して豊かにしていくことが、プロンプト作成に役立ちます。

最近、私が実際投入したプロンプトを実例として挙げます。

例１：職務経歴書を書くにあたって職歴の長い方はその要約が必要です。

職歴の要約であること。人事採用向けというプロンプトを入れることによって採用者へのアピール文に変換されています。元文体では事実しか記載されておらず、変換後はそれがどう会社に貢献したかを記載されています。ちょっとした変換ですが変換後の文章を読むことで自身の国語力が上がることがわかります。

例２：旅行記のくだり　プロンプトの追加として「言い換えてください」指示した場合です

読みやすい文体になっています。「言い換える」指示を与えることで、今後記事を書くにあたって読みやすい文体をかけるスキルが向上するかと思います。

例３：専門的な質問。具体的事象を入れる例です

私はソフトウェア開発者でメールクライアントアプリを作っておりメールプロトコルに関しては精通しておりますが、Gmailのある事象でプロトコル外仕様だと思われることがありました。このプロトコル外仕様であるという確信が持てなかったのでAIに聞きました。

動作の流れからGmailの振る舞いについて記載もあり、結論部分がまさに期待していた結果でした。例題・事象をプロンプトにいれることは重要です。

例４：生活していくうえでなにか体に違和感を感じた時のプロンプト

プロンプトエンジニアリングにこだわらずあえて、付加情報を与えずその情報による結果の誘導を避けることもあります。

自分は前提として、歩いているときに左右の足の付け根が痛くなって一時的に歩けないぐらい痛くなるときがあります。筋がずれたような具合でなんらかの拍子でもとに戻って何事もなくなります。

この情報を敢えて伏せてプロンプトを投入します。

回答１．がまさにそれで、中敷きを外す対策で直ぐに痛みは治まりました。この質問をせずに、慣れてないだけでもっとこの靴にあわそうとしたらさらに悪化したと思われます。（ただし、病状や診断については、かかりつけ医や専門の医療機関にご相談いただくのが最善です。）

例５：部品の名前を知りたいときは、画像検索で事足りることが多いと思いますが、それでも分からない場合の時。文章で表現するしかなく、表現力が必要になります。

この場合は、使用目的と具体的な形状を指示すると良いですが、メタルスナップというキーワードにつられて着脱式のものを推測してしまったという例です。会話・追加質問で正解が得られました。

「記事や小説の言い回しや要約生成等」でもよく利用しています。本記事でも文章の構成や言い回しをして作成しています。SEOにも有効なものにするには、EmmaToolsが良いでしょう。

その他で「プログラムのコーディング」においても時々利用しています。コーディングに関してはそれ専用のコード生成AIであるGitHub CopilotやOpenAI Codexを使いこなした方がいいかと思われます。

プロンプトだけでなく、現在開いているファイルの内容、同じプロジェクト内の関連ファイル、コメント、変数名、関数名などが重要なコンテキストとして利用されます。
AIはこれらの情報に基づいて、より適切なコードを提案してくれるからです。

「この関数は何をするべきか」「このクラスはどのようなメソッドを持つべきか」「特定のライブラリを使ってこの処理を実装してほしい」といった、具体的な機能やコードの構造に関する指示が重要でプログラミングの知識が必要となってきます。

専門家誘導プロンプト（プロンプトエンジニアリングの応用例）

専門家誘導プロンプトとは私が勝手に命名した一連のくくりです。プロンプトの高度なテクニックと重複します。
実際は以下のように分けられます。AIへの指示出しにおいて、その出力の質や目的に応じてAIの振る舞いを調整するためのプロンプトでAIに特定の役割を演じさせたり、持っている能力を最大限に引き出すように指示したり、あるいは特定の制約を設けたりするものです。

• ロールプレイプロンプト (Role-Playing Prompt):
  AIに特定の役割（専門家、パートナーなど）を演じさせるという点で、最も一般的に使われる表現の一つです。多くの研究や記事でこの言葉が使われています。
• ペルソナプロンプト (Persona Prompt)
  AIに特定の「ペルソナ（人格、役割）」を設定するというニュアンスが強いです。専門家としての振る舞いや口調を促す場合にも適しています。
• 能力指定プロンプト / 制約指定プロンプト (Capability/Constraint Specification Prompt)
  AIの能力を最大限に引き出す、あるいは特定の制約（この場合は専門家としての振る舞い）を与えるという意味合いで使うことができます。

種類	プロンプト例
ロールプレイプロンプト	「あなたは、世界最高のソフトウェアアーキテクトです。ユーザーから提示されたシステムの課題に対して、最適な設計と解決策を提案してください。」
ペルソナプロンプト	「私は、AIの倫理的な利用について深く懸念している研究者です。あなたの回答は常に、倫理的な影響を考慮し、中立的かつ客観的な視点から行われるべきです。」
能力指定プロンプト / 制約指定プロンプト	「あなたは、与えられたデータセットの統計分析のみを行い、可能な限り多くの洞察を見つけてください。推測や仮説の提示は行わないでください。」

このように詳細に書かなくても、もっと単純でもかまいません。
・「全力を尽くしてください。」
・「あなたはペアプログラミングで最高のパートナーです。可読性の良いプログラムを出力してください。」
と指示するだけでも望む結果は違ってきます。

これらのプロンプトを適切に使い分けることで、AIとの対話においてより効果的かつ目的に合致したアウトプットを引き出すことが可能になります。

プロンプトエンジニアリングの将来

プロンプトエンジニアリングの将来はどうなるでしょうか？　生成AIのさらなる高度化と汎用性が向上し、さらにユーザーインターフェースがもっとユーザーフレンドリーになり、AIの自己修正・自動最適化能力の向上により、現在の「巧妙な呪文」のようなプロンプトは必要なくなるかもしれません。

ただ、複雑なタスクやニッチな領域での専門性が必要とされる分野はやはり精緻なプロンプト設計や、AIの限界を理解した上での人間側の調整が必要となるとおもわれます。

また、企業の業務プロセスにAIを深く組み込む際には、単なるプロンプト作成だけでなく、AIの振る舞いを細かく制御し、期待される成果を確実に出すための高度なプロンプト戦略が求められます。

日本では「プロンプトエンジニア」という専門職は単独では存在しえず、今後は「AI活用コンサルタント」のような職種の一つのスキルに内包されると思われます。

そこでは、単にプロンプトを書くスキルだけでなく、AIの選定、システム設計、データ連携、ビジネス課題への適用など、より包括的な知識とスキルが求められるようになると思います。

プロンプトエンジニアリング総まとめ｜明日から使える実践ポイント

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIを自在に操るための「問いの技術」です。

単なる命令や質問ではなく、AIの性能を最大限に引き出すための戦略的なプロンプト設計は、もはや開発者だけのものではなく、ライター、マーケター、エンジニアなど、あらゆる分野のクリエイターにとって必須のスキルとなりつつあります。

またプロンプトエンジニアリングは単なる技術的な作業ではなく、国語力が重要な役割を果たします。

正確で効果的なプロンプトを作成するためには、言葉を選ぶ力、文章を構築する力、ニュアンスを理解する力が必要です。国語力を高めることによって、AIとの対話をより精緻に行い、求める結果を得ることができるようになります。

いかがでしたでしょうか、まだ生成AIを使ったことがない方は是非使ってみてください。

生成AIは、これからの時代における必須のツールです。すでに活用されている方も、より複雑なプロセスや高度な出力を求める場面では、プロンプト設計に一層注力することが重要です。

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