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生成AIを最大限活用！プロンプトの基本技法と成功する書き方とは？

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🟡 はじめに

生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）が急速に普及している中で、「プロンプトエンジニアリング」という新しいスキルが注目を集めています。

プロンプトとは、AIに与える「指示文」のことです。
たとえば、ChatGPTに「おすすめのレシピを教えて」と入力するのもプロンプトです。

このブログでは、初心者向けにプロンプトエンジニアリングの基本と、効果的なプロンプトの書き方のコツを、日本人の生活に馴染みのある例でわかりやすく解説します。

🔰 対象読者：生成AIを使い始めたばかりのエンジニア、学生、新社会人

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🛠 学べる内容

  • プロンプトエンジニアリングの基本がわかる
  • 日常生活に役立つプロンプト例を学べる
  • よく使われる5つのプロンプト技法を実例で習得できる

🚀 実践編：よく使われるプロンプト技法と実例解説

① Zero-shot Prompting（ゼロショット）

📘 解説：
追加情報なしに、いきなりAIに質問を投げかける最もシンプルな方法です。

例：

今日は東京で傘を持っていくべきですか？

📝 ポイント：
質問が曖昧だと、回答も曖昧になります。
「いつ・どこで・誰が・何をしたいか」を入れると、精度が上がります。

② Few-shot Prompting（フューショット）

📘 解説：
いくつかの例を与えて、AIに続きを考えさせる方法です。

例：

以下は日本語から英語への翻訳例です：

おはよう → Good morning

ありがとう → Thank you

おやすみ → Good night

「いただきます」を英語に翻訳してください。

📝 ポイント：
例があることで、AIは文脈を学習しやすくなります。
言語変換や要約、分類タスクなどに効果的です。

③ Chain of Thought Prompting（思考連鎖型）

📘 解説：
複雑な問題を、段階的にAIに考えさせて解かせる方法です。

例：

スーパーで100円のりんごを3個と、150円のバナナを2本買いました。合計はいくらですか？
考えてみましょう：

📝 ポイント：
AIは「100×3=300円、150×2=300円、合計600円」と順を追って答えるようになります。
計算問題や論理的思考を促す際に有効です。

④ Role-based Prompting（役割指定）

📘 解説：
AIに「先生」や「料理研究家」などの役割を与えて、特定の視点から答えさせる方法です。

例：

あなたは管理栄養士です。30代の日本人女性におすすめの朝食メニューを教えてください。

📝 ポイント：
「誰として答えるか」を指定すると、より専門的で具体的な答えが得られます。
医療・法律・教育などの分野で特に有効です。

⑤ Prompt Chaining（プロンプト連結）

📘 解説：
1つのプロンプトの出力を、次のプロンプトの入力として使う方法です。複雑なフローに向いています。

例：

① 「春の京都旅行プランを3日間で作って」
② 出力されたプランを要約
③ 要約から「この旅行のハイライトは？」と質問

📝 ポイント：
複数のプロンプトを連続して使うことで、段階的に深いタスクを処理可能になります。

🧩 プロンプト作成のコツと活用例

✅ 書き方のコツ

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  • 具体的に書く：「良いアドバイス」より「30代男性向け節約アドバイス」など
  • フォーマットを指定する：「表形式で」「JSONで出力して」など
  • 丁寧な口調を心がける：「教えてください」「提案してください」など

✅ 日常生活に役立つ活用アイデア

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シーン プロンプト例
天気＆服装 今日の東京、どんな服装がちょうど良いですか？
家計管理 今月の食費を3万円以内に抑えるためのコツを教えて
子育て 2歳の子どもと雨の日に家でできる遊びを教えて
学習支援 英会話初心者におすすめのフレーズを例文付きで教えて
キャリア相談 未経験からエンジニアになるためのステップを教えて

🔗 参考リンク・学習リソース

以下のリンクは、さらに学びを深めたい方におすすめのリソースです：

✅ まとめ

プロンプトエンジニアリングは、生成AIを「賢く」使うための第一歩です。
専門知識がなくても、少しの工夫でAIの出力を大きく改善できます。

  • プロンプトはAIへの「指示書」
  • 基本5技法（Zero-shot / Few-shot / Chain of Thought / Role-based / Chaining）を覚える

🙌 最後に

最後まで読んでいただきありがとうございます！
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