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プロンプトエンジニアリングと上司から部下への指示の類似性

2025/01/17に公開
OpenAI
ChatGPT
LLM
idea

はじめに

2024年9月にOpenAI o1-preview が登場し、それまで重要と言われていたプロンプトエンジニアリングが、o1ではあまり使いすぎないほうがよいという意見を散見した気がしますが、まだまだGPT-4oも使いますし、プロンプトの工夫が重要なのは変わらないような気がしています。(割と面倒なので工夫なしで使えるたほうがもちろん最高なのですが)

プロンプトの良し悪し、に思いを巡らせていると、生成AIを使いこなせない人というのは従来の仕事においても部下や同僚に対してもうまく指示ができない人、使いこなしている人はその逆なのでは？という考えが浮かんでまいりました。

ということで本記事では "プロンプトエンジニアリングと上司から部下への指示の類似性"というお題でo1に作成してもらいました。

概要

「プロンプトエンジニアリング」という言葉が徐々に一般にも広まっています。プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデル（LLM）などのAIに対して、こちらが望む回答やアウトプットを得るために必要な入力（プロンプト）を工夫するスキルを指します。
一見すると技術的に感じられるかもしれませんが、実は日常のさまざまなコミュニケーションにも応用できる考え方です。この記事では、上司が部下へ指示を出す際のコミュニケーションとプロンプトエンジニアリングの類似性について解説していきます。

プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに対して適切な「問いかけ」や「指示」を与えることで、目的にかなった結果を得るための技術・ノウハウです。たとえばChatGPTのようなLLMに対して「○○を説明してほしい」と要求するとき、どのように質問や前提情報、追加条件を提示すれば、狙ったとおりの回答を引き出せるかを考えます。

ポイントとしては以下のようなものが挙げられます。

  1. 文脈（コンテキスト）の提供
    AIに十分な背景知識や条件を与えないと、回答が不完全になったりブレてしまうことがあります。
  2. 目的・目標を明確にする
    たとえば、「手順を詳細に示してほしい」のか、「短くポイントだけまとめてほしい」のかなど、期待するアウトプットを明確にします。
  3. 制約条件の設定
    「文字数を○○字以内に」「専門用語は使わずに」など、具体的な制約を示すほど、AIの回答も狙った方向に近づきます。
  4. 追加の指示や評価（フィードバック）
    最初の回答だけでなく、「ここを修正してほしい」とか「特定の例も加えてほしい」といったフィードバックを重ねることで、より精度の高いアウトプットが得られます。

上司から部下への指示との共通点

仕事の現場で上司が部下へ指示を出す場面を思い浮かべてみましょう。部下としては、上司からの指示が曖昧すぎると何をすればよいのかわからず、上司が期待する成果を出せないことが多々あります。一方、適切な背景情報や目的・目標が明確で、期限や条件がはっきりしていれば、部下は効率的にパフォーマンスを発揮できます。

このように、上司のコミュニケーションの質によって成果が大きく変わるのは、AIへのプロンプトエンジニアリングと構造的に共通しているといえます。

1. 背景情報（コンテキスト）の提示

  • AIへのプロンプトエンジニアリング
    「どのような状況で」「誰が」「どのような目的で」など背景を具体的に示すことで、AIの回答が狙った内容に近づきます。

  • 上司から部下への指示
    「なぜこのプロジェクトをやるのか」「顧客がどのような課題を抱えているのか」「どのような成果物を期待しているのか」といった背景を共有することで、部下のやる気と理解度が高まり、適切な判断がしやすくなります。

2. 期待するアウトプットの明確化

  • AIへのプロンプトエンジニアリング
    「結論だけまとめて」「箇条書きで3つに分けて」といった形式を提示すると、情報が整理された回答が得られやすくなります。

  • 上司から部下への指示
    「○○日までにドラフトを作ってほしい」「A4一枚に要点をまとめてほしい」と具体的に言うほど、部下は最適な形でアウトプットを出しやすくなります。

3. 制約条件の設定

  • AIへのプロンプトエンジニアリング
    「専門用語は使わない」「200字以内でまとめる」など、具体的な制約を与えることで、回答の方向性をコントロールできます。

  • 上司から部下への指示
    「予算は50万円以内」「コスト削減を最優先に考えて」といった制約を明示することで、部下は必要以上の検討や不要な提案を省き、効率よく仕事に取り組めます。

4. フィードバックと調整

  • AIへのプロンプトエンジニアリング
    「もう少し詳しい例を追加して」「その表現をやさしく言い換えて」など、回答内容に対して追加のプロンプトを与えると、より洗練されたアウトプットを得られます。

  • 上司から部下への指示
    「ここはもう少し細かく分析して」「この部分は優先度を下げよう」など、進捗にあわせてフィードバックを与えることで、最終的な成果物の質が向上します。

より良い指示のためのポイント

上司から部下への指示を考えるうえで、プロンプトエンジニアリングとの類似点を踏まえつつ、以下のポイントを意識するとスムーズに指示を伝えられます。

  1. 目的を明確に伝える
    “何のためにやるのか” を共有することで、部下は自分のアイデアや判断に活かせます。
  2. 期待する成果物のイメージを共有する
    口頭だけではなく、サンプルや参考資料があると、イメージの相違が起きにくくなります。
  3. 期限やリソースをきちんと設定する
    いつまでに、どれだけの費用や人員で行うか、制約がはっきりしているほうがスピード感が増します。
  4. 定期的にフィードバックを行う
    メンバーが途中で疑問を感じていたり、方向がずれていないかを早期に確認することで、最終的な作業の手戻りを減らせます。

まとめ

プロンプトエンジニアリングはAI相手のコミュニケーション手法ですが、そのエッセンスは人間同士のコミュニケーションにも共通しています。特に上司から部下への指示においては、明確な背景情報や目的の共有、期待するアウトプットの具体化、制約条件の提示、そしてフィードバックといった要素は、プロンプトエンジニアリングの考え方とよく似ています。

「自分が何を求めているか」を相手（AIや部下）に的確に伝え、それに対してどのように返ってきたかを検証しながらブラッシュアップするプロセスが、最終的な成果の品質を左右します。双方のコミュニケーションにおいて最適な指示や問いかけをすることで、仕事の効率だけでなく、チームワークやモチベーションも向上するでしょう。

もし自分の出す指示がわかりにくい、部下が求めている成果物を出してくれない、と感じる方は、一度「プロンプトエンジニアリング」の視点で指示を振り返ってみてはいかがでしょうか。きっと新たな気づきや改善点が見つかるはずです。

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