プロンプトエンジニアリングとは？「AIに伝わる言い方」を設計する技術
プロンプトエンジニアリングは、生成AI（ChatGPTなど）に望む出力を安定して出させるための指示設計です。難しく聞こえますが、要は「人に仕事を頼むときの依頼書を上手に書く」ことに近いです。
AIは万能に見えて、実は曖昧な依頼が一番苦手。逆に、目的・前提・制約・評価基準が揃うと驚くほど賢く動きます。本記事では、明日から使える型（テンプレ）とテクニックをまとめて紹介します。
まず押さえるべき基本構造：良いプロンプトの「5点セット」
プロンプトは長さより情報の揃い方が大事です。迷ったら次の5点セットを入れてみてください。
- 目的：何のためにやる？（例：CVR改善、仕様書作成、学習）
- 役割：AIに誰になってほしい？（例：編集者、SRE、採用担当）
- 入力：素材は何？（例：議事録、ログ、文章、要件）
- 制約：守ってほしい条件（例：文字数、トーン、禁止事項）
- 出力形式：どう返してほしい？（例：表、箇条書き、JSON）
テンプレ（コピペOK）
あなたの役割：〇〇の専門家として振る舞ってください。
目的：〇〇を達成したいです。
背景・前提：〇〇です。想定読者/ユーザーは〇〇。
入力：以下の情報を使ってください：…
制約：・…（禁止/必須/文字数/トーン）
出力形式：見出し→箇条書き→結論、の順で。表が望ましい場合はMarkdown表で。
効きやすいプロンプトテクニック集（実務でよく効く順）
1) 「具体例」を1つ入れる（Few-shot）
AIは抽象指示より、例を見せると急に安定します。たとえば文体やフォーマットは、完成形を1つ提示するだけで揃います。
例：この形式で3つ作ってください。
【例】課題：〜 / 原因：〜 / 対策：〜 / 期待効果：〜
2) まず「質問してから作業して」と頼む
要件が曖昧なときは、AIに突っ走らせないのがコツです。先に確認質問をさせると、手戻りが減ります。
