はじめに：同じAIでも、聞き方で答えは大きく変わる
AIを使っていて「答えが浅い」「意図と違う」「長すぎる」と感じるとき、原因の多くはモデル性能ではなくプロンプト（指示）の設計にあります。初心者がまず覚えたいのは、役割設定、文脈提供、出力形式の指定の3点。これだけでも回答の精度と再現性はかなり上がります。
AIは長文理解・要約・文章作成・分析が得意な一方、曖昧な依頼には曖昧に返す傾向があります。丸投げするより、良い指示書を渡す感覚で使うのがコツです。
まず覚える「良いプロンプト」の基本構造
実務では、次のテンプレートを使うと安定します。
あなたは［役割］です。
目的：［何をしたいか］
前提：［背景・対象読者・制約条件］
入力：［素材や状況］
出力形式：［箇条書き、表、見出し付き、文字数など］
注意点：［避けたいこと、重視したい観点］たとえば、社内メールの下書きならこうです。
あなたは日本企業のビジネス文書に詳しいアシスタントです。
目的：取引先への納期調整メールを作成したい。
前提：相手に失礼がなく、こちらの事情も誠実に伝えたい。
入力：部材調達の遅れで納品が3日遅れる見込み。一部先行納品は可能。
出力形式：件名案を3つ、本文を敬語で1通。
注意点：言い訳がましくせず、具体的な対応策を入れる。この形にするだけで、単に「納期遅延メールを書いて」よりはるかに実用的になります。
Before / After で見る改善効果
例1：ブログ記事の構成案
Before
SEO記事の構成を考えて。テーマ、読者、狙うキーワード、深さが不明です。
After
あなたはSEOコンテンツ編集者です。
目的：「在宅ワーク 集中できない」をテーマにブログ構成案を作る。
前提：読者は在宅勤務1〜3年目の会社員。検索意図は「すぐ試せる改善策を知りたい」。
出力形式：
- 記事タイトル案3つ
- h2/h3構成
- 各見出しで書く要点を1〜2文
注意点：精神論ではなく、行動レベルの具体策を中心に。改善点は、読者像・検索意図・出力形式を明示したこと。実際に記事化しやすい構成が返ります。
例2：要約依頼
Before
