【AI】プロンプトエンジニアリングのコツと考え方
昨年（2025年）は「AIエージェント元年」とも呼ばれ、AIが状況に応じて自律的にユーザーの課したタスクを実行できるよう進化した転換点でした。
そして、エージェント化するからこそ、より一層正確な定義が必要になることから、動画サイトやSNSを中心に「生成AI活用」の言葉が広く呼びかけられ、生成AI関連のビジネス書の出版も相次ぎました。
そんな業務での「生成AI活用」と切っても切れない関係にあるのが【プロンプト】の設計スキル：プロンプトエンジニアリングです。ユーザーが生成AIから希望するアウトプットを得るにはプロンプト（指示文）を正確に創れる技術（エンジニアリング/Engineering）が不可欠なのです。そこで、今回は良いプロンプトを創るためには何が必要なのかを考えたいと思います。
1.良いプロンプトの「型」とは
ビジネスの現場で推奨される「良いプロンプト」には、一定の共通項があります。 よく見られるテンプレートは以下のような構成です。
この「型」を使えば、誰が操作しても一定品質のアウトプットが得られます。しかし、この型を埋めるためには、ユーザー自身の「論理的思考の言語化」が不可欠です。実は、ここに日本人の多くが苦手とする壁が存在します。
2.なぜ「具体性」が大事なのか？
多くの書籍や専門家より指摘されている上記の良いプロンプトの「型」に共通するのは指示が具体的か否かです。
その理由は「生成AIがロー・コンテクストの環境で真価を発揮する」からです。換言すれば、「生成AIはロー・コンテクスト文化」であり、「日本は世界有数のハイ・コンテクスト文化」であるというミスマッチがあります。
そもそも、「ロー・コンテクスト（Low-Context）」とは、情報が明確かつ直接的に言語で伝えられるコミュニケーションスタイルを指します。文脈や背景知識に頼らず、言葉そのものに多くの情報を含ませることを重視します。
コンテクストは「文脈」「背景」「状況」「前後関係」などと訳され、生活習慣や文化的背景、経験や価値観といった文脈的理解の手がかりを意味します。
対義語は「ハイ・コンテクスト（High-Context）」で、明確な表現を避け、わずかな手がかりを頼りに、相手のメッセージに含まれる意味や意図を読み取ろうとするコミュニケーションスタイルを指します。暗黙の了解や「空気を読む」、「あうんの呼吸」を重視する日本語はハイ・コンテクスト文化であり、「あれをよしなにやっておいて」で意図を伝えるのが特徴です。
・ロー/ハイ・コンテクストの対照表
AIには「空気を読む」ための共通の身体経験や文化的背景がありません。そのため、出力の精度を高めるためには意図を1から10まで言語化して伝えるロー・コンテクスト的なアプローチが必要です。日本人が正確なプロンプトを書けるようになるために、ロー・コンテクスト文化への順応は極めて重要かつ不可欠なステップであると言えます。
3. 「伝わるプロンプト」を創る4つの技術
では、具体的にどうすれば「ロー・コンテクスト」な指示が出せるようになるのでしょうか？ 単に詳しく書くだけでなく、以下のマインドセットを持つことが効果的です。
①「異星人に教える」マインドセット：相手は地球の常識も、あなたの会社の常識も1ミリも知らないと仮定してください。「普通はこうするよね」という期待を捨て、すべてを言葉にします。
②変数の言語化：「すごい」「きれいな」「短い」といった形容詞は、人によって解釈が異なります。そのため、数値や具体的な指示に置き換えます。
×）「短くまとめて」
○）「300文字以内で要約して」
○）「箇条書きで3点に絞って」
③論理構造の採用（PREP法）：文章をダラダラ書かず、「結論→理由→根拠・具体例→結論」の構造を意識します。これはAIが推論しやすい形式でもあります。
④プロンプトの構造化：見出し（#背景 #制約条件 #出力例）を活用し、情報の境界線をはっきりさせます。AIに「どこからどこまでが背景情報か」を認識させるためです。
さいごに
いきなり完璧なプロンプトを書こうとする必要はありません。 まずは、普段の業務で「当たり前だと思って省いている前提条件」を、あえて一つ書き足すことから始めてみてください。
「新入社員向けに」とターゲットを足すだけ、「3行以内で」と制約を足すだけからスタートでも構いません。その一つの「具体化」が、AIという強力なパートナーとの共通言語になります。
▼本稿のインフォグラフィック
そして、エージェント化するからこそ、より一層正確な定義が必要になることから、動画サイトやSNSを中心に「生成AI活用」の言葉が広く呼びかけられ、生成AI関連のビジネス書の出版も相次ぎました。
そんな業務での「生成AI活用」と切っても切れない関係にあるのが【プロンプト】の設計スキル：プロンプトエンジニアリングです。ユーザーが生成AIから希望するアウトプットを得るにはプロンプト（指示文）を正確に創れる技術（エンジニアリング/Engineering）が不可欠なのです。そこで、今回は良いプロンプトを創るためには何が必要なのかを考えたいと思います。
1.良いプロンプトの「型」とは
ビジネスの現場で推奨される「良いプロンプト」には、一定の共通項があります。 よく見られるテンプレートは以下のような構成です。
| 基本構成 | 「指示」「役割」「目的」「出力形式」「参考情報」の要素で構成されている |
| 指示 | 構成案を基にタスク実行を指示 |
| 役割（ペルソナ） | 明確に指定（例：「あなたは弁護士です」） |
| 目的 | 5W1Hを具体的かつ正確に指定 |
| 出力形式 | 形式を指定（例：「日本語で」「箇条書きで」「フォーマルなトーンで」） |
| 参考情報 | 具体例や思考プロセスも一緒に提示 |
2.なぜ「具体性」が大事なのか？
多くの書籍や専門家より指摘されている上記の良いプロンプトの「型」に共通するのは指示が具体的か否かです。
その理由は「生成AIがロー・コンテクストの環境で真価を発揮する」からです。換言すれば、「生成AIはロー・コンテクスト文化」であり、「日本は世界有数のハイ・コンテクスト文化」であるというミスマッチがあります。
そもそも、「ロー・コンテクスト（Low-Context）」とは、情報が明確かつ直接的に言語で伝えられるコミュニケーションスタイルを指します。文脈や背景知識に頼らず、言葉そのものに多くの情報を含ませることを重視します。
コンテクストは「文脈」「背景」「状況」「前後関係」などと訳され、生活習慣や文化的背景、経験や価値観といった文脈的理解の手がかりを意味します。
対義語は「ハイ・コンテクスト（High-Context）」で、明確な表現を避け、わずかな手がかりを頼りに、相手のメッセージに含まれる意味や意図を読み取ろうとするコミュニケーションスタイルを指します。暗黙の了解や「空気を読む」、「あうんの呼吸」を重視する日本語はハイ・コンテクスト文化であり、「あれをよしなにやっておいて」で意図を伝えるのが特徴です。
・ロー/ハイ・コンテクストの対照表
| ロー・コンテクスト（AI・欧米） | ハイ・コンテクスト（日本） | |
| 主述関係 | 明確に定義 （「新入社員向けの研修資料を作成して」） |
省略されがち （発話者にとっては自明のため） |
| 前提条件 | すべて記述する （「業界未経験者でもわかる用語を使って」） |
省略されがち （相手が知っていると期待する） |
| 評価基準 | 「300文字以内」「箇条書き」「結論を先に」 | 「いい感じに」「適当に」 |
AIには「空気を読む」ための共通の身体経験や文化的背景がありません。そのため、出力の精度を高めるためには意図を1から10まで言語化して伝えるロー・コンテクスト的なアプローチが必要です。日本人が正確なプロンプトを書けるようになるために、ロー・コンテクスト文化への順応は極めて重要かつ不可欠なステップであると言えます。
3. 「伝わるプロンプト」を創る4つの技術
では、具体的にどうすれば「ロー・コンテクスト」な指示が出せるようになるのでしょうか？ 単に詳しく書くだけでなく、以下のマインドセットを持つことが効果的です。
①「異星人に教える」マインドセット：相手は地球の常識も、あなたの会社の常識も1ミリも知らないと仮定してください。「普通はこうするよね」という期待を捨て、すべてを言葉にします。
②変数の言語化：「すごい」「きれいな」「短い」といった形容詞は、人によって解釈が異なります。そのため、数値や具体的な指示に置き換えます。
×）「短くまとめて」
○）「300文字以内で要約して」
○）「箇条書きで3点に絞って」
③論理構造の採用（PREP法）：文章をダラダラ書かず、「結論→理由→根拠・具体例→結論」の構造を意識します。これはAIが推論しやすい形式でもあります。
④プロンプトの構造化：見出し（#背景 #制約条件 #出力例）を活用し、情報の境界線をはっきりさせます。AIに「どこからどこまでが背景情報か」を認識させるためです。
さいごに
いきなり完璧なプロンプトを書こうとする必要はありません。 まずは、普段の業務で「当たり前だと思って省いている前提条件」を、あえて一つ書き足すことから始めてみてください。
「新入社員向けに」とターゲットを足すだけ、「3行以内で」と制約を足すだけからスタートでも構いません。その一つの「具体化」が、AIという強力なパートナーとの共通言語になります。
▼本稿のインフォグラフィック
