はじめに
LLM（大規模言語モデル）を活用するためには、「プロンプト（Prompt）」と呼ばれる入力文の設計が重要です。プロンプトの質が出力の質を左右するため、基本的な書き方を理解することが成果を引き出す鍵となります。本記事では、初心者向けにLLMプロンプトの基礎と実践的な書き方をわかりやすく解説します。
1. LLMプロンプトとは？
LLMプロンプトとは、大規模言語モデル（例：ChatGPT、Claude、Geminiなど）に指示を与えるための「問いかけ」や「命令文」です。
1.1 プロンプトの種類
- 命令型（Instructional）: 明確なタスク指示
- 例：「PythonでFizzBuzzを書いて」
- 質問型（Interrogative）: 情報を得る
- 例：「LLMとは何ですか？」
- 文脈提供型（Contextual）: 前提情報を含めて応答を導く
- 例：「あなたは弁護士です。以下の文章を法律的に解釈してください」
2. 良いプロンプトの基本構造
LLMはあいまいなプロンプトにも答えますが、出力の品質はプロンプトの設計に大きく依存します。
2.1 基本構造のテンプレート
あなたの役割: [AIの役割を明確にする]
目的: [タスクの目的を述べる]
入力情報: [必要な情報やデータを提示]
出力形式: [出力の形式・文字数・制約などを明記]
2.2 具体例：メール文作成プロンプト
あなたはプロのライターです。以下の条件を満たすメール文を作成してください。
目的：商品購入後のお礼メール
トーン：丁寧で親しみやすい
文字数：300文字以内
3. 初心者が陥りがちなプロンプトのミス
3.1 あいまいな指示
- NG例：「ブログを書いて」 → どんな内容？ 何文字？ 対象は誰？
- OK例：「30代男性向けに、在宅ワークのメリットを800文字で解説するブログを作成してください」
3.2 情報不足
- NG例：「この文章を改善して」
- OK例：「以下の文章を、ビジネス向けの提案書として読みやすく、論理的に改善してください」
3.3 期待値の不明確さ
出力形式やトーン、長さを指定しないと、期待した内容にならないことが多いです。
4. プロンプトの応用テクニック
4.1 役割指定の活用
あなたはSEO専門家です。以下のブログ記事をリライトしてください。
4.2 出力形式の指定
以下の内容を箇条書きでまとめてください。各項目は50文字以内。
4.3 ステップ分割型プロンプト
1つの複雑な指示を段階的に分けて提示する方法も効果的です。
ステップ1：以下の内容から要点を3つ抽出してください。
ステップ2：その要点に基づき、要約文を作成してください。
5. おすすめのプロンプト練習法
5.1 目的別にプロンプトを作ってみる
- ブログ構成作成
- SNS投稿の提案
- プログラムコードの生成
5.2 違う言い回しを試す
同じ意図でも表現を変えて、どのプロンプトが最も良い出力を引き出すか比較しましょう。
5.3 出力の質をレビューする
生成された回答を確認し、期待と違う場合はプロンプトを修正して再実行します。プロンプト→出力→修正の反復が重要です。
6. まとめ
LLMを最大限に活用するには、プロンプト設計が鍵です。「誰に」「何を」「どうしてほしいか」を明確にするだけで、AIの出力精度が劇的に向上します。今回の基本をもとに、ぜひ自分なりのプロンプト設計にチャレンジしてみてください。
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