プロンプトエンジニアリング例:実践的な活用法と成功パターンを徹底解説
生成AIの急速な普及により、プロンプトエンジニアリングのスキルがビジネスパーソンにとって必須となりつつあります。しかし、「効果的なプロンプトの書き方がわからない」「具体的にどんな例があるのか知りたい」という声も多く聞かれます。
実は、プロンプトエンジニアリングには体系的な方法論があり、適切なパターンを理解すれば、誰でも高品質な出力を得られるようになります。本記事では、実際の業務で活用できる具体的なプロンプト例を豊富に紹介しながら、効果的なプロンプト作成の技法を解説していきます。
プロンプトエンジニアリングの基礎から応用まで、実践的な観点から体系的に学べる内容となっています。ChatGPTやClaude、Geminiなど、主要な生成AIツールで実際に使える例を中心に紹介しますので、明日からすぐに業務に活かせるでしょう。
プロンプトエンジニアリングとは何か
プロンプトエンジニアリングとは、AIから望ましい出力を得るために、入力する指示や命令(プロンプト)を設計・最適化する技術です。単なる質問の投げかけではなく、AIの特性を理解した上で、戦略的に指示を構築する体系的なアプローチといえます。
プロンプトエンジニアリングが必要な理由
生成AIの急速な普及により、多くのビジネスパーソンがChatGPTやClaude、Geminiなどのツールを日常的に使うようになりました。しかし、実際に使ってみると「思うような回答が得られない」「毎回結果にばらつきがある」といった課題に直面することがあります。
この問題の根本原因は、AIの特性にあります。生成AIは高度な言語理解能力を持っていますが、人間の意図を完全に汲み取ることはできません。たとえば「記事を書いて」という指示を受けたAIは、どんなトピックで、どの程度の長さで、どんな読者向けなのかを推測しなければならず、その推測が必ずしも依頼者の意図と一致するとは限りません。
このギャップがビジネスの現場では深刻な問題となります。マーケティング担当者が広告コピーを生成しようとしても、ターゲット層に響かない文章が出力される。エンジニアがコードの説明を求めても、技術レベルが合わない回答が返ってくる。経営企画担当者が市場分析を依頼しても、表面的な内容しか得られない。これらはすべて、AIへの指示が不適切だったことに起因します。
プロンプトエンジニアリングは、このような「AIとのコミュニケーションギャップ」を埋める技術です。具体的には、AIの特性を理解した上で、明確な指示、適切な文脈、期待する出力形式を構造化して伝えることで、AIの能力を最大限に引き出します。
プロンプトの基本構成要素
効果的なプロンプトは、以下の4つの要素から構成されます。
構成要素 | 説明 | 例 |
---|---|---|
指示(Instruction) | AIに実行してほしいタスクの明確な説明 | 「以下の文章を要約してください」 |
文脈(Context) | タスクの背景情報や制約条件 | 「マーケティング部門の月次報告書として使用します」 |
入力データ(Input Data) | 処理対象となる具体的な情報 | 「対象テキスト:[実際の文章]」 |
出力形式(Output Format) | 期待する回答の形式や構造 | 「箇条書きで5つのポイントにまとめてください」 |
これらの要素を適切に組み合わせることで、AIの理解度が向上し、期待通りの出力を得やすくなります。
実践的なプロンプトエンジニアリング例7選
ここからは、実際の業務で活用できる具体的なプロンプト例を紹介します。各例では、基本的なプロンプトと、それを改善した高度なプロンプトの両方を示し、違いを理解できるようにしています。
1. テキスト要約のプロンプト例
テキスト要約は、長文の報告書や記事を短時間で把握したい場合に有効です。
【基本的なプロンプト例】
以下の文章を要約してください。
[対象テキスト]
【改善されたプロンプト例】
あなたは経営企画部のアナリストです。以下の市場調査レポートを、経営会議で使用するため要約してください。
要約の条件:
- 3つの重要ポイントに絞る
- 各ポイントは2-3文で説明
- 数値データがある場合は必ず含める
- 今後の対応策への示唆を1つ追加
対象レポート:
[実際のレポート内容]
出力形式:
【要約】
1. [ポイント1]
2. [ポイント2]
3. [ポイント3]
【今後の対応策への示唆】
[具体的な提案]
改善版では、役割設定、具体的な条件、出力形式を明確にすることで、ビジネスで即座に使える要約を生成できます。
2. 情報抽出のプロンプト例
大量のテキストから特定の情報を抽出する作業は、プロンプトエンジニアリングの真価が発揮される領域です。
【基本的なプロンプト例】
以下のテキストから重要な日付を抽出してください。
[対象テキスト]
【改善されたプロンプト例】
以下のプロジェクト議事録から、タスクに関する情報を構造化して抽出してください。
抽出項目:
- タスク名
- 担当者名
- 期限(日付)
- 優先度(言及されている場合)
- 関連部署
注意事項:
- 明示的に「タスク」「やること」「宿題」と言及されているものを対象とする
- 期限が不明確な場合は「未定」と記載
- 担当者が複数いる場合はカンマ区切りで全員記載
議事録:
[実際の議事録内容]
出力形式(表形式):
| タスク名 | 担当者 | 期限 | 優先度 | 関連部署 |
|---------|--------|------|--------|----------|
| [内容] | [名前] | [日付] | [高/中/低] | [部署名] |
このプロンプトにより、議事録から自動的にタスク管理表を作成できます。
3. 質問応答のプロンプト例
FAQの作成や顧客対応の下書きなど、質問応答形式のコンテンツ生成に活用できます。
【基本的なプロンプト例】
「プロンプトエンジニアリングとは何ですか?」という質問に答えてください。
【改善されたプロンプト例】
あなたはAI活用コンサルタントとして、クライアント企業の経営層に説明しています。
【質問】
「プロンプトエンジニアリングとは何ですか?なぜ我が社で導入する必要があるのでしょうか?」
【回答の条件】
専門用語は使わず、ビジネス用語で説明してください。3分で説明できる長さ(400-500文字)にまとめ、具体的な導入メリットを2つ以上含めてください。ROIの観点を必ず入れ、最後に次のアクションを提案してください。
【想定する相手の背景】
製造業の経営層(50-60代)で、AI活用には興味があるが技術的知識は少ない方です。コスト削減と生産性向上が主な関心事となっています。
役割と相手の背景を明確にすることで、相手に響く回答を生成できます。
4. テキスト分類のプロンプト例
カスタマーレビューの分類や、問い合わせの振り分けなどに活用できます。
【基本的なプロンプト例】
以下のレビューをポジティブかネガティブか分類してください。
[レビューテキスト]
【改善されたプロンプト例】
Eコマースサイトの商品レビュー分析を行います。以下のレビューを詳細に分類してください。
分類する際は、次のカテゴリを使用してください。
1. 感情分析では、ポジティブ、ネガティブ、中立の3つに分類します
2. 言及要素については、商品品質、配送、価格、カスタマーサービス、パッケージの中から該当するものを複数選択可能とします
3. 推奨度は★1から5までの5段階で評価します
4. 改善要望の有無については、ありまたはなしで判定します
【レビュー】
「商品自体は期待通りで満足していますが、配送が予定より2日遅れました。
梱包は丁寧でしたが、もう少し早く届けばよかったです。商品の品質を考えると
価格は妥当だと思います。」
【出力形式】
- 感情分析:[結果]
- 言及要素:[該当する要素をすべて列挙]
- 推奨度:[★の数]
- 改善要望:[あり/なし]
- 要約:[20文字以内でレビューの要点]
複数の観点から分析することで、より詳細な顧客インサイトを得られます。
5. 会話・対話のプロンプト例
チャットボットの応答生成や、シナリオベースの練習に活用できます。
【基本的なプロンプト例】
カスタマーサポートとして丁寧に対応してください。
【改善されたプロンプト例】
あなたは高級ホテルのコンシェルジュです。以下の設定で接客してください。
ホテル情報として、名称はグランドパレスホテル東京、皇居近くの5つ星ホテルでミシュラン3つ星レストランを併設しています。私たちの強みは、きめ細やかな日本のおもてなしです。
対応する際の方針は次の通りです。常に敬語を使用し、品格のある言葉遣いを心がけてください。お客様の潜在的なニーズを察知し、プラスアルファの提案を行うことが重要です。具体的な時間、場所、料金を必ず含めるようにし、「恐れ入りますが」「お手数ですが」などクッション言葉を適切に使用してください。
お客様の質問:「明日の朝、築地市場に行きたいのですが、どうやって行けばいいですか?」
回答には以下の要素を含めてください。築地場外市場への行き方(所要時間含む)、おすすめの時間帯、ホテルの朝食との兼ね合いの提案、タクシー予約の申し出を盛り込んでください。
詳細な設定により、ブランドイメージに合致した高品質な接客応答を生成できます。
6. コード生成のプロンプト例
プログラミングタスクの効率化に大きく貢献します。
【基本的なプロンプト例】
Pythonでフィボナッチ数列を生成する関数を書いてください。
【改善されたプロンプト例】
以下の要件を満たすPython関数を実装してください。
【関数名】generate_fibonacci_sequence
【要件】
満たすべき項目は次の通りです。まず、n番目までのフィボナッチ数列をリストで返す機能を実装してください。nが0以下の場合は空のリストを返すようにし、メモリ効率を考慮して大きなnでも動作するよう設計してください。型ヒントを使用し、適切なdocstringも含めてください。
【追加要件】
以下の点にも配慮してください。nが整数でない場合はTypeErrorを発生させるエラーハンドリングを実装し、n=1000でも1秒以内に実行完了するパフォーマンスを確保してください。また、テストケースを3つ以上含めてください。
【出力していただきたい内容】
関数の実装、使用例、簡単なパフォーマンステスト、実装のポイント説明(日本語で)の4つです。
要件を詳細に指定することで、本番環境で使用できる品質のコードを生成できます。
7. 推論・分析のプロンプト例
データから洞察を得たり、複雑な問題を分析したりする際に有効です。
【基本的なプロンプト例】
売上が下がっている原因を分析してください。
【改善されたプロンプト例】
マーケティングアナリストとして、以下の売上データから原因分析と改善提案を行ってください。
【背景情報】
業種はアパレルECサイトで、前年同月比で売上が-15%、訪問者数が-5%、購買率が-8%となっています。主力商品は20-30代女性向けカジュアルウェアで、競合状況としては新規参入が3社あり、うち1社が積極的な価格戦略を展開しています。
【分析データ】
平均購入単価が8,500円から7,200円に減少(-15.3%)、リピート率が35%から28%に低下(-7ポイント)、カート放棄率が65%から72%に上昇(+7ポイント)、新規/既存顧客比率が40:60から45:55に変化しています。
【分析の観点】
次の項目について検討してください。数値から読み取れる主要な問題点を3つ特定し、各問題点の推定される原因(仮説)を立ててください。それらに優先順位付けを行い、その根拠も示してください。各問題点に対して具体的な改善施策を2つ以上提案し、期待される効果と実施の難易度も評価してください。
【出力形式】
問題点と原因分析
問題点ごとに、推定原因と根拠となるデータに基づく説明を記載してください。
改善提案
優先度の高い順に施策を提示し、それぞれについて内容、期待効果(数値目標含む)、実施難易度(高/中/低)とその理由を明記してください。
構造化された分析フレームワークを提供することで、実務で使える分析レポートを生成できます。
効果的なプロンプトを作成する8つのコツ
プロンプトエンジニアリングの成功は、細部への注意と体系的なアプローチにかかっています。ここでは、実践を通じて蓄積された効果的なコツを紹介します。
1. 役割を明確に設定する
AIに特定の専門家や職業人としての役割を与えることで、出力の質が大幅に向上します。
【効果的でない例】「マーケティング戦略を提案してください」
【効果的な例】「あなたは10年以上の経験を持つデジタルマーケティング専門家です。
スタートアップ企業のCMOとして、限られた予算で最大の効果を出すマーケティング戦略を提案してください」
役割設定により、AIは該当分野の専門知識や視点を活かした回答を生成します。
2. 具体的で明確な指示を与える
曖昧な指示は曖昧な結果を生みます。数値、条件、制約を明確に示しましょう。
【効果的でない例】「短めの文章を書いてください」
【効果的な例】「200-250文字で、中学生にも理解できる平易な言葉を使って説明してください」
具体性は再現性にもつながり、チーム内でプロンプトを共有する際にも重要です。
3. 段階的に情報を追加する
複雑なタスクは、一度にすべてを指示するのではなく、段階的にアプローチすることが効果的です。
段階的なアプローチの例を示します。
最初の段階では「プロジェクト管理の基本的な流れを5つのステップで説明してください」と指示します。
次の段階では「各ステップで使用する具体的なツールやテクニックを追加してください」と依頼します。
最後の段階では「小規模チーム(5人以下)での実践例を各ステップに追加してください」と具体化を求めます。
この方法により、AIの理解を確認しながら、徐々に詳細な内容を構築できます。
4. 出力形式を明示的に指定する
期待する出力の形式を具体的に示すことで、後処理の手間を大幅に削減できます。
出力形式を指定する際は、以下のような具体的な指示を含めることが効果的です。
- 「箇条書きで5項目」
- 「表形式(カラム名:項目、説明、優先度)」
- 「JSON形式で構造化」
- 「マークダウン形式で、見出しはH2とH3のみ使用」
形式を指定することで、そのまま他のツールやドキュメントに転用できる出力を得られます。
5. 制約条件を明確にする
AIが考慮すべき制限事項や条件を明示することで、実用的な回答を得られます。
制約条件を設定する際は、以下のような具体的な項目を含めると効果的です。
- 予算:月額10万円以内
- 期間:3ヶ月以内に実装可能
- リソース:エンジニア2名、デザイナー1名
- 技術スタック:既存のWordPressサイトで実現可能
- 法規制:個人情報保護法に準拠
現実的な制約を示すことで、机上の空論ではない実践的な提案を得られます。
6. 例を提供する(Few-shot学習)
望ましい出力の例を示すことで、AIの理解度が飛躍的に向上します。
【タスク】商品説明文を作成してください。
良い例として、以下のような形式を参考にしてください。
商品名:エルゴノミクスチェア ProMax
説明:「長時間のデスクワークも快適に。人間工学に基づいた設計で、
腰痛予防と生産性向上を両立。5年保証付きで、在宅ワークの強い味方です。」
この形式で以下の商品の説明文を作成してください。
商品名:[新商品名]
特徴:[特徴リスト]
例を示すことで、文体、長さ、含めるべき要素が明確になります。
7. 思考の過程を要求する
複雑な問題では、AIに思考過程を示すよう要求することで、より論理的で信頼性の高い回答を得られます。
「この問題を解決するために、以下のステップで考えてください。
最初に問題の本質を特定し、次に考えられる原因を3つ以上列挙してください。
その後、各原因の妥当性を評価し、最も可能性の高い原因を選定します。
そして、その原因に基づく解決策を提案し、最後に解決策の実現可能性とリスクを評価してください。」
思考過程を可視化することで、結論の妥当性を検証できます。
8. フィードバックループを活用する
一度で完璧な出力を得ようとせず、iterativeな改善アプローチを取ることが重要です。
段階的な改善の進め方として、以下のようなアプローチが効果的です。
初回は基本的なプロンプトで大まかな方向性を確認します。
2回目には「もっと具体的な数値を含めてください」といった指示を追加します。
3回目には「B2B企業の事例を中心に書き直してください」などの要望を伝えます。
4回目には「専門用語を減らし、より平易な表現にしてください」といった調整を行います。
段階的な改善により、最終的に理想的な出力に到達できます。
プロンプトエンジニアリングの高度なテクニック
基本的なプロンプト作成方法を理解したら、より高度なテクニックを活用することで、さらに精度の高い出力を得られます。ここでは、実務で効果が実証されている応用テクニックを解説します。
Chain-of-Thought(CoT)プロンプティング
複雑な推論を要する問題に対して、段階的な思考過程を促すテクニックです。
問題:ある会社の月間売上が1,200万円で、原価率が65%、固定費が月300万円の場合、
営業利益率を改善するために最も効果的な施策は何か?
【CoTプロンプト】
「この問題を解決するために、順を追って考えてみましょう。
まずステップ1として、現在の営業利益を計算してください。
ステップ2では、営業利益率を算出してください。
ステップ3では、営業利益率を改善する方法を3つ挙げてください。
ステップ4では、各方法の実現可能性と期待効果を評価してください。
最後のステップ5として、最も効果的な施策を選び、その理由を説明してください。
各ステップで計算過程や考え方を明示してください。」
このアプローチにより、AIは論理的な推論過程を経て、より信頼性の高い結論に到達します。
Zero-shotとFew-shotプロンプティングの使い分け
タスクの性質に応じて、例を示すかどうかを戦略的に選択します。
Zero-shotプロンプティングが有効な場合として、一般的な知識を問う質問、創造的な発想が求められるタスク、標準的な形式が存在する出力などでは、例を示さずに直接指示を与える方が効果的です。
一方、Few-shotプロンプティングが有効な場合は、特定の形式やスタイルが必要な出力、企業固有の用語や文体を使用する必要がある場合、複雑なパターン認識が必要なタスクなどです。これらのケースでは、例を示すことで期待する出力を得やすくなります。
【Few-shotの例】
「以下の形式で顧客への返信メールを作成してください。
最初の例として、配送遅延に関する対応メールを示します。
件名:【重要】ご注文商品の配送遅延についてのお詫び
本文:
山田 太郎 様
いつも弊社をご利用いただき、誠にありがとうございます。
この度は、ご注文いただいた商品の配送が遅れており、
大変ご迷惑をおかけしておりますことを深くお詫び申し上げます。
[遅延理由と対応策]
改めまして、この度はご迷惑をおかけし申し訳ございません。
今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
株式会社○○
カスタマーサポート 佐藤
2つ目の例:[別のケースの例文]
上記の形式で、以下の状況に対する返信メールを作成してください。
状況:[具体的な状況]」
Self-Consistency(自己整合性)の活用
同じ問題に対して複数の回答を生成させ、最も一貫性のある答えを選択する手法です。
「以下の戦略的意思決定について、3つの異なる観点から分析してください。
【課題】新規事業として、AIを活用した人事評価システムの開発を検討中
分析していただきたい観点は次の3つです。
第1の観点として、財務的視点での分析を行ってください。
第2の観点として、技術的実現可能性の視点での分析を行ってください。
第3の観点として、市場競争力の視点での分析を行ってください。
各観点で結論を出した後、3つの分析を統合して最終的な推奨事項を提示してください。」
複数の視点からの分析により、偏りのない総合的な判断が可能になります。
メタプロンプティング
プロンプト自体を生成・改善するためのプロンプトを使用する高度なテクニックです。
「あなたはプロンプトエンジニアリングの専門家です。
以下のタスクを達成するための最適なプロンプトを設計してください。
【タスク】四半期売上レポートから重要な洞察を抽出する
【対象者】経営陣
プロンプトに含める必要がある要素は次の通りです。
前四半期との比較を含め、重要なトレンドを特定し、アクションアイテムの提案を盛り込んでください。
このタスクのための詳細なプロンプトを作成し、
なぜそのような構成にしたのか理由も説明してください。」
このアプローチにより、特定のタスクに最適化されたプロンプトを効率的に作成できます。
Tree of Thoughts(ToT)プロンプティング
複数の思考経路を探索し、最適な解決策を見つける手法です。
「新商品のマーケティング戦略を立案します。
以下の3つのアプローチをそれぞれ探索してください。
最初の経路として、デジタルマーケティング中心のアプローチを検討します。
具体的な施策を3つ提案し、各施策のメリット・デメリットを分析し、予想される効果を評価してください。
2つ目の経路として、リアルイベント中心のアプローチを検討します。
同様に具体的な施策を3つ提案し、メリット・デメリットと予想効果を分析してください。
3つ目の経路として、インフルエンサーマーケティング中心のアプローチを検討します。
こちらも同じ構造で分析を進めてください。
各経路を評価した後、最も効果的な組み合わせを提案してください。」
複数の可能性を体系的に検討することで、より包括的な戦略立案が可能になります。
プロンプトエンジニアリングの落とし穴と対策
効果的なプロンプトエンジニアリングを実践する上で、避けるべき一般的な間違いとその対策を解説します。
1. 過度に複雑なプロンプトの作成
あまりにも多くの条件や要求を一度に含めると、AIが重要な指示を見落とす可能性があります。
この問題を解決するには、複雑なタスクは段階的に分解し、最も重要な要件から順に優先順位をつけることが重要です。必要に応じて複数のプロンプトに分割することも検討しましょう。
【効果的でない例】
「マーケティング戦略を立案し、予算配分を決定し、KPIを設定し、
実行スケジュールを作成し、リスク分析も行い、競合分析も含めて、
ROI予測も出してください。」
【効果的な例】
「まず、ターゲット市場の分析から始めましょう。
次のステップで戦略を具体化していきます。」
2. 文脈の不足
背景情報が不十分だと、AIは一般的で表面的な回答しか生成できません。
この課題に対しては、業界特性、企業規模、target audience等の情報を含めることが重要です。現在の状況と目指すゴールを明確にし、関連する制約条件を事前に提示することで、より具体的で実用的な回答を得られます。
3. 曖昧な成功基準
「良い」「適切な」「効果的な」といった主観的な表現では、期待する出力を得られません。
より良い結果を得るためには、数値目標や具体的な指標を設定し、評価基準を明文化することが必要です。成功事例を参照として提供することも効果的です。
4. AIの能力の過大評価
最新の情報や企業固有の内部情報を求めるなど、AIの限界を超えた要求をしてしまうことがあります。
現実的なアプローチとしては、一般的な知識と推論に基づくタスクに焦点を当て、必要な背景情報は自ら提供するようにしましょう。AIの回答を出発点として、人間の専門知識で補完することが重要です。
5. 一貫性のない指示
プロンプト内で矛盾する要求をすると、AIは混乱し、質の低い出力を生成します。
この問題を防ぐには、プロンプトを作成後、論理的な一貫性をチェックすることが必要です。相反する要求がある場合は優先順位を明示し、チーム内でプロンプトのレビュープロセスを設けることも効果的です。
CodeAGIで実現する次世代の開発効率化
プロンプトエンジニアリングの概念は、実はAIを活用したコード生成の分野でも革新的な進化を遂げています。その最前線にあるのが、SOPPRA Digital transformation社が提供するCodeAGIです。
CodeAGIは、単なるコード補完ツールではありません。企業の設計書やドキュメントを解析し、プログラムコードを瞬時に自動生成する完全自律型のAIアプリケーションです。従来のGitHub CopilotやAmazon CodeWhispererが「プログラマーのアシスタント」であるのに対し、CodeAGIは「AIエンジニア」として機能します。つまり設計書をプロンプトとしてアプリケーションを生成するという、設計書駆動型開発手法のためのツールなのです。
本記事で解説してきたプロンプトエンジニアリングが「難しい、複雑だ」と感じた方にCodeAGIがおすすめです。CodeAGIの導入により、開発工数を70%削減という驚異的な成果が報告されています。上級エンジニアが3日かかる作業を、CodeAGIはわずか2分で完成させます。
またこれは480倍の生産性向上を意味します。日本企業の文化に最適化され、ExcelやWordで作成された日本語の設計書をそのまま解析できるため、既存の開発プロセスを大きく変更する必要もありません。
とある大手システムインテグレーター NTTドコモソリューションズでは大規模データ移行プロジェクトにCodeAGIを導入し、実装工数の大幅削減と品質の均一化を実現しました。
もしあなたが開発リソースの不足に悩んでいる、品質の標準化を図りたい、開発スピードを劇的に向上させたいと考えているなら、CodeAGIをぜひ試してみましょう。