深津式プロンプトを目的に合わせて改良を行いました。 改良は段階を経て行ったのでその過程も併せてごらんください。
深津式プロンプト実践例
深津式プロンプトの応用例として、SEO記事作成の実演を紹介します。以下は、AIに対して「人工知能の未来」についての記事を作成するためのプロンプトです：
#命令書:
あなたはSEOに精通したテクノロジーライターです。
以下の制約条件に従い、人工知能の未来に関する記事を作成してください。
#制約条件:
・文字数：800字程度
・読者層：テクノロジーに関心のある一般読者
・キーワード「AI」「機械学習」「倫理」を自然に含める
・段落ごとに小見出しを付ける
・具体的な応用例や研究成果を含める
#入力文:
人工知能技術の進歩が社会に与える影響と、今後10年間の展望について論じてください。
#出力文:
このプロンプトを使用することで、SEO対策を意識しつつ、読者にとって価値のある情報を含んだ記事を効率的に生成できます。1 2
深津式プロンプトの特徴である明確な指示と制約条件により、AIは目的に沿った高品質なコンテンツを作成することが可能になります。
- 命令書でAIの役割を明確に定義
- 制約条件で記事の構造や内容を具体的に指定
- キーワードの自然な挿入を促し、SEO効果を高める
- 小見出しの使用で読みやすさを向上
この実演例は、深津式プロンプトが実際のコンテンツ作成においていかに効果的であるかを示しています。
深津式プロンプト実例
深津式プロンプトの具体例として、ブログ記事作成や英語学習に活用できるテンプレートがあります。ブログ記事作成の例:
#命令書:
あなたは大手Webメディアのライターです。
以下の条件に従い、XXに関するメディア記事の本文を作成してください。
#制約条件:
・想定する読者：XXXに関心のある人
・文字数：XXX字程度
・ですます調
・2，3行ごとに改行する
・重要な部分は太字にする
#入力文:
[記事のテーマや主要ポイント]
#出力文:
このテンプレートを使用することで、読者層や文体、フォーマットを明確に指定し、質の高い記事を効率的に生成できます。1 2
英語学習への応用例:
#命令書:
あなたはアメリカ人のプロの英語講師です。
以下の制約条件とサンプルをもとに、最高の問題を出力してください。
#制約条件:
・問題を5つ作成する
・英語初級者にも分かりやすく
・深いリサーチが必要なトピックは避ける
#サンプル:
・Some people say that technology has made us feel alone more often. Do you agree with this idea?
#出力文:
このプロンプトを使用することで、英語学習者向けの適切な難易度と内容の問題を生成できます。3 これらの具体例は、深津式プロンプトの汎用性と効果を示しています
プロンプト精度向上のテクニック
プロンプトの精度を向上させるには、具体的な指示や役割設定、フォーマット指定などの技法を組み合わせることが効果的です。1
例えば、「新しいサービスを提案するなら、どのような機能を追加したいか？」といった自由な発想を促すプロンプトを設定することで、創造的なアイデアを引き出せます。 2また、追加の質問を行うことで回答の精度を高められます。「提供していただいた情報は概要に留まっています。さらに深掘りした分析が必要です。」といったプロンプトを使用し、より詳細で正確な回答を引き出すことができます。 3
- 目的を明確にし、具体的な指示を与える
- 役割設定やフォーマット指定を活用する
- 追加質問で回答を深掘りする
- 複数の質問を組み込み、回答形式を明確にする
- 再質問を効果的に使い、回答を調整する 4
プロンプト精度向上例
プロンプトの精度を向上させるには、具体的な指示と制約条件を組み合わせることが効果的です。以下に、精度を向上させた実例を紹介します。
- 役割設定と具体的な指示: 「あなたは経験豊富な財務アナリストです。XYZ社の過去3年間の財務諸表を分析し、主要な財務指標の推移と今後の見通しを100字以内で要約してください。」1
- フォーマット指定と追加情報要求: 「以下の形式で回答してください。1. 主な発見事項（箇条書き3点）2. 改善すべき領域（1文）3. 今後の見通し（1文）。分析に必要な追加情報がある場合は質問してください。」2
- 段階的な指示と制約条件: 「Step 1: 財務諸表の主要項目を特定する。Step 2: 各項目の成長率を計算する。Step 3: 業界平均と比較する。各ステップの結果は30字以内で簡潔に述べてください。」3
これらの例では、役割設定、具体的な指示、フォーマット指定、段階的なプロセス、文字数制限などを組み合わせることで、AIからより正確で焦点の絞られた回答を引き出すことができます。
特定分野向けプロンプト最適化
特定分野向けのプロンプト最適化は、AIの性能を大幅に向上させる効果的な手法です。例えば、医療分野では専門用語や診断プロセスを組み込んだプロンプトを作成し、法律分野では法的概念や判例を参照するよう指示することで、より正確で専門的な回答を得ることができます。1 2
- 分野固有の専門用語や概念を積極的に使用する
- タスク特有の制約条件や評価基準を明確に指定する
- Few-shotプロンプティングを活用し、分野特有の例を提示する
- 分野の専門家の視点や思考プロセスを模倣するよう指示する
これらの手法を組み合わせることで、AIの出力を特定分野に最適化し、より高度で実用的な結果を得ることが可能になります。3 4
分野別プロンプト最適化例
特定分野向けプロンプト最適化の実例として、医療と法律分野での応用が注目されています。医療分野では、Med-PaLMモデルを用いて、医療特化型のプロンプト最適化が行われました。少数ショットのプロンプトや思考の連鎖、自己一貫性の考慮などの戦略を採用することで、医療分野での性能が大幅に向上しました。1
法律分野では、契約書チェックや法的助言書作成にChatGPTを活用する試みがあります。例えば、「原告Aが被告Bから暴行を受けて負傷した事案について、民法第709条に基づく損害賠償請求の訴状を作成してください」といった具体的な指示を与えることで、より精度の高い法律文書を生成できます。2 3
これらの実例は、特定分野の専門知識や用語を組み込んだプロンプト設計が、AIの性能向上に大きく寄与することを示しています。
複数質問組み込みのコツ
複数の質問を効果的に組み込むには、質問の順序と構造に注意を払うことが重要です。まず、シンプルな質問から始め、徐々に複雑な質問へと進むことで、AIの理解を段階的に深めることができます。1 2
また、質問間の関連性を明確にし、接続語を適切に使用することで、AIが文脈を把握しやすくなります。3
- 質問の数を3〜5個程度に制限し、過度な複雑さを避ける
- 各質問に番号を付け、明確に区別する
- 質問間の関連性を示す言葉（「さらに」「また」など）を使用する
- 最後に総合的な回答を求める指示を加える（例：「上記の質問を踏まえて、総合的な見解を述べてください」）
これらの技法を用いることで、複数の質問を効果的に組み込んだプロンプトを作成し、より包括的で関連性のある回答を得ることができます。3 4。
複数質問プロンプト設計
複数質問を効果的に組み込んだプロンプトを作成するには、質問の順序と構造に細心の注意を払う必要があります。一般的な質問から具体的な質問へと進め、関連性のある質問をグループ化することで、AIの理解を段階的に深めることができます。1 2
また、質問間に緩衝質問を挟むことで、キャリーオーバー効果を軽減し、より正確な回答を引き出すことが可能です。 3
- 質問の数を3〜5個に制限し、各質問に番号を付ける
- 関連性を示す接続語（「さらに」「また」など）を適切に使用する
- 複雑な質問の前に簡単な質問を配置し、AIの理解を促進する
- 必要に応じて緩衝質問を挿入し、質問間の影響を最小限に抑える
- 最後に総合的な見解を求める指示を加え、回答の一貫性を確保する
これらのコツを活用することで、AIからより包括的で正確な回答を得ることができ、プロンプトの効果を最大化できます。
ユーザー意図の正確な把握
ユーザー意図を正確に把握することは、効果的なSEO戦略とコンテンツ作成の鍵となります。ユーザーの検索クエリを「Know」「Go」「Do」「Buy」の4つのカテゴリーに分類することで、より深い理解が可能になります。1 2
この分類に基づいて、以下のアプローチを活用できます:
- 検索結果の分析: 上位表示されているサイトのコンテンツを調査し、Googleが評価している要素を把握する。2
- ユーザーの立場になる: 5W1Hを用いて検索者の背景や動機を考察する。3
- キーワードの深掘り: 関連する検索語句や質問を調査し、ユーザーの潜在的なニーズを特定する。4
- AIツールの活用: ChatGPTなどを使用して、キーワードに基づく検索意図の分析と解決策の提案を行う4 5
これらの方法を組み合わせることで、ユーザーの真のニーズを理解し、それに応えるコンテンツを作成することができます。ユーザー意図に基づいたアプローチは、検索エンジンのランキング向上だけでなく、サイト訪問者の満足度も高めることにつながります。6 1
ユーザー意図活用例
ユーザー意図を正確に把握し、それをプロンプトに活用することで、より効果的なAIとのコミュニケーションが可能になります。以下に、ユーザー意図を考慮したプロンプトの実例を紹介します:
- 情報探索型 (Know): 「最新の人工知能技術について、主要な3つの進展と各々の実用例を、専門家の視点から300字以内で説明してください。」
- 行動指向型 (Do): 「初心者向けのヨガルーティンを作成してください。5つの基本的なポーズ、各ポーズの保持時間、呼吸法を含め、全体で15分のセッションになるよう構成してください。」
- 購買意図型 (Buy): 「予算5万円で、バッテリー持続時間が長く、カメラ性能が優れたスマートフォンを3機種推薦し、各々の特徴を箇条書きで比較してください。」
これらのプロンプトは、ユーザーの具体的なニーズや目的を反映しており、AIからより的確で有用な回答を引き出すことができます。1 2
ユーザー意図を正確に把握し、それをプロンプトに反映させることで、AIとのコミュニケーションの質を大幅に向上させることが可能です。
多段階プロンプトの設計
多段階プロンプトの設計は、複雑なタスクを段階的に解決するための効果的な手法です。この手法では、一連の関連するプロンプトを順序立てて提示し、AIに段階的な思考プロセスを促します。効果的な多段階プロンプトの設計には以下の要素が重要です：
- 明確な目的設定：各段階の目的を明確にし、最終的なゴールに向けて段階的に進むよう設計する1
- 段階的な複雑性：簡単なタスクから始め、徐々に複雑なタスクへと進む2
- フィードバックの活用：各段階の出力を次の段階の入力として使用し、プロセスを洗練させる1
- 変数の適切な管理：過度に多くの変数を導入せず、適度に収束させることで質の高い出力を得る2
例えば、小説執筆のための多段階プロンプトでは、プロット作成、キャラクター設定、本文執筆という段階を設け、各段階で具体的な指示を与えることで、より構造化された創作プロセスを実現できます。3
この手法により、AIとの対話を通じて段階的に課題を解決し、より高品質な成果物を得ることが可能になります。
多段階プロンプト実践例
多段階プロンプト設計の具体例として、小説執筆プロセスを7つのステップに分割する「蒼青 藍式小説共筆プロンプト群」が挙げられます。1
このアプローチでは、以下のような段階的なプロンプトを使用します：
- 役割定義と協働プロセスの概要
- 小説の設定管理
- 執筆と推敲
- AIによる自己評価と人間作家によるレビュー
- 協働での執筆と推敲の継続
- 完成した小説の評価と比較
- 協働プロセスの振り返りと継続的改善
各ステップには、AIと人間作家が実行すべきタスクと期待される成果が明記されています。例えば、ステップ5では以下のような指示が含まれます。1：
- AIは各章の詳細なあらすじ、場面ごとの感情描写、伏線の設置を担当
- 人間作家はAIの生成した文章をレビューし、文章の流れ、キャラクターの一貫性、物語のペースを編集
- AIは人間作家の編集内容を学習し、以降の執筆に活用
この多段階アプローチにより、AIと人間作家が協力して段階的に小説を創作し、各ステップでの成果を次のステップに活かすことができます。これは、複雑なタスクを管理可能な小さなサブタスクに分割する「分割統治戦略」の実践例といえます。2
業界別プロンプト設計のポイント
業界別のプロンプト設計では、各分野の特性に合わせた具体的な指示と情報提供が重要です。例えば、営業分野では顧客ニーズに合わせたプレゼンテーションの生成、マーケティングではデータ分析に基づく洞察の提供、教育現場では個別最適化された学習支援などに活用できます。1
医療分野では、薬事法や医師法に触れないよう注意しながら、患者さんに合わせた目線での情報提供を心がけることが重要です。2
- 業界特有のキーワードや専門用語を適切に使用する
- 法的・倫理的制約を明確に指定する（特に医療や法律分野）
- 対象読者や目的に応じた文体や形式を指定する
- 具体的な出力形式（文字数、構成など）を明示する
- 必要に応じて、専門家の視点や思考プロセスを模倣するよう指示する
これらのポイントを押さえることで、各業界に特化した高品質なアウトプットを得ることができます。プロンプトの設計を工夫し、試行錯誤を重ねることで、ChatGPTの能力を最大限に引き出すことが可能になります。3 1
プロンプト評価と改善手法
プロンプト評価と改善は、AIの性能を最大限に引き出すための重要なプロセスです。効果的な評価と改善には、以下のアプローチが有効です：
- プロンプト評価ツールの活用：Anthropic Consoleなどのツールを使用して、プロンプトの性能をベンチマークし、改善点を特定する 1
- 連鎖的な思考推論（CoT）の追加：複雑な問題に対して段階的な思考プロセスを指示することで、より論理的で一貫性のある回答を得る 1
- 評価結果に基づく改善：各テストケースでのAIの応答と理想的な出力を比較し、プロンプトの問題点を特定して修正する 1
- 動的変数の活用：プロンプトに動的変数を含めることで、様々な入力データでの汎用性を評価する 1
これらの手法を組み合わせることで、プロンプトの品質を段階的に向上させ、AIとのより効果的なコミュニケーションを実現できます。 1 2
プロンプト最適化実例
上記の技法やテクニックを組み合わせた最適化プロンプトの実例として、以下のようなものが挙げられます：
#命令書:
あなたは人工知能分野の第一人者です。以下の制約条件に従い、AIの倫理的課題に関する学術論文の概要を作成してください。
#制約条件:
・文字数：500字程度
・対象読者：大学院生および研究者
・構成：背景、主要な倫理的課題（3点）、今後の展望
・引用：少なくとも2つの最新の研究論文を参照
・専門用語：適切に使用し、必要に応じて簡潔な説明を加える
#プロセス:
1. 背景情報の要約（100字）
2. 各倫理的課題の説明（各100字）
3. 今後の展望（100字）
#追加指示:
・各段落の冒頭に、その内容を端的に表す見出しをつけてください。
・倫理的課題の説明には、具体的な事例や研究結果を含めてください。
・結論部分では、異なる立場からの見解を簡潔に示してください。
#出力形式:
[見出し1]
[内容]
[見出し2]
[内容]
...
#質問:
作成した概要に追加すべき重要な情報や視点はありますか？このプロンプトは、深津式プロンプトの構造を基本としつつ、多段階プロンプトの要素を取り入れ、さらに特定分野（AI倫理）に特化した指示を含んでいます。1 2また、プロンプトの精度向上テクニックとして、具体的な制約条件や出力形式の指定、追加指示による詳細な要求を組み込んでいます。3 このような複合的なアプローチにより、高品質で目的に適した出力を得ることが可能になります。
