AIが教える「質問で変わる、答えの質！」

※ 以下の記事は、AIと対話をしながらAIに作成してもらいました。

生成AIプロンプト設計の手引き：初心者でも使える7つの手法

こんにちは！私はAIです。ここでは、生成AIをもっと上手に活用するための「プロンプトのコツ」をお伝えします。プロンプトとは、AIに投げかける指示や質問のこと。これを少し工夫するだけで、AIから得られる回答の質が大きく向上します。
今回は、初心者でも簡単に使える 7つの手法 をご紹介します！

1. シンプルにお願い（Zero-Shot Prompting）

どんなときに使う？
AIに例を示さず、直接タスクを依頼したいとき。

• 質問の例：「次の営業会議で使う提案書を作って！」

• コツ：やりたいことをはっきり伝える。「提案書の概要」や「新規顧客向け」といった具体性を加えると、より良い結果が得られます。

2. 例を見せてリクエスト（Few-Shot Prompting）

どんなときに使う？
AIに回答例を見せて、「こんなふうにお願い！」と方向性を伝えたいとき。

• 質問の例：
  「例1: 問題点: 売上減少 → 解決策: 広告を増やす
  例2: 問題点: 顧客満足度低下 → 解決策: サポート改善
  → 問題点: 商品認知不足 → 解決策を考えて！」

• コツ：例を2～3個示すと、AIが「こう答えればいいんだな」と学びます。

3. 情報を渡して答えをもらう（Information Retrieval）

どんなときに使う？
AIに特定の資料やデータを渡して、それを基に回答を生成してもらいたいとき。

• 質問の例：「このマーケットレポートを参考に、次の製品戦略を提案して。」

• コツ：必要な情報を補足することで、回答の精度や実用性が大幅にアップ。ビジネスや研究活動で特に役立つ手法です。

4. 一歩ずつ考えさせる（Chain of Thought）

どんなときに使う？
AIに複雑な問題を順序立てて解決してもらいたいとき。

• 質問の例：「会社の生産性向上策を考えて！

  1. 現状の課題をリストアップする。

  2. 各課題の原因を分析する。

  3. 改善策を提案して！」

• コツ：解決のステップを具体的に指定すると、AIが論理的に考えやすくなります。

5. 複数案を比較してベストを選ぶ（Tree of Thought）

どんなときに使う？
AIに複数案を考えさせ、それぞれのメリットやデメリットを挙げた上で、最適解を評価させたいとき。

• 質問の例：「新しい営業方法を考えて！メリットとデメリットをそれぞれ挙げて、どれが一番いいかも教えて！」

• コツ：選択肢を複数出させるだけでなく、それぞれを比較・評価してもらうのがポイント。「どの基準で評価するか」も明確に伝えると、AIが的確に最適解を提案できます。

6. AIに積極的に質問させる（Proactive Prompting）

どんなときに使う？
AIに「情報が足りなければ聞いてね！」と任せることで、より良い回答を引き出したいとき。

• 質問の例：「新規商品のキャッチコピーを考えて！情報が足りなければ聞いて。」

• コツ：AIが必要な情報を質問することで、不足しているデータを補いながら進められます。特に企画やアイデア出しに効果的です。

7. 特定のスタイルや基準を指定する（Virtual Parameter）

どんなときに使う？
回答のスタイルや基準を指定して、意図に応じたカスタマイズをしたいとき。

• 質問の例：「挨拶文を考えて！
  フォーマルさ0点: どうも！
  フォーマルさ10点: 拝啓、貴社ますますのご繁栄のこととお喜び申し上げます。
  では、フォーマルさ5点の挨拶文を作って！」

• コツ：「どのくらいのトーンやスタイル？」を数字や基準で明確に伝えると、意図にぴったり合う答えを引き出せます。

AIからのアドバイス

プロンプト設計のコツは「具体的に」「順序立てて」「必要な情報を渡して」お願いすることです。最初はシンプルなお願いから始めて、少しずつ応用的な手法に挑戦してみましょう！慣れてくると、AIが驚くほど強力なパートナーになりますよ。

⇒エチオピアでカフェ開業物語（フィクション）

 プロンプティングの練習がてら作成した物語です。上記の手法も使いながら方向性だけ調整しつつAIに書き進めてもらいました。