「役割を与えると精度が上がる」の、その先の話をします

「あなたは〇〇の専門家です、って入れるといいらしいよ」

これ、 最近けっこう広まってきましたよね。

僕のまわりでも、 ChatGPTを使っている人の多くが知っています。

で、実際やってみると確かに変わる。

でも正直に言うと、 役割を与えるだけでは、まだ足りないんです。

プロンプトって、 実は「役割」以外にもいくつか入れるべき要素があって、 それを知っているかどうかで結果がかなり変わります。

今回は、 僕が実際に毎日使っている中で気づいた 「プロンプトに入れると精度が上がる5つの要素」 を書いていきます。

まず「プロンプト」って何？という話

ここだけ先に整理させてください。

プロンプトというのは、 AIに送るメッセージのことです。

ChatGPTの入力欄に打ち込む文章、 あれが全部プロンプトです。

で、 ChatGPTのようなAIのことを **LLM（大規模言語モデル）**と呼びます。

めちゃくちゃ大量の文章を読んで学習したAIで、 「次に来る言葉を予測する」のが得意。

だから、 こちらが渡す情報が具体的であればあるほど、 返ってくる答えも具体的になる。

ここが大前提です。

要素①：役割（ロール）

これはもう知っている人が多いと思います。

「あなたは美容業界に詳しいマーケティングコンサルタントです」

こう入れるだけで、 AIの答えの方向性がグッと絞られます。

ただ、 ここで大事なのは具体性です。

「専門家です」だけだと弱い。

「美容業界で10年以上の経験があり、個人サロンの集客を専門にしているコンサルタント」

ここまで書くと、 返ってくるものの質がもう一段上がります。

要素②：背景・状況（コンテキスト）

これ、 意外と抜けがちなんですが、 実はいちばん効くかもしれません。

コンテキストというのは、 「今自分がどういう状況にあるか」です。

たとえば、

「SNSの投稿文を考えて」

これだけだと一般論しか返ってきません。

でも、

「春日市で個室メンズサロンを経営しています。客単価は8,000円で、40代のビジネスマンがメインです。新規集客が伸び悩んでいて、Instagramのフォロワーは300人くらいです」

ここまで伝えると、 AIはあなた専用の答えを返してきます。

これが「コンテキストを渡す」ということです。

自分の状況を言語化する力が、 ここでめちゃくちゃ活きてきます。

要素③：制約・条件（ルール）

「やってほしくないこと」を伝えるのも、 かなり効きます。

たとえば、

「専門用語は使わないでください」

「500文字以内でお願いします」

「箇条書きではなく、話し言葉で書いてください」

こういう制約を入れると、 AIは「これはやっちゃダメ」がわかるので、 的外れな回答が減ります。

人に仕事を頼むときも同じですよね。

「こういうのはやらなくていいから」 って言ってあげた方が、 相手は動きやすい。

AIもまったく同じです。

要素④：出力の形式（フォーマット）

これ、 知らない人がけっこう多いんですが、 どんな形で出してほしいかを指定するだけで、 使いやすさが全然変わります。

「表形式で出して」

「箇条書きで5つ」

「メリットとデメリットを分けて」

「〇〇と△△を比較する形で」

フォーマットを指定しないと、 AIは長い文章でダーッと返してくることが多い。

でもフォーマットを指定すれば、 そのまま使える形で出てきます。

僕がよく使うのは、

「表形式で比較してください。列は〇〇、△△、□□で」

これだけで、 コピペでそのまま使えるものが出てきます。

要素⑤：具体例（サンプル）

最後に、 これがいちばん精度を上げるかもしれません。

「こういう感じで」という例を1つ見せる。

たとえば、

「以下のような文体で書いてください： "いやー、これ本当に伝えたいことなんです。AIって、同じツールを使っていても、聞き方ひとつで返ってくるものが全然違う。"」

こう例を見せると、 AIはそのトーンに合わせて書いてくれます。

これを**Few-shot（フューショット）**と言います。

例を見せて、 「こんな感じでお願い」って伝えるやり方です。

逆に例を見せないのはZero-shot（ゼロショット）。

例がないから、 AIは自分の判断で書く。 だから当たり外れが大きくなる。

知っている人が少ないけど、 効果は絶大です。

5つ揃えると、こうなる

まとめると、 プロンプトに入れるべき5つの要素はこれです。

① 役割 → 誰として答えてほしいか

② 背景 → 今どういう状況か

③ 制約 → やってほしくないこと

④ 形式 → どんな形で出してほしいか

⑤ 具体例 → こんな感じで、という見本

この5つが全部入ったプロンプトを見ると、 けっこう長いです。

でもその分、 返ってくるものの精度がまるで違います。

正直、 「役割を与えるだけ」と 「5つ全部入れる」では、 体感で3倍くらい使えるものが出てきます。

ここまで知っていれば十分なAI用語

今回の記事に出てきた用語だけ整理しておきます。

全部覚える必要はないです。

でも、 「あ、これ聞いたことある」 くらいになっておくと、 AI関連の情報を見たときの理解度がかなり変わります。

「知っている」と「使える」の間には壁がある

ここまで読んで、 「なるほど、5つの要素ね」と思った方。

ありがとうございます。

でも正直に言うと、 知っているだけでは使えないんです。

これが難しいところで、 実際にプロンプトを書こうとすると、

「役割は何て書けばいいんだ？」

「背景ってどこまで書くの？」

「制約って具体的に何を入れれば？」

ってなるんです。

ここの「知っている→使える」を埋めるのが、 いちばん大事なステップだと僕は思っています。

次の記事では、 もう少し実践的な話を書いていきます。