メタディスクリプション
AIに伝わる指示＝プロンプトの作り方を、目的・情報・出力形式の3要素から解説。
さらにTemperatureとTop-Pの違い、ビジネス用途別の推奨設定、失敗→改善の実例、APIでの設定ポイントまで、やさしく実務的にまとめました。
0. まず前提：プロンプトは「AIとの会話設計」
「なんか良い感じで作って」よりも、
「誰向けに／何のために／どんな形で」まで言えた方が当然うまくいく。
AI相手でも同じ。これがプロンプトエンジニアリングです。
一言で言うと：AIに、目的と材料と完成形をちゃんと渡すこと。
1. プロンプトの3要素（これだけで化ける）
- 目的（Goal）：何をしてほしい？
- 情報（Context）：前提・制約・読者像・トーン・NG
- 形式（Format）：文字数／見出し構成／箇条書き／表／コード など
✅そのまま使える型（雛形）
あなたの役割：{役割}
目的：{やってほしいこと}
読者/対象：{誰向け}
前提/素材：{背景・条件・データ}
制約：{長さ/語調/禁止事項}
出力形式：{見出し/箇条書き/表/コード/JSON など}
品質チェック：{用語ぶれ無し/重複回避/根拠の明示 等}
2. 効果的な指示のコツ（人に頼むのと同じように）
- 具体性：曖昧語（いい感じ・適当に）は封印
- 文脈：目的/ユーザー/制約/過去のやり取りを渡す
- 制約：文字数・語気・禁止表現・例外条件を先に宣言
- 段階化：複雑タスクは下書き→詳細化→整形の3ステップ
例：ぼんやり依頼
❌「ブログ書いて」
✅
目的：初心者向けに春のガーデニング入門を解説
読者：20-40代/未経験
制約：800字/口語/絵文字なし/専門用語は一言で噛み砕く
出力形式：H2見出し→箇条書き中心→最後にチェックリスト
3. よくある失敗
失敗①：曖昧
いい感じのプレゼン作って
→ 改善
目的：新入社員向けSDGs基礎研修（30分/20名）
構成：導入2分→本編25分→まとめ3分
デザイン：15-20枚/1枚3-4要点/図表は「図表：◯◯」と明記
出力：各スライドの要点を箇条書き
失敗②：情報不足
マーケ戦略立てて
→ 改善
製品：月3,000円の英会話アプリ
機能：AI発音診断/ネイティブ1on1
ターゲット：25-35歳 社会人/続かない悩み
市場：年1000億/年成長15%/競合3社
出力：①ペルソナ②差別化③チャネル④施策と予算⑤KPI
失敗③：一気に全部
新規事業計画書ぜんぶ
→ 改善（分割）
Step1: 市場概要/成長率/主要プレイヤー
Step2: ターゲット/課題/購買行動
→完了したら次のステップ（BM/収支/リスク）へ
4. Temperatureの使い方（冒険度のつまみ）
何それ？
出力の揺らぎを決める値。低い＝堅実／高い＝創造的。
- 0.0–0.3：事実重視・定型（規約/手順/要約/コード整形）
- 0.4–0.7：バランス（ブログ/企画案/商品説明）
- 0.8–1.0+：発想重視（ネーミング/キャッチ/物語）
料理でいう「火加減」。弱火＝安定、中火＝程よい旨味、強火＝香ばしいけど焦げやすい。
ビジネス即決表
| 目的 | 推奨Temp |
|---|---|
| 契約書・ヘルプセンター | 0.1–0.2 |
| 要約・校正 | 0.2–0.3 |
| ブログ・提案骨子 | 0.4–0.6 |
| キャッチ・ネーミング | 0.8–1.0 |
5. Top-Pの使い方（視野の広さのつまみ）
何それ？
次単語の候補範囲をどれだけ広げるか（0–1）。
- 低い：人気どころだけ（安全・保守）
- 高い：マイナーまで拾う（多様・たまに暴れる）
Temperatureとの違い（超ざっくり）
- Temp＝性格（どれだけ冒険する？）
- Top-P＝視野（どこまで候補に入れる？）
使い分けの目安
| タスク | 推奨Top-P |
|---|---|
| ビジネスメール/FAQ | 0.1–0.3 |
| ブログ/SNS | 0.4–0.6 |
| 物語/詩/アイデア嵐 | 0.7–1.0 |
迷ったら Temp 0.5 / Top-P 0.5 から。安全寄せ＝両方下げる、発想寄せ＝両方上げる。
6. すぐ試せるプロンプト（温度と視野つき）
A) 企画出し（発散）
役割：広告コピーライター
目的：春の新作ドリンクの3語キャッチ×20案
読者：20-30代
制約：日本語/ひらがな混ぜ/擬音OK/被りNG
温度：temperature=0.9, top_p=0.8
出力：箇条書き/被りチェック付き
B) マニュアル整形（収束）
役割：テクニカルライター
目的：社内手順書の要約（600字/初心者向け）
素材：{本文}
制約：専門語は括弧で一言補足/禁句：〜してくださいね
温度：temperature=0.2, top_p=0.3
出力：H2/H3/箇条書き/最後に注意点3つ
C) 段階型（品質担保）
Step1：見出し案だけ出す→OKならStep2で本文
Step2：各見出し300字/重複禁止/事実は根拠リンクの形で示す（※リンクはダミーでOK）
7. APIでの設定はどこでやるの？
- Temperature / Top-P はAPI呼び出し時に指定（自社アプリやbotに組み込むとき）
- 運用では用途ごとにプリセットを用意（例：FAQモード＝Temp0.2/Top-P0.2、コピー案モード＝0.9/0.8）
- 料金はサービスごとに課金。高温・長文・画像込みはコスト増になりがちなので予算設計を。
現場Tips：まず人が欲しい出力の例を作ってSystem/指示文に埋め込むと、安定度が一気に上がる。
8. 使う前チェックリスト（5つだけ）
- 目的が1行で言える
- 読者/トーン/NG表現が指定されている
- 素材（データ/前提）を渡している
- 出力形式（長さ/構造）が決まっている
- 温度（Temp）と視野（Top-P）を選んだ
9. まとめ：「うまい頼み方」＝最強の生産性ツール
AIは読心術じゃない。だからこそ、良いプロンプト＝良い成果。
温度（Temp）と視野（Top-P）をつまみ分けて、
発散→収束→整形の順で回すだけで、仕上がりは見違えるはず。
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