プロンプトガイド
より良いAIプロンプトの書き方
より良い結果を得るためのプロンプトの書き方を、実践的かつ正直に解説するガイドです。明確さ、具体例、段階的な推論、構造化された出力、システムプロンプト、そして期待外れの回答を修正する方法まで扱います。架空の統計は使わず、プロンプトで解決できることを誇張しません。
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- 明確で具体的なAIプロンプトの書き方基本事項——文脈、制約、形式、そして具体例。
- Few-shotプロンプティング——モデルに具体例を示す例を示すことで、モデルに求めるものを伝える方法。
- Chain-of-thoughtプロンプティング——段階的に考えるようモデルに求める答えを出す前に、段階を追って考えるようモデルに求める方法。
- 構造化された出力を求めるプロンプトの書き方JSONや表など、決まった形式を求めるプロンプトの書き方。
- システムプロンプトとユーザープロンプトの違いシステムプロンプトが、チャットで入力する内容とどう違うのか。
- 最初のAIの回答が期待通りでないときにすべきこと最初の回答が期待通りでなかったとき、何を変えるべきか。
- コード、文章作成、分析でプロンプティングがどう変わるかコード、文章作成、分析の間で、適切なアプローチがどう変わるか。