生成AIプロンプト入門。効果的な作り方と活用法を徹底解説！

I. はじめに

近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、生成AIが私たちの日常生活やビジネスに大きな影響を与えています。ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourneyなどの生成AIツールが次々と登場し、テキスト生成、画像生成、音声生成など、さまざまな分野で革新的な成果を生み出しています。

これらの生成AIツールを効果的に活用するためには、「プロンプト」と呼ばれる入力指示の重要性を理解し、適切に使用することが不可欠です。本記事では、生成AIのプロンプトとは何か、その基本的な概念から応用テクニックまで、詳しく解説していきます。

プロンプトは、生成AIとのコミュニケーションの要であり、望む結果を得るための鍵となります。適切なプロンプトを使用することで、AIの能力を最大限に引き出し、より精度の高い、創造的な出力を得ることができます。

この記事は、AIの受託開発会社であるlilo株式会社の、プロのAIエンジニアが執筆しています。AIの最先端で実際の開発を行うプロの視点から、皆様に重要な情報をお伝えします。

II. 生成AIのプロンプトとは

生成AIのプロンプトについて、その定義、役割、重要性、そして代表的なツールとの関連性について詳しく見ていきましょう。

A. プロンプトの定義

プロンプトとは、生成AIシステムに対して与える指示や入力のことを指します。これは通常、テキスト形式で提供され、AIに特定のタスクを実行させたり、特定の形式や内容の出力を生成させたりするためのものです。

プロンプトは単なる質問や命令だけでなく、コンテキスト、制約条件、例示なども含む、より複雑な構造を持つこともあります。

B. プロンプトの役割と重要性

プロンプトは生成AIとユーザーの間のインターフェースとして機能し、以下のような重要な役割を果たします：

• タスクの明確化：AIに何を期待しているかを明確に伝えます。
• 出力の制御：生成される内容の形式、スタイル、長さなどを指定します。
• コンテキストの提供：AIがタスクをより適切に理解し、実行するための背景情報を与えます。
• 創造性の誘導：AIの創造的な能力を引き出し、新しいアイデアや表現を生み出すよう導きます。

適切なプロンプトを使用することで、AIの出力の質と関連性を大幅に向上させることができます。逆に、不適切なプロンプトは誤解や不正確な結果につながる可能性があります。

C. 代表的な生成AIツールとプロンプト

各生成AIツールは、それぞれ特有のプロンプト形式や最適な使用方法を持っています：

• ChatGPT：自然言語による対話形式のプロンプトを使用。幅広いタスクに対応可能。
• DALL-E：テキストによる画像生成の指示。詳細な描写や画風の指定が可能。
• Stable Diffusion：DALL-Eと同様にテキストから画像を生成。より細かい制御が可能。
• Midjourney：Discord上で動作し、特殊なコマンドを含むプロンプトを使用。

これらのツールでは、プロンプトの構造や使用する語彙によって、生成される結果が大きく変わります。そのため、各ツールの特性を理解し、適切なプロンプトを作成することが重要です。

III. 効果的なプロンプトの作り方

効果的なプロンプトを作成するためには、いくつかの重要な要素を考慮する必要があります。ここでは、プロンプト作成の4つの主要なポイントについて詳しく解説します。

A. 明確な指示

プロンプトの最も重要な要素は、AIに対して明確な指示を与えることです。

• 具体的な言葉を使用：曖昧な表現を避け、具体的かつ明確な言葉を選びましょう。
• タスクの明確化：AIに何をしてもらいたいのか、具体的に述べます。
• 出力形式の指定：期待する結果の形式（箇条書き、段落、表など）を明確に指定します。

例：「マーケティング戦略について教えて」ではなく、「新しいスマートフォンアプリのローンチに向けた、5つの具体的なデジタルマーケティング戦略を箇条書きで提案してください。」

B. コンテキストの提供

AIがタスクをより適切に理解し、関連性の高い出力を生成するためには、十分なコンテキスト（背景情報）を提供することが重要です。

• 背景情報：関連する事実、状況、前提条件を説明します。
• 目的の明確化：なぜこの情報が必要なのか、どのように使用するのかを伝えます。
• ターゲット読者：誰のための情報なのかを指定すると、適切な言葉遣いや詳細レベルで出力が得られます。

例：「AIについて説明して」ではなく、「高校生向けの科学雑誌の記事として、人工知能（AI）の基本概念と日常生活での応用例を、専門用語を最小限に抑えて500字程度で説明してください。」

C. 制約条件の設定

プロンプトに制約条件を設定することで、より精度の高い、目的に沿った出力を得ることができます。

• 文字数制限：出力の長さを指定します。
• 使用言語：特定の言語や専門用語の使用・不使用を指定します。
• スタイルや調子：フォーマル、カジュアル、技術的など、望ましい文体を指定します。
• 除外事項：含めたくない情報や視点を明示します。

例：「ダイエット方法を教えて」ではなく、「30代のオフィスワーカー向けに、極端な食事制限を含まない、健康的で持続可能なダイエット方法を3つ、各200字以内で提案してください。科学的根拠も簡潔に述べてください。」

D. 例示の活用

具体例を提供することで、AIがより正確にタスクを理解し、期待する形式やスタイルで出力を生成することができます。

• 出力形式の例：望ましい構造やフォーマットの例を示します。
• スタイルの例：目指すトーンや文体のサンプルを提供します。
• 内容の例：類似のトピックや状況での例を示し、期待する詳細レベルを伝えます。

例：「ビジネスメールの書き方を教えて」ではなく、「新規取引先への商品提案メールのテンプレートを作成してください。以下の要素を含め、丁寧かつ簡潔な文体で書いてください：

1. 挨拶
2. 自社の簡単な紹介
3. 提案商品の特徴（2-3点）
4. 取引先にとってのメリット
5. 次のステップの提案
6. 締めの挨拶 例えば冒頭は『拝啓　〇〇様、初めてお取引をお願いする△△株式会社の□□と申します。』のような形式でお願いします。」

これらの要素を適切に組み合わせることで、より効果的なプロンプトを作成し、生成AIから望ましい結果を得ることができます。次のセクションでは、さらに高度なプロンプトエンジニアリングの技術について解説します。

IV. プロンプトエンジニアリングの基本テクニック

プロンプトエンジニアリングは、生成AIからより優れた結果を得るための重要なスキルです。ここでは、主要な4つのテクニックについて解説します。

A. ゼロショット学習

ゼロショット学習は、AIに特定のタスクに関する事前の訓練や例示を与えることなく、直接そのタスクを実行させる技術です。

• 特徴：事前の例示や学習なしで、タスクの説明だけでAIに実行させます。
• 使用例：「次の文を日本語から英語に翻訳してください：『こんにちは、元気ですか？』」

ゼロショット学習は、AIの汎用性を活かし、多様なタスクに柔軟に対応できる利点があります。ただし、複雑なタスクや特殊な分野では精度が落ちる可能性があります。

B. ワンショット学習

ワンショット学習は、1つの例を示してからタスクを実行させる手法です。

• 特徴：1つの例を提供し、それに基づいて類似のタスクを実行させます。
• 使用例： 入力: 「単語: 幸せ、反意語: 悲しい 単語: 明るい、反意語: 」 出力: 「暗い」

この方法は、AIにタスクの具体的なイメージを与えることができ、より正確な結果を得られる可能性が高まります。

C. フューショット学習

フューショット学習は、複数の例を提供してからタスクを実行させる技術です。

• 特徴：2つ以上の例を示し、パターンを学習させてから新しいタスクに適用します。
• 使用例： 入力: 「例1: 入力: リンゴ、出力: フルーツ 例2: 入力: スズキ、出力: 魚 例3: 入力: ダイヤモンド、出力: 宝石 新しい入力: バラ、出力: 」 出力: 「花」

フューショット学習は、AIにより多くのコンテキストと例を提供することで、複雑なパターンや規則を理解させ、より精度の高い結果を得ることができます。

D. チェーン・オブ・ソート（CoT）

チェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）は、AIに段階的な思考プロセスを経てタスクを解決させる手法です。

• 特徴：問題解決の各ステップを明示的に示し、論理的な思考過程をAIに模倣させます。
• 使用例： 入力: 「次の問題を段階的に解いてください： 太郎は500円持っています。最初にリンゴを2個買いました。1個120円です。 その後、ノートを1冊買いました。ノートは180円です。 太郎に残ったお金はいくらですか？各ステップを示してください。」 出力: 「1. 太郎の所持金: 500円 2. リンゴの価格: 120円 × 2個 = 240円 3. リンゴ購入後の残金: 500円 - 240円 = 260円 4. ノートの価格: 180円 5. 最終的な残金: 260円 - 180円 = 80円 したがって、太郎に残ったお金は80円です。」

チェーン・オブ・ソートは、複雑な問題解決や推論を必要とするタスクに特に有効です。AIの思考プロセスを可視化することで、ユーザーは結果の妥当性を確認しやすくなります。

これらのテクニックを適切に組み合わせることで、より高度で正確なAIの出力を得ることができます。次のセクションでは、代表的な生成AIツールごとのプロンプト活用法について詳しく見ていきます。

V. 代表的な生成AIツールごとのプロンプト活用法

各生成AIツールには、それぞれ特有の特徴や最適な使用方法があります。ここでは、代表的な4つのツールについて、効果的なプロンプトの活用法を解説します。

A. ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型AI言語モデルです。幅広いタスクに対応可能で、自然な会話形式でのやりとりができます。

効果的なプロンプトの例:

• ロールプレイの活用: 「あなたは経験豊富なマーケティングコンサルタントです。新規オンライン教育サービスの立ち上げに向けたマーケティング戦略を5つ提案してください。各戦略について、その理由と期待される効果も簡潔に説明してください。」
• 段階的な指示: 「次の手順で、500字程度の短編小説を書いてください。
  1. 主人公の設定（年齢、職業、性格）を決める
  2. 物語の舞台と時代を設定する
  3. 主人公が直面する問題を決める
  4. 問題解決への過程を描く
  5. 予想外の展開を加える
  6. 結末を書く 各ステップの内容を示してから、最終的な短編小説を書いてください。」

ChatGPTでは、明確で詳細な指示を与え、必要に応じて段階的なプロセスを示すことが効果的です。また、AIにロールを与えることで、特定の専門知識や視点からの回答を得ることができます。

B. DALL-E

DALL-Eは、OpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するAIモデルです。詳細な描写や画風の指定が可能です。

効果的なプロンプトの例:

• 詳細な視覚的描写: 「夕暮れ時の東京のスカイラインを描いてください。手前に桜の木があり、その枝が画面の上部を覆っています。空は紫とオレンジのグラデーションで、ビル群のシルエットが浮かび上がっています。スカイツリーが中央にそびえ立ち、その頂上には小さな光が輝いています。」
• スタイルと技法の指定: 「ヴァン・ゴッホのスタイルで描かれた、満月の夜の山岳風景を生成してください。渦巻く星空、高くそびえる松の木、遠くに見える小さな村の灯りを含めてください。太い筆致と鮮やかな色彩を使用してください。」

DALL-Eでは、視覚的な詳細を豊富に含めること、特定のアーティストやスタイルを参照すること、画像の構図や色彩について具体的に指示することが重要です。

C. Stable Diffusion

Stable Diffusionは、オープンソースの画像生成AIモデルで、DALL-Eと同様にテキストから画像を生成しますが、より細かい制御が可能です。

効果的なプロンプトの例:

• 複数の要素の組み合わせ: 「未来的な都市の風景、サイバーパンクスタイル、ネオンの光、飛行する車、高層ビル、雨、夜景、4K解像度、写実的」
• ネガティブプロンプトの活用: 「美しい花畑の風景、春、満開の桜、青空、光輝く」 ネガティブプロンプト: 「人物、建物、テキスト、ぼやけ、低品質」

Stable Diffusionでは、キーワードを組み合わせて詳細な画像を描写することが効果的です。また、ネガティブプロンプトを使用して、生成したくない要素を除外することができます。

D. Midjourney

MidjourneyはDiscord上で動作する画像生成AIで、独自のコマンドとパラメータを使用します。

効果的なプロンプトの例:

• パラメータの活用: /imagine prompt: 古代エジプトのピラミッドの内部、神秘的な雰囲気、たいまつの光、壁画、黄金の宝物 --ar 16:9 --q 2 --s 750
• スタイルミックス: /imagine prompt: 浮世絵スタイルで描かれたニューヨークのタイムズスクエア、夜景、人混み、ネオンサイン --style 4a --niji 5

Midjourneyでは、基本的なプロンプトに加えて、アスペクト比（--ar）、品質（--q）、スタイル（--style）などのパラメータを追加することで、より細かく出力を制御できます。また、異なるスタイルや時代を組み合わせた独創的な画像生成が可能です。

これらのツールを適切に使い分け、各ツールの特性に合わせたプロンプトを作成することで、より効果的に生成AIを活用することができます。次のセクションでは、プロンプトの実践的な応用例について見ていきます。

VI. プロンプトの応用と実践例

生成AIのプロンプトは、様々な分野で活用されています。ここでは、4つの主要な分野における具体的な応用例を紹介します。

A. ビジネス活用

ビジネスの現場では、生成AIを活用することで業務効率の向上や創造的な問題解決が可能になります。

実践例:

1. マーケティング戦略の立案 プロンプト: 「新しいオーガニック食品ブランドのマーケティング戦略を5つ提案してください。ターゲット顧客は30-40代の健康志向の都市部在住者です。各戦略には、実施方法、予想される効果、必要なリソースを含めてください。」
2. 商品説明文の生成 プロンプト: 「最新のスマートウォッチの商品説明文を200字で作成してください。以下の特徴を含めてください：心拍数モニタリング、睡眠トラッキング、防水機能、バッテリー寿命7日間。ターゲットは20-40代のアクティブな専門職です。説得力があり、利点を強調する文章にしてください。」
3. データ分析レポートの要約 プロンプト: 「以下の四半期売上データを分析し、主要なトレンド、成功要因、改善点を3つずつ挙げた要約レポートを作成してください。経営陣向けのプレゼンテーションで使用するため、簡潔で actionable な内容にしてください。」

これらの応用例では、具体的な指示と背景情報を提供することで、ビジネスニーズに合った高品質な出力を得ることができます。

B. クリエイティブ分野での活用

芸術や創作活動においても、生成AIは新たなアイデアの源泉や制作補助ツールとして活用されています。

実践例:

1. 小説のプロット生成 プロンプト: 「SF小説のプロットを生成してください。舞台は200年後の火星コロニー、主人公は地球からの移住者で環境科学者です。予期せぬ発見、政治的陰謀、個人の成長を含む物語の概要を5つの主要ポイントで説明してください。」
2. 楽曲の歌詞作成 プロンプト: 「失恋をテーマにしたポップソングの歌詞を作成してください。以下の要素を含めてください：
   • サビは'Time heals all wounds'というフレーズで始まる
   • 4番まであり、各番は4行
   • メタファーや比喩を使用して感情を表現
   • 最後は希望的なメッセージで締めくくる」
3. キャラクターデザインのアイデア出し プロンプト: 「未来のディストピア世界を舞台にしたアニメのキャラクターデザインのアイデアを5つ提案してください。各キャラクターについて、年齢、職業、特徴的な外見、性格、特殊能力を含めてください。キャラクター同士の関係性も考慮してください。」

クリエイティブ分野では、AIを使ってアイデアの種を得たり、創作プロセスを補助したりすることができます。ただし、最終的な創作物は人間の創造性と判断によって洗練させることが重要です。

C. 教育分野での活用

教育分野では、生成AIを活用することで、個別化された学習体験や効率的な教材作成が可能になります。

実践例:

1. 個別化された学習プラン作成 プロンプト: 「中学2年生の数学が苦手な生徒のための2週間の学習プランを作成してください。特に分数と方程式の理解に焦点を当て、毎日30分の学習時間を想定しています。各日の学習内容、使用する教材、復習のポイントを含めてください。」
2. クイズ問題の生成 プロンプト: 「世界史に関する10問の多肢選択式クイズを作成してください。古代文明から現代までの幅広い時代をカバーし、難易度は高校生レベルとします。各問題には4つの選択肢と正解の説明を含めてください。」
3. 科学実験の手順書作成 プロンプト: 「中学生向けの光合成の仕組みを理解するための簡単な実験の手順書を作成してください。必要な材料、手順、観察ポイント、安全上の注意事項、結果の解釈方法を含めてください。実験の所要時間は45分以内とし、一般的な学校の理科室で実施可能なものにしてください。」

教育分野でのAI活用では、学習者の個別ニーズに合わせたコンテンツ生成や、教育者の教材準備の効率化が可能になります。ただし、生成された内容は必ず教育者がレビューし、適切性を確認することが重要です。

D. 研究開発での活用

研究開発分野では、生成AIを活用することで、アイデア生成、文献レビュー、データ分析などのプロセスを効率化できます。

実践例:

1. 研究仮説の生成 プロンプト: 「気候変動が海洋生態系に与える影響に関する新しい研究仮説を5つ提案してください。各仮説には、背景となる現在の知見、検証方法の概要、予想される結果と意義を含めてください。特に、これまであまり注目されていない観点からの仮説を含めてください。」
2. 文献レビューの要約 プロンプト: 「人工知能の倫理に関する最近の10件の学術論文の要約を作成してください。各論文について、主要な論点、使用された方法論、主な結論を3-4文で簡潔にまとめてください。最後に、これらの論文から浮かび上がる共通のテーマや今後の研究方向性について100字程度で考察を加えてください。」
3. 実験デザインの提案 プロンプト: 「新型コロナウイルスワクチンの長期的効果を調査するための臨床試験デザインを提案してください。以下の要素を含めてください：
   • 被験者の選定基準と人数
   • 試験期間と観察頻度
   • 主要評価項目と副次的評価項目
   • データ収集方法
   • 予想される課題と対応策 倫理的配慮と統計的妥当性を確保するための方策も含めてください。」

研究開発分野でのAI活用は、創造的思考の補助や情報整理の効率化に役立ちます。ただし、AIの提案はあくまでも出発点や参考材料であり、最終的な判断や結論は研究者の専門知識と批判的思考に基づいて行う必要があります。

これらの実践例から分かるように、適切なプロンプトを使用することで、生成AIは様々な分野で強力なツールとなり得ます。次のセクションでは、プロンプト使用時の注意点と倫理的配慮について解説します。

VII. プロンプト使用時の注意点と倫理的配慮

生成AIのプロンプトを使用する際には、いくつかの重要な注意点と倫理的配慮が必要です。ここでは、4つの主要な観点から解説します。

A. データプライバシー

生成AIを使用する際、個人情報や機密情報の取り扱いには特に注意が必要です。

• 個人情報の保護：プロンプトに個人を特定できる情報を含めないようにしましょう。
• 機密情報の管理：企業秘密や機密性の高い情報をプロンプトに含めることは避けてください。
• データの匿名化：必要に応じて、データを匿名化または一般化してから使用しましょう。

例：「山田太郎さんの個人情報を含む顧客データを分析して」ではなく、「匿名化された顧客データのサンプルを分析して」というように指示します。

B. 著作権問題

生成AIが作成したコンテンツの著作権や、入力として使用する情報の著作権には注意が必要です。

• 引用と出典：他者の作品を参照する場合は、適切に引用し出典を明記するようAIに指示しましょう。
• 二次創作の扱い：著作物をベースにした創作を行う場合は、著作権法を遵守するよう注意が必要です。
• ライセンスの確認：使用するAIツールやモデルのライセンス条件を確認し、遵守しましょう。

例：「シェイクスピアの『ハムレット』のモダンな翻案を書いてください。原作からの直接的な引用は避け、現代的な解釈を加えてください。」

C. バイアスと公平性

生成AIは学習データに含まれるバイアスを反映する可能性があるため、公平性に配慮する必要があります。

• 多様性の促進：様々な視点や背景を考慮するようAIに指示しましょう。
• ステレオタイプの回避：特定の集団に対する固定観念を強化しないよう注意が必要です。
• 中立的な言葉遣い：性別、人種、年齢などに関して中立的な表現を使用するよう心がけましょう。

例：「様々な年齢層、性別、文化的背景を持つ人々を対象としたマーケティング戦略を5つ提案してください。各戦略が特定の集団を排除したり、不当に有利にしたりしないよう注意してください。」

D. AI依存のリスク

生成AIへの過度の依存は、創造性の低下や批判的思考力の衰えにつながる可能性があります。

• 人間の判断の重要性：AIの出力は常に人間がレビューし、適切性を判断する必要があります。
• クリティカルシンキング：AIの提案を鵜呑みにせず、常に批判的に評価することが重要です。
• AIと人間の協働：AIを補助ツールとして活用し、人間の創造性や専門知識と組み合わせることで最大の効果を得られます。

例：「この製品の利点と欠点を5つずつ挙げてください。その後、私が内容を精査し、必要に応じて修正や追加を行います。」

これらの注意点を踏まえつつ、以下のようなベストプラクティスを心がけることで、生成AIを倫理的かつ効果的に活用することができます：

1. 透明性の確保：AI生成コンテンツであることを適切に開示しましょう。
2. 定期的な見直し：使用しているプロンプトや生成されたコンテンツを定期的にレビューし、問題がないか確認しましょう。
3. 継続的な学習：AI技術と関連する倫理的問題について、常に最新の情報を学び続けることが重要です。
4. 多様な意見の取り入れ：AI使用に関する方針や実践について、様々な背景を持つ人々の意見を聞くことで、より包括的なアプローチが可能になります。

生成AIは強力なツールですが、その使用には責任が伴います。倫理的な配慮を怠らず、人間の判断と創造性を大切にしながら活用することで、AIの真の潜在力を引き出すことができるでしょう。

VIII. まとめと今後の展望

生成AIのプロンプトは、AI技術を効果的に活用するための重要な鍵となっています。本記事では、プロンプトの基本から応用、そして倫理的な配慮まで幅広く解説してきました。

ここで、主要なポイントを振り返ってみましょう：

1. プロンプトは生成AIとのコミュニケーションの要であり、適切な使用が重要です。
2. 効果的なプロンプトの作成には、明確な指示、コンテキストの提供、制約条件の設定、例示の活用が有効です。
3. プロンプトエンジニアリングの技術（ゼロショット、ワンショット、フューショット、チェーン・オブ・ソート）を活用することで、より高度な結果を得られます。
4. 各AI生成ツール（ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney）には、それぞれ最適なプロンプトの形式があります。
5. ビジネス、クリエイティブ、教育、研究開発など、様々な分野でプロンプトを活用できます。
6. プロンプトの使用には、データプライバシー、著作権、バイアス、AI依存などの倫理的配慮が必要です。

今後の展望として、以下のような発展が予想されます：

• プロンプト技術の進化：より直感的で効果的なプロンプト作成手法が開発されるでしょう。
• AIモデルの改良：プロンプトの意図をより正確に理解し、高品質な出力を生成できるAIモデルが登場するでしょう。
• 専門分野別のAI：特定の業界や分野に特化したAIモデルが増え、よりコンテキストに応じた出力が可能になるでしょう。
• AIリテラシーの重要性増大：効果的なプロンプト作成能力が、デジタルリテラシーの重要な一部となっていくでしょう。
• 倫理ガイドラインの整備：AI使用に関する倫理的ガイドラインがより具体化され、広く採用されるようになるでしょう。

生成AIとプロンプト技術は日々進化を続けており、その可能性は計り知れません。しかし、技術の発展とともに、私たちはその適切な使用方法と倫理的な配慮についても深く考える必要があります。

AIはあくまでもツールであり、最終的な判断と創造性は人間にあります。AIの力を借りつつ、人間ならではの洞察力や創造性を発揮することで、より豊かで innovative な未来を築いていくことができるでしょう。

プロンプトの世界は広大で、まだまだ探求の余地があります。本記事が、読者の皆様の生成AI活用の一助となり、新たな可能性を切り拓くきっかけとなれば幸いです。