【詳細①】明確さ・理由・肯定形：プロンプトの土台

「新人に渡す指示書」として書く

　Anthropicの公式ガイドは、どんな形で、どんな条件で出してほしいのかを具体的に書くこと、順番や漏れが大切なときは番号をふった手順にすることを勧めています [A1]。
　「期待以上」の出来を求めるなら、察してもらうのではなく、はっきり頼むよう書かれています [A1]。

　公式の例がわかりやすいので、日本語にしてご紹介します。

	プロンプト
弱い	分析ダッシュボードを作って
強い	分析ダッシュボードを作って。関連する機能や操作をできるだけ多く入れ、基本を超えた完成度にして

　公式は、禁止だけを伝える書き方より、理由も一緒に伝える書き方を勧めています [A1]。

　AIは、説明を受ければ、そこから意図をくんで応用できる、というのが公式の説明です [A1]。
　社内のルールを伝えるときほど、「なぜそうなのか」を一言足す価値があります。

　書式の指定についても、公式は「こうしてほしい」という形を勧めています [A1]。
　たとえば「箇条書きを使うな」ではなく、「文章でなめらかにつないで書いて」と頼みます。

　指示文の書き方そのものが、返ってくる文章の雰囲気に影響することもあります。
　箇条書きを減らしたいなら、指示文からも箇条書きを減らすのが手です [A1]。

注記：Googleの公式ページには、情報の抜き出しなどで「こうしてはいけない」を
　　　明示する説明もあります [G1]。
　　　禁止の表現そのものが悪いわけではないので、「禁止形は絶対にダメ」とまでは言えません。

　最新のClaudeは、指示を忠実に受け取ります。
　そのため「この関数を改善する案を出して」と頼むと、実際には直さず、提案だけを返すことがあります。

　変更までお願いしたいなら、「この関数の処理速度を上げるよう書き換えて」のように頼むのが公式の推奨です [A1]。
　お願いの言い方ひとつで、返ってくるものが変わると覚えておくと役立ちます。

　「絶対に必ず守ること！」のような強い口調は、以前のモデルでは、指示の見落としを防ぐために使われてきました。

　しかし公式は、Claude Opus 4.5や4.6のように、指示への反応が敏感なモデルでは、やりすぎてしまうことがあると述べています。
　その場合は「〇〇のときに使う」くらいの普通の書き方に戻すよう勧めています [A1]。

注記：これはモデルの世代によって変わる性質です。
　　　公式自身も「特定のモデルでの結果は、自分の環境で確かめ直してから使うように」
　　　と書いています [A1]。

参照元

[A1] Anthropic, Prompting best practices — https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

[G1] Google, Prompt design strategies (Gemini API) — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies.md.txt