「プロンプト」とは、AIに出す指示や質問の文章のことです。
プロンプトの書き方というと、特別な呪文のようなコツを探したくなります。
しかし、AnthropicやOpenAI、Googleといった各社の公式ドキュメントを読み比べると、会社が違っても、基本はかなり共通していました。ここでは公式情報だけを根拠に、7つの原則にまとめます。
原則1：初対面の優秀な新人に頼むつもりで、はっきり書く
Anthropicは、Claudeを「優秀だが、自社のやり方や事情をまだ知らない新人」にたとえています。
指示文を、事情を知らない同僚に見せて、その人が迷うならAIも迷う、というのが公式の「黄金ルール」です [A1]。→ 詳細①
原則2：「なぜ」を添え、「～をしないで」より「こうして」で書く
理由や目的を伝えると、AIはそこから意図を汲み取って、応用してくれます [A1]。→ 詳細①
原則3：お手本を3〜5個見せる
お手本（例）を見せることは、出力の形式やトーン、構成をそろえる、いちばん確実な方法のひとつです [A1]。
OpenAIも幅広いお手本を勧め [O1]、Googleは「お手本を常に入れること」を推奨しています [G1]。→ 詳細②
原則4：指示・資料・お手本を、区切って整理する
「ここからここまでが資料」と、目印で境目をはっきりさせます [A1][O1]。
長い資料は先に、質問は最後に置く、というのがAnthropicの推奨です [A1]。→ 詳細②
原則5：AIの種類に合わせて、考えさせ方を変える
じっくり考えるタイプのAIには、大まかな目標を伝えます。
ふつうのタイプには、細かい手順まで示します [O1]。→ 詳細③
原則6：チェックの基準を渡して、見直させる
「終える前に、この基準で確かめて」と頼むと、特にプログラムや計算でミスを拾えます [A1]。
ただし、最新のモデルには例外があります。→ 詳細③
原則7：1回で完成させようとせず、確かめながら直す
先に「何をもって成功とするか」を決め、テストしながら改善します。
AIのバージョンが変わると、効く書き方も変わります [A2][O1]。→ 詳細④
コピペで使える骨組み
【役割】あなたは〇〇の専門家です。
【目的・背景】この文章は□□のために使います（理由：△△）。
【やってほしいこと】1. … 2. … 3. …
【制約】文字数・形式・トーン
【お手本】入力→望ましい出力（2〜3個）
【資料】ここに素材を貼る
【確認】出力前に、上の制約を満たしているか確かめてください。注記：これは各社の推奨事項を組み合わせた骨組みで、公式のテンプレートではありません。
また、役割で「あなたは〇〇の専門家です」とすると、その役割を全うすることに注力し、
それがハルシネーションの原因になる場合もあります。（最新のモデルでもあるかは不明）
参照元
[A1] Anthropic, Prompting best practices — https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
[A2] Anthropic, Prompt engineering overview — https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
[O1] OpenAI, Prompt engineering — https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
[G1] Google, Prompt design strategies (Gemini API) — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies.md.txt
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