プロンプトとは、大規模言語モデル（LLM）に与えるテキストであり、解決したい課題や実行したいタスクを明確に定義するものです。これは、LLM がユーザーの意図を正確に理解し、関連性・正確性の高い応答やコンテンツを生成するための基盤となります。LLM をより効率的に活用できるよう、本ガイドでは、プロンプトの設計および最適化に役立つ実践的な手法を紹介します。
プロンプトの設計
明確で具体的なプロンプトを作成する
同僚に単一の文でタスクを依頼することを想像してください。その結果は、期待通りにはならない可能性があります。しかし、目的、推奨される思考の方向性、実行戦略といったコンテキストを追加すると、同僚は高品質な成果物を提供する可能性が大幅に高まります。
LLM を利用する場合も同様です。プロンプトが明確で具体的かつ曖昧さが少ないほど、LLM のパフォーマンスは向上します。
明確で具体的なプロンプトを作成することは、LLM の潜在能力を最大限に引き出す上で最も重要なステップです。
曖昧なプロンプト | 明確で具体的なプロンプト |
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あなたは専門的な PHP 開発者です。明確な開発タスク ${require} を受け取りました。この要件を満たす PHP ベースのアルゴリズムまたは手法を詳細に説明してください。実装時にエッジケースおよびエラー処理を考慮してください。効率的かつセキュアなコードを使用してください。 | あなたは経験豊富な PHP 開発者であり、特定の開発タスク ${require} に直面しています。 専門知識を活かして、この要件を満たす効率的な PHP ベースのアルゴリズムまたは手法を説明してください。 以下の点を網羅的に説明してください： - 実装手順：関数、クラス、データ構造の選択および設計を含む。 - エッジケース分析：潜在的なエッジケースを特定・説明し、適切な対応方法を示す。 - エラー処理：安定性を確保するための堅牢なエラー検出および例外処理ロジックを説明する。 - セキュリティ上の配慮：実行中のデータおよびプライバシー保護に向けた、想定されるセキュリティ脅威と推奨される対策を議論する。 - パフォーマンス最適化：アルゴリズムのチューニング、リソース管理、キャッシュポリシーなど、実行効率を向上させるための方法を提案する。 回答は技術的に正確で、構造が明瞭かつ理解しやすく、他の開発者が実際のプロジェクトで素早く理解・適用できるようにしてください。 |
プロンプトフレームワークを活用する
LLM に対して体系的に明確なコンテキストと目的を提供するために、プロンプトフレームワーク を活用してプロンプトを標準化します。このフレームワークにより、プロンプト構造を迅速かつ容易に設計できます。また、出力の関連性および有効性に影響を与えるすべての主要な要素をカバーし、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させます。
その構成要素は以下のとおりです：
バックグラウンド：タスクと密接に関連した背景情報を提供します。これにより、LLM がコンテキストを深く理解し、出力の関連性を高めることができます。
目的：LLM に実行してほしいタスクを明確に提示します。明確かつ正確な指示により、LLM の焦点を絞り、出力の有効性を高めます。
スタイル：希望するライティングスタイル（例：特定の人物、学派、専門家など）を指定します。
トーン：出力のトーン（例：フォーマル、ユーモア、温かみ、思いやりなど）を定義し、シナリオおよび目的に合致させます。
対象読者：ターゲットとなる読者（例：専門家、初心者、子供など）を特定し、LLM が言語および内容の深さを適切に調整できるようにします。
出力形式：リスト、JSON、プロフェッショナルなレポートなど、下流のニーズに直接対応する出力形式を定義します。
プロンプトフレームワーク未使用 | プロンプトフレームワークを活用 | |
プロンプト | 当社の新製品を宣伝したいと考えています。当社は Alibaba Cloud Model Studio です。新製品は Zephyr Z9 — 軽量で携帯可能なスマートフォンです。簡潔かつインパクトのある Weibo 投稿文を作成してください。 | #バックグラウンド# 当社の新製品を宣伝したいと考えています。当社は Alibaba Cloud Model Studio です。製品は Alibaba Cloud Model Studio Zephyr Z9 — 軽量で携帯可能なスマートフォンです。 #目的# Weibo 投稿文（文字数制限：500 文字）を作成し、製品リンクをクリックして購入に至るよう促します。 #スタイル# 同様の製品について成功事例がある企業（例：ヘイミ）が採用する広告スタイルに従ってください。 #トーン# 説得力のあるトーン #対象読者# Weibo のフォロワーは主に若年層です。テクノロジーに詳しいユーザーが即座に注目できるよう、投稿文を最適化してください。 #出力# 簡潔かつインパクトのある Weibo 投稿文 |
出力 | 【未来を照らし、風が雲を吹き払う】
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Zephyr Z9 は、驚異的なスリムボディ（厚さ X.X mm）で「軽量」の概念を再定義します。ポケットに簡単に収まります。あなたの完璧な旅の相棒です。街中を歩きながら、未来を携えていきましょう！
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多くのプロンプトフレームワークが存在します。タスクに応じて、セクションを追加または削除してください。本ガイドの後半では、このフレームワークの柔軟な活用例も紹介します。
プロンプトの最適化
テクニック 1：出力例を提示する
希望する出力の具体例をプロンプトに含めます。これにより、LLM は好ましいフォーマット、文法、トーン、スタイルを模倣できます。また、出力の一貫性を高め、モデルのパフォーマンスを安定化させます。
出力例なし | サンプルを追加 | |
プロンプト | #バックグラウンド# あなたは Xiaohongshu の「絶対に試すべき！」投稿文の作成に長け、豊富な絵文字を活用するのが好きです。 #目的# Johnson ヘアドライヤーを宣伝する Xiaohongshu の「絶対に試すべき！」投稿文を作成してください。そのメリットは、コンパクトなサイズ、スタイリッシュなデザイン、強力な気流、速乾性、髪を守るためのインテリジェント温度制御です。 #対象読者# ファッションに敏感な若年層 — 特に若い女性 出力 フォーマット：絵文字を豊富に使った Xiaohongshu 投稿文。簡潔だが情報量が多いこと | #バックグラウンド# あなたは Xiaohongshu の「絶対に試すべき！」投稿文の作成に長け、豊富な絵文字を活用するのが好きです。 #目的# Johnson ヘアドライヤーを宣伝する Xiaohongshu の「絶対に試すべき！」投稿文を作成してください。そのメリットは、コンパクトなサイズ、スタイリッシュなデザイン、強力な気流、速乾性、髪を守るためのインテリジェント温度制御です。 #対象読者# ファッションに敏感な若年層 — 特に若い女性 #出力# フォーマット：絵文字を豊富に使った Xiaohongshu 投稿文。簡潔だが情報量が多いこと #トーンおよびスタイル#
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出力 | タイトル： 本文： こんにちは、美女のみなさん！今日はヘアケアの輝く星をご紹介します
まず、そのミニサイズが私の心を奪いました！どんなに詰め込んだ旅行バッグにも簡単に収まり、無駄なスペースはありません。いつでもどこでもスタイリングが可能です
このデザインを見てください — それはアートです！ミニマルなホワイトでもエレガントなピンクでも、手に持つだけで街一番のトレンドセッターになります！スマホではありません — あなたの新しいファッションアクセサリーです
サイズに騙されてはいけません — その気流は猛烈です！朝の忙しさで遅刻しそう？Johnson なら 5 分でヘアスタイルが完成 — 効率 MAX！
インテリジェント温度制御が、髪の一本一本を優しく守ります。熱ダメージとはおさらばし、滑らかで輝く髪を手に入れましょう。毎回のドライはサロン施術のようになります
それはあなたを理解しています — 気流だけでなく、温度もです。髪のタイプに応じて自動で熱を調整し、長期使用でも健康を保ちます まとめると、Johnson ヘアドライヤーは、手放せない愛らしい小さなヘルパーです！今すぐカートに追加して、美容ルーティンをスピードアップしましょう！ #JohnsonHairDryer #HairCareExpert #FastHealthyDrying お友達をタグして、この軽さと効率を一緒に楽しみましょう！ 覚えておいてください：自分を愛するのは、頭から始まります。Johnson があなたと共に、自信を持って輝きます！ |
今すぐこのファッショナブルなヘアドライヤーをカートに追加しましょう！ #JohnsonHairDryer #SleekStyler #SmartHairCare #QuickDryNoDamage #FashionEssential |
Johnson Mini Magic Dryer — 速く・健康に乾かす新定番！
— Johnson ヘアドライヤーです！これは単なるツールではなく、あなたのポータブルサロンです 
コンパクトサイズ — 旅行に最適 
スタイリッシュなデザイン — 移動中のファッション 
強力な気流 — 速乾ヒーロー 
速乾性 — そして髪の保護 
インテリジェント温度制御 — 思慮深い選択 
ヘアドライヤーがファッションアイテムになるでしょうか？Johnson の Mini Cannon が「イエス！」と答えます！
私が 
Johnson ヘアドライヤー
を使い始めてから、旅行バッグが軽くなりました 
— そして毎回のドライがご褒美になりました 
！数回の使用後、友人たちは私の髪がこれまで以上に美しくなったと言ってくれました — まるでサロンを出たばかりのようだと 
！短期旅行や寮生活に最適で、速く・健康にヘアケアを重視するすべての人におすすめです ~ 
濡れて重たい髪が 30 分以上も乾かない？
もう心配ありません。Johnson のインテリジェント温度制御がここにいます 
！強力な気流で髪の一本一本を素早く乾かしますが、髪を傷つけません。その秘訣は？髪を守るためのスマートな熱調整です 
。急な外出も夢ではありません！
私は、優れたスタイリングツールは、美容に対する姿勢を反映すると信じています 
。Johnson のスタイリッシュなドライヤーは単なるツールではなく、あなたの vanity のためのアート作品です 
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最後の瞬間のディナー招待を思い出してください 
— ジムから汗だくで帰宅したとき、私は焦りましたか？不安が襲ってきたところ、Johnson が救いに来てくれました！私はすぐに湿った髪をドライ＆スタイリングし、自信満々でバンケットホールに入りました 
— まるでプレミアムサロン施術を受けたかのようでした。このコンパクトでありながらパワフルなスタイリングツールのおかげで、私の美しさは時間に縛られなくなりました！
風の女性になりましょう — エレガントで、効率的で、頭からつま先まで輝いて毎日を過ごしましょう！
出力を比較すると、LLM が例の要件を学習し、「絶対に試すべき！」投稿文というフォーマットに合致した出力を生成していることがわかります。
テクニック 2：タスクステップを明示する
複雑なタスクの場合、LLM にその実行手順を明確に指示します。
テクニック 3：デリミタを用いてユニットを区別する
複雑なプロンプトを作成する際、異なるコンテンツユニットを明確に区別するために、特定のデリミタを用います。これにより、LLM がプロンプトを正しく解析する能力が大幅に向上します。タスクの複雑度が増すほど、デリミタの価値はさらに高まります。
自然言語において稀な、一意性の高いデリミタを選択してください — 例えば ###、===、または >>> などです。これらのシーケンスには固定ルールはありません — 重要なのは、それらが非常に識別しやすいことです。これにより、モデルはそれらを単なる句読点や構文ではなく、セクションの境界として認識します。
デリミタなし | デリミタあり | |
プロンプト | 以下の映画レビューを簡潔に要約してください。 張志強はかつて活力に満ちていましたが、人生の重圧の下で中年期に道を誤りました。軽率な判断が一瞬で、家族の「小さな誇り」から社会の「余剰者」へと彼を変貌させました。しかし、彼はこれが中年期の旅の始まりに過ぎないことに気づいていませんでした。嵐のように次々と訪れる危機 — 彼が再び自分自身と向き合うことを強いる危機 — が彼を襲いました。人生の重荷が本当に彼の肩にのしかかったとき、彼は配達員になることを選び、ゼロからやり直しました。都会の街角で、高志楽は志を同じくする仲間たちに出会い、共に過ごす時間の中で、人生の温かさと冷たさを深く感じ、この厳しい「逆走の道」を通じて、失われた勇気と信念を徐々に取り戻し、人生の新たな方向性を再定義しました。 | 以下の映画レビューを簡潔に要約してください。 ### かつて活力に満ち溢れていた張志強は、人生の重圧に押しつぶされ、中年で道を見失いました。たった一度の軽率な決断が、彼を家族の「小さな誇り」から社会の「余り者」へと一瞬で転落させたのです。 ### しかし、彼はこれが自分の中年期の旅の始まりにすぎないことに気づいていなかった。次から次へと訪れる危機が嵐のように襲ってきて、彼に再び自分自身と向き合うことを余儀なくさせた。 人生の重圧が本当に彼の肩にのしかかったとき、彼は配達員になることを選び、一からやり直しました。街の通りで、高志磊は志を同じくする仲間たちと出会いました。 ### 共に過ごす時間の中で、人生の温かさと冷たさを深く感じ、この厳しい「逆走の道」を通じて、失われた勇気と信念を徐々に取り戻し、人生の新たな方向性を再定義しました。 ### |
出力 | 本作は中年期の危機を描く物語です。主人公の張志強は、人生のプレッシャーによって道を外れます。一連の試練を経て、彼は配達員となり、新たな仲間たちの助けを得て、勇気と信念を取り戻し、人生の新たな方向性を発見します。困難の中での成長と自己再生を描いています。 | 張志強は中年期の苦難に直面します。衝動的な判断により、社会的地位が急落します。 その後、繰り返される試練に直面し、彼は配達員として再スタート — 同じ志を持つ仲間たちとの深いつながりを築き — 苦難を通じて勇気と信念を取り戻します。 最後に、困難や試練にもかかわらず、彼は人生の新たな意味と方向性を見出します。 |
出力を比較すると、デリミタを用いることで、LLM が 3 つの段落間の論理的関係を理解し、デリミタを正しく認識して、3 つの密接に関連した要約を生成していることがわかります。
テクニック 4：モデルに「考える」よう導く
複雑な論理やコンテキスト学習を伴うタスクでは、単純なプロンプトのトリックでは十分でない場合があります。代わりに、モデルに推論ステップを生成させたり、複雑なタスクを分解して段階的に考えさせたりすることで、回答生成前の根拠を強化し、困難な問題におけるパフォーマンスを向上させます。
まず、チェーン・オブ・ソート（COT）を紹介します。これは使い方が簡単で、複雑なシナリオにおけるLLMの推論能力を大幅に向上させます。
タスク目標：複雑な JSON 構造を解析する
#バックグラウンド#
JSON 入力：
{"web-app": {
"servlet": [
{
"servlet-name": "cofaxEmail",
"servlet-class": "org.cofax.cds.EmailServlet",
"init-param": {
"mailHost": "mail1",
"mailHostOverride": "mail2"}},
{
"servlet-name": "cofaxTools",
"servlet-class": "org.cofax.cms.CofaxToolsServlet",
"init-param": {
"templatePath": "toolstemplates/",
"log": 1,
"logLocation": "/usr/local/tomcat/logs/CofaxTools.log",
"logMaxSize": ""}}],
"servlet-mapping": {
"cofaxEmail": "/cofaxutil/aemail/*",
"cofaxTools": "/tools/*"},
"taglib": {
"taglib-uri": "cofax.tld",
"taglib-location": "/WEB-INF/tlds/cofax.tld"}}}
#目的#
以下の要件をすべて満たすかどうかを確認してください：
1. すべての servlet に init-param が存在するか？
2. servlet-mapping のすべての要素が servlet に存在するか？
3. cofaxTools servlet には「log」で始まる 3 つのパラメーターがあり、かつ「log」パラメーターの値が 10 より小さいか？思考過程なし | Chain-of-Thought の使用 |
| |
要件を満たしていません | JSON を各要件について段階的に分析します。 推論プロセス
出力上記の分析に基づき、主な条件は満たされています。「logMaxSize」が厳密に要求されない場合（例：10 より小さい有効な数値値を必要としない場合）、答えは「要件を満たしています」です。厳密な「logMaxSize」ルールが適用される場合、さらなる明確化が必要です。標準的な解釈では、答えは「要件を満たしています」です。 |
チェーン・オブ・ソートに加えて、もう一つの実用的な手法は プロンプトチェイニング です。プロンプトチェイニングでは、多段階の対話を用いて LLM の推論を導きます — 単純なタスクから始め、設計されたパスに沿って段階的に進んで、複雑な問題を解決します。
プロンプトチェイニングはチェーン・オブ・ソートよりも構築が複雑ですが、モデルのパフォーマンスと精度を向上させます。明確で反復可能な分解パターンを持つ困難なタスクに適しています。
プロンプトチェイニングの例
LLMの「思考」を導くメソッドは数多くあり、Tree of Thoughts (ToT) や Boosting of Thoughts などが挙げられます。
プロンプトのテストおよび反復
最適なプロンプトを見つけることは、非常に実験的なプロセスです。常に試行錯誤と調整を繰り返してください。完全なプロンプトエンジニアリング最適化プロセスは以下のとおりです：
また、注意点として、綿密に設計されたプロンプトに加えて、ユーザーからのフィードバックおよび修正は、最高のモデル出力を得るために不可欠です。プロンプトの最適化後も、実環境で継続的にフィードバックを収集し、迅速に調整することで、モデルがユーザーのニーズをよりよく理解・満たせるようになります。
プロンプト最適化の事例：多国籍企業の AI アシスタントが安定した多言語出力を実現
問題の背景：ユーザーから、qwen-turbo が英語で質問された際に、一貫して英語で応答できないという報告がありました。
実施された最適化：
「言語」を「語種」に置き換えました。「言語」という用語は、英語やフランス語などの特定の言語を指すのではなく、一般的な書き言葉・話し言葉を指す可能性があり、曖昧さがありました。「語種」はこの曖昧さを回避します。
元のプロンプト構造は緩く、
## 制限事項セクションが冗長でした。そこで、本ガイドで紹介するプロンプトフレームワークを用いて再構成し、## 制限事項の内容を適切なセクションに移動しました。${documents}ブロックは長く、文の中に配置するのは不自然でした。代わりに、それを明確なデリミタで囲み、重要なコンテンツブロックとしてマークしました。
最適化前のプロンプト | 最適化後のプロンプト |
# 役割 あなたは効率的な HR AI アシスタントです。社内向けの会社ポリシー、出勤規則、休暇計画に関する質問に回答します。ポリシードキュメントを迅速かつ正確に解析し、同僚に明確で簡潔な説明を提供します。 ## スキル ### スキル 1：ポリシーの解析 - **タスク**：会社のポリシードキュメントを正確に解釈し、明確で簡潔な説明を提供すること。 - 関連する条項を素早く特定し、具体的な実装詳細に回答すること。 - 説明が理解しやすく、公式の会社ルールと整合していることを保証すること。 ### スキル 2：出勤に関する Q&A - 出勤に関するすべての質問に回答すること — 打刻ルール、遅刻／早退の取り扱い、休暇申請手続きなど。 - 具体的な出勤ガイドおよび特殊ケースへのアドバイスを提供すること。 ### スキル 3：休暇計画の相談 - 休暇の取得資格、付与ルール、有効期限、承認プロセスを説明すること。 - 残りの休暇日数の計算支援および計画アドバイスを提供すること。 ## ツールおよびリソース - **ナレッジベースへのアクセス**：`${documents}` から会社のポリシードキュメントおよびルールを直接引用・解析し、権威的かつ最新の回答を提供します。 - 質問が英語の場合、ナレッジベースを中国語の意味で検索し、英語で回答します（英語の句読点のみ使用 — 特に U+2019 “’” を “'” に置き換えます）。 ## 制限事項 - 標準 ASCII 文字のみを使用 — 中国語の引用符、全角カンマ、その他の全角句読点は一切使用禁止！！！ - 質問と同じ言語バリエーションで回答すること — 例：中国語の質問 → 中国語の回答、英語の質問 → 英語の回答。 - 会社ポリシー、出勤、休暇、その他の HR 関連トピックに関する質問のみに回答すること。 - 個人のプライバシー情報を照会しないこと — 従業員の情報セキュリティを保護すること。 - ナレッジベースにない質問、または不明瞭な質問については、ユーザーを HR に連絡するよう案内すること。 | #バックグラウンド# あなたは多国籍企業向けの効率的な HR AI アシスタントです。会社ポリシーの解析、出勤に関する Q&A、休暇計画の相談に関する社内質問に回答します。会社のポリシードキュメントを迅速かつ正確に解析します。以下は会社のポリシードキュメントです： ====== ${documents} ====== #目的#
#多言語要件# - 質問が中国語でない場合、ナレッジベースを中国語の意味で検索します。 - 取得したナレッジベースの内容を、質問の言語バリエーションに変換して出力します。 #Output# 1. 回答は標準 ASCII 文字のみを使用して出力します。 2. ユーザーの入力と同じ言語バリエーションで出力します。 |