AI モデル横断で使えるプロンプトパターン
良いプロンプトに演劇的なロールプレイは不要です。必要なのは明確な目標、有用な文脈、明示的な制約、完了の定義です。これらのパターンはモデル間で持ち運びやすく、人間が主導権を保てます。
目標優先パターン
背景より先に成果を述べてください。成功の姿、読者、必要な形式をモデルに伝えます。背景は二番目にし、依頼が埋もれないようにします。
制約のはしご
硬い制約と好みを分けて列挙します。硬い制約は締切、法的制限、API、語数、必須事実。好みはトーン、文体、あると嬉しい要素です。
構造化出力パターン
比較や検証が必要なときは、見出し、箇条書き、表、ラベル付きフィールドを求めてください。構造があると弱い主張を見つけやすく、第二モデルにも渡しやすくなります。
修復パターン
ほぼ正しい回答ならゼロからやり直さないでください。弱い部分を引用し、失敗内容を説明し、最小限の修復を求めます。良い部分を保ち、逸脱を減らします。
信頼できるプロンプト骨格
多くの作業で同じ骨格を使います。目標、読者、文脈、制約、例、完了の定義。空の節は省略できますが、順序を安定させると再利用しやすくなります。
目標: 完成物の姿。
読者: 誰が読む・使うか。
文脈: モデルが推測できない事実だけ。
制約: 硬い上限と譲れない条件。
出力形式: 見出し、箇条書き、コードブロック、表。
完了の定義: 回答が使えるかをどう判断するか。
高品質な下書きのためのパターン
意思決定空間が大きいときは最終回答の前に選択肢を求めてください。代替案を隠した磨き上げ一文より、トレードオフ付きのラベル付き三案の方が通常有用です。
不確実性を印付けさせてください。既知・仮定・未知を述べる一文の方が、自信満々の独白より検証しやすいです。
トーンが重要なときは望ましい文体の短い例を一つ示してください。形容詞より例が効きます。「プロらしく簡潔に」より二文のサンプルの方が強いです。
プロンプトのアンチパターン
- 実際の依頼を述べずに、手元のメモを全部流し込むこと。
- 明確な制約と読者の代わりに長いペルソナ劇を使うこと。
- 下書き・批評・修復ではなく、一発で完璧を求めること。
- 柔らかい好みの段落の中に硬い要件を隠すこと。
- 仕上がって聞こえるから最初の流暢な回答を受け入れること。
モデル間で持ち運べるプロンプト
持ち運び可能なプロンプトはプロバイダー固有の俗語を避け、要件を明示します。あるモデルが暗黙の意図を推測するからだけ動くプロンプトは、切替で失敗します。
モデル比較では最初の通過でプロンプトを同一に保ちます。その後に役割分担します。批評、書き換え、別読者向けの簡略化など。
実例: サポート返信
目標: 問題を認め、次の一歩を説明し、存在しない返金方針を約束しない落ち着いたサポート返信の下書き。
制約: 120 語未満、法的主張なし、アカウントメールの依頼を含め、実在する場合だけセルフサービスリンクを提示。
完了の定義: 担当者がアカウント状態を確認したあと送信できること。これによりモデルが解決詳細を捏造しにくくなります。