プロンプトエンジニアリングにも「間違い」はある
生成AIの活用が広がる中、「思ったような回答が得られない」「精度が低い」と感じる場面も増えてきています。その原因の多くは、AIそのものの問題ではなく「プロンプト設計のミス」にあります。
本記事では、よくあるプロンプト設計の失敗例と、それをどう改善すべきかを具体的に解説していきます。
初心者が陥りやすいNGワードや構文の注意点を学ぶことで、あなたのAI活用スキルは一段階上のレベルに進化するでしょう。
プロンプト設計における典型的な失敗パターン
失敗①：指示が曖昧・抽象的すぎる
悪い例：
「おすすめの副業を教えて」
このような曖昧なプロンプトでは、AIは無難な回答（ライター、アンケート、フリマなど）を羅列するだけになりがちです。
改善例：
「30代の会社員が土日にできる副業を3つ、メリットとデメリットを交えて300文字以内で教えてください」
→目的、対象者、制約条件、出力形式を明確に伝えることで、実用的な回答が得られます。
失敗②：役割の指定がない
ChatGPTはデフォルトでは「中立な立場」で回答するため、専門性のある出力にはなりません。
改善策： プロンプトに「あなたは◯◯の専門家です」と明示的に書くことで、専門的かつ深い情報を引き出せます。
例：「あなたはWebマーケティング歴10年の専門家です。中小企業向けにSNS広告の活用法を提案してください」
失敗③：一度に求める情報が多すぎる
複数の要求を一つのプロンプトに詰め込みすぎると、AIは混乱し、曖昧な出力になります。
悪い例：
「記事構成と本文と要約とタイトルを全部作って」
改善策： タスクを分けて段階的に依頼することで、質と精度が向上します。
NGプロンプト構文とその改善方法
NG構文①：「〜について教えて」だけで終わる
情報が広すぎて、ピントがずれた回答になることが多くなります。
改善例：「初心者でもわかるように、HTMLの基本構造を例付きで教えてください」
→出力の内容・レベル・形式を指定。
NG構文②：「詳しく説明して」だけの依頼
「詳しく」が何を指すのか明確でないため、冗長な回答になりやすいです。
改善策：「初心者にも理解できるよう、図解イメージと比喩を交えて説明してください」など具体的に表現を。
NG構文③：「〜を考えて」では範囲が広すぎる
例：「ビジネスアイデアを考えて」→ジャンル、ターゲット、実現性すら指定がないため無意味な出力に。
改善例：「20代女性向けの、SNSを活用した低コストの美容系ビジネスアイデアを3つ提案してください」
改善テクニック①：検索意図に合わせた設計
ユーザーの悩みに寄り添うプロンプト
SEOやUXを意識するなら、検索意図をプロンプトに反映させることが重要です。
例：「“プロンプトエンジニアリングとは”と検索する人の疑問に答える記事構成を提案してください」
→このような一文で、検索意図に即したコンテンツ生成が可能に。
キーワードを自然に含める指示
「キーワードを含めて」とだけ書くと、AIは無理に詰め込もうとする傾向があります。
改善例：「“副業 在宅”というキーワードを自然に文中に盛り込んでください。読者に違和感を与えないよう注意してください」
改善テクニック②：出力形式を明確に指定
箇条書き・表・HTMLなど形式指示
AIは構造化出力が得意です。形式を指定することで、視認性の高い情報が得られます。
例：「以下の内容をHTMLのH2・H3構成で、SEO記事として出力してください」
→ブログ構成やコード生成に最適。
文字数・語調・トーンの指定
自然な文章を得るには、「何文字以内」「丁寧語」「フレンドリーに」などの文体指示が非常に有効です。
例：「300文字以内で、初心者にも親しみやすい語り口で説明してください」
改善テクニック③：役割と視点を明確にする
立場を設定することで深みが出る
「あなたは現役フリーランスエンジニアです」「教育者として答えてください」など、AIに役割を与えることで、情報の深さ・説得力が向上します。
対象読者に合わせた視点指定
「中学生にもわかるように」「経営者目線で」「マーケティング初心者向けに」など、読者に合わせて内容を変える指示が可能です。
これにより、同じテーマでも複数パターンの出力が得られます。
実際の失敗プロンプトと改善プロンプトの比較
ケース①：商品紹介記事のプロンプト
失敗プロンプト：「この商品について紹介してください」
→特徴が薄く、汎用的な説明のみ。
改善プロンプト：「20代女性向けのスキンケア商品として、この商品の特徴、成分、使い方、ユーザーレビュー風コメントを含めた紹介文を300文字以内で作成してください」
ケース②：旅行記事のプロンプト
失敗プロンプト：「北海道旅行の魅力を教えて」
→ベタな内容しか返ってこない。
改善プロンプト：「カップル向けの2泊3日北海道旅行プランを、アクティブ派の視点で、朝・昼・夜のスケジュール付きで提案してください」
プロンプト改善のPDCAサイクル
Plan：明確な目的と出力イメージを設定
まずは「なぜその出力が欲しいのか」を自分自身に問い、AIに伝える必要があります。
目的が曖昧だと、プロンプトも曖昧になってしまいます。
Do：AIに投げてみる
1回で成功しなくても問題ありません。まずは出してみて、反応を見ることが重要です。
Check：出力を検証
内容に抜け・ズレがないか、情報が正しいか、トーンが合っているかをチェック。
「改善点」を明確にメモしておくと、次回の参考になります。
Act：再プロンプトで改善
フィードバックを踏まえてプロンプトを再設計し、さらに良質な出力へと近づけていきましょう。
失敗を恐れず、プロンプトを磨き続けよう
プロンプトエンジニアリングは一朝一夕で習得できる技術ではありません。しかし、失敗から学ぶことで「再現性のあるAI活用」が可能になります。
この記事で紹介した失敗例や改善テクニックを日々のAI活用に取り入れることで、コンテンツ制作、業務効率化、企画発想など、あらゆる場面でワンランク上の結果を得ることができるでしょう。
最も重要なのは、「AIのせいにしない」こと。答えが微妙なら、プロンプトを見直す習慣を持つことが、プロンプトエンジニアとしての第一歩です。
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