


「プロンプトを工夫しても、AIの回答がしっくりこない…」
そんな悩みを抱えていませんか? 基本的なテクニックだけでは、AIの性能を最大限に引き出すことはできません。



本記事では、AIの思考原理に基づき、あなたの指示を「最強の相棒」に届けるための具体的な「処方箋」を解説するよ!もう一段階上のプロンプト作成術を身につけよう!
- ✅ なぜ基本的なプロンプト改善だけでは不十分なのか、その理由がわかる
- ✅ AIの思考を誘導し、精度を飛躍させるための3つの視点が身につく
- ✅ あなたの悩みに合わせた、具体的な改善アクションが見つかる


監修者 三上 功太 / アドネス株式会社 代表取締役
“本質のSNSマーケター みかみ“として
2020年からSNSで活動を開始
現在はアドネス株式会社 代表取締役として、
300名以上のメンバーを束ねる
教育のDXを実現し、累計生徒数5,000名を突破した
スキル習得プログラム「スキルプラス」を運営
最新AIを活用し、組織マネジメントに特化したサービス
「VisionToDo」を独自開発
SNS総フォロワー数は30万人を突破し、
Abemaや、朝日新聞、テレビなど多数のメディアに掲載
渋谷、新宿など主要駅でブランド広告を配信
▼ 2025-2026年の主な実績
- Amazonランキング1位獲得
(2026/1発売 新著『賢く生きる習慣』) - 特許を2件取得
(教育の属人性を解消する動的カリキュラム技術) - 東京大学・大阪教育大学にて特別講義
- 東北大学医学部と共同研究を開始
- 堀江貴文氏とラジオ対談出演 (CROSS FM)
- 渋谷・新宿・JR西日本にてブランド広告ジャック
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なぜ基本を押さえても失敗するのか?中級者の壁を越える3つの視点
「役割・目的・出力形式などを指定する」といった基本は重要です。しかし、それだけでは不十分です。精度が頭打ちになっている人は、以下の3つの視点が抜け落ちている可能性があります。
▼ クリックして図解で見る:中級者の壁を越える3つの視点
| 視点 | よくある誤解 | 乗り越えるための考え方 |
|---|---|---|
| 1. AIの思考プロセス | AIは人間のように「理解」して回答している | AIは「次に来る確率が最も高い単語」を予測しているだけ。だから思考の道筋をこちらで用意してあげる必要がある。 |
| 2. 指示の解像度 | 「具体的に」書けば良いと思っている | 単なる指示ではなく、背景・価値観・判断基準といった「文脈」まで与え、指示の解像度を極限まで高める必要がある。 |
| 3. プロンプトの改善プロセス | 一発で完璧なプロンプトを作ろうとしている | プロンプトは「命令」ではなく「対話」。AIからのフィードバックを元に改善を繰り返すことが前提。 |
あなたのプロンプトを覚醒させる8つの処方箋
▼ クリックして図解で見る:どの処方箋から試す?
どの処方箋から手をつけるべきか迷ったら、このロードマップを参考にしてください。
| 実践レベル | 処方箋 | どんな悩みに効くか? |
|---|---|---|
| まずはここから 【Level 1】 | ① CoT ⑤ 構造化 ⑥ 肯定的な指示 | ・指示が曖昧で、AIがよく勘違いする ・もっと論理的で正確な答えが欲しい |
| 慣れてきたら 【Level 2】 | ② Few-shot ④ 判断基準の定義 ⑦ 対話による改善 | ・特定のフォーマットで出力させたい ・回答のクオリティにムラがある |
| 応用編 【Level 3】 | ③ ペルソナの深掘り ⑧ 自己評価 | ・もっと専門的で、深みのある回答が欲しい ・AIに回答を自ら改善させてみたい |
処方箋1:AIを「思考」させる – Chain of Thought (CoT)


原理: AIは確率で単語を予測しているだけなので、複雑なタスクを一度に解かせると失敗しやすい。思考のステップを強制することで、論理的な繋がりを保たせ、精度を向上させる。
「ステップ・バイ・ステップで考えて」と加えるだけで、AIは思考プロセスを書き出しながら回答を生成するため、論理の飛躍や間違いが起こりにくくなります。
💡 ありがちな指示:
顧客からのクレームメールへの返信案を作成して。
💡 改善後の指示:
顧客からのクレームメールへの返信案を作成してください。ただし、以下のステップに従って、ステップ・バイ・ステップで思考してください。
- ステップ1: 顧客の主張と感情を要約する。
- ステップ2: 謝罪と共感の意を示す。
- ステップ3: 問題の原因と解決策を具体的に提示する。
- ステップ4: 今後の対応と連絡先を明記する。
処方箋2:手本を見せて「学習」させる – Few-shotプロンプティング


原理: AIは文脈からパターンを読み取るのが得意。
いくつかの手本(例)を示すことで、AIは出力すべき回答の「型」を学習し、期待する形式や文体に沿った回答を生成する。
特に、独自のフォーマットや特定の文体で回答させたい場合に絶大な効果を発揮します。
💡 ありがちな指示:
以下の文章をポジティブな表現に書き換えて。 原文:今日の会議は長くて退屈だった。
💡 改善後の指示:
以下の文章をポジティブな表現に書き換えてください。
例1: 原文:この製品には欠点が多い。 変換後:この製品には、さらなる改善の可能性があります。
本題: 原文:今日の会議は長くて退屈だった。 変換後:
処方箋3:世界観をインストールする – 役割(ペルソナ)の深掘り


原理: 「マーケターです」だけでは不十分。
その役割が持つであろう「価値観」「経験」「判断基準」といった背景情報(世界観)を具体的に与えることで、指示の解像度が飛躍的に高まり、回答に一貫性と深みが生まれる。
💡 ありがちな指示:
あなたはマーケターです。新商品のキャッチコピーを考えてください。
💡 改善後の指示:
あなたは、10年以上の経験を持つシニアマーケターです。あなたは以下の価値観を持っています:
- 顧客の感情に訴えることを最優先する
- データに基づいた戦略を重視する
- 短期的な売上よりも、長期的なブランド価値を大切にする
この価値観に基づいて、新商品のキャッチコピーを3案提案してください。
処方箋4:判断基準を明確に定義する – 制約条件の具体化


原理: 「良い感じに」をAIは理解できない。
「良い」とは何か、その判断基準を明確に言語化して与えることで、AIはあなたの価値観に沿ったアウトプットを生成しようと試みる。
💡 ありがちな指示:
この文章を、わかりやすく書き直してください。
💡 改善後の指示:
この文章を、以下の基準に従って書き直してください:
- 対象読者: AIに詳しくない一般ビジネスパーソン
- 文字数: 300字以内
- トーン: 親しみやすく、専門用語は避ける
- 構成: 結論を最初に述べ、その後に理由を2つ挙げる
「8つの処方箋、情報量が多すぎて、どれから手をつければ…」
ここまで読んで、そう感じていませんか?理論を理解しても、いざ自分のプロンプトの「どこが悪いのか」を特定するのは難しいものです。
答えは、記事で学んだアルゴリズムを投稿に活かすことです。公式LINEでは、この記事の内容を「明日から使える形」にした実践ガイドを無料配布しています。
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処方箋5:情報の混乱を防ぐ – 区切り文字による構造化


原理: AIにとって、プロンプトは単なる文字列の連続。
どこからどこまでが「指示」で、どこが「参考情報」なのかを明確に区別してあげることで、AIは情報を正確に解釈し、指示の取り違えを防ぐ。
💡 ありがちな指示:
以下の文章を要約してください。また、要約は200字以内で、箇条書きで出力してください。 (長い文章がそのまま続く…)
💡 改善後の指示:
### 指示 以下の文章を要約してください。
### 出力形式
- 200字以内
- 箇条書き(3〜5項目)
### 対象文章 “”” (ここに長い文章を挿入) “””






