AIとの会話の始め方
まずはここから！ChatGPTやClaudeに話しかけてみよう
AIは「すごく物知りな友だち」
AIは難しいツールではありません。友だちに相談するように、普通の言葉で話しかけるだけでOKです。敬語でもタメ口でも、AIはちゃんと答えてくれます。
最初の一言はこれでOK
役割設定の魔法「あなたは〇〇です」
AIの回答品質が劇的に変わる、最も簡単で最も強力なテクニック
「役割 + 状況 + 具体的な依頼」の3ステップ公式
AIに「あなたは〇〇です」と伝えるだけで、その専門家として回答してくれます。この3ステップを覚えるだけで、AIの回答品質が劇的に向上します。
具体例: 料理のプロに聞く
具体例: 英語の先生に聞く
具体例: キャリアコンサルタントに相談
良いプロンプトの3要素
具体的 / 役割 / フォーマット指定
3つの要素を意識するだけで劇的に改善
AIへの指示は、この3要素を含めるだけで回答の質が格段にアップします。
NG例 vs OK例（Before → After）
ちょっとした工夫で回答が劇的に変わる
Before → After で見比べてみよう
いますぐ使える5つの魔法の言い回し
コピペで使える即戦力フレーズ
そのまま使えるフレーズ集
以下のフレーズをプロンプトの最後に付け加えるだけで、AIの回答が格段に良くなります。
Zero-Shot プロンプティング
例を示さずに直接指示を出すテクニック
詳細説明
Zero-Shot プロンプティングは、具体的な入出力の例を一切提示せずに、AIに直接タスクの指示を出す最もシンプルなテクニックです。明確で具体的な指示文を書くことが成功の鍵となります。曖昧な表現を避け、期待する出力のイメージを具体的に伝えましょう。
例
Few-Shot プロンプティング
いくつかの入出力例を示してからタスクを依頼
詳細説明
Few-Shot プロンプティングは、AIに対して2〜3個の入出力例（ショット）を事前に提示し、そのパターンに従って新しい入力を処理させるテクニックです。例を見せることで、AIが期待される出力の形式やスタイルを正確に理解できるようになります。
例
Chain-of-Thought (CoT)
「ステップバイステップで考えてください」で推論過程を引き出す
詳細説明
Chain-of-Thought（思考の連鎖）は、AIに段階的な推論プロセスを踏ませることで、より正確な回答を導くテクニックです。「ステップバイステップで考えてください」と指示するだけで、AIは中間ステップを明示しながら結論に到達します。特に数学、論理、複雑な分析タスクで効果を発揮します。
例
ロールプロンプティング
AIに特定の役割を演じさせる
詳細説明
ロールプロンプティングは、AIに特定の専門家や役割を設定することで、その立場からの視点・知識・口調で回答させるテクニックです。「あなたは〇〇です」と前置きすることで、AIの回答の質と専門性が大きく向上します。ビジネス、教育、クリエイティブなど幅広い場面で活用できます。
例
出力フォーマット指定
出力の形式を明確に指定する
詳細説明
出力フォーマット指定は、AIの回答の形式や構造を明確に指定するテクニックです。「以下の形式で回答してください」と出力テンプレートを示すことで、必要な情報を整理された形式で受け取ることができます。JSON、表、箇条書き、マークダウンなど、目的に合わせた形式を指定しましょう。
例
Tree-of-Thought
複数の思考パスを探索させ、最良の解を選択
詳細説明
Tree-of-Thought（思考の木）は、Chain-of-Thoughtを発展させたテクニックです。単一の思考パスではなく、複数の異なるアプローチを並行して検討し、それぞれの長所・短所を評価した上で最適な結論を導きます。複雑な意思決定や創造的な問題解決に特に効果的です。
例
Self-Consistency
同じ質問に複数回答を生成し、多数決で最終回答
詳細説明
Self-Consistency（自己一貫性）は、同じ問題に対して複数の推論パスで回答を生成させ、最も多く導かれた結論を最終回答として採用するテクニックです。一度の回答に頼るのではなく、複数回答の中で一貫している部分を見つけることで、信頼性の高い回答を得ることができます。
例
ReAct パターン
推論(Reasoning)と行動(Acting)を交互に行うパターン
詳細説明
ReAct（Reasoning + Acting）パターンは、思考と行動を交互に繰り返すことで、段階的に問題を解決するテクニックです。各ステップで「考える」→「行動する」→「結果を観察する」というサイクルを回し、前のステップの結果を踏まえて次のアクションを決定します。調査タスクや多段階の問題解決に最適です。
例
メタプロンプティング
AIに最適なプロンプトを生成させる
詳細説明
メタプロンプティングは、AIにプロンプト自体を最適化・生成させるテクニックです。自分で完璧なプロンプトを書く代わりに、達成したいタスクをAIに伝え、そのタスクに最適なプロンプトを作ってもらいます。プロンプトエンジニアリングの手間を大幅に削減でき、自分では思いつかない視点を含むプロンプトが得られることもあります。
例
制約付きプロンプト
制約条件を明示して出力をコントロール
詳細説明
制約付きプロンプトは、AIの出力に明確な制約条件を設けることで、望む形式・トーン・長さ・内容の回答を得るテクニックです。制約がないと、AIは冗長な回答や的外れな内容を生成しがちです。制約条件をリスト形式で明示することで、コントロール性が大幅に向上します。