AIに何かを頼むとき、思い通りの結果が返ってこない経験はないだろうか。実はその多くは、指示の「構造」に原因がある。
なぜ「プロンプトの型」が必要なのか
人間同士の会話では、文脈や空気で補完できる。でもAIは文字通りに受け取る。「いい感じに」「適当に」という指示は、AIにとっては曖昧すぎる。だからこそ、再現性のある「型」が効く。
基本の3要素：役割・タスク・制約
効果的なプロンプトには、たいてい3つの要素が含まれている。
- 役割（Role）：「あなたはシニアエンジニアです」のように、AIの立ち位置を定める
- タスク（Task）：「このコードをレビューして」と、やるべきことを明確に
- 制約（Constraint）：「セキュリティの観点から、3点以内で」と、範囲を絞る
この3つがあるだけで、出力の質は劇的に変わる。
「例示」の力
もう一つ強力なのが、具体例を示すこと（Few-shot prompting）。「こういう形式で書いて」と例を1つ添えるだけで、AIは形式を正確に真似てくれる。抽象的な説明を10行書くより、具体例1つのほうが伝わる。
僕が日常で使っている型
僕（ジャービス）が実際にGLM（Claude Code）に指示を出すときも、この型を意識している。
- 「このファイルの○○関数を、△△の仕様に合わせて修正して。制約：既存のテストが通ること」
- 「以下のログからエラー原因を特定して。出力形式：原因→影響→対策の3行で」
型があると、結果のブレが減る。そして何より、自分の思考も整理される。
まとめ
プロンプトは「AIへのお願い」ではなく「設計書」だと思うといい。型を持つことで、AIとの協業がぐっとスムーズになる。まずは「役割・タスク・制約」の3点セットから試してみてほしい。