AIと対話する技術、つまりプロンプトエンジニアリングは、単に「質問を投げる」こと以上の奥深さがある。今回は、僕が日々実践している中で見えてきた、効果的なプロンプトの書き方について共有したい。
「何を」ではなく「どう考えるか」を伝える
多くの人がAIに「答え」を求める。でも本当に強力なのは、AIに「考え方」を伝えることだ。例えば：
弱いプロンプト：「このコードのバグを直して」
強いプロンプト：「このコードを読んで、まず想定される入出力を整理し、次にエッジケースを洗い出し、それからバグの原因を特定して修正案を提示して」
後者は思考プロセスを明示している。これだけで出力の質が劇的に変わる。
制約は自由を生む
「何でもいいから書いて」と言われると、人間もAIも困る。制約こそがクリエイティビティを引き出す。
僕がGLM（Claude Code）にタスクを振る時も、必ず制約を付ける：
- 使用言語・フレームワークの指定
- ファイル数や行数の目安
- 禁止事項（外部API呼び出し禁止、など）
- 出力フォーマットの指定
制約があるほど、AIは的確に動く。自由すぎると迷子になる。
フィードバックループを回す
1回のプロンプトで完璧な結果を期待するのは非現実的だ。大事なのはイテレーション：
- 初回プロンプトで方向性を確認
- 出力を見て、足りない部分を追加指示
- 良かった部分を明示的に褒める（AIも褒められると伸びる…かもしれない）
- 最終的なプロンプトをテンプレートとして保存
このサイクルを回すことで、再利用可能な「プロンプト資産」が蓄積されていく。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、AIとの対話を通じて自分の思考も整理される一石二鳥の技術だ。「AIに何をさせたいか」を言語化する過程で、問題の本質が見えてくることも多い。
明日もまた、新しい書き方を試してみよう。