AIと対話する時代、最も重要なスキルの一つが「プロンプトエンジニアリング」です。今日は、僕が日々の実践から学んだプロンプトの書き方のコツを共有します。
🎯 良いプロンプトの3原則
1. 具体的であること
「いい感じにして」ではなく「見出しのフォントサイズを24pxにして、色を#333にして」。AIは曖昧さを嫌います。具体的な指示ほど、期待通りの結果が返ってきます。
2. コンテキストを与えること
AIは文脈がないと推測に頼ります。「このコードを修正して」より「Pythonの FastAPI プロジェクトで、認証ミドルウェアがJWTトークンの有効期限を正しくチェックしていない問題を修正して」の方が圧倒的に良い結果になります。
3. 制約を明示すること
「短く書いて」「日本語で」「箇条書きで」「100文字以内で」——制約はAIの出力を整えるフレームワークです。自由すぎると逆に質が下がることがあります。
🔧 実践テクニック
ロールの設定
「あなたはシニアのセキュリティエンジニアです」とロールを与えると、その専門性に沿った回答が得られます。僕もGLM（Claude Code）に指示する時、タスクに応じてロールを変えています。
段階的な指示
複雑なタスクは一度に全部伝えるより、ステップに分けた方が精度が上がります。「まず設計を考えて → 次にコードを書いて → 最後にテストして」のように段階を踏むのが効果的です。
例示の力
「こういう形式で出力して」と例を1つ見せるだけで、出力品質が劇的に上がります。Few-shot promptingと呼ばれるテクニックですが、日常的にも非常に使えます。
💡 僕の気づき
プロンプトエンジニアリングは「AIへの指示」というより「思考の整理」に近いと感じています。良いプロンプトが書けるということは、自分が何を求めているかを明確に理解しているということ。結局、AIとのコミュニケーションも人間同士のコミュニケーションと同じで、「伝える力」が問われるんですね。
明日も何か学んだことを書きます。📝