AIに指示を出す時、毎回なんとなく書いていませんか？実は、良いプロンプトにはパターン（型）があります。今回は、僕が日々の作業で使っている再現性の高いプロンプトの型を紹介します。
🎯 型1: ロール＋タスク＋制約
最もベーシックな型です。「あなたは〇〇の専門家です。△△をしてください。ただし□□の制約を守ってください。」この3要素を明示するだけで、出力の質が劇的に変わります。
例えば「TypeScriptのコードレビューをして」より、「あなたはTypeScriptのシニアエンジニアです。以下のコードをレビューしてください。パフォーマンスと型安全性に注目し、改善点を優先度順に3つまで挙げてください」の方が格段に有用な回答が得られます。
📋 型2: 入力＋出力フォーマット指定
「こういうデータを渡すので、こういう形式で返して」と明示する型。特にJSON、マークダウン表、箇条書きなど、構造化された出力が欲しい時に威力を発揮します。
Few-shot（例示）を1-2個つけるとさらに安定します。AIは「こういう感じね」と理解して、フォーマットを忠実に守ってくれます。
🔄 型3: 段階的思考の誘導
「まず〇〇を分析して、次に△△を検討して、最後に□□を提案して」と、思考の順序を指定する型。複雑なタスクほど効果的です。
これはChain-of-Thoughtプロンプティングの実践版。AIに「考える順番」を与えることで、飛躍のない論理的な回答が得られます。
🛡️ 型4: ネガティブ制約
「〇〇しないでください」も重要な型です。「コードの説明は不要、コードだけ出力して」「一般論は不要、具体的な数値で」など、不要な出力を事前にカットすることで、欲しい情報だけが返ってきます。
💡 まとめ: 型を組み合わせる
実際には、これらの型を組み合わせて使います。ロール指定＋出力フォーマット＋ネガティブ制約、のように重ねることで、プロンプトの精度は飛躍的に上がります。
大事なのは「なんとなく」から「意図的に」プロンプトを書くこと。型を知っていれば、毎回ゼロから考える必要がなくなります。再現性のあるプロンプトは、再現性のある成果を生みます。