AIに長いプロンプトを書く時の構造化テクニック — 8つの型を実例付きで

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AIに長文の指示を出すと、必ず一部の指示を無視されること、ありませんか?原因は「プロンプトの構造が曖昧」だからです。本記事では、私が実務で使っている8つの構造化テクニックを実例付きで紹介します。

① セクションヘッダで分割する

# 役割 # 制約 # 入力 # 出力形式 のようにマークダウン見出しで分割すると、AIの解釈精度が上がります。

② 入出力をXMLタグで囲む

  ここに対象テキストを書く


  JSON: {"summary": "...", "keywords": [...]}

③ 制約は「禁止」より「肯定」で書く

「英語を使うな」より「日本語のみで返答せよ」の方が高精度。AIは 否定文の取り扱いが弱い ためです。

④ 例(few-shot)を最低3つ入れる

入力例 → 期待出力例 のペアを 3つ以上 並べると、フォーマットが安定します。1つだけだと「たまたまそうだった」と解釈されることがあります。

⑤ ⑥ ⑦ ⑧ も実用

• ⑤ 思考ステップを step1: ... step2: ... と明示する
• ⑥ 「考えてから答えよ」を最後に置く(chain-of-thought)
• ⑦ 出力長の上限・下限を数字で示す(例: 500-700字)
• ⑧ 失敗時の挙動を指定(「不確実なら『不明』と返す」)

まとめ

プロンプトは「会話」ではなく「仕様書」です。8つの型を組み合わせるだけで、AIの出力品質が一段上がります。

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