はじめに
生成AIを使い始めた頃、私は何度も「なぜこんな的外れな答えが返ってくるのだろう」と首をひねっていました。講義資料の作成を依頼したつもりが、まるで見当違いの内容が出てきたり、学生向けの説明を求めたのに専門用語だらけの難解な文章が生成されたり。当初は「AI技術の限界なのだろう」と考えていましたが、試行錯誤を重ねるうちに、問題は技術そのものではなく、私の「伝え方」にあることが分かってきました。
教育現場では、学生たちも同様の困りごとを抱えています。「AIに宿題を手伝ってもらったけど、全然使えない内容だった」という相談をよく受けますが、多くの場合、依頼の仕方を少し工夫するだけで劇的に改善します。
約2年間、研究室や授業でAIを活用してきた経験から、「これを意識するだけで格段に良い結果が得られる」と実感している４つの基本的な視点をご紹介します。これらは特別な技術的知識を必要とするものではなく、むしろコミュニケーションの基本に近い考え方です。
ただし、どれほど上手にプロンプトを作成しても、AIの回答をそのまま鵜呑みにすることは避けなければなりません。あくまで「優秀だが完璧ではないアシスタント」との対話であることを、常に頭に置いておく必要があります。
１．Persona（役割設定）：AIに「立場」を与える
AIに具体的な役割を与えることで、回答の質と適切性が大幅に向上します。これは人間同士のコミュニケーションでも同じですが、「どんな立場の人として答えてほしいか」を明確にすることで、相手は適切な知識レベルや表現スタイルを選択できるようになります。
私が授業準備でAIを使う際、単に「心理学について説明して」と依頼するのではなく、「大学の心理学入門講座を担当する教授として、初回授業で学生に話すように説明して」と伝えます。すると、専門用語の使い方から具体例の選択まで、まったく異なる回答が得られます。
効果的な役割設定の例：
- 「小学校の理科教師として、6年生にも分かるように地球温暖化のメカニズムを説明してください」
- 「企業の人事部マネージャーとして、新入社員研修のプログラム案を提案してください」
- 「経験豊富な論文査読者として、この研究計画書の改善点を指摘してください」
注意すべきは、役割設定が明確であっても、AIは実際にその専門性を完全に備えているわけではないということです。特に高度な専門知識が要求される分野では、生成された内容の事実確認が不可欠です。
２．Task（明確なタスク設定）：何をしてほしいかを具体的に
「何となく手伝ってもらいたい」という曖昧な依頼では、期待通りの結果は得られません。AIにとって最も重要なのは、具体的で実行可能なタスクの設定です。
研究室の学生たちによくアドバイスするのは、「動詞を明確にする」ことです。「分析して」「要約して」「作成して」「比較して」など、求める行動を明示的に指定することで、AIは適切な処理を実行できます。
良いタスク設定の例：
- 「この論文の主要な論点を3つのポイントに要約してください」
- 「添付のデータから、売上トレンドを分析してグラフ付きのレポートを作成してください」
- 「以下の2つの教育理論を比較し、それぞれの長所と短所を表形式で整理してください」
私自身、当初は「この資料について何か教えて」といった漠然とした依頼をしていましたが、現在は必ず「○○を××してください」という形で依頼するよう心がけています。この変化だけで、実用性は格段に向上しました。
３．Context（文脈・背景情報）：状況を共有する
同じ内容でも、使用する場面や対象者によって最適な表現や詳細度は大きく変わります。この背景情報を共有することで、AIはより適切な判断を下せるようになります。
例えば、「統計学の基礎を説明して」という依頼でも、医学部の学生向けなのか、社会科学系の学生向けなのか、あるいは一般企業の研修用なのかによって、必要な内容や説明の深さは全く異なります。
文脈設定の重要性を実感した例：
先日、学会発表用のスライドを作成する際、最初は単に「研究成果をまとめたスライドを作って」と依頼しました。結果は確かにスライド形式でしたが、内容が専門的すぎて聴衆には理解困難なものでした。
その後、「メディア学会の一般セッションで、主に現場の教師や大学院生が聴衆として想定される15分間の発表用スライドを作成してください。研究背景から実践的な示唆まで含めて、専門用語は必要最小限に抑えてください」と依頼し直したところ、格段に実用的な内容になりました。
効果的な文脈設定：
- 対象者の専門レベル（初心者、中級者、専門家）
- 使用場面（プレゼンテーション、レポート、会議資料）
- 時間的制約（5分間のスピーチ、1時間の講義）
- 目的（説得、教育、情報共有、問題解決）
４．Format（出力形式）：望む形を具体的に指定
最終的にどのような形で結果がほしいかを明確にすることで、後の編集作業を大幅に削減できます。これは特に、他の人と共有したり、そのまま使用したりする場合に重要です。
私が授業で使う配布資料を作成する際は、必ず「A4用紙1枚に収まるよう、見出しは太字、要点は箇条書き、最後にまとめの段落を設ける形式で」といった具体的な指定をします。これにより、そのまま印刷して配布できる状態で出力されます。
形式指定の具体例：
- 「表形式で、項目名を第1列、説明を第2列、具体例を第3列に配置してください」
- 「PowerPointのスライド構成で、1スライドあたり3〜4行の箇条書きにしてください」
- 「メール形式で、件名、挨拶、本文、結び、署名を含めてください」
- 「学術論文のアブストラクト形式で、背景・目的・方法・結果・結論の順で200語以内にまとめてください」
ただし、指定した形式に過度に依存せず、内容の質を最優先に考えることが大切です。形式が整っていても、内容が不正確であれば意味がありません。
実践的な比較：効果的な依頼と問題のある依頼
これまでの4つの視点を総合して、実際の依頼例を比較してみましょう。
❌ 問題のある依頼例：
英語の勉強について何かアドバイスをください。この依頼では、役割が不明確で、タスクが曖昧、文脈情報が不足し、求める形式も不明です。結果として、一般的で表面的なアドバイスしか得られません。
✅ 改善された依頼例：
英語教育の専門家として、TOEIC600点を目指している大学2年生に向けて、
3ヶ月間の学習計画を作成してください。週ごとの目標と具体的な学習方法を含め、
表形式で整理してお示しください。また、各週の終わりに進捗確認の方法も提案してください。この改訂版では：
- Persona: 英語教育の専門家
- Task: 3ヶ月間の学習計画を作成
- Context: TOEIC600点目標の大学2年生向け
- Format: 表形式での整理
このように4つの要素を含めることで、実際に使える具体的な計画が得られます。
AIとの対話における注意点
これらの技術的な工夫と同時に、忘れてはならないのがAIの限界です。どれほど上手にプロンプトを作成しても、以下の点には常に注意が必要です：
- 事実の正確性: 統計データや引用情報は必ず原典で確認
- 専門的判断: 医療、法律、投資などの専門的な判断は人間の専門家に相談
- 文脈の理解: 複雑な人間関係や文化的ニュアンスの理解には限界がある
- 最新情報: 学習データの切り替わり以降の情報は不正確な可能性がある
まとめ：効果的なプロンプト設計の核心
AIとの効果的なやり取りは、結局のところ「良いコミュニケーション」の延長線上にあります。相手（この場合はAI）が理解しやすく、行動しやすい形で情報を伝えることが重要です。
4つの視点を改めて整理すると：
- Persona: 適切な専門性と視点を持った役割を設定
- Task: 明確で実行可能な具体的な作業を指定
- Context: 使用場面や対象者などの背景情報を共有
- Format: 最終的な出力形式を具体的に指定
これらの要素を意識的に組み込むことで、AIは単なる「質問応答システム」から、実際の作業を支援する「有能なアシスタント」へと変貌します。
おわりに
プロンプト設計の技術は、一度身につければ様々な場面で応用が利きます。私自身、この考え方を身につけてから、授業準備の効率が上がったことはもちろん、研究論文の執筆支援、学生指導での資料作成、さらには日常的な事務作業まで、AIの活用範囲が大幅に広がりました。
ただし、技術的な工夫だけでなく、常にAIの限界を意識し、最終的な判断と責任は人間が負うという姿勢を忘れてはいけません。AIは優秀なツールですが、完璧ではありません。この前提に立って適切に活用することで、私たちの知的作業はより豊かで効率的なものになるでしょう。
このサイトでは、今後も実際の教育・研究現場での経験をもとに、具体的なプロンプト例や応用テクニックを共有していきます。読者の皆さんの実践例やご質問もお聞かせいただければ、より有益な情報交換ができると考えています。