プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して「何をどのように実行してほしいか」を的確に伝えるための指示設計技術です。同じAIツールを使っていても、指示の出し方次第で回答の品質は大きく変わります。
MM総研の調査によると、2025年度にかけて約7割の企業が生成AIの本格利用を方針として掲げています。しかし、導入したAIを十分に使いこなせている企業はまだ少数派です。その差を生む要因のひとつが、プロンプトの質にあります。
適切なプロンプト設計によって、AIの応答精度は50〜300%向上するという報告もあり、試行錯誤の回数を減らすことで作業時間を60〜80%短縮できるとされています。
プロンプトの5つの構成要素
効果的なプロンプトには、以下の5つの要素を意識的に含めることが重要です。
| 要素 | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| 役割（Role） | AIに演じてほしい専門家の立場 | 「あなたは製造業の品質管理の専門家です」 |
| 文脈（Context） | 背景情報や前提条件 | 「従業員300名の中堅メーカーで、ISO9001を取得済みです」 |
| タスク（Task） | 具体的にやってほしいこと | 「不良率を下げるための改善提案を3つ出してください」 |
| 制約（Constraint） | 出力の条件や制限 | 「追加設備投資なしで実行できる範囲に限定してください」 |
| 出力形式（Format） | 回答のフォーマット指定 | 「表形式で、施策名・概要・期待効果の列を設けてください」 |
5つすべてを毎回盛り込む必要はありませんが、期待通りの結果が得られないときは、どの要素が不足しているかを振り返ると改善のヒントになります。
3つの基本テクニック
プロンプトエンジニアリングにはさまざまな手法がありますが、企業の業務で特に使う頻度が高い3つのテクニックを紹介します。
Zero-shotプロンプティング
例や手本を与えずに、指示文だけでAIにタスクを実行させる方法です。最も手軽で、単純なタスクに向いています。
使用例： 「以下の会議議事録を200文字以内で要約してください。」
シンプルな文書要約、翻訳、分類といった定型的なタスクでは、Zero-shotで十分な結果が得られることが多いです。
Few-shotプロンプティング
いくつかの入力と期待する出力のペアを例として示してから、本題のタスクを指示する方法です。AIに「このパターンで処理してほしい」と伝えられるため、社内独自のフォーマットや表記ルールに合わせた出力を得やすくなります。
使用例：
以下の形式で顧客問い合わせを分類してください。
入力: 「請求書が届いていません」 → カテゴリ: 経理・請求
入力: 「ログインできません」 → カテゴリ: システム障害
入力: 「納品日を変更したい」 → カテゴリ: ?
定型業務や社内ルールに従った処理では、Few-shotが特に有効です。
Chain-of-Thought（思考の連鎖）
AIに段階的な推論プロセスを踏ませる方法です。「ステップバイステップで考えてください」という一文を加えるだけでも、複雑な問題に対する回答精度が向上します。
使用例： 「以下のデータをもとに、来期の人員計画を検討してください。まず現状の課題を整理し、次に必要なスキルセットを洗い出し、最後に採用・育成の優先度を提案してください。」
数値分析、比較検討、戦略立案といった思考力を要するタスクに適しています。
業務別の使い分け
3つのテクニックは業務の性質によって使い分けると効果的です。
| 業務の種類 | 推奨テクニック | 具体例 |
|---|---|---|
| 単純な文書作成・翻訳 | Zero-shot | メール文面の作成、議事録の要約 |
| 定型業務・分類作業 | Few-shot | 問い合わせの振り分け、報告書のフォーマット統一 |
| 分析・意思決定支援 | Chain-of-Thought | 競合分析、リスク評価、改善提案 |
企業でプロンプトを運用する際のポイント
個人の工夫にとどめず、組織としてプロンプトを管理する仕組みを整えると、全社的なAI活用の底上げにつながります。
プロンプトライブラリの整備
部署ごとに効果の高いプロンプトを収集し、テンプレートとして共有する仕組みです。「議事録要約用」「営業メール作成用」「技術レビュー用」など、業務カテゴリ別に整理しておくと、AIに不慣れな社員でもすぐに活用を始められます。
バージョン管理とフィードバック
プロンプトは一度作って終わりではありません。AIモデルのアップデートや業務プロセスの変更に合わせて改善し続ける必要があります。「どのプロンプトが、どの程度の精度で結果を返したか」を記録し、改善に活かす運用が求められます。
セキュリティへの配慮
外部のAIサービスにプロンプトを送信する場合、社内の機密情報が含まれていないかを確認する手順を設けることが不可欠です。個人情報や取引先情報をそのままプロンプトに含めることは避け、匿名化や抽象化を行ったうえで利用するルールを策定しましょう。
まとめ
- プロンプトエンジニアリングは、AIの回答品質を大きく左右する指示設計の技術
- 役割・文脈・タスク・制約・出力形式の5要素を意識して構成する
- Zero-shot、Few-shot、Chain-of-Thoughtの3つのテクニックを業務に応じて使い分ける
- 組織としてプロンプトライブラリを整備し、継続的に改善する仕組みが重要
TIMEWELLのZEROCKでは、企業向けのプロンプトライブラリ機能を標準搭載しており、組織内で効果の高いプロンプトを共有・管理できます。AIの活用効果を個人の力量に依存させず、組織全体で底上げしたい場合に有効な仕組みです。