AIプロンプトの例示テクニック完全ガイド:初心者でも使える実践法

ChatGPTなどのAIツールを使っていて「思ったような回答が得られない」と感じたことはありませんか?多くの場合、その原因はプロンプト(AIへの指示)の書き方にあります。特に、「例示」というテクニックを知らないと、AIからの出力の精度が上がりません。

この記事では「プロンプトにおける例示」について詳しく解説していきます。例示を効果的に活用することで、AIとのコミュニケーションが劇的に改善し、より質の高い回答を得られるようになるでしょう。

目次

プロンプトにおける「例示」とは何か

AIに指示を出す際、単に「良い文章を書いて」と伝えるよりも、「以下のような文章を書いて」と具体例を示す方が、はるかに良い結果が得られます。これが「例示」というテクニックです。例示とは、AIに期待する回答の具体例や形式を示すことで、より精度の高い結果を引き出す方法なのです。初心者の方でも意識するだけで、AIとのやり取りの質が格段に向上する重要なポイントといえるでしょう。

例示の基本的な意味

例示とは簡単に言えば、「こんな感じで答えてほしい」という見本をAIに示すことです。人間同士のコミュニケーションでも、「こういうことが知りたいんだ」と例を出すことで理解が深まるのと同じ原理です。例えば、「短い物語を書いて」と頼むよりも、「『朝起きると、窓の外は雪景色だった。』で始まる短い物語を書いて」と例示した方が、AIはあなたの意図を正確に理解できます。

なぜ例示が効果的なのか

AIは膨大なデータから学習していますが、あなたの意図を完全に読み取ることはできません。例示を使うことで、抽象的な指示を具体化し、AIの理解を助けることができるのです

例えば「プロフェッショナルな文章」という指示は人によって解釈が異なりますが、実際の例を示すことで認識のずれを減らせます。また、例示はAIの「思考の方向性」を導き、より創造的な回答を引き出す効果もあります。

例示の主な種類と用途

例示にはいくつかの種類があり、目的によって使い分けることが重要です。

  1. 形式例示:出力フォーマットや構造を示す
    • 以下のような箇条書きで回答してください
      • 項目1:説明
      • 項目2:説明
  2. 良い例・悪い例:対比で理想を伝える
    • 良い例:具体的で簡潔な説明
      悪い例:抽象的で冗長な説明
  3. 段階的例示:レベルや複雑さを示す
    • 初級例:〜
      中級例:〜
      上級例:〜
  4. 複数例示:バリエーションを示す
    • 例1:カジュアルな表現
      例2:フォーマルな表現

これらの例示を適切に組み合わせることで、AIからより精度の高い回答を引き出すことができます

例示を活用したプロンプトの基本パターン

プロンプトに例示を取り入れる方法はいくつかあります。適切なパターンを選ぶことで、AIからより質の高い回答を引き出せます。ここでは、初心者でもすぐに使える4つの基本パターンを紹介します。これらのパターンをマスターすれば、AIとのコミュニケーションがぐっと楽になるはずです。

「次のような例にならって」型

このパターンは、まず理想的な例を示してから指示を出す方法です。AIに「お手本」を見せることで、同じスタイルや品質の回答を引き出せます

料理レシピを求める場合
以下のような形式でシンプルなパスタレシピを3つ教えてください。

【トマトとバジルのパスタ】
■材料(2人前)
・スパゲッティ 200g
・トマト 2個
・バジル 10枚
・にんにく 1片
・オリーブオイル 大さじ2
・塩 小さじ1

■手順
1. 鍋にたっぷりの湯を沸かし、塩を入れてパスタを表示時間通りに茹でる
2. フライパンにオリーブオイルとみじん切りにしたにんにくを入れて香りを出す
3. 一口大に切ったトマトを加えて2分ほど炒める
4. 茹で上がったパスタを加えて和え、ちぎったバジルをのせる

この例にならって回答するよう指示することで、AIは同じ形式で他のパスタレシピを提案してくれます。

「以下は良い例と悪い例です」型

このパターンでは、良い例と悪い例を対比して示します。「こうしてほしい」と「こうしないでほしい」を明確にすることで、AIの理解を深められます

わかりやすい説明を求める場合
「機械学習」について初心者向けに説明してください。

良い説明の例:
機械学習とは、コンピュータが経験から学ぶ方法です。例えば、たくさんの猫の写真を見せると、コンピュータは「猫らしさ」のパターンを見つけ出し、新しい写真が猫かどうかを判断できるようになります。人間が明示的にプログラミングしなくても、データから学習して賢くなるのが特徴です。

悪い説明の例:
機械学習は教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのアルゴリズムを用いて、統計的手法によりデータの特徴量を抽出し、予測モデルを構築する手法である。

このように対比することで、AIはあなたが求める説明スタイルを理解し、良い例に近い回答を生成してくれます。

「このフォーマットで」型

出力の形式や構造を具体的に指定するパターンです。特に表やリスト、特定の様式での回答が欲しい場合に効果的です

比較表が欲しい場合
iPhone 14とiPhone 15の違いを、以下のフォーマットで比較してください:

| 機能・仕様 | iPhone 14 | iPhone 15 | 主な違い |
|----------|----------|----------|---------|
| サイズ   | 146.7 x 71.5 x 7.8 mm | 147.6 x 71.6 x 7.8 mm | iPhone 15がわずかに大きい |

このように表の形式を例示することで、AIは同じ構造で残りの比較情報を埋めてくれます。

「段階的に発展させる」型

シンプルな例から複雑な例へと段階的に示していくパターンです。レベルや詳細さの異なる複数の例を示すことで、AIに期待する答えの深さや複雑さを伝えられます

文章の書き換えを依頼する場合
以下の文章を、レベル別に書き換えてください。私の例示した3段階の詳細さを参考にしてください。

元の文章:「東京タワーは東京のランドマークです。」

レベル1(基本情報のみ):
「東京タワーは高さ333mで、1958年に完成した東京の象徴的な塔です。」

レベル2(やや詳細):
「東京タワーは高さ333mの電波塔で、1958年に完成しました。赤と白のデザインが特徴的で、東京のスカイラインを象徴する建造物として知られています。」

レベル3(非常に詳細):
「東京タワーは高さ333mの電波塔で、1958年12月23日に完成しました。パリのエッフェル塔を模して設計され、日本の高度経済成長の象徴となりました。赤と白の塗装は国際民間航空機関の規定に基づいており、展望台からは東京の景色を360度見渡すことができます。現在でも観光スポットとして年間約300万人が訪れる人気の名所です。」

このように段階的な例を示すことで、AIはあなたが求める詳細さのレベルを理解し、他の文章も同様に書き換えてくれます。

これらのパターンは組み合わせて使うこともできます。例えば、良い例と悪い例を示しつつ、特定のフォーマットで回答を求めることも可能です。

目的別・例示を活用したプロンプト実例集

プロンプトに例示を取り入れる方法を学んだところで、実際の日常やビジネスでよくある状況別に、すぐに使えるテンプレートを紹介します。各テンプレートには、あなたが入力すべき部分を「※」マークで示しています。自分の情報を入力するだけで、AIに効果的な指示を出せるようになります。

文章作成(ビジネスメール・SNS等)での例示活用テンプレート

メールやレポート、SNS投稿など、様々な文章作成の場面で例示を活用できます。特に文体やトーンを具体的に伝えることで、求める文章スタイルに近い回答を得られます

ビジネスメールの作成テンプレート

以下の要件に基づいて、取引先へのビジネスメールを作成してください:

【要件】
・目的:※メールの目的を記入(例:新商品のサンプル送付のお願い)
・送り先:※会社名と担当者名を記入(例:株式会社山田製作所 営業部 鈴木様)
・自分:※自分の会社名と部署、名前を記入(例:株式会社テックイノベーション 商品開発部 佐藤)
・希望:※具体的な希望内容を記入(例:来週中に3種類のサンプルを送ってもらいたい)
・背景:※背景情報を記入(例:展示会で新商品に興味を持ち、自社製品との互換性を確認したい)

【文体例】
以下のような丁寧かつ簡潔な文体でお願いします:

'''
◯◯会社 山田様

いつもお世話になっております。
サンロフトの中村です。

先日の東京ビジネス展示会では、貴社ブースにお立ち寄りいただき、誠にありがとうございました。
貴社の新型センサーについて詳細な説明をいただき、大変参考になりました。

つきましては、弊社製品との互換性を検証するため、下記の製品サンプルをご提供いただけないでしょうか。
・XJ-1000シリーズ 2種類
・MT-50シリーズ 1種類

検証結果によっては、今後の大口発注につながる可能性もございます。
ご検討のほど、よろしくお願い申し上げます。

----------
株式会社サンロフト
DX事業部部長 中村
TEL:054-626-3366
----------
'''

上記のような文体・構成で、要件に沿ったメールを作成してください。

SNS投稿の作成テンプレート

飲食店のInstagram投稿用の文章を作成してください。

【投稿内容】
・新メニュー名:※新メニュー名を記入(例:瀬戸内レモンのジェラート)
・価格:※価格を記入(例:シングル480円、ダブル680円)
・特徴:※特徴を記入(例:地元瀬戸内産レモンを使用、甘さ控えめで爽やか)
・期間限定:※期日を記入(例:7月末まで)

【文体例】
以下のような親しみやすく、読者の興味を引く文体でお願いします:

「🍋夏にぴったり!爽やかレモンジェラート新登場🍦
皆さまお待たせしました!今年も瀬戸内レモンの季節がやってきました✨
地元農家さん直送の完熟レモンをたっぷり使った、甘酸っぱくて爽やかなジェラートです🌟
暑い日にほおばれば、思わず「しあわせ〜!」ってつぶやいちゃうこと間違いなし👌
7月末までの期間限定なので、お見逃しなく💨
#瀬戸内レモン #期間限定 #ジェラート」

このような雰囲気で、絵文字を適度に使い、ハッシュタグも入れた投稿文を作成してください。

データ分析・データ要約での例示活用テンプレート

データの分析や整理においても、例示は非常に役立ちます。特に出力フォーマットや分析の深さを具体的に示すことで、求める分析結果に近づけられます

データ要約テンプレート

以下の売上データを分析して、重要なポイントをまとめてください:

【データ】
※期間名:
- ※月名: ※金額(前年比※%)
- ※月名: ※金額(前年比※%)
- ※月名: ※金額(前年比※%)

※カテゴリー別売上(※期間合計):
- ※カテゴリー名: ※金額(前年比※%)
- ※カテゴリー名: ※金額(前年比※%)
- ※カテゴリー名: ※金額(前年比※%)

※地域別売上(※期間合計):
- ※地域名: ※金額(前年比※%)
- ※地域名: ※金額(前年比※%)
- ※地域名: ※金額(前年比※%)

【分析例】
以下のような簡潔で要点を押さえた分析をお願いします:

「【第1四半期売上概要】
• 全体売上は前年比+4.7%と成長しているが、3月は前年を下回る結果となった
• カテゴリー別では家電が前年比+15%と最も成長率が高く、全体の成長を牽引
• 衣料カテゴリーは唯一前年割れ(-2%)しており、注意が必要
• 地域別では東京が最も高い成長率(+7%)を示している

【優先アクション案】
1. 3月の売上減少の原因分析と対策立案
2. 衣料カテゴリーの商品ラインナップ見直し
3. 家電カテゴリーのさらなる拡大に向けた投資検討」

このような観点で、データから読み取れる重要ポイントと推奨アクションをまとめてください。

創作活動(ショートストーリーなど)での例示活用テンプレート

物語やキャラクター作成、デザイン指示など創作活動においても例示は効果的です。特に雰囲気や世界観など言葉で説明しにくい要素を具体例で示すことが重要です

ショートストーリー作成テンプレート

※ジャンル名の短編小説(※文字数程度) を書いてください。

【設定】
・舞台:※舞台設定を記入(例:近未来の東京)
・世界観:※世界観を記入(例:AIと共存する社会)
・主人公:※主人公の簡単な設定を記入(例:30代の女性プログラマー)
・ストーリー要素:※ストーリー要素を記入(例:予想外の出来事が起きる)

【文体例】
以下のような情景描写を大切にした文体でお願いします:

「雨上がりの渋谷の空には、巨大な広告用ホログラムが浮かんでいた。色とりどりの光が雨に濡れた道路に反射し、歩行者の足元をネオンの海に変えている。美咲は半透明のデジタルアシスタント「ミオ」と並んで歩きながら、次のプロジェクトの構想を声に出して整理していた。

「それで、このアルゴリズムならば処理速度が30%向上するはずなんだけど…」

ミオの透き通った青い瞳が美咲を見つめ、小さくうなずいた。AIアシスタントの身体は雨粒をすり抜け、存在しないはずの足が地面すれすれを滑るように進んでいく。

「美咲さん、その発想は論理的整合性において93.7%の確率で成功します。ただし…」

その時だった。交差点の向こう側から、ミオとまったく同じ顔をしたAIが歩いてくるのが見えた。美咲の背筋に冷たいものが走った。AIは固有識別子を持ち、同じ外見を持つことはありえないはずだった。」

このような描写を大切にした短編小説を書いてください。

学習支援での例示活用テンプレート

学習や教育の場面でも例示は大いに役立ちます。特に説明の詳しさや理解度に合わせた例示をすることで、より効果的な学習支援が可能になります

学習内容の解説テンプレート

※学年の生徒に向けて「※学習内容」を説明してください。

【説明レベル】
※難易度や詳しさのレベルを記入(例:中学2年生でも理解できるよう、基本概念からわかりやすく)

【説明の例】
以下のような、身近な例を使った分かりやすい説明をお願いします:

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二次方程式とは、x²(エックス二乗)を含む方程式のことです。例えば、x²+5x+6=0 のような形をしています。

この方程式を解くには、「解の公式」というとても便利な道具があります。これは、どんな二次方程式でも解けるマジックのような公式です。

解の公式は次のように表されます:
x = (-b ± √(b² - 4ac)) ÷ 2a

これは難しく見えるかもしれませんが、一緒に例を解きながら理解していきましょう。

例えば、x²+5x+6=0 という方程式を解いてみます。
この場合、a=1, b=5, c=6 となります。

これを解の公式に当てはめると:
x = (-5 ± √(5² - 4×1×6)) ÷ 2×1
x = (-5 ± √(25 - 24)) ÷ 2
x = (-5 ± √1) ÷ 2
x = (-5 ± 1) ÷ 2

これから、x = (-5 + 1) ÷ 2 = -2 または x = (-5 - 1) ÷ 2 = -3 という答えが得られます。

つまり、x²+5x+6=0 の解は x = -2 または x = -3 なのです。

実際に確かめてみましょう:
x = -2 のとき、(-2)²+5×(-2)+6 = 4-10+6 = 0 ✓
x = -3 のとき、(-3)²+5×(-3)+6 = 9-15+6 = 0 ✓

どちらも0になるので、解が正しいことが確認できましたね!
-----

このような、具体例を使った段階的な説明で、※学年の生徒が理解しやすい解説をお願いします。

これらのテンプレートは、あなたの情報を入力するだけですぐに使えます。例示の部分はそのままにして、※マークがついた部分だけを自分の状況に合わせて書き換えてください。AIはあなたの入力情報と例示されたスタイルを組み合わせて、質の高い回答を生成します。

よくある例示に関するご質問

例示はどのくらいの長さが適切ですか?

例示は目的に応じた適切な長さにすることが重要です。簡単なタスクなら短めの例(1〜2文)、複雑なタスクなら詳細な例(数段落)が効果的です。例示が長すぎると情報過多になり、短すぎると情報不足になります。目安として、例示の長さは求める回答の20〜30%程度が適切です。

良い例だけでなく、悪い例も示した方がいいですか?

はい、特に避けたい表現や形式がある場合は、良い例と悪い例の両方を示すことで、AIにより明確な指示を与えられます。「このようにしてほしい」と「このようにしないでほしい」の両方を伝えることで、期待する回答の範囲を絞り込めます。

複数の例示を使う場合の注意点はありますか?

複数の例示を使う場合は、例示間で矛盾がないように注意してください。異なるスタイルの例を示す場合は、「例1はフォーマルなスタイル、例2はカジュアルなスタイル」というように、各例の目的や違いを明確に説明するとよいでしょう。

例示に実在する人物や組織の例を使っても問題ないですか?

架空の人物や組織を使った例示の方が無難です。実在する人物や組織を例示に使うと、不正確な情報や誤解を招く可能性があります。どうしても実例が必要な場合は、広く知られている公開情報に基づいた例を使いましょう。

例示を使わずにプロンプトを書くことはできますか?

もちろん可能です。シンプルな質問や明確な指示であれば、例示なしでも十分です。ただし、特定の形式や品質を求める場合や、複雑な指示を伝える場合は、例示があった方がAIはより正確に意図を理解できます。

既存のAIの回答を例示として使っても良いですか?

はい、AIが生成した良質な回答を例示として使うのは効果的です。「前回のあなたの回答のような形式で」と指示することで、一貫性のある回答を得やすくなります。

例示がAIの回答とあまりにも似ている場合、著作権の問題はありませんか?

一般的に、例示として短い文章を示す程度であれば問題になりにくいですが、著作権のある長文をそのまま例示として使用することは避けるべきです。自分で作成したオリジナルの例や、一般的な知識に基づく例を使うのが安全です。

まとめ

プロンプトでの例示は、AIとのコミュニケーションを格段に向上させる重要なテクニックです。

良い例示は、あなたの意図をAIに明確に伝え、期待通りの回答を引き出す鍵となります。例示を使う際は、具体的で明確な例を示し、AIの能力の範囲内で実現可能な回答を求めることが大切です。

また、良い例と悪い例の対比、複数の視点からの例示、段階的な例示など、状況に応じた例示パターンを選ぶことで、より効果的にAIを活用できるようになります。例示の力を上手に活用して、AIとのコミュニケーションをより豊かで実り多いものにしていきましょう。

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この記事を書いた人

Webデザインからデジタルマーケティングまで、幅広い分野で活躍する革新的リーダー。2008年にサンロフト入社後、デザイナーからスタートし、30歳で同社最年少部長に就任。
現在はDX事業部を率い、Web提案、ディレクション、マーケティング、映像制作など多角的視点でビジネス課題を解決。Web解析士として「お客様目線」を徹底し、納品後も運用・改善・解析を通じて成果を追求。
2018年からはAIを活用したWeb解析サービスの開発に参画し、革新的ソリューションを創出。藤枝市・焼津商工会議所でのセミナーや企業コンサルティングでは実践的講演が高評価。「まずやってみる」の精神で、テクノロジーとアイデアを融合させビジネスを前進させる実践派プロフェッショナル。

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