プロンプトエンジニアリング
日々の業務で使える役割、コンテキスト、制約、例、実践的なプロンプトパターン。
44件のコンテンツ (記事23件 · 動画21件)
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一覧を見る前に、まずおすすめのコンテンツをいくつかご覧ください。
8 分の読書プロンプトの構造：役割、コンテキスト、タスク、制約、形式
どのAIツールでも、あらゆるプロンプトの回答品質を「いまひとつ」から「役に立つ」へ引き上げる5要素のテンプレートです。実例、よくある間違い、重要な記述順も解説します。
初心者
6 分の読書悪いプロンプトと良いプロンプトの違い（改善前・改善後の5例）
実際の5つのプロンプトについて、弱い版と改善版を示し、何が変わったかを簡潔に説明します。専門用語を学ばずにAIの出力を改善する最速の方法です。
AI初心者
8 分の読書すべてのナレッジワーカーが知っておくべき10のプロンプトパターン
一度限りのプロンプトではなく、再利用できる10の型で、職場における実践的なAI活用の大部分をカバーできます。これらを覚えれば、プロンプトエンジニアリングのツールキット一式が手に入ります。
初心者このトピックの他の記事
6 分の読書Write the Creative Brief Before You Prompt
Prompting without a brief is asking a fluent tool to invent your project for you. A short creative brief - audience, outcome, constraints, non-goals, and taste notes - turns AI into an executor of direction you already own.
AI初心者
6 分の読書Iterate Variants Without Losing the Direction
Variant generation is useful until it quietly replaces your thesis with whichever option looked shiniest. A direction-locked iteration method: freeze the brief, vary one axis at a time, and kill favorites that break the core claim.
初心者
7 分の読書Tutor-mode prompts: getting AI to ask questions instead of just answering
Left alone, a chatbot answers your question directly and completely, which feels efficient and teaches you very little. A small set of prompt patterns that make it hint, question, and withhold, so the productive struggle stays yours.
AI初心者
4 分の読書Workshop Feedback Prompts for Makers
Unstructured 'be honest' prompts produce vague cheerleading or chaotic rewrites. A structured critique prompt pack for makers - clarity, structure, voice, risk - so AI workshop feedback stays useful without becoming a co-author.
初心者
7 分の読書Your AI agrees with you too much: four thinking-partner failures
AI can help you examine a decision, but it also inherits your framing, rewards confident prose, and quietly encourages you to outsource judgement. Here is how to catch each failure.
初心者
7 分の読書How to make AI disagree with you honestly
Five practical prompting patterns turn agreeable AI output into a more useful challenge—without pretending that a generated counterargument is evidence.
初心者
8 分の読書より良い意思決定にAIを使う：フレームワーク、賛否、反対意見
AIを答えを出す機械として使うのをやめれば、意思決定における非常に優れた議論相手になります。同意ではなく反論を引き出すプロンプトを使い、より良い選択を行うためのAI活用ワークフローです。
初心者
10 分の読書思考の連鎖、自己批評、思考の木 — それぞれを使う場面
難しい問題でAIの出力を実際に改善する3つの推論手法と、それらを使う際の費用対効果を解説します。具体的なプロンプト、並列比較、最新の推論モデル特有の注意点も紹介します。
中級者
12 分の読書コンテキストエンジニアリング：コンテキスト劣化を避けて100万トークンのウィンドウを管理する
100万トークンのコンテキストウィンドウは実現していますが、品質は上限に達するはるか前から低下します。コンテキストエンジニアリングとは、何を含め、何を要約し、何を新たに検索するかを決め、コンテキストが増えても高い品質を維持するパターンを適用することで、コンテキストウィンドウを効果的に使うための規律です。
上級者
7 分の読書カスタム指示とメモリ：AIを一度設定して使い続ける
最初に10分かけるだけで、ChatGPTとの会話のたびに自分について説明し直す必要がなくなります。主要なAIツールにおけるカスタム指示、メモリ、プロジェクトの実践ガイドです。
初心者
7 分の読書Few-shotプロンプティング：例を見せてAIに教える
求めるものを言葉で説明できないときは、例を見せましょう。出力スタイルの例を2～3個モデルに与えるFew-shotプロンプティングは、ブランドらしさのある一貫した結果を得るための最速の方法です。
初心者
6 分の読書AIが回答を生成する仕組み：プロンプトの要点が分かるメンタルモデル
AIは人間のようには考えません。コンテキストから、起こりそうな続きを生成します。一度理解すれば、世の中のあらゆるプロンプトのコツが分かりやすくなる、平易なメンタルモデルです。
AI初心者
11 分の読書マルチツールワークフロー：ChatGPT、Claude、Perplexity、Notionの組み合わせ
多くの人は、あらゆる用途に1つのAIツールを使います。中級者は4～5個を組み合わせ、それぞれが最も得意な工程を任せます。複数のツールの強みを積み上げるワークフローを構築するための実践ガイドです。
中級者
10 分の読書推論モデル向けプロンプトエンジニアリング（o3、R1、Claude extended thinking）
推論モデルは、単に手順を追加した高速モデルではありません。異なる指示方法で力を発揮し、従来のパターンの一部は無視され、独自の落とし穴もあります。推論モデルを効果的に使うための実践ガイドです。
中級者
12 分の読書プロンプティング、RAG、ファインチューニングの選び方（および組み合わせるべき場面）
プロンプティング、RAG、ファインチューニングは、LLMを課題に適応させるための3つの大きな手段です。それぞれに適した課題と適さない課題があります。選択のためのフレームワーク、各手法の現実的なコスト、そして組み合わせることで効果を発揮する本番パターンを解説します。
上級者
12 分の読書本番環境向けプロンプトの設計：system、developer、userの各層
本番環境のプロンプトは、「AIに要望を伝える」だけのものではありません。安定した指示、動的コンテキスト、呼び出しごとの変数からなる多層システムであり、コードのように管理します。本番環境とプロトタイプを分けるアーキテクチャ、パターン、規律を解説します。
上級者
11 分の読書再利用可能なプロンプトライブラリの構築：スニペットから共有テンプレートへ
AIを本格的に使い始めると、同じようなプロンプトを何度も書くようになります。プロンプトライブラリを構築・整理・共有するための実践的な仕組みを、記録すべき内容、バージョン管理の方法、利用するインフラまで含めて解説します。
中級者
6 分の読書ChatGPTを使い始めた日に尋ねられる7つのこと
何も入力されていない欄を前にしたときが、最も難しいものです。空の会話を初日から確かな成果につなげる、そのまま使える7つのプロンプトを紹介します。
AI初心者
8 分の読書一度きりのプロンプトで終わらせない：対話による反復改善法
平凡なAI出力と優れたAI出力の最大の差は、最初の回答の後に何をするかで生まれます。ゼロからプロンプトを書き直さず、反復によって最初の下書きを実用的な成果物へ変えるワークフローです。
初心者
7 分の読書AIらしさを感じさせずにAIで文章を書く方法
AIが書いた文章には独特の癖があります。それが何かを知れば、そうした文章を作らずに済みます。6つの具体的な兆候と6つの修正方法、そして誰もが書くような文章にせず、AIで自分の文章をより良くするワークフローを紹介します。
初心者
20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Googleのプロンプトエンジニアリング講座を凝縮し、明瞭さを高めるためのフレームワーク、反復手法、メール、要約、分析の実例を紹介しています。同じ構造上の考え方を、実際の業務で直面するタスクにどう当てはめるかをもう一度確認したい場合に役立ちます。
初心者
25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームのメンバー2人が、実際の顧客事例であるスウェーデンの自動車事故報告書の分析に使う1つのプロンプトを組み立てます。うまくいかない一行のプロンプトから始め、役割、タスクの背景情報、動的コンテンツ、例、最後の強調を一層ずつ追加していきます。記事で説明する「役割＋背景情報＋タスク＋制約＋形式」という構成を正確に示し、その過程で失敗パターンも確認できる、YouTube上で特に分かりやすい実演です。
初心者
42 分プロンプト技術チュートリアル：ChatGPTとLLMの回答を使いこなす
freeCodeCamp.org. 時間をかけて見る価値のある、より長く丁寧な講座です。ベストプラクティス、ゼロショットとフューショットの違い、プロンプトから生成された出力にハルシネーションがどのように現れるかを扱う各章は、記事の5つの例を理解した後に、まさに知識を深めるのに適しています。
AI初心者20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Tinaは、Google公式のPrompting Essentials講座を、5要素からなるTCREIの構成（Task、Context、References、Evaluate、Iterate）に集約し、それぞれについて実例を示しています。記事で5つの書き換え例を見た後、この動画を通じてGoogleが従業員にも教えている手順を学べば、私たちの例をそのまま写すことなく、自分のプロンプトを書き換えられるようになります。
AI初心者
29 分Tree of Thoughts：大規模言語モデルによる熟考型問題解決（論文詳解）
Yannic Kilcher. YannicがPrinceton／DeepMindによる思考の木の原論文を解説します。候補を生成し、評価し、枝刈りし、行き詰まれば戻るループ、Game of 24の正解率が4%から74%に向上する理由、そして10倍のトークンコストに見合わなくなる場面を取り上げます。思考の木を魔法のプロンプト接頭辞ではなく探索アルゴリズムとして捉えざるを得ない点に、この動画の価値があります。
中級者25 分プロンプト入門
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームの2人が、役割、構造化されたセクション、明示的な思考手順を重ねながら、実務向けのプロンプトをその場で組み立てます。「思考の連鎖を儀式化せずに使う方法」を示すYouTube上で最も信頼できるデモであり、記事の「何にでも『Let's think step by step』を貼り付けるのはやめましょう」という主張を具体的に理解できます。
中級者
22 分エージェントのためのコンテキスト設計
LangChain. Lance Martinが「書き出す、選択する、圧縮する、分離する」という枠組みを、具体例とともに解説します。操作履歴を要約するタイミング、状態をファイルへ退避するタイミング、親エージェントのコンテキストを守る目的だけでサブエージェントを起動するタイミングを扱います。実際に100万トークンのウィンドウを管理する記事のセクションと、ほぼそのまま対応しています。
上級者
8 分コンテキスト劣化：入力トークンの増加がLLM性能に与える影響
Chroma. Kelly Hongが18のモデルを対象としたChromaの研究を解説します。needle-in-a-haystackテストのスコアが誤解を招く理由、曖昧さや妨害情報によって性能が低下する仕組み、単純な文字列反復タスクでさえ500トークンを超えると性能が落ちる理由を扱います。短く、根拠に基づいており、工学的な対策へ進む前に記事が読者へ真剣に受け止めてほしい問題を的確に示しています。
上級者
131 分私のLLM活用法
Andrej Karpathy. 1:53:29から始まる「ChatGPTのメモリとカスタム指示」の章をご覧ください。Karpathyが実際に自分のカスタム指示へ登録している内容を示し、ChatGPTに明示的に事実を記憶させる場合と、自動的に取得させる場合の使い分けや、そのトレードオフを説明しています。初心者向けの解説動画の多くよりも、記事の「意図を持って一度設定する」という考え方に近い内容です。
初心者
36 分ChatGPTの全機能を37分で解説
Tina Huang. ChatGPTの全機能を幅広く紹介する中で、パーソナライズ、メモリ、カスタム指示の各画面を順に解説しています。この位置付けは適切です。これらの設定は、何を構成しているのか、つまりプロジェクト、GPT、スケジュールされたタスク、音声なども理解して初めて効果を発揮するからです。別のタブで実際に「設定 → パーソナライズ」を開きながら、案内として活用してください。
初心者42 分プロンプト技術チュートリアル：ChatGPTとLLMの回答を使いこなす
freeCodeCamp.org. 31:20から始まる「ゼロショットとフューショットのプロンプト」の章では、例がない場合と少数の例がある場合で同じタスクを比較し、明快に実演しています。これは、記事の章全体が扱う比較そのものです。記事から直接この動画に進み、より広い背景知識がない場合は、それ以前のプロンプトに対する考え方とベストプラクティスのセクションも役立ちます。
初心者25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. Anthropicがこの動画で説明する10の構成要素の1つが例です。実際の顧客向けプロンプトに例を追加し、モデルの出力が変化する様子を確認できます。フューショットを単独のテクニックとしてではなく、より完全なプロンプトの一部として使う様子を見たい場合に役立ちます。
初心者
3 分OpenAI o1の開発
OpenAI. o1チームが、強化学習による訓練中にモデルが自らの推論を問い直し始めた瞬間について3分間で説明します。思考の連鎖はプロンプト内ではなくモデル内部で行われるようになったという記事の主張について、一次情報を確認できます。
中級者
28 分o1とは何か？第3のモデルパラダイムである理由と知っておきたい10項目
AI Explained. o1、ひいてはo3、R1、Claude extended thinkingが、次トークン予測に強化学習を重ねて正しい多段階の回答を評価する仕組みと、それがモデルへの指示方法に何を意味するかを、誇張なく最も明快に説明しています。この動画を見れば、記事の「『think step by step』と言うのをやめ、仕様を書く」という助言が恣意的なものではないと分かります。
中級者
77 分AIプロンプト技術を徹底解説
Anthropic. 研究、アラインメント、応用、開発者向け広報を担当するAnthropicの4人のプロンプトエンジニアが、日々の実務について詳しく語ります。切迫した状況でプロンプトをどう修正するか、指示の「正直さ」をどう考えるか、XMLによる足場作りが役立つ場合と役立たない場合などを扱います。記事のレイヤーモデルは、登壇者が説明する実務にきれいに対応しています。そのメンタルモデルを当事者の言葉で理解する最良の方法です。
上級者25 分プロンプト入門｜Code with Claude
Anthropic. AnthropicのApplied AIチームが保険金請求用プロンプトをライブで構築するセッションです。曖昧な指示から始めて、開発者が実際に提供できる形まで反復改善し、記事で説明しているシステムレイヤーと開発者レイヤーの修正を実演します。記事にある例、出力構造、拒否の処理に関するチェックリストを読み直す前に視聴してください。
上級者
10 分2か月かけて磨いた、プロンプトを作るための最高のChatGPTプロンプト
Lawton Learns. 記事でも考え方として触れている、コピーしてすぐに使えるC.R.A.F.T.メタプロンプト（Context、Role、Action、Format、Target audience）を具体的に紹介しています。新しいライブラリの最初の項目、つまりチーム全員のために適切に構造化されたプロンプトを生成するプロンプトとして役立ちます。
中級者20 分Googleの9時間のAIプロンプト技術講座を20分で学ぶ
Tina Huang. Tinaは、Googleのプロンプティング講座全体を、ライブラリに実際に保存する2つの要素に凝縮しています。タスク、コンテキスト、参考情報、評価、反復改善から成る5要素のフレームワークと、プロンプトを継続的に磨くための名前付きの4つの改善手法です。エージェントや思考の連鎖のパターンも解説しているため、後からライブラリに追加する高度なテンプレートへの入口としても役立ちます。
中級者131 分私のLLM活用法
Andrej Karpathy. KarpathyがChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexityを日常的にどう使っているかを説明し、整えられた一度きりのプロンプトではなく、実際の対話を画面共有で紹介しています。追加の質問をする場面、会話の途中でモデルを切り替える場面、進めていた方針を捨てて最初からやり直す場面を確認できます。記事で説明する反復的なループを、これらのシステムを仕事として構築している人物が実演しています。
初心者
9 分8分で学ぶChatGPTプロンプトの最適な型
Jeff Su. タスク、コンテキスト、例、ペルソナ、形式、トーンという6要素の公式を、記事と同じ種類のオフィス業務の例（運動計画、履歴書、社内メール）を使って説明します。最初にこの動画を視聴してください。記事にあるほぼすべてのパターンは、この6要素のいずれかを重点的に応用したものです。
初心者
26 分必須AIスキルを25分で解説（2025年版）
Tina Huang. プロンプト作成の章（02:30～09:20）では、組み合わせて使える2つの語呂合わせを紹介しています。「tiny crabs ride enormous iguanas」（task、context、references、evaluate、iterate）と「ramen saves tragic idiots」（revisit、separate、try analogous、introduce constraints）です。これらは記事の反復・改善パターンと明確に対応しています。一度のプロンプトで望む結果が得られないときに役立ちます。
初心者