プロンプトエンジニアリングという言葉はあちこちで見かけます。TÜV NORD は 「Prompt Engineer (TÜV)」（ドイツ語） の養成講座まで開いており、ネット上には何十ものフレームワークや手引きが出回っています。プロジェクト計画への質問なら、それよりずっと少なくて足ります。この記事では、プロンプトとは何か、なぜ背景情報がどんな公式よりも大切なのか、覚え方 RACE がどう働くのか、そして AI にプロンプト自体を改善してもらう頼み方を説明します。よくある質問のための文例をまとめたカンニングペーパーも付いています。
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プロンプトとは
プロンプトとは、AI アシスタントに書くメッセージです。プロンプトエンジニアリングとは、答えが自分の必要に合うようにそのメッセージを組み立てることです。大規模言語モデルが登場して最初の数年は、正確な言い回しに多くがかかっていました。いまのモデルは、くだけた言い方の質問もよく理解します。それでも1つの原則は変わっていません。
原則: AI が知っているのは、あなたが渡したことだけ
ふさわしい背景情報が多いほど、答えは正確になります。サンプルプロジェクト Produktlaunch Phoenix で、それがよくわかります。次の質問は短く、もっともらしく聞こえます。
プロンプト
プロジェクトの進み具合はどうですか？MCP サーバーを通じて Claude は計画全体を知っており、幅広い状況の概要で答えます。Claude が知らないのは、あなたが何のために、誰のためにその答えを必要としているかです。計画は MCP サーバーが渡し、きっかけはあなたが渡します。
背景情報が AI に届く道はいくつかあります。プロンプトに直接書く、文書をアップロードする、保存した指示を使う、あるいはほかのアプリケーションのデータを読む MCP サーバーを使う、といった方法です。計画への質問では、MCP サーバーがその大部分を担います。計画に欠けていることは、あなたが書き加えます。
覚え方: RACE
プロンプトの組み立てには数多くのフレームワークがあります。もっとも知られたものの1つが RACE で、英語の Role、Action、Context、Expectation の頭文字から名付けられています。
| 要素 | 問いかけ | 例 |
|---|---|---|
| Role（役割） | AI にどんな立場で手伝ってほしいか | あなたは Produktlaunch Phoenix のプロジェクトマネージャーである私をサポートします。 |
| Action（作業） | 何をしてほしいか | マーケティングのアクティビティの状況を確認してください。 |
| Context（背景） | きっかけは何か、AI は何を知っておくべきか | 明日、マーケティング責任者との打ち合わせがあり、予算は限られています。 |
| Expectation（期待） | 結果はどんな形がよいか | 計画どおりのもの、遅れているもの、私の判断が必要なところの3つの箇条書き。 |
組み合わせると、次のプロンプトになります。
プロンプト
あなたは Produktlaunch Phoenix のプロジェクトマネージャーである私をサポートします。マーケティングのアクティビティの状況を確認してください。明日、マーケティング責任者との打ち合わせがあり、予算は限られています。計画どおりのもの、遅れているもの、私の判断が必要なところの3つを箇条書きで答えてください。答えは短くなり、必要としている打ち合わせに合ったものになります。どちらの場合も Claude は計画を読んでいます。違いを生むのは、あなただけが知っている情報です。
要素を2つだけ覚えるなら、背景と期待です。役割が役立つこともありますが、いまのモデルではそれが決め手になることはまれです。
自分のプロンプトを組み立てる
RACE の4つの要素を埋めるか、ワンクリックで候補を入れてください。プロンプトがその下にでき、そのままコピーできます。
あなたのプロンプト
まだ空です。
要素を1つ埋めると、ここにプロンプトが表示されます。
要素を2つだけ覚えるなら、背景と期待です。答えをもっとも大きく変えるのがこの2つです。
AI にプロンプトを改善させる
作業の一部は AI に任せられます。思いついたとおりに質問を書き、一文を付け加えてください。
プロンプト
答える前に、まずこのプロンプトを改善し、私が確認できるように見せてください。すると Claude は、より詳しいプロンプトを提案します。目を通し、正しくない前提を直し、足りないものを補ってください。それから送信します。こうすれば、組み立ては AI が担い、中身の管理はあなたの手に残ります。
カンニングペーパー: よくある質問のための3つの文例
始めるには、自分の言葉を当てはめるだけの3つの型が役立ちます。
まとめる: 「[範囲] をまとめてください: [基準1] と [基準2]。」
例: 「マーケティング部門をまとめてください: 未完了のアクティビティと担当者。」
比べる: 「[A] と [B] を比べて、ずれを示してください。」
例: 「11月のすべてのアクティビティについて、予定の開始日と実際の開始日を比べてください。」
もし〜なら: 「[変数] が変わったら、[目標] はどうなりますか？」
例: 「ベータ版のリリースが1週間ずれたら、ローンチ日はどうなりますか？」
どの型にも背景情報を一文加えれば、答えはより的を絞ったものになります。
プロンプトエンジニアリングはまだ必要か
独立した専門分野としては、ますます必要なくなっています。AI の扱いは、メールや表計算と同じように、ふつうのメディアリテラシーの一部になりつつあります。残るのはこの記事の原則です。AI が自分では見つけられない背景情報を渡してください。
プロンプトライブラリへ
この動画シリーズのすべてのプロンプトは、動画が増えるたびに充実していく プロンプトライブラリ にあります。日々のプロジェクト業務のための5つの例は、記事 プロジェクト計画への5つの質問 で紹介しています。いちばん身につくのは、自分のプロジェクトで試すことです。手始めには、サンプルプロジェクト Produktlaunch Phoenix が適しています。AI アシスタントの接続方法は、記事 どの AI クライアントが合うか で紹介しています。
このブログ記事についてご質問やご意見がございましたら、ぜひフォーラムへのご投稿をお待ちしております。
よくある質問
プロンプトとは何ですか？
プロンプトとは、AI アシスタントに書くメッセージです。短い質問のこともあれば、背景情報と欲しい結果を添えた詳しい指示のこともあります。
プロンプトエンジニアリングの講座を受ける必要はありますか？
プロジェクト計画への質問なら必要ありません。いまのモデルは、くだけた言い方の質問も理解します。どんな公式よりも大切なのは、AI が自分では知らない背景情報を渡すことです。
RACE は何の略ですか？
RACE は Role、Action、Context、Expectation の略で、日本語では役割、作業、背景、期待です。この覚え方は、プロンプトを漏れなく組み立てる助けになります。
RACE の4つの要素は毎回すべて使う必要がありますか？
いいえ。2つだけ覚えるなら、背景と期待です。答えをもっとも大きく変えるのがこの2つです。役割が役立つこともありますが、いまのモデルではそれが決め手になることはまれです。
「プロジェクトの進み具合はどうですか？」に AI が一般的に答えるのはなぜですか？
AI は MCP サーバーを通じて計画を知っていますが、あなたのきっかけは知りません。経営陣との打ち合わせのためか、週次報告のためか、自分の把握のためかがわからないので、幅広く答えます。背景情報を一文加えれば、答えは的を絞ったものになります。
AI は私のプロンプトを自分で改善できますか？
はい。答える前にプロンプトを改善して見せるよう AI に求める一文を、質問に付け加えてください。提案を確認し、誤った前提を直し、足りないものを補ってください。
プロンプトは英語で書く必要がありますか？
いいえ。いまの AI アシスタントは日本語のプロンプトをよく理解し、日本語で答えます。
このプロンプトはどの AI アシスタントでも使えますか？
プロンプト自体は使えます。ただし AI が Merlin Project の計画を読むには、アシスタントが MCP サーバーで Merlin Project に接続している必要があります。その方法は MCP ドキュメントで説明しています。
