深津式プロンプトの活用法
深津式プロンプトの基本構造と4つの要素
深津式プロンプトは、note株式会社のCXO深津貴之氏によって考案された、ChatGPTとの効果的なコミュニケーション方法です。プロダクトデザイナーとしての豊富な経験を持つ深津氏は、AIとの対話を構造化することでより精度の高い回答を引き出す手法を体系化しました。
深津式プロンプトの核となるのは、以下の4つの要素です。
- 命令：AIに対して何を行うべきかを明確に指示します。例えば「プロフェッショナルなコピーライターとして振る舞い、以下の商品説明を作成してください」など、具体的な役割と行動を指定します。
- 制約：出力の形式や条件を具体的に指定します。文字数、使用する言葉の種類、表現のトーンなど、細かい要件を設定することで、より目的に沿った回答を得られます。
- 入力：AIに与える具体的な情報やデータです。商品の特徴、ターゲット層、競合製品との違いなど、必要な情報を過不足なく提供します。
- 出力：期待する回答の形式や構造を具体的に指定します。箇条書き、表形式、段落形式など、望ましい出力形式を明確にすることで、実用的な回答を得られます。
この4つの要素をマークアップ言語（#や見出し）を使って明確に区分けすることで、ChatGPTはユーザーの意図を正確に理解し、より適切な回答を生成できるようになります。一般的なプロンプトと比較した場合、深津式プロンプトは「AIとの会話」ではなく「AIへの明確な指示書」という性質を持っています。
また、深津式プロンプトの特筆すべき特徴は、人間同士のコミュニケーションにおける「依頼」の構造を模倣している点です。私たちが同僚や部下に仕事を依頼する際も、タスクの内容、条件、必要な情報、期待する成果物を明確に伝えることで、より質の高い結果を得られます。深津式プロンプトはこのヒューマンコミュニケーションの原則をAIとの対話に応用したものと言えるでしょう。
深津式プロンプトでChatGPTの精度を向上させるコツ
深津式プロンプトを使いこなすには、いくつかの重要なコツがあります。これらを押さえることで、ChatGPTからより質の高い回答を引き出すことができます。
役割設定の工夫
ChatGPTに与える役割は、出力の質に大きく影響します。単に「編集者」と指定するよりも、「Webメディアで10年以上の経験を持つ編集長」のように、より具体的に設定すると効果的です。以下はその例です。
| 基本的な役割設定 | 発展的な役割設定 |
|---|---|
| マーケター | BtoBテクノロジー企業で15年以上の経験を持つチーフマーケティングオフィサー |
| プログラマー | Pythonによる機械学習システム開発に特化したシニアエンジニア |
| ライター | 医療系学術論文の執筆・編集を専門とする科学ライター |
制約条件の明確化
制約条件は具体的であればあるほど、期待通りの回答を得られる可能性が高まります。以下の点に注意しましょう。
- 文字数や文章量の指定（例：「300-500文字で」「5項目のリストで」）
- 対象読者の明確化（例：「小学校高学年の子どもにもわかるように」）
- 専門用語の使用レベル（例：「専門用語は最小限に抑え、使用する場合は簡単な説明を加える」）
- 表現のトーンや文体（例：「フォーマルなビジネス文書として」「親しみやすい口調で」）
- 含めるべき要素（例：「具体例を最低3つ含める」「統計データを引用する」）
マークアップ言語の活用
プロンプト内の各セクションを明確に区別するために、マークアップ言語（#、##など）を効果的に使用します。これにより、ChatGPTは指示の構造をより正確に把握できます。
# 命令書:
あなたは【役割】です。
以下の制約条件と入力文をもとに【成果物】を出力してください。
# 制約条件:
- 【条件1】
- 【条件2】
- 【条件3】
# 入力文:
【具体的な情報やデータ】
# 出力文:
このフォーマットを基本としつつ、必要に応じて項目を追加したり、より詳細な指示を加えたりすることで、状況に合わせたカスタマイズが可能です。
避けるべき一般的なミス
- 曖昧な指示：「良い文章を書いて」よりも「説得力のある営業メールを書いて」のように具体的に
- 制約の不足：制約が少なすぎると、ChatGPTは一般的な回答しか生成できない
- 過剰な制約：あまりにも多くの制約を課すと矛盾が生じる可能性がある
- 入力情報の不足：必要な情報が足りないと、質の高い出力は期待できない
深津式プロンプト2.0：逆質問機能の活用方法
2023年以降、深津貴之氏は基本的な深津式プロンプト（1.0）をさらに発展させた「深津式プロンプト2.0」を提唱しています。2.0の最大の特徴は「逆質問機能」の導入です。
深津式プロンプト1.0では、ユーザーがAIに対して一方向的に指示を出していましたが、2.0では双方向のコミュニケーションを実現しています。具体的には、AIが回答を生成する前に、不明確な点や追加で必要な情報について質問を行えるようにするものです。
逆質問機能を有効にするには、プロンプトに以下のような一文を追加するだけです。
このタスクで最高の結果を出すために、追加の情報が必要な場合は質問してください。
この一文を加えることで、ChatGPTは情報が不足していると判断した場合に、自発的に質問を行うようになります。これにより以下のメリットが得られます。
- 情報の補完: 当初のプロンプトでは不足していた情報を補うことができる
- 認識の齟齬の解消: ユーザーとAIの間で生じる誤解や解釈の違いを事前に解消できる
- 精度の向上: より正確で状況に適した回答を生成できる
- 時間の節約: 複数回のやり取りを経ずに、必要な情報をまとめて収集できる
深津式プロンプト2.0の効果を最大化するための実践的なアプローチ。
- 最初から全情報を盛り込まない戦略:
あえて一部の情報を省略し、AIに質問させることで、思いもよらなかった視点からの質問を引き出し、より良い最終成果物につなげる
- 重要項目のチェックリスト活用:
AIが必ず確認すべき項目をリスト化しておき、「少なくともこれらの項目については質問してください」と指示する
- 逆質問の範囲限定:
「文体に関する質問のみ行ってください」など、質問の範囲を特定の領域に限定することで、効率的に情報を収集する
特に興味深い活用法として、「ゴールシークプロンプト」と呼ばれる手法があります。これは、最終的な目標だけを示し、そこに至るために必要な情報をAIに質問させるというものです。例えば「最適な投資戦略を提案してください」という漠然とした指示に対して、AIが「年齢は？」「リスク許容度は？」「投資期間は？」などと質問することで、パーソナライズされた回答を生成するというアプローチです。
深津式プロンプトの実践的なテンプレート例と応用
深津式プロンプトを様々な場面で活用するための実践的なテンプレート例をいくつか紹介します。これらは基本構造を保ちながら、目的に応じてカスタマイズしたものです。
1. コンテンツ作成向けのテンプレート
# 命令書:
あなたはSEOに精通したWebコンテンツライターです。
以下の制約条件と入力文をもとに、魅力的なブログ記事を作成してください。
# 制約条件:
- 文字数は2000字程度
- ターゲットは30-40代の会社員
- 見出しを適切に使用し、読みやすさを重視する
- 専門用語は使用するが、初心者にも理解できるよう説明を加える
- SEOキーワード「〇〇〇〇」を自然に含める
# 入力文:
[テーマや必要な情報]
# 出力文:
2. ビジネス資料作成向けのテンプレート
# 命令書:
あなたは経験豊富なビジネスコンサルタントです。
以下の制約条件と入力文をもとに、説得力のあるビジネス提案書を作成してください。
# 制約条件:
- 経営者視点の内容であること
- ROIを明確に示すこと
- リスクと対策も含めること
- 数値データを活用すること
- 具体的なアクションプランを含めること
# 入力文:
[ビジネス課題や提案内容に関する情報]
# 出力文:
3. プログラミング支援向けのテンプレート
# 命令書:
あなたは10年以上の経験を持つシニアソフトウェアエンジニアです。
以下の制約条件と入力文をもとに、最適なコードと説明を提供してください。
# 制約条件:
- 可読性と保守性を重視すること
- ベストプラクティスに従うこと
- エラーハンドリングを適切に実装すること
- コードにコメントを含めること
- コード後に実装の解説を追加すること
# 入力文:
[プログラミングの課題や質問]
# 出力文:
4. 複雑な情報の要約向けテンプレート
# 命令書:
あなたは優れた情報整理能力を持つ研究アシスタントです。
以下の制約条件と入力文をもとに、包括的かつ簡潔な要約を作成してください。
# 制約条件:
- 元の文章の主要ポイントをすべて含めること
- 論理的な構造で整理すること
- バイアスを排除し客観的であること
- 重要な統計や引用を保持すること
- 文字数は元の1/3以下に抑えること
# 入力文:
[要約したい長文や複雑な情報]
# 出力文:
実際の使用では、これらのテンプレートを出発点としつつ、具体的なニーズに合わせて調整することが重要です。例えば、より詳細な制約条件を追加したり、出力形式をさらに具体化したりすることで、より精度の高い結果が得られます。
また、深津式プロンプト2.0を活用する場合は、各テンプレートに以下の一文を追加することで逆質問機能を有効化できます。
このタスクで最高の結果を出すために、追加の情報が必要な場合は質問してください。
テンプレートの使用にあたっての実践的なヒントとして、過去に成功したプロンプトを保存・整理し、自分専用のプロンプトライブラリを構築することをおすすめします。これにより、効率的にAIを活用する習慣が身につき、時間の節約と出力品質の向上につながります。
深津式プロンプトとAIプロンプトエンジニアリングの未来展望
深津式プロンプトは、現在のAIとの対話方法を体系化した優れた手法ですが、AIの急速な進化に伴い、プロンプトエンジニアリングの手法も今後大きく変化していく可能性があります。ここでは、深津式プロンプトを含むプロンプトエンジニアリングの未来について考察します。
進化するAIモデルと深津式プロンプトの発展
次世代のAIモデルでは、コンテキスト理解能力や推論能力がさらに向上すると予想されます。これにより、深津式プロンプトも以下のように進化する可能性があります。
- 暗黙的な制約理解: 明示的に制約を列挙しなくても、AIが状況から適切な制約を推測できるようになる
- 自動的な役割調整: ユーザーの意図に応じてAIが自ら最適な専門家の役割を選択する
- コミュニケーションの自然化: フォーマットに頼らない、より自然な対話形式でも高精度な結果を得られる
プロンプト自動生成と最適化
興味深い展開として、「プロンプトを生成するAI」の登場が考えられます。ユーザーの漠然とした要望を、最適な深津式プロンプト形式に自動変換するツールが普及するかもしれません。これにより。
- 一般ユーザーでも専門家レベルのプロンプト作成が可能に
- A/Bテストによるプロンプトの継続的最適化
- ユーザーの過去の対話パターンから学習するパーソナライズされたプロンプト
職業としてのプロンプトエンジニア
深津式プロンプトの普及に伴い、「プロンプトエンジニア」という職業の重要性が高まっています。今後このロールはさらに専門化し、以下のような進化を遂げる可能性があります。
- 業界や分野別のプロンプト専門家（医療AIプロンプト専門家、法務AIプロンプト専門家など）
- AIアシスタントの「性格」や「対話スタイル」をデザインするプロンプトパーソナリティデザイナー
- 企業のAI戦略全体を監督するAIプロンプトディレクター
日本で興味深い事例として、一部の企業では社内のプロンプトライブラリを構築し、業務別に最適化された深津式プロンプトを共有・改良する取り組みが始まっています。これは組織におけるAI活用の知見を集約し、効率化する先進的な取り組みと言えるでしょう。
AIとの対話インターフェースの変化
現在のテキストベースのプロンプト入力から、インターフェースそのものが大きく変わる可能性もあります。
- マルチモーダル入力：テキストだけでなく、音声、画像、動作などを組み合わせたプロンプト
- 思考プロセスの視覚化：AIの思考プロセスをリアルタイムで可視化し、ユーザーが介入できるインターフェース
- 環境認識型プロンプト：ユーザーの状況（場所、時間、活動）を自動検知し、プロンプトに反映
特に注目すべき点として、深津氏自身も「プロンプトエンジニアリングは過渡期の技術である」と述べています。つまり、将来的には明示的なプロンプト作成の必要性が減少し、より自然なコミュニケーションでAIを活用できるようになる可能性が高いのです。
しかし当面の間、深津式プロンプトのような構造化された手法は、AIとの効