プロンプトの作り方はAIに聞け。改善ループで75点を出す

AIの出力が「なんか違う」原因は一発書きだ。
解決策は単純で、プロンプト作り自体をAIに任せること。
この記事では、AIとプロンプトを育てて、75点の成果物を安定して出す手順を書く。
プロンプト職人になるために生きているわけではないのだから、楽をするための仕組みを作ろう。

AIの出力が「なんか違う」原因は一発書きだ

AIの文章って、ぱっと見は優等生です。
文法は合っているし、構成もそれっぽくまとまる。
しかし、出力結果は意図と微妙にズレる。

いい感じに報告書にしてだけで、上司にそのまま出せる報告書が出てきたら苦労しない……！

勇次

読者像や出力形式を1から10まで手作業で考えるのは、時間がかかる。
AIを使って楽したいのに、指示の文章でうんうん悩むのは本末転倒だ。
AIが人間みたいに文脈を察してくれない以上、こちらから詳細な指示を渡さなければならない。
とはいうものの、毎回それを自力でひねり出すのは現実的ではない。

プロンプトは自分で書かず、AIに改善させる

良いプロンプトの作り方を全部覚えるより、良いプロンプトをAIに作らせる流れを持っておく。
IBMも「Meta prompting」として提唱しているが、要はAIに手順を与えて自律的に改善させるアプローチだ。

まずは適当なAIに雑な指示を投げて、プロンプトの叩き台を作らせる。

文字起こしを元にして、仕事で使う出張報告書を作らせたいです。
そのためのプロンプトを作ってください。

次に、このベースプロンプトを実際に使って、AIに成果物を出させる。
ここで出てくる「微妙な出力」を捨てずに、次の材料として使うのが肝だ。

これら4点をセットでAIに渡し、差分を分析させて元のプロンプトを修正させる。
AIに比較できる状態を作ることが最重要になる。

# 命令文
報告書作成用のプロンプトを改善したいです。
以下に、既存のプロンプト、そのプロンプトを使った報告書のドラフト、前提となった文字起こし全文、同じ件について人間が書いた答えとなる報告書の4点を添付しますので、出力結果と理想の成果物の違いを分析してください。
そのうえで、最初から理想の成果物に近い出力を得るために、
ベースプロンプトをどう修正すればよいか提案してください。
最後に、改善後のプロンプト全文を出してください。

# 既存のプロンプト
（ここに既存のプロンプトを貼り付け）

# 報告書のドラフト
（ここに報告書のドラフトを貼り付け）

# 前提となった文字起こし全文
（ここに文字起こし全文を添付）

# 人間が書いた答えとなる報告書
（ここに人間が書いた答えとなる報告書を添付）

出力結果を直すのではなく、元のプロンプトを直す。
これで次回から出力のスタート地点が上がる。
同じ手順で別素材で3〜5周回すと、自分専用プロンプトになってくる。
人間が書いた正解はあれば最高だけど、用意が難しい場合には、どこをどう改善するかもAIに提案させる手もある。

75点のたたき台があれば仕事は劇的に楽になる

AIに100点を期待すると、たぶん疲れてしまう。
手元に75点のたたき台があるだけで全然違う。

白紙から0から1を作るのは骨が折れる。
しかし、すでにある1に対して「ここは違う」「表現が弱い」とダメ出しして仕上げる作業はずいぶん楽だ。
Plaud Noteなどの録音ツールで素材を作り、プロンプトで成果物の形にする。
最後は人間の手で整える。この運用が安定すれば、仕事の速度は明確に上がる。

ここで、ひとつだけ絶対に避けたい落とし穴がある。
会社の情報をAIに投げるなら、そこだけは雑にやらない。
社内ルールで禁止されている機密情報は絶対に入れないこと。情報漏洩で爆死したら何も楽しくない。
心の傷どころの話ではないので。

AIに使われるんじゃなくて、AIを使って楽していい仕事をしましょうよ。
浮いた時間で、自分の価値を上げる仕事に注力できる。
このくらいの付き合い方が、今は一番しっくりきている。

大下勇次

管理人

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地方で働く30代デスクワーカー。過酷なインド出張から日々の業務まで、あらゆる「めんどくさい」をテクノロジーで解決するのが好きです。 3DプリンターやDTM機材などのハードウェアから、最新のAIエージェントによる自動化まで、気になったモノは徹底的に使い倒して検証しています。 過去には映像制作やYouTube投稿にのめり込んだ経験もあり、その知識を活かして、実生活で本当に役立ったガジェットとアプリの最適解をブログで発信中です。