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ChatGPT職人の裏ワザ大全:即効で差がつくプロンプト術・超実用20

あなたのプロンプトは目的地を示し、道筋を敷き、仕上がりを担保できていますか?本稿は、即効で差がつく“実務ガチ勢”の裏ワザを20個に凝縮。評価関数、アンカリングプロンプト、コンテキストウィンドウ最適化など、ロングテールな現場語彙も自然に織り込みます。ナレッジカットオフを踏まえた出典要請や、JSON出力の冪等性確保まで、明日からの成果物を一段引き上げましょう。

設計編:目的・前提・境界の三点締め(5)

  • 目的・評価基準・制約の三点セットを明記し、評価関数を言語化する。
  • ペルソナ/トーン/ボイスをアンカリングプロンプトで固定し、ブレ防止。
  • 入出力のfew-shot例に“失敗例と修正例”を1セット入れ、境界条件を示す。
  • コンテキストウィンドウ節約のため、長い前提は要約粒度を指定して供給。
  • ナレッジカットオフを想定し、出典URL・日付・根拠の提示を必須化する。

効率化編:型化・再利用・工場化(5)

  • 変数プレースホルダー化:{目的}{対象}{制約}{体裁}{締切}でテンプレ化。
  • 出力フォーマットをJSON/YAML/表で指定し、正規表現で検収条件を添える。
  • 「役割確認→前提確認→出力計画」のチェックリストを最初に生成させる。
  • 段階生成:長文は章立てドラフト→統合要約→整形の3ステップで。
  • ガイドラインのスケルトン(見出し・項目名)を先に固定し、差分更新運用。

品質保証編:検証・比較・安全(5)

  • 自己採点プロンプト:要件リストに対し充足度と改善点を短文で返させる。
  • ダブルラン+差分比較でself-consistencyを高め、抜け漏れを洗い出す。
  • 評価プロンプトを3軸(正確性/網羅性/可読性)で定義し、重みも明記。
  • 小規模テストセットを用意し、バッチプロンプトで回帰チェックを行う。
  • 安全ガードレール:禁止事項・守秘・PIIマスク・トーン違反の検出を明示。

生成拡張編:深掘り・発散・収束(5)

  • Tree-of-Thoughtで分岐案を出し、要点マージの指示で収束させる。
  • デビルズアドボケイト役で反対仮説を提示させ、リスクと反証を整理。
  • ゼロショット思考とfew-shotをA/Bテストし、ドメイン別の相性を把握。
  • 温度/トップPを切替:低温で骨子、高温で発想、最終は低温で整形。
  • ドメイン固有語彙のグロッサリーを先出しし、用語統一と厳密性を担保。

まとめ

プロンプトは一度書いて終わりではなく、評価→改定→再評価の反復で磨かれます。まずは「三点セットの明記」「テンプレ化」「自己採点」「温度切替」の4つから着手し、日々の案件でA/Bテストを回してください。ロングテールな要件(規制対応、監査証跡、表記統一)ほど効き目が大きく、成果物の再現性と説得力が伸びます。小さな冪等性の積み重ねが、プロンプト職人としての勝ち筋になります。

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