出力品質を向上させるトップAIプロンプト技術

/AIに製品発表電子メールの草案作成や競合分析を依頼しても、結果は平板で汎用的なものばかり。そこで言い回しを変え、文脈を追加して再挑戦。それでもまだうまくいかない。😕

なぜなら、/AIの性能はプロンプトの質に依存するからです。

一般的な返答と真の思考パートナーの違いは、質問の仕方にかかっている。

このガイドでは、実践的なAIプロンプティング手法と、コンテンツ、プロダクト、オペレーションの各チームがそれらを活用してより鋭く、ニュアンス豊かな応答を得る方法を解説します。

プロンプトエンジニアリングとは何か？

プロンプトエンジニアリングとは、AIツール、特にGPTのような大規模言語モデル（LLM）から望ましい出力を得るために、明確で具体的な指示を与える実践です。

これらのモデルは自然言語処理によって指示を解釈します。つまり、言葉の明瞭さがAI応答の質を直接形作るのです。

これは、あなたの街に来たことがない人に道案内をするようなものです。単に「北へ進めば着くよ」と言って、相手がたどり着くことを願うこともできます。あるいは、通りの名前、目印、そして探すべき正確な番号を伝えることもできます。

プロンプトエンジニアリングの観点では、これは以下のことを意味します：

ここで紹介する全テクニックについて、当社組み込みAIアシスタント「ClickUp Brain」での実際の使用例を解説します。

コアAIプロンプト技術（例付き）

効果的なプロンプトエンジニアリングは、芸術と科学の両面を持ちます。芸術的な部分は実践によってのみ習得できますが、科学的な部分（つまり技術）を学ぶには、下にスクロールして/AIへの質問方法を学びましょう👇

ゼロショットプロンプト

ゼロショットプロンプティングは、プロンプトエンジニアリングにおいて最もシンプルな手法です。AIにタスクを実行するための直接的なプロンプトを与えるものの、そのやることの例は一切提示しません。

現代の大規模言語モデルは多様な言語パターン、推論、知識で訓練されているため、明示的な例がなくても特定のタスクを自律的に実行できます（これをゼロショット学習と呼びます）。

例、ClickUp Brainに与えたこのプロンプトを考えてみましょう：

AIが機知に富んだコピーの例を一切示されずに、即座に広告コピーを生成したことに気づきましたか？ これがゼロショットプロンプティングの仕事の実例です。

2. 少数の例で学習するプロンプト

「OGプロンプトエンジニア」としても知られるサンダー・シュルホフは、分類精度を測定した制御されたテストにおいて、少数のサンプルを用いたプロンプト技術が精度を0%から90%まで向上させ得ると指摘している。

ゼロショットとは異なり、フューショットプロンプティングでは、類似タスクを完了するのをAIに依頼する前に、例を示す必要があります。これらの「ショット」は、モデルが期待される回答を提供するために従うべきフォーマットや論理を示します。

例えば、AIにソーシャルメディアのコメントを感情分析のために分類させたい場合を考えてみましょう。「感情を分析せよ」と直接指示する代わりに、まず以下のようなラベル付き例を用いてAIを誘導できます：

上記の例が示すように、これらの例はAIシステムが顧客フィードバックのラベル付け方法を理解するための指示として機能しました。

3. 思考連鎖（COT）プロンプト

思考の連鎖プロンプト技法では、本質的に/AIにこう伝えます：「答えだけを与えるな。そこに至る過程を説明しろ」

例えば、生産性アプリの新機能「タスク優先順位付け」を発表する電子メールの件名を1つ作成したいとします。思考連鎖プロンプトを活用して関連性の高い件名を生成する方法は以下の通りです：

AIに複雑な推論プロセスを説明させることで、そのステップを確認し、電子メール件名のブレインストーミング時にAIがどこで誤った可能性があるかを正確に特定できます。

これにより最終回答への信頼性が高まるだけでなく、再プロンプトが必要な場合にも明確な指示でやることができます。

4. 一貫性

AIに質問すると、通常は一つの推論経路をたどり、最も可能性の高い答えを返します。しかし、その経路が最善ではない場合はどうでしょうか？

まさに自己整合性プロンプティングが解決する課題です。この手法では、/AIに複数の推論経路を生成させ、最も信頼性が高く関連性の高いものを選択します。

同じ電子メール件名の例を使って理解しましょう。CoTでやったように、AIに件名を生成させ、その根拠を説明させる代わりに、複数の件名を生成させ、最適な選択肢を一括で特定させました：

指示があれば、AIは生成された複数の選択肢を比較し、最も優れたものを選択できます。

5. 思考の樹

複数の完了する回答を生成してから1つを選ぶのではなく、思考の樹プロンプトはAIに問題をステップで分解させます。各ステップでAIは可能性を生成し、評価して最適なものを見つけ、回答を生成します。

複雑に聞こえますか？ 複雑に聞こえますか？ プロンプトを少し調整した電子メール件名の例を再確認しましょう。

ここでは、制約を考慮し、プロセスを定義し、さらには出力フォーマットまで指定するよう/AIシステムに求めました。

6. プロンプトチェイニング

このプロンプトエンジニアリング手法では、タスクを論理的な順序で分割した小さなサブタスクに分解し、反復プロセスを構築します。各ステップは前のステップを基盤とし、あるフェーズの出力結果が次のフェーズの入力となります。

電子メール件名の例を（最後にもう一度）見直し、プロンプトチェイニングが結果にどう影響するか検証しましょう。まず/AIにターゲット層を特定させます：

プロンプトを連鎖させることで、本質的にAIを手動で行うのと同じプロセスに沿って導くことになります：

主な鍵を抽出 ➡️ メッセージングの角度を生成 ➡️ 件名を作成 ➡️ 最適な選択肢を選択

7. 自動プロンプトエンジニア（APE）

APE（AIプロンプトエンハンサー）は高度な技術であり、大規模言語モデルが同じAIモデル向けに最適化された新たなプロンプトを生成・改良するのを支援します。これはAIが「望むことを教えてくれれば、理想的な答えを得るための最適な質問方法を私が考え出す」と伝える方法と捉えられます。

APEプロンプト手法では、AIに以下を依頼します：

例えば、SaaS製品向けに「カスタムダッシュボード」という新機能のリリース準備をしているとします。チーム向けの説得力のあるメッセージガイドを作成したいのですが、読者の心に響くメッセージをうまく表現できず悩んでいます。

そのような場合、/AIに自身のための詳細なプロンプトを生成するよう依頼できます：

AIが提示するプロンプトリストを精査・実行することで、高品質なメッセージングガイドを作成できます：

研究論文のタイトル『大規模言語モデルは人間レベルのプロンプトエンジニアである』によれば、「APE設計のプロンプトを標準的なコンテキスト内学習プロンプトの前に単純に追加するだけで、モデルを真実性や情報量の高い方向へ誘導できること、また少数の学習例での学習性能を向上させられることを実証した」と述べられている。

8. ReACT

「ReAct」はノートPCにコーヒーをこぼした時の反応のように聞こえますが、プロンプトエンジニアリングでは「Reason（推論）＋Act（実行）」の略称です。これは高度なプロンプト技法の一つで、AIモデルが思考（推論）と実行（行動）を交互に行う手法です。

最終回答を即座に提示する代わりに、AIには以下をプロンプトします：

このプロセスは、AIが確信を持って十分にサポートされた回答に到達できるまで、ループで繰り返されます。

例えば、新しい「ダッシュボード」機能のリリースをプラン中で、競合他社が自社サイトで類似機能についてどう説明しているか把握したいとします。この例では、当社が競合他社であり、ClickUpダッシュボードの詳細を知りたいと仮定しましょう。

ReACTを使用する場合、プロンプトは次のように構成します：

このプロンプトは論理的なステップを踏んだプロセスでAIを導き、話題から逸れることはありません。では、このプロンプトに対してAIがどのように応答したか見てみましょう：

9. 知識生成プロンプト

/AIが一旦停止して知識体系を明示的に収集・構築する場合、精度と一貫性が向上する傾向があります。

これが「知識生成プロンプティング」の原理です。複数のプロンプトを/AIに与えることで、まず関連する事実を抽出させ、それを基に関連性のある応答を生成させる手法です。

混乱しますか？

例を考えてみましょう：フリーランサー向けの新しいプロジェクト管理ツールをリリースします。マーケティング戦略を策定する必要がありますが、メッセージを響かせるためにどの課題に焦点を当てるべきか確信が持てません。

Generate Knowledge Promptingを使用すれば、まずAIにターゲット層の不満点に関する関連インサイトのリストを提供するよう指示できます：

この生成された洞察を次のプロンプトの入力として活用することで、/AIに理想的なマーケティング戦略を提案させることができます：

最終的な出力は、こうして透明で具体的な論理に基づいて構築される。

10. アクティブプロンプト

能動的プロンプトは、AIを能動的な学習者に変える手法です。

AIが学習すべき例（ショット）を推測する代わりに、多様な例を提供してください。AIは自ら最も困難または曖昧なケースを特定し、それら特定のケースについてのみ正しい回答を提供するよう求め、自己学習を行います。

これを簡単に理解するために、営業チームが新製品機能に関する顧客の一般的な目標に対処するのを支援するフレームワークを作成したいと想像してみてください。

既に生の顧客フィードバックと目標のリストをお持ちで、営業チームが再利用可能な効果的でブランドに合った応答をAIに作成させるためのトレーニングを行いたいと考えています。

様々なユースケースに向けたプロンプト作成

プロンプトエンジニアリングのスキルを活用する準備はできていますか？

仕事ですぐに実践できる、一般的なプロンプトエンジニアリングの例を見ていきましょう。

コンテンツチーム向け

コンテンツの仕事に携わるなら、あなたは創造的な流れ作業を運営しているようなものです。疲れる作業ですが、効果的なプロンプトの作成方法を知っていれば話は別です。

1. プロンプトチェイニングを用いたブログアウトラインの作成

「[トピック]に関するブログのアウトラインを作成せよ」とAIに指示する代わりに、このプロセスをサブステップに分割し、順次実行できます：

2. 少数の例でメタデータを生成するプロンプトエンジニアリング

過去の記事からメタタイトルとメタディスクリプションを3～4つ選び、AIがメタディスクリプションを作成する訓練用の例（ショット）として活用しましょう。

3. ジェネレートナレッジ技術を用いたブログのSEO最適化

検索エンジン向けに最適化したい低パフォーマンスのブログがある場合、AIにそのブログを入力し、見落としている可能性のあるキーワードを「掘り起こす」ようモデルに指示するだけです。AIがこのリストを生成したら（つまり知識を生成したら）、生成された知識を自然にテキストに組み込むよう指示できます。

適切なプロンプトは優れたブログ記事やSNS投稿の作成に役立ちますが、コンテンツ生成ツールと編集・フォーマットツールを切り替える手間は依然として煩わしいものです。ClickUpはその問題をスマートに解決します。

コンテンツ作成にはClickUp Docsを利用できます。このツールにはClickUp Brain用の組み込み拡張機能が搭載されています。

これにより、AIへのプロンプト入力、コンテンツの精緻化、ビジュアル（画像、テーブル、インフォグラフィック、GIF）を用いたフォーマット調整を、すべて文書内で完結させることが可能になります。

思考のフローを途切れさせず、アイデアを前進させ続けましょう。ClickUp Brain MAXは、ドキュメント内で直接思考を捕捉・洗練させ、閃きを体系的なアウトラインや次のステップへと変換します。タイピングが妨げになる時は、テキスト入力機能で アイデアを話すだけで 、即座にページに反映。ブレインストーミングを迅速かつ摩擦なく進められます。

これにより、アイデアの捕捉、アウトラインの口述、コンテンツプロンプトのリアルタイム作成が、流れを止めずに容易に行えます。下書きが完成したら、プロンプトチェイニングや少数の例を用いたプロンプティングなど、習得した技術で磨き上げましょう。

製品開発チーム向け

新機能のリリースやバグ修正のためにAIと何度もやり取りするのは、人生で本当に必要な支援とは言えません。プロンプトエンジニアリングを活用すれば、そのプロセスをはるかにストレスの少ないものにできます：

プロンプト連鎖を用いた機能仕様の説明

プロンプトチェイニングを活用すれば、開発者が混乱することなく構築できる機能仕様書をステップで作成できます。方法は以下の通りです：

2. フィードバックをゼロショットプロンプトエンジニアリングで開発タスクに変換する

顧客フィードバックをコピー＆貼り付け、AIに明確なタイトルと説明付きのデベロッパータスクに変換するよう依頼してください：

3. 少数のプロンプトを用いたテストケースの作成

AIモデルが即座にあなたのスタイルを学習し、望ましいテストケースを生成できるよう、4～5の優れたテストケースの例を提供してください：

AI支援タスクに複数のツールを使い続けているなら、ClickUp Brainがすべてを解決します。特に製品開発やソフトウェア開発の仕事に携わる方におすすめです。

タスク内で直接バグ報告の簡潔な要約を生成するのに役立ちます。必要なのは、割り当てられたバグタスクを開き、AI要約するボタンをクリックし、AIが核心的な問題と必要なアクションステップを強調した迅速な要約を生成するのを数秒待つだけです。

同様に、ClickUp Brainを活用すれば、ユーザーストーリー、機能、バグ修正の明確な受け入れ基準を素早く作成できます。このライティングアシスタントソフトウェアはタスクコンテンツ（説明、コメント、添付ファイル）を自動取得して分析し、チェックリストフォーマット/箇条書きフォーマットで受け入れ基準を提案します。

実際の動作を確認したいですか？/AI支援で効果的なバグレポートを作成する方法を紹介する短いビデオをご覧ください。

営業とマーケティング向け

パーソナライゼーションは営業・マーケティングチームにとって最も重要な要素です。しかし大規模に提供するのは煩雑なタスクです。プロンプトエンジニアリング技術がこのプロセスを加速させる方法を見てみましょう：

少数のプロンプト設計による電子メール返信作成

顧客や見込み客の電子メールへの返信の例をAIにいくつか示せば、最新の電子メールに対してあなたと全く同じ返信文をAIが作成します：

2. 自動プロンプトエンジニアリングによる価値提案の生成

強力な価値提案の作成にお困りですか？プロンプトを練る時間を費やす代わりに、/AIに次のように依頼するだけで済みます：

数秒でアウトリーチ文案やクライアント通話の要約を生成する必要はありませんか？ClickUp Brainを使えば、ClickUp Docs、ClickUp Tasks、さらにはClickUp Commentsなど、すべてのClickUp機能でAIアシスタントを利用できます。

アウトリーチ文案を作成するには、ClickUp Docsを開き、/AIで電子メール/リードメッセージを作成するだけです。編集したり、トーンを選択したり、ワンクリックで下書きを改善・拡張したり、そのまま使用したりできます。

コメント欄に誰かが通話メモを投稿したら、Brainを呼び出して（コメント/返信フィールドに@brainと入力）、そのメモを要約するよう依頼できます。

運用向け

業務部門の方々は、標準作業手順書（SOP）の作成や社内文書の作成といった時間のかかるタスクに追われていることでしょう。しかしご心配なく、以下のプロンプトを活用してスマートに作業負荷を軽減してください：

ミーティングの要約作成 - 知識の生成と自己整合性の確保

ミーティングの要約を生成する自動化ツールをお持ちでない場合でも問題ありません！ミーティングの議事録をAIチャットに貼り付け、要点（要約やアクションアイテム）を抽出するよう依頼してください。

出力の精度を高めるために、AIに要約の複数のバージョンを試作させ、最適なものを選ばせることも可能です。

さらに、ミーティングメモをよりシームレスかつ自動化された方法で管理したい場合は、ClickUpのAIノートテイカーがそのために設計されています。この強力なツールは、予定されたミーティングでも臨時のミーティングでも自動的に参加し、会話全体をリアルタイムで文字起こしします。

鍵を要約し、決定事項を強調表示し、実行可能なタスクやフォローアップ事項を抽出することさえ可能です。

ミーティングメモ作成にAIを活用する方法についてさらに学びたい場合は、以下のビデオをご覧ください：

2. アクティブプロンプトを用いた内部文書の作成

「リモートワークポリシー」のような社内文書を初めて作成するのは、圧倒されるかもしれません。そのような場合、アクティブプロンプトを実行し、完璧な出力を得るために段階的に改善していくのが最善です：

AIがドキュメント作成プロセスを効率化し、手作業の仕事を大幅に削減する方法はこちらのビデオでご覧ください：

3. 知識生成技術による標準作業手順書（SOP）の作成

「Xに関する標準作業手順書（SOP）を作成せよ」という指示では最適な結果が得られない可能性があります。代わりに、まず具体的に何を含める必要があるかを明確に定義しましょう。AIがそのリストを提供したら、それを調整し、モデルに再入力して完全なSOPを構築させます。

一見簡単そうに見えても、SOPを生成するたびにAIライティングプロンプトを一から作成するのは煩わしいものです（同じプロンプトが全てのSOPに適合するとは限らないため）。

しかし、ワークスペースに魔法のボタンがあったらどうでしょう？クリックするだけで、必要な標準作業手順書（SOP）を自動生成できるのです。まさにそれが、ClickUpのAIフィールドで実現できることです。

これはClickUp Brainが提供するカスタムフィールドで、タスクやリストに追加できます。プロンプトを「タスクの説明とコメントに基づいてSOP（標準作業手順書）を起草する」のように設定可能です。クリックするたびに、タスクの内容との依存関係に基づいて自動的にSOPコンテンツが生成されます。

💬 CickUpユーザーの生の声：

ClickUpは非常に多機能で、ほぼあらゆるビジネスケースやプロセスに対応するソリューションを構築できます。自動化機能とAIエージェントも非常に強力です！ロジックやAIプロンプトを介して自動アクションを設定し、ClickUp内で考えられるほぼ全ての操作を実行可能です。最後に、製品アップデートペースが驚異的です——毎月確実に重要な機能更新が行われ、同社が成長に注力していることが明白です。

よくあるプロンプトの失敗例（と修正法）

プロンプトの書き方に少し気をつけるだけで、「これだ！」と思える完璧な出力が得られるか、テキストのブロックを前に「何が間違っていたのか」と首をかしげるかの差が生まれます。

それでは、よくあるプロンプトエンジニアリングの失敗例と、プロンプトを最適化する方法を見ていきましょう：

1. 具体的な指示なしに「とにかくやること」と/AIに要求する

「ブログ記事を書け」や「これを要約する」といったプロンプトでは、/AIの解釈に大きく依存します。結果？ ありきたりなブログ記事や、期待外れの要約が生まれるのです。

修正: 明確な指示と文脈を含む効果的なプロンプトを作成しましょう。例として、ブログ記事を書く際には、採用したいトーン、ターゲット、記事の長さ、目的を定義することを検討してください。

例：

2. /AIに一度に多くのタスクを課しすぎる

1つの巨大なプロンプトに詳細やタスクを詰め込みすぎると、結果が混乱する可能性があります。AIは混乱するか、すべてを一度に処理しようとして（不十分な結果に終わる）でしょう。

修正: 初期プロンプトを小さなステップに分割し、順序立てて実行します。例として、まずアウトラインの作成を依頼します。それが良ければ、各セクションのコンテンツ作成を/AIに指示します。次に、トーンを整えるよう指示し、同様に進めます。

3. モデルが記憶していると仮定する

大半の大型言語モデルは状態を持たず、明示的に現在のプロンプトに含めない限り情報を保持しません。すると、結果として、以前の文脈を無視したり、過去の指示と矛盾する応答が生じる場合があります。

修正点：新しいプロンプトごとに、鍵の文脈、制約、目標を再提示し、モデルが正確に応答するために必要な情報をすべて提供してください。

チーム向けプロンプトライブラリの構築

優れたプロンプトは数分を節約し、共有プロンプトライブラリは（全員が利用するため）数時間を節約できます。その構築方法は以下の通りです：

1. すべてのプロンプトを保存するための共有ドキュメントを作成する

ClickUp Docsを活用し、チームメンバーが後で使える最も効果的なプロンプトを整理しましょう。これらのプロンプトは部門別に、さらにタスクタイプ（例：コンテンツ作成、市場調査、データ分析など）ごとに整理できます。

各プロンプトには以下を含めてください：

2. 標準化されたプロンプトテンプレートの設計

ミーティングメモを要約するやブログの最適化といった一般的なタスクには、全員が使用する標準的なプロンプト戦略を作成できます。特定のAIプロンプトテンプレートと、希望するスタイルの応答を生成するための使用タイミングや方法に関する指示を含めることが可能です。

これにより、プロンプト作成時に全チームメンバーが同一のベストプラクティスに従い、一貫した出力品質が保証されます。

3. 協働とフィードバックの文化を育む

チームにこのプロンプトライブラリを活用するだけでなく、改善にも協力するよう促しましょう。そのためには以下のことが必要です：

4. プロンプトライブラリにトラブルシューティングのヒントを追加する

AIが期待外れや予期せぬ出力を生成するケースも発生します。チームが問題を診断・修正できるよう、よくあるAIプロンプトの誤りとその解決策を解説するトラブルシューティングセクションの追加を検討してください。

具体的には以下のような形になります：

プロンプトから生産性へ：ClickUpがギャップを埋める方法

基本的なプロンプトエンジニアリング技術から高度な手法まで習得することで、試用版による時間の浪費を止め、実際に仕事を前進させる結果を得られるようになります。

ClickUpなら、AIがワークスペースの一部になります。タスク管理と自動化、コラボレーションを統合しているため、ツールを切り替えずに仕事を完了できます。

さあ、AIを呼び出さなければならない相棒として使う古い方法は捨てましょう。チームの一員として機能するAIアシスタントを導入する時が来ました。

今すぐClickUpに登録して、AIが文字通りワンクリックで使える世界を体感してください！

よくある質問

最適なツールは、AIに実行させたいタスクによって依存関係にあります。ただし、最も価値が得られるのは、AIを既に仕事のプランや遂行に使用しているプラットフォームに統合した場合です。例: ClickUp Brainは、ClickUpワークスペースに広く深く統合されているため、どの画面からでもAIアシスタントにアクセスできます。実際、Brain、ChatGPT、Gemini、Claudeなど、作業に最適なAIモデルを選択するために切り替えることさえ可能です。

はい！最も効果的なプロンプトは共有ClickUpドキュメントに保存したり、カスタムAIフィールドとして即座に再利用できるように設定できます。これにより、誰でもそのフィールドをクリックするだけで、AIアシスタントが事前設定されたプロンプトを実行します。一貫性が重要で時間的制約のある反復タスクに特に推奨します。

大規模言語モデルは検索エンジンではありません。Googleのように検索クエリを入力すれば毎回同じ結果が得られるものではありません。代わりに、LLMはトレーニング中に学習したデータとパターンに基づいてクエリに答えます。そのため、同じプロンプトでも毎回異なる結果が生成されるのです。

ゼロショットプロンプトエンジニアリングでは、期待される結果のサポート例を示さずに、AIに実行すべきタスクを指示するだけです。これに対し、フューショットプロンプティングでは、特定の方向へAIを導くためにいくつかの例を含める必要があります。例えば、AIが類似した内容を生成できるよう、サンプルの電子メール返信を提供することなどが挙げられます。