和AIとおしゃべりする玄学：どうやって「呪文」を使ってChatGPTに働いてもらうか

一、AI は心を読む達人ではない#

What：プロンプトエンジニアリングとは、AI に指示を出すための「翻訳者」です。インターンにコーヒーを買ってきてもらうことを想像してください ——「何でも飲めるものを買ってきて」VS「アイスアメリカーノにダブルショットのエスプレッソ、砂糖なし、紙カップで」。後者が有効な指示です。

Why：テストによると、プロンプトを最適化すると AI の出力品質が 40% 向上します（スタンフォードの研究による確証）。前回、AI に「詩を書いて」と頼んだところ、「ああ！海は水だらけ！」という段落が返ってきましたが、R.I.S.E フレームワークを使った後は、シェイクスピア風の十四行詩が直接出力されました。

When：複雑なタスクが必要なときには必須です。天気を調べるのに呪文は必要ありませんが、AI に「周杰倫の歌詞スタイルでコードのコメントを書く」と頼むときは、フレームワークの宝典を取り出さなければなりません。

二、よくある失敗例#

謎かけ人の罠
「マーケティングプランを書いて」→AI が 50 ページの学術論文形式のプランを提出
✅正しい姿勢：T.A.S.T.E フレームワークを使って「Z 世代向けのショートビデオの文案、ネットの流行ネタを含む」と指定する。

細部へのこだわりの欠如
「会議の議事録をまとめて」→重要な決定点を見落とす
✅正しい姿勢：I.C.I.O フレームワークを使って「顧客の王総が予算調整についての発言を強調する必要がある」と明確にする。

人格分裂の現場
「専門的で厳密」と「ユーモラスで軽快」を同時に要求→AI が量子波動の文体を出力
✅正しい姿勢：C.R.I.S.P.E フレームワークの中で「スタンドアップコメディスタイルで量子物理を解説する」と固定する。

三、よく使われるプロンプトフレームワークの紹介#

A.P.E#

行動、目的、期待

ACTION 行動：完成すべき作業や活動を定義する
PURPOSE 目的：議論の意図や目標を示す
EXPECTATION 期待：期待される結果を述べる

C.O.A.S.T#

背景、客観、行動、シナリオ、タスク

CONTEXT 背景：対話の舞台を設定する
OBJECTIVE 目的：目標を説明する
ACTION 行動：必要なアクションを説明する
SCENARIO シナリオ：シーンを説明する
TASK タスク：タスクを説明する

R.I.S.E#

役割、入力、ステップ、期待

ROLE 役割: ChatGPT の役割を指定する
INPUT 入力：情報やリソースを説明する
STEPS ステップ：詳細なステップを尋ねる
EXPECTATION 期待：必要な結果を説明する。

E.R.A#

期待、役割、行動

EXPECTATION 期待：必要な結果を説明する
ROLE 役割: ChatGPT の役割を指定する
ACTION 行動：どのようなアクションを取る必要があるかを指定する

R.O.S.E.S.#

役割、目的、シナリオ、解決策、ステップ

ROLE 役割: ChatGPT の役割を指定する
OBJECTIVE 目的：目標や目的を述べる
SCENARIO シナリオ：状況を説明する
EXPECTED SOLUTION 解決策：必要な結果を定義する
STEPS ステップ：解決策を達成するために必要な手段を要求する。

C.R.I.S.P.E#

役割、洞察、声明、個性、実験

CAPACITY AND ROLE 能力と役割: ChatGPT がどの役割を果たすか
INSIGHT 洞察：洞察、背景、文脈を提供する
STATEMENT 声明: ChatGPT に何をしてほしいかを要求する
PERSONALITY 個性：どのようなスタイル、個性、方法で応答してほしいか
EXPERIMENT 実験: ChatGPT に複数の例を返信させるように依頼する

B.R.O.K.E#

背景、役割、目標、重要な結果、改善

BACKGROUND 背景：背景を説明し、十分な情報を提供する
ROLE 役割: ChatGPT に果たしてほしい役割
OBJECTIVES 目標：達成したいこと
KEY RESULT 重要な結果：具体的な効果を試験し、調整する
EVOLVE 試験と改善: 3 つの改善方法を自由に組み合わせる

T.A.G#

タスク、行動、目標

TASK タスク：特定のタスクを定義する
ACTION 行動：何をする必要があるかを説明する
GOAL 目標：最終目標を説明する。

T.R.A.C.E#

タスク、リクエスト、アクション、文脈、例

TASK タスク：特定のタスクを定義する
REQUEST リクエスト：あなたの要求を説明する
ACTION 行動：必要なアクションを説明する
CONTEXT 文脈：文脈や状況を提供する。EXAMPLE 例：あなたの意見を説明するための例を挙げる

C.A.R.E#

文脈、行動、結果、例

CONTEXT 文脈：議論の舞台や文脈を設定する
ACTION 行動：何をしたいかを説明する
RESULT 結果：必要な結果を説明する
EXAMPLE 例：あなたの意見を説明するための例を挙げる。

I.C.I.O#

指示、背景、入力データ、出力ガイド

INSTRUCTION 指示: AI が実行する具体的なタスク
CONTEXT 背景: AI にもっと背景情報を提供する
INPUT DATA 入力データ：モデルが処理する必要があるデータを知らせる
OUTPUT INDICATOR 出力ガイド：出力するタイプやスタイルを知らせる

R.A.C.E.#

役割、行動、背景、期待

ROLE 役割: ChatGPT の役割を指定する
ACTION 行動：どのような行動を取る必要があるかを詳細に説明する
CONTEXT 文脈：状況に関する関連する詳細を提供する
EXPECTATION 期待：期待される結果を説明する。

T.A.S.T.E#

タスク、対象、構造、トーン、例

Task タスク：モデルの主要なタスクや生成するコンテンツを定義する
Audience 対象：対象のオーディエンスを明確にする。
Structure 構造：出力するコンテンツの明確な組織構造を提供する、段落の配置、論点の展開順序、または他の論理関係を含む
Tone トーン：モデルの回答時のトーンやスタイルを指定する
Example 例：モデルが出力スタイルやフォーマットを理解するのに役立つ例やテンプレート。

A.L.I.G.N#

目標、難易度、入力、ガイドライン、新規性

Aim 目標：タスクの最終目標を明確にする。
Level 難易度レベル：出力の難易度レベルを定義する。
Input 入力：処理する必要がある入力データや情報を指定し、モデルが特定の事実や条件に基づいて推論するように要求する。
Guidelines ガイドライン：モデルがタスクを実行する際に従うべきルールや制約を提供する
Novelty 新規性：モデルにオリジナルで革新的なコンテンツを提供する必要があるか、既存の知識を引用することが許可されているかを明確にする。

CO-STAR#

C-context 文脈：タスクの文脈情報を提供する

LLM が議論している状況を理解するのに役立ち、応答の関連性を確保する
O-objective 目標： LLM に達成してほしいタスクを確認する

明確な目標は LLM が応答を集中させ、特定の目標を達成するのに役立つ
S-style スタイル：LLM の出力の執筆スタイルを指定する

これは特定の著名人の執筆スタイルや、ビジネスアナリストや CEO のような特定の分野の専門家のスタイルである可能性があります。これにより、LLM があなたのニーズに合った表現方法や語彙の選択を採用するのを導くことができます。
T-tone トーン：応答の感情的態度を決定する

これにより、LLM の応答が私たちが望む感情と一致することが保証されます。例えば、正式、ユーモラス、同情的など。
A-audience 対象：応答の対象オーディエンスを特定する

LLM の応答が特定のオーディエンスに向けられるようにし、（専門家、CEO、初心者、子供など）必要な文脈での適切さと理解しやすさを保証します。
R-response 応答：応答の形式を指定する

LLM が必要な正確な形式で出力することを保証し、後続のタスクを容易にします。例えば、リスト、JSON、専門的な報告書など。ほとんどのプログラム的な処理において、LLM の応答を利用するアプリケーションにとって、JSON 出力形式が理想的な選択となります。

四、フレームワーク説明書（厳選 5 つ）#

DeepSeek- R1 公式フルバージョン、ネット検索を開始

1. APE フレームワーク - 男性的な指示#

[Action] 小紅書の美容関連のバズ記事を分析する  
[Purpose] 流量の秘密を見つける  
[Expectation] 絵文字とネタ画像を使って分析レポートを作成する

💡適用シーン：緊急タスクの迅速な展開

2. T.A.S.T.E フレームワーク - クライアント満足テンプレート#

Task: 新エネルギー車のプロモーション文案を書く  
Audience: 30-45歳の中産階級家庭  
Structure: 痛点の導入→技術的優位性→シーン化された解決策  
Tone: ロー・ユンハオの発表会スタイルのように  
Example: NIO Dayのスピーチ構造を参考にする

🎯実際のケース：ある自動車企業がこのフレームワークを使用して文案を作成し、転換率が 27% 向上しました。

3. C.R.I.S.P.E フレームワーク - 演技者モード#

Capacity: 毒舌ファッションエディターを演じる  
Insight: 今年の流行はドーパミンコーディネート  
Statement: セレブのレッドカーペットスタイルを批評する  
Personality: ジンシン先生のような鋭い批評を使う  
Experiment: 毒舌の程度が異なる3つの文案を生成する

🤹‍♂️実測：AI に李佳琦の「OMG 買って！」スタイルでコードのコメントを書くように頼んだところ、プログラマーたちが腹筋を笑い出しました。

4. B.R.O.K.E フレームワーク - 労働者の救世主#

Background: 年末の総括PPTを提出する必要がある  
Role: 経験豊富な職場コーチ  
Objectives: 技術転換の成果を強調する  
Key Result: データの可視化で提示する  
Evolve: 昇進版/転職版/やる気なし版の3つのバージョンを提供する

💼労働者の実証：5 時間の仕事が今では 20 分で終わることが分かりました。

5. A.L.I.G.N フレームワーク - 学術派必携#

Aim: ブロックチェーン技術を説明する  
Level: おばあちゃんに分かるように  
Input: 彼女は高齢者用の携帯電話しか使えない  
Guidelines: 買い物の記録を比喩として使う  
Novelty: 広場舞チームの経費管理のケースを組み合わせる

DeepSeek-R1 の実際の出力

👵私の母の実際の評価：「テレビの専門家よりも分かりやすい！」

五、黄金の三原則#

具体的に極端に：
❌「物語を書いて」 → ✅「800 字の SF 短編小説を書いて、主人公は卵炒めを作るロボットで、結末は逆転する」
AI に「記憶のパン」を与える：
❌直接プランを求める → ✅C.A.R.E フレームワークを使って背景データを先に提供する：「現在の店舗は月に 5 万の赤字、競合他社...」
役割演技 yyds：
❌普通の要求 → ✅「あなたは今、マスクのためにスピーチ原稿を書く天才で、モフモフ文化のネタを入れる必要がある」

六、高度な操作#

ロシアの入れ子法：
R.O.S.E.S フレームワークを使って AI にフレームワークを設計させ、その後コンテンツを生成させる：「まず 10 個の文章タイトルを挙げ、その中から 3 番目を展開する」
ダメ男式の反復：
B.R.O.K.E フレームワークを使って初稿を生成した後、「セクシーさが足りない、インターネット用語を加えて」と言う。
陰陽合一術：
E.R.A フレームワークを使って AI に賛成と反対の意見を同時に出力させる：「まずリモートワークを支持する 5 つの理由を書き、その後反対の 5 つの理由を書く」

七、AI は鏡である#

あなたがそれを手抜きすれば、さらに手抜きされ、あなたが真剣に取り組めば、それは驚くべきものになります。この魂の公式を覚えておいてください：

質の高いプロンプト = 明確なタスク + 豊富な詳細 + 人格設定 + 魅力的な例

次回行き詰まったときは、AI に向かって歌ってみてください：「もっと簡単に～話し方を簡単に～」、そして静かにこのガイドを開いてみてください。結局、AI に働かせる最高の境地は、彼らが共同創作していると感じさせることです（ただし、彼らはただ狂った行列計算をしているだけです）。

🎁文末の特典：T.R.A.C.E フレームワークを使って AI にこの記事のツッコミ版を生成させてみてください。あなたは予想外の楽しみを得ることができるでしょう（どうして私がそれを知っているのかは聞かないでください）。