3行でいうと

  • AIへの頼み方に決まった呪文はなく、3社の公式の指南に共通する5つのポイントがあります。
  • 5つは、具体的に頼む、背景を添える、欲しい形を指定する、例を見せる、返事を見て直す、です。
  • Anthropicは、AIを「優秀だが、あなたの職場の事情をまだ知らない新入社員」にたとえています。

この記事は公式の文書を読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。例文は僕らが作ったもので、公式のものではありません。

先に結論

3社の指南に共通していたのは、次の5つです。

  1. はっきり、具体的に頼む。 何を、誰のために、どんな形で、が分かるように書く。
  2. 背景や理由を添える。 「なぜそうしてほしいか」を書くと、AIが意図をくみやすくなる。
  3. 欲しい形を指定する。 表、箇条書き、1文、など。長さや禁止事項も。
  4. 例を見せる。 「こんな感じで」という見本を、少数、ばらつきを持たせて。
  5. 返事を見て、直す。 最初の依頼は下書きと考え、結果を見て言い直す。

見立てです。どれも、人に仕事を頼むときの心得とほとんど同じです。AI専用の技というより、「相手は事情を知らない」と意識して書く習慣に近いと思います。

たとえ話：初日の優秀な新人に、メモを渡す

Anthropicの指南は、AIを「優秀だが、あなたの職場の事情をまだ知らない新入社員」にたとえています。そして、確かめ方として「頼みごとの文章を、事情を知らない同僚に見せて、迷わず実行できるか確かめる。同僚が戸惑うなら、AIも戸惑う」という「黄金律」を紹介しています。

初日の新人に「資料を作っておいて」とだけ書いたメモを渡したら、どうなるか。誰向けか、何ページか、いつまでか、どんな形式か、が分からず、新人は想像で進めるしかありません。AIも同じです。

3社の指南を並べる
会社 公式の指南に書かれていること（短く言い換え）
Anthropic（Claudeの開発者向け文書） 明確で直接的に。背景を説明する。例を3〜5個。内容を区切る目印（XMLタグ）。役割を一文で与える。長い資料は上に、質問は最後に。
OpenAI（開発者向けガイド） 指示の構成は、役割・指示・例・背景資料の順が基本。区切りにはMarkdownやXMLを使う。例は多様に。
OpenAI（ChatGPTのヘルプ） 明確・具体的に十分な背景を。最初の依頼から始めて、返事を見て直す。口調は形容詞で示す。
Google（Geminiの開発者向け文書） 明確な指示と制約。返事の形式を指定。例を入れる。長い作業は分ける。
Google（Gemini for Workspaceの案内） 役割（ペルソナ）、作業（タスク）、背景（コンテキスト）、形式（フォーマット）の4つ。全部は不要。

7つのコツ

1. はっきり、具体的に

Anthropicの指南には、「分析画面を作って」だけよりも、「関連する機能や操作をできるだけ多く入れて、基本を超えた完成度で」と書くほうがよい、という例があります。「期待以上」を求めるなら、そう頼むこと。AIの察しに任せない、という考え方です。

僕らの例です。「メールの返事を書いて」だけでなく、「取引先の担当者に、納期の遅れをおわびする返事。丁寧だが短く、5行以内。新しい納期は10月20日」と書きます。

2. 理由や背景を添える

Anthropicの例では、「省略記号（……）を使わないで」より、「この文章は音声読み上げ機で読まれる。機械は省略記号をうまく読めないので使わないで」のほうがよいとされています。理由があれば、AIが他の場面にも当てはめて考えられるからです。指南は「AIは説明から一般化できるほど賢い」と書いています。

3. 欲しい形と、長さと、制約を書く

Googleの文書は、制約（要約の長さなど）と、返事の形式（表、箇条書き、1文、段落）を決めて書くよう勧めています。

Anthropicは、禁止よりも「してほしいこと」を書くよう勧めています。「マークダウンを使うな」より、「流れる文章の段落で書いて」。

4. 例を見せる（少数の例）

Anthropicの指南は、例を3〜5個入れるのがよいとし、実際の用途に近く、ばらつきがあり、はっきり区切られた例を求めています。Googleの文書は、例は具体的で多様であること、多すぎると例に似すぎる（過剰に合わせる）ことがある、と注意しています。OpenAIの指南も、多様な入力と望ましい出力の組を例にするよう書いています。

僕らの例です。商品の説明文を頼むとき、好みの説明文を2、3個、見本として貼って、「この調子で次の商品も」と頼む。

5. 材料と指示を、区切って渡す

OpenAIの指南は、見出しや箇条書き（Markdown）、またはタグ（XML）で、資料と指示の境目を示すよう書いています。Anthropicも、指示、資料、例、入力をそれぞれタグで囲むと、混同が減ると書いています。

普通の人の使い方に置き換えると、たとえば次のようになります（僕らの例）。

【やってほしいこと】この文章を3行で要約
【文章】
……（ここに貼る）……

6. 長い資料は先に、質問は最後に

Anthropicは、2万トークン（文字の量を数える単位）を超えるような長い資料は、指示や質問より上に置くよう書いています。質問を最後に置くと、複数の資料を使う複雑な場合に、返事の質が最大30パーセント上がったことが自社のテストで分かった、とも書いています。さらに、先に資料から関係する部分を引用させてから作業させると、的を絞りやすいとしています。数字はAnthropicの試験の結果で、条件が違えば変わります。

7. 役割を一言で、作業は分ける、見直させる

返事を見て、直す

OpenAIのChatGPTヘルプは、最初の依頼を出発点として、返事を見て直すことを勧めています。Googleのワークスペース向けの案内も、思いどおりになるまで追加の依頼で直すものとし、使う前に、わかりやすさ、関連、正確さを自分で見直すよう書いています。同じ案内には、下書きの依頼文の前に「これを強力な依頼文にして：」と書いてAI自身に直させる方法も載っています。

「考えるAI」には、頼み方が少し違う

推論モデル（答える前に長く考えるAI。別の記事で扱っています）について、OpenAIの指南は、推論モデルは大まかな方針だけでうまくいき、通常のGPTは細かい指示に助けられる、と書いています。前者は、目標を伝えれば自分で進められる経験豊富な同僚、後者は、手順まで細かく教える必要がある新人、というたとえです。Anthropicの指南は、「じっくり考えて」のような一言のほうが、手書きの手順より推論の質が上がることがよくある、としています。

見立てです。「細かく書けば必ずよい」とも「短いほどよい」とも言えず、使うAIによって最適な量が違うということだと読みました。

誤解されやすい点

「魔法の言い回し」はない 公式の指南が並べているのは、明確さ、背景、形式、例、反復といった地味なものです。Anthropicの指南は、紹介した技法はそれぞれ特定のモデルで測ったもので、別のモデルに使うときは自分のテストで確かめ直すよう、はっきり書いています。

「長く書くほどよい」わけではない Googleのワークスペース向けの案内は、依頼は短く平易に、専門用語を避けるよう書いています。必要なのは、長さでなく、事情を伝えることです。

「設定を細かくいじるべき」とは書かれていない 開発者向けの話ですが、Googleの文書は、Gemini 3系の設定（temperatureなど）は初期値のままにするよう強く勧めています。1.0より下げると、同じ言葉を繰り返すなど、思わぬ動きになることがある、とも書いています。

気をつけること

出典

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