お店に入って「バッグをおすすめして」とだけ言ったとします。
店員は提案できますが、かなり推測しなければなりません。
では「仕事用で13インチのPCが入り、肩が痛くなりにくく、大きなロゴは避けたい。予算はこのくらい」と伝えたらどうでしょう。
判断に使える情報が一気に増えます。
これが 提示（Prompt） の一番シンプルな考え方です。
Promptは、AIに渡す情報
Promptには、質問、目的、背景、条件、希望する形式などが含まれます。
「メールを書いて」よりも、
「教授への150語以内の英語メール。来週火曜に論文相談できるか丁寧に聞きたい。堅すぎない文面にして」
の方が、モデルに必要な手がかりが多くなります。
長いから良いのではありません。必要な情報があるから良いのです。
Promptで答えが変わる理由
大型言語モデル（Large Language Model, LLM）は、それまでに与えられた 文脈（Context） をもとに、次に続く内容を生成します。
だから前提が違えば、次に自然だと判断する答えも変わります。
店員が「バッグが欲しい」しか知らなければ人気商品を出すかもしれません。でも、毎日電車通勤で肩が痛くなりやすく、大きなロゴが苦手だと知っていれば、候補はかなり変わります。
良いPromptは長文とは限らない
次の4つを考えるだけでも十分です。
- 何をしてほしい？
- 背景は何？
- どんな条件がある？
- どんな形で答えてほしい？
旅行プランなら「3日間」だけより、「高齢の家族と一緒、車なし、1日2か所以内」の方がずっと役立ちます。
“最強Prompt”を暗記する必要はある？
急いで覚える必要はありません。
テンプレートは便利ですが、一番大切なのは、AIは言われていない条件を勝手に正確には理解できないということです。
予算を伝えていないのに高価なバッグをすすめられても、条件違反とは言えません。
Promptは正しさの保証ではない
どれだけ丁寧に伝えても、AIは間違えることがあります。
Promptは意図を伝えやすくしますが、事実確認の保証書ではありません。
次は、生成AI（Generative AI）が「わからないのに自信満々で答える」ことがある Hallucination（ハルシネーション） を見ていきます。
今日覚えることは一つだけ
Promptは、AIに渡す仕事・背景・条件。必要な情報が明確なほど、望む答えに近づきやすい。