プロンプトが書けないときに確かめること:「目的」の見出しで止まった担当者の頭で、目的と背景が混ざっていた

担当者が、プロンプトをマークダウンで書き始めた。

「# 目的」の一行を書いたところで、手が止まった。

記号の使い方は知っていた。書き方の問題ではなかった。

では、止まった手は、何を知らせていたのか。

「#」一つに込めた意思決定の正体

担当者が書いた「# 目的」の一行は、ここから先は目的の話だ、という宣言である。

行頭の # 一つで、書き手は別の話へ移る意思決定を書いている。

見出しを、文書を見やすく飾る大きな文字と受け取る人は多い。

実際には、# を一つ置くたびに、書き手は一つの話の範囲を決めている。

担当者の頭の中では、目的と背景が一つに混ざっていた。範囲を決められないから、手が止まった。

マークダウンは、見た目を整える前に、書き手に話の切れ目を決めさせる。

テキストファイル(.txt)は、文字と改行だけを入れる器だ。思いついた順の文字を、書いたままの形で保存できる。

マークダウンファイル(.md)も、中身は同じ文字である。記号で、見出しやリストという意味の構造を足す。

マークダウンは、John Gruberが2004年3月に自分のサイトで発表した書き方だ。

Gruberは、読みやすいプレーンテキスト(飾りのない文字だけ)の書式とうたった。記号を含んだままでも、どこが見出しかを人が読み取れる。

テキストファイルは文字の羅列で、マークダウンは記号で見出しやリストを表し、HTMLやPDFへの変換を前提にします。どちらもプレーンテキストが土台です

空欄の見出しを、AIは何で埋めるのか

止まった手を無視して、一段落で書き流したとする。

プロンプトを一段落で書くと、目的、背景、条件、出力の形が混ざる。

AIは、どこを重く見るかを自分で選ぶ。

見出しを立てても、下が空欄のまま送れば同じだ。AIは空欄を一般論で埋めて返す。

返ってきた答えは、もっともらしい。自分の前提が抜けていても、見た目では気づけない。

見出しで区切れば、項目ごとの役割がはっきりする。次の文面のかっこの中を、自分の依頼に書き換えて使える。

# 目的
(例:新サービスの社内向け説明文を作りたい)

# 背景
(例:読み手は営業部。技術用語には慣れていない)

# 条件
- (例:800字以内)
- (例:専門用語には短い説明を添える)

# 出力形式
(例:見出し3つと箇条書きで返す)

見出しの形に書こうとすると、書き手は自分に問う。

目的と背景を分けられるか。条件はいくつあるか。

下が空欄の見出しは、頼む前に自分が決め残した前提だ。

見出しを立てる作業は、自分の前提を言葉にして渡す作業である。

指示文を目的、背景、条件、出力形式の見出しで区切ると、下が空欄の見出しが見つかります。空欄は頼む前に決め残した前提で、空欄のまま送るとAIが一般論で埋めます

見出し一つに流し込んだ文書で、何が起きているのか

全部を一つの見出しの下に流し込んだマークダウンは、拡張子を変えただけのテキストファイルである。

仕切り板のない本棚を思い浮かべてほしい。本を探すたびに、背表紙を端から読むことになる。

器の使い分けの目安は、設定ファイルやログにはテキストファイル、HTMLやPDFに変換する文書にはマークダウンだ。

日記や思いつきのメモのように、構造を決める前に書くことに価値がある書き物もある。見出しは、構造を決めたい書き物に使う。

手が止まったら、どこから書き直すのか

見出しを立てる手が止まるのは、話の切れ目を探している印だ。

止まった見出しの下に、混ざっていた中身を一行ずつ分けて書く。

例の文面なら、「# 目的」には説明文を作りたいとだけ書く。読み手が営業部だという話は、「# 背景」へ移す。

下が空欄の見出しを見つけたら、送る前に自分の前提を書き込む。

「# 目的」で止まった手は、故障ではなかった。決め残した前提の場所を、正確に指していた。

拙著『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』の2章2節に、区切り文字で見出しと箇条書きを作り、項目と内容をセットで書く方法を書きました。読むと、自分のプロンプトのどの項目が埋まり、どの項目が空いているかを、書きながら確かめられます。

AIの答えが物足りないとき、疑うべきはAIか、自分の言葉か。

ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング 表紙

『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』

AIは言葉でしか動かない。プロンプトを暗記するのをやめ、構成要素に分解して、自分の言葉で意図を込める力を鍛える本です。

読み終えたとき、手元に残るもの

  • 必須、任意、形式の三つに分けたプロンプトの構造
  • 回答の質を変える、意図を込めた生きたプロンプト
  • 発注と検収は人が担う、AIとの役割分担
  • 章末の演習プロンプト26題

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