この記事の結論
- AIエージェントへの指示は「目的・制約・出力形式・NG例」の4点を揃えると精度が大きく変わる
- 記事執筆・画像生成・SNS投稿文、タスクごとに「効きやすい指示」の型は違う
- 悪い指示を見つけたら「何が抽象的だったか」を1つ言語化して直すだけで十分改善する
記事のたたき台をAIに書いてもらうときのコツは別の記事で触れましたが、複数のAIエージェントを組み合わせて運用するようになると、指示の出し方そのものをもう一段具体的に詰める必要が出てきます。
ここでは実際に使っている「悪い指示→良い指示」の比較例を、タスク別にまとめておきます。
1. プロンプト設計の4要素
どんなタスクでも、指示に含めると精度が上がる要素は共通しています。
- 目的：この作業が最終的に何のためのものか
- 制約：文字数・トーン・使ってはいけない表現などの条件
- 出力形式：見出し構成、箇条書きか本文か、といった形
- NG例：過去に失敗した出力の傾向を先に伝えておく
2. 記事執筆エージェントへの指示
悪い例：「初心者向けにレンタルサーバーの選び方を書いて」
良い例：「専門用語をまだ知らない、初めてサーバー契約する読者向けに、比較表よりも『失敗した後どうなるか』を先に伝える構成で。
専門用語を使うときは必ず一言説明を添える。
文末が全部『〜でしょう』にならないよう文体を変化させる」
後者のように、想定読者・避けたい構成・避けたい文体のクセまで指定すると、修正の手間がかなり減ります。
3. 画像生成エージェントへの指示
悪い例：「ブログのアイキャッチ用に、テーマに合う画像を作って」
良い例：「文字を書き込める余白がない、完全に無地の背景で、実在するロゴやブランド名は一切描き込まないでください。
人物を入れる場合は表情まで見える構図にしてください」
画像生成では「〜を入れないで」という禁止形の指示が、逆にそのままラベルとして描き込まれてしまう事故が起きやすいため、禁止したいことほど肯定形で言い換えるのがコツです。
4. SNS投稿文・定型タスクへの指示
悪い例：「この記事をXで宣伝する投稿文を作って」
良い例：「この記事の中で一番『えっ、そうなの』と思われそうな1つの事実だけを取り上げて、140字以内、絵文字は使わずに投稿文を作って」
定型タスクほど「何を1つに絞るか」を人間側が先に決めてから頼むと、AIが選択に迷って無難な文章になることを防げます。
3つのタスクに共通しているのは、悪い指示と良い指示の差が「情報量」ではなく「具体性」にあるという点です。
タスク別に整理すると、次のようになります。
| タスク | 悪い指示にありがちな特徴 | 良い指示に足す要素 | 得られる効果 |
|---|---|---|---|
| 記事執筆 | 読者像を丸投げする | 想定読者・避けたい構成・文体のクセ | 修正の手間が減る |
| 画像生成 | 「テーマに合う画像」など抽象的 | 禁止事項を肯定形で言い換え、無地背景を明示 | ロゴ幻覚や文字化けを防ぎやすい |
| SNS投稿文 | 「宣伝して」とだけ依頼 | 記事内で一番意外な事実を1つに絞る指定 | 無難な文章になりにくい |
5. うまくいったプロンプトは資産として残す
ここで挙げた「良い例」は、どれも一度うまくいった指示文をそのままテンプレート化したものです。
次に似たタスクを頼むときはゼロから考え直さず、このテンプレートの一部を差し替えるだけで済むようにしています。
保存先はタスクごとに分けたNotionのページで、「記事執筆用」「画像生成用」「SNS投稿文用」と項目を分けて残しています。
差し替える箇所は基本的に「目的」の一文だけで、そこに今回のテーマやキーワードを書き込めば、制約・出力形式・NG例の部分はほぼそのまま流用できます。
再利用するときに必ず書き換えるのは「目的」の一行で、ここを直し忘れると前回のテーマに引っ張られた出力になり、結局その場で書き直す手間が減りません。
今日のアクション
- 直近でAIに出した指示のうち、結果が微妙だったものを1つ思い出す
- そこに「目的・制約・出力形式・NG例」のどれが足りなかったかを1つ書き出す
- 足りなかった要素を1つ足して、同じタスクをもう一度頼んでみる
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