Zero-shot Promptingは、具体的な例を提供せずに、タスクの説明だけでAIに回答を求める最も基本的な手法です。大規模言語モデルが持つ膨大な事前学習知識を活用し、単発の指示で目的を達成します。
最適な使用ケース
避けるべきケース
❌ 曖昧な指示
「この文章を良くして」
✅ 明確な指示
「以下の営業メールを、より親しみやすく、
行動を促すような表現に書き直してください。
文字数は現在の80%程度に短縮し、
冒頭に相手の名前を入れて個人的な印象を与えてください。」
基本構造
【役割設定】
あなたは[専門分野]の[専門家レベル]です。
【状況説明】
[背景情報・制約条件]
【具体的指示】
[実行してほしいタスクの詳細]
【出力形式】
[期待する回答の形式]
制約の種類と指定方法
時間制約: 「30分で完了できる範囲で」
品質制約: 「プロフェッショナルレベルで」
量的制約: 「5つのアイデアを」
形式制約: 「箇条書きで」
対象制約: 「中学生にも理解できるように」
あなたは経験豊富なビジネスコンサルタントです。
新規事業提案のプレゼンテーション資料について、
以下の要素を含む構成案を作成してください：
【必須要素】
- 市場機会の分析
- 競合優位性
- 収益モデル
- リスク評価
- 実行計画
【制約条件】
- プレゼン時間：15分
- 対象：役員レベル
- スライド数：10-12枚程度
【出力形式】
各スライドのタイトルと主要ポイント（3-4点）を記載
あなたは創造性豊かなストーリーテラーです。
以下の設定でショートストーリーのプロットを作成してください：
【設定】
- ジャンル：SF
- 主人公：AI研究者（30代女性）
- テーマ：人間とAIの共存
- 長さ：短編小説（5,000字程度）
【要求事項】
- 読者の関心を引く導入部
- 明確な対立構造
- 感動的な結末
- 現代社会への示唆を含む
【出力形式】
1. あらすじ（200字）
2. 場面構成（起承転結で4場面）
3. キャラクター設定（主要3名）
4. 核となるメッセージ
研究結果: 特定の表現を追加することで性能が向上
効果的な表現
「これは私のキャリアにとって非常に重要です」
「深呼吸をして、この問題に段階的に取り組んでください」
「あなたの専門知識を活かして最高の回答をお願いします」
「完璧な答えを見つけるまで時間をかけて考えてください」
「論理的に分析して」
「根拠を示しながら」
「複数の視点から検討して」
「因果関係を明確にして」
「段階的に説明して」
精度指標
効率指標
創造性評価（1-5点）
読みやすさ評価（1-5点）
Few-shot Promptingは、目的のタスクに関する数個の具体例を提供し、AIにパターンを学習させてから実際のタスクを実行させる手法です。例示による暗黙的な指導により、より精密で一貫性のある出力を実現します。
良い例の組み合わせ
例1: 基本的なケース（標準的な状況）
例2: 複雑なケース（多要素を含む状況）
例3: 例外的なケース（特殊な条件下）
例4: エッジケース（境界線上の判断）
高品質な例の特徴
難易度の段階的上昇
例1（簡単）：基本的なパターン理解
例2（標準）：一般的な応用ケース
例3（複雑）：高度な判断を要する場面
以下の例を参考に、商品レビューを分析して
感情（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）と
主要な言及ポイントを抽出してください。
【例1】
レビュー：「配送が早くて驚きました。商品も期待通りで満足です。」
感情：ポジティブ
言及ポイント：配送速度、商品品質
【例2】
レビュー：「値段の割には普通かな。特に悪くはないけど印象に残らない。」
感情：ニュートラル
言及ポイント：価格対効果、印象度
【例3】
レビュー：「写真と実物が全然違う。返品したいくらいがっかりした。」
感情：ネガティブ
言及ポイント：商品説明との相違、期待値との差
【分析対象】
レビュー：「サポートの対応が丁寧で助かった。商品自体はまあまあです。」
以下の例を参考に、受信メールを適切なカテゴリに分類してください。
【例1】
件名：「システム障害発生のお知らせ」
本文：「午後2時頃より一部システムに障害が発生しております...」
カテゴリ：緊急対応
優先度：高
理由：システム障害は業務に直接影響するため
【例2】
件名：「来月の会議議事録について」
本文：「来月15日の定例会議の資料準備を...」
カテゴリ：通常業務
優先度：中
理由：定例業務で期限に余裕がある
【例3】
件名：「お疲れさまでした」
本文：「本日はお疲れさまでした。また明日もよろしく...」
カテゴリ：社交的連絡
優先度：低
理由：業務に直接関係しない挨拶メール
【分類対象】
件名：「契約書修正のご相談」
本文：「契約条項について相談したい点がございます...」
従来の手動例示に代わり、AIが自動的に多様な例を生成する手法：
「以下のタスクについて、多様な例を3つ自動生成してから実行してください：
タスク：顧客からの苦情メールに対する返信文作成
自動生成する例の条件：
- 異なる苦情内容（品質、配送、サービス）
- 異なる感情レベル（軽微、中程度、深刻）
- 異なる顧客タイプ（新規、既存、VIP）
各例について、以下を含めてください：
- 苦情の内容
- 適切な返信文
- 配慮したポイント
例の生成後、実際のタスクを実行してください：
[実際の苦情メール内容]」
| 要因 | Zero-shot | Few-shot |
|---|---|---|
| 一貫性 | 低-中 | 高 |
| 準備時間 | 短 | 長 |
| 精度 | 中 | 高 |
| 創造性 | 高 | 中-高 |
| 複雑なタスク | 困難 | 適合 |
| 特定形式 | 困難 | 得意 |
Zero-shot適用時
初期コスト：低（即座に実行可能）
修正コスト：高（トライ&エラーが多い）
総コスト：中-高（反復的改善が必要）
Few-shot適用時
初期コスト：高（例の準備が必要）
修正コスト：低（高精度で一発成功が多い）
総コスト：低-中（効率的な達成）
実験結果（一般的傾向）
効果的な配置順序
Chain-of-Thought（CoT）Promptingは、AIに段階的な推論プロセスを明示的に示させる手法です。複雑な問題を小さなステップに分解し、論理的な思考の連鎖を通じて最終的な答えに到達させます。
1. 問題理解：何を求められているか
2. 情報整理：与えられた条件の整理
3. 解法選択：適切なアプローチの決定
4. 段階実行：ステップバイステップの実行
5. 結果検証：答えの妥当性確認
明示的CoT
「以下の問題を段階的に解いてください：
【問題】
[具体的な問題文]
【解答プロセス】
ステップ1: 問題の理解と条件整理
ステップ2: 解法の選択と戦略決定
ステップ3: 計算・推論の実行
ステップ4: 結果の確認と妥当性検証
【最終回答】
[明確な答え]」
以下の問題を段階的に解いてください：
【問題】
田中さんは果物屋で、りんごを1個120円、みかんを1個80円で売っています。
今日、りんごとみかんを合わせて50個売り、売上は4,800円でした。
りんごとみかんをそれぞれ何個売ったでしょうか？
【解答プロセス】
ステップ1: 変数の設定
- りんごの個数をx個、みかんの個数をy個とする
ステップ2: 条件式の作成
- 個数の条件：x + y = 50
- 売上の条件：120x + 80y = 4,800
ステップ3: 連立方程式の解法
- 第1式からy = 50 - x
- 第2式に代入：120x + 80(50 - x) = 4,800
- 計算：120x + 4,000 - 80x = 4,800
- 簡略化：40x = 800
- 解：x = 20
ステップ4: もう一つの変数を求める
- y = 50 - 20 = 30
ステップ5: 検証
- 個数確認：20 + 30 = 50 ✓
- 売上確認：120×20 + 80×30 = 2,400 + 2,400 = 4,800 ✓
【最終回答】
りんご：20個、みかん：30個
以下の状況を分析し、最適な選択を推論してください：
【状況】
あなたは新製品のマーケティング責任者です。
- 予算：1,000万円
- 期間：3ヶ月
- 目標：認知度30%達成
- 競合：類似製品が2社存在
- ターゲット：20-40代の働く女性
選択肢：
A) テレビCM中心の戦略
B) SNSインフルエンサー活用戦略
C) 体験型イベント中心戦略
【分析プロセス】
ステップ1: ターゲット分析
- 20-40代働く女性の媒体接触傾向
- テレビ視聴：平日夜、休日昼間
- SNS利用：Instagram、Twitter中心、平日昼休み・通勤時間
- イベント参加：週末、関心の高いテーマのみ
ステップ2: 各戦略のコスト効率分析
A) テレビCM
- コスト：800万円（制作+放映）
- リーチ：高い（200万人）
- エンゲージメント：低い
- 信頼性：高い
B) SNSインフルエンサー
- コスト：400万円（起用料+制作）
- リーチ：中程度（50万人）
- エンゲージメント：高い
- 信頼性：中程度
C) 体験型イベント
- コスト：600万円（会場+運営）
- リーチ：低い（5万人）
- エンゲージメント：非常に高い
- 信頼性：高い
ステップ3: 認知度達成の可能性評価
- 認知度30% = 60万人の認知が必要（想定母集団200万人）
- A案：リーチは高いが印象薄で認知定着率15% = 30万人
- B案：エンゲージメント高く認知定着率40% = 20万人
- C案：強い印象で認知定着率80% = 4万人
ステップ4: 複合戦略の検討
- B+C組み合わせ：1,000万円の予算内
- 期待認知：20万 + 4万 = 24万人（不足）
- A+C組み合わせ：予算オーバー
ステップ5: リスク要因の評価
- A案：制作期間2ヶ月、放映効果の不確実性
- B案：インフルエンサーリスク、炎上可能性
- C案：コロナ等によるイベント中止リスク
【推奨戦略】
A) テレビCM戦略を選択
理由：
1. 目標認知度には不足するが最も近い数値
2. 残り200万円でデジタル広告補完可能
3. ブランド信頼性構築に最も効果的
4. 競合差別化として「安心・信頼」を訴求可能
基本パターン
[問題文]
Let's think step by step:
日本語バージョン
[問題文]
段階的に考えてみましょう：
効果的な誘導表現
「深呼吸をして、この問題を段階的に解いてください」
「時間をかけて、論理的に分析してください」
「一歩ずつ慎重に推論を進めてください」
「複数の視点から検討して、最適解を見つけてください」
数学問題（GSM8K）
常識推論（CommonsenseQA）
記号推論（Last Letter Concatenation）
# 役割設定
あなたは[専門分野]の[経験年数][専門家レベル]です。
# 背景・状況
[現在の状況]
[制約条件]
[関係者]
# タスク詳細
## 目的
[何を達成したいか]
## 要求事項
- [必須要件1]
- [必須要件2]
- [必須要件3]
## 制約条件
- [制約1]
- [制約2]
# 入力データ
[処理対象のデータ]
# 出力形式
[期待する回答の構造]
# 評価基準
[何を基準に良し悪しを判断するか]
# システム設定
## ペルソナ
- 役割: [具体的な職業・立場]
- 経験: [専門年数・実績]
- 特徴: [思考パターン・価値観]
## コンテキスト
- 時期: [いつの時点]
- 場所: [どこで]
- 相手: [誰に向けて]
- 目的: [なぜ]
# タスク仕様
## プライマリーゴール
[最優先で達成すべき目標]
## セカンダリーゴール
[可能であれば達成したい目標]
## 成功指標
[定量的な成功基準]
# 制約マトリックス
| 制約タイプ | 内容 | 優先度 |
|-----------|------|--------|
| 時間 | [期限] | 高 |
| 予算 | [上限] | 中 |
| 品質 | [最低基準] | 高 |
# 入力仕様
## データ形式
[入力の形式・構造]
## 前提条件
[入力データについての前提]
# 処理要件
## 分析観点
1. [観点1]
2. [観点2]
3. [観点3]
## 思考プロセス
1. [ステップ1]
2. [ステップ2]
3. [ステップ3]
# 出力仕様
## 形式要件
[構造・レイアウト]
## 内容要件
[含めるべき要素]
## 品質要件
[達成すべきレベル]
# 検証・評価
## セルフチェック項目
- [ ] [チェック項目1]
- [ ] [チェック項目2]
- [ ] [チェック項目3]
# 実行
[実際のタスク内容]
階層構造の明確化
# レベル1: メインカテゴリ
## レベル2: サブカテゴリ
### レベル3: 詳細項目
#### レベル4: 補足事項
強調とハイライト
**重要**: 必ず守るべき事項
*注意*: 気をつけるべき点
`コード`: 具体的な指示
> 引用: 参考情報
リストの効果的活用
順序あり（手順）:
1. 最初に実行すること
2. 次に実行すること
3. 最後に実行すること
順序なし（要素）:
- 考慮すべき要素A
- 考慮すべき要素B
- 考慮すべき要素C
チェックリスト:
- [ ] 完了すべきタスク1
- [ ] 完了すべきタスク2
- [x] 完了済みタスク3
表による整理
| 項目 | 条件A | 条件B | 条件C |
|------|-------|-------|-------|
| 費用 | 高 | 中 | 低 |
| 時間 | 短 | 中 | 長 |
| 品質 | 高 | 高 | 中 |
---思考エリア---
[AIの内部推論プロセス用]
ここで分析・検討を行い、
最終的な判断に至るまでの過程を記述
---出力エリア---
[最終的な回答内容]
ユーザーに提示する最終結果のみを記述
---アナリスト視点---
データと事実に基づく客観的分析
---ストラテジスト視点---
戦略的観点からの方向性提示
---実務担当者視点---
実行可能性と現実的な制約の考慮
---統合判断---
各視点を総合した最終提案
失敗例
「この文章を改善して」
問題点
改善策
「この営業資料を以下の観点で改善してください：
1. 読みやすさ：専門用語を20%削減
2. 説得力：具体的数値を3つ追加
3. 簡潔性：全体を現在の80%に短縮
4. 視覚性：重要ポイントを太字で強調
改善後は元の文章との比較表も作成してください。」
失敗例
「プレゼンの構成を考えて」
問題点
改善策
「新入社員向けの会社説明会（30分）で使用する
プレゼンテーション構成を考えてください。
【背景】
- 対象：今年度新入社員50名（文系・理系混合）
- 目的：会社理解深化と帰属意識向上
- 時期：入社3日目（基本研修終了後）
- 場所：本社会議室（プロジェクター使用可）
【制約】
- 時間：30分（質疑応答5分含む）
- スライド：15-20枚程度
- 双方向性：Q&Aセッション必須
【期待する成果】
- 会社のビジョン・ミッションの理解
- 自分の役割への認識
- 先輩社員との距離感縮小」
失敗例
「完璧な小説を書いて」
問題点
改善策
「以下の条件でショートストーリーの初稿を作成してください：
【基本設定】
- ジャンル：現代ファンタジー
- 主人公：高校生（16歳）
- テーマ：友情と成長
- 分量：3,000文字程度
【構成要求】
- 起承転結の明確な構造
- 読者の共感を呼ぶキャラクター
- 現実的な設定の中のファンタジー要素
【初稿の位置づけ】
これは初稿です。後で以下の観点で改善します：
1. キャラクター描写の深化
2. 伏線と回収の精密化
3. 文体の統一と洗練
まずは骨格となるストーリーを完成させてください。」
C - Clear（明確性）
チェック項目：
- 指示は具体的で測定可能か？
- 完了条件は明確に定義されているか？
- 曖昧な表現（「良い」「適切な」等）はないか？
L - Limited（制限性）
チェック項目：
- 適切な制約条件が設定されているか？
- 範囲の境界は明確か？
- 優先順位は示されているか？
E - Exemplified（例示性）
チェック項目：
- 必要に応じて具体例が提供されているか？
- 期待する品質レベルが例示されているか？
- 避けるべきパターンが示されているか？
A - Actionable（実行可能性）
チェック項目：
- AIが実行可能なタスクか？
- 必要な情報は全て提供されているか？
- 段階的な実行が可能か？
R - Relevant（関連性）
チェック項目：
- 目的と手段が整合しているか？
- 文脈設定は適切か？
- 対象読者への配慮があるか？
Week 1: ベースライン確立
1. 現在のプロンプトで10回実行
2. 結果を客観的に評価
3. 問題パターンを特定
4. 改善優先順位を決定
Week 2: 要素別改善
1. 最重要要素を1つ選択
2. その要素のみを改善
3. A/Bテストで効果確認
4. 統計的有意性を検証
Week 3: 統合最適化
1. 改善された要素を統合
2. 全体バランスを調整
3. 予期せぬ副作用をチェック
4. 最終版を決定
Week 4: 検証と標準化
1. 多様な条件下でテスト
2. 再現性を確認
3. 使用ガイドライン作成
4. チーム内で知識共有
基本手法の習得により、プロンプトエンジニアリングの80%の効果を実現できます。
Zero-shot: 速度重視、創造性重視、一般的タスク Few-shot: 精度重視、一貫性重視、特定形式 CoT: 複雑な推論、段階的分析、論理性重視
基本手法をマスターしたら：
基本手法の確実な習得が、高度なプロンプトエンジニアリングへの礎となります。反復練習と継続的改善を通じて、これらの技法を自然に使いこなせるレベルまで高めましょう。