OpenAI プロンプト作成の基礎ガイド

TL;DR

OpenAIの新しいプロンプト作成ガイドは、望ましい結果に焦点を当て、必要に応じて目的、文脈、出力形式、境界条件を追加することで、厳格な構文を必要とせずに正確で安全かつ再利用可能な結果を得る方法を説明しています。

プロンプト構造 – 結果から始める

重要なポイント: プロンプトの冒頭で、ステップバイステップの指示を列挙するのではなく、望ましい結果を明確に述べましょう。これにより、モデルは最終的な出力に注目し、最適なアプローチを選択する自由が得られます。

例:

これらの会議メモをプロジェクトチーム向けの短い更新情報に変換してください。
決定事項と次のステップを先頭に記載してください。

このプロンプトはChatGPTに何を作成すべきか、誰が読むのかを伝えているため、多くのタスクにおいて十分です。

詳細を追加するタイミング – 目的、文脈、出力、境界

要素	含めるべき内容	重要となる状況
目的	ChatGPTに実行してほしい高レベルなアクション。	大きなタスクや重要度の高いタスクにおいて必須。
文脈	答えに影響を与える関連する文書、スプレッドシート、スクリーンショット、またはURL。	答えが特定のデータや視覚情報に依存する場合に使用。
出力	望ましい形式、長さ、対象読者、詳細度。	結果の提示方法が重要となる場合（例：1ページの経営者向け要約）。
境界	不要な変更を防ぐための制約（例：予算数値は変更しない、欠落情報は明示する）。	セキュリティ、コンプライアンス、または誤りが結果を無効にする場合に重要。

答えに影響を与える要素のみを含めればよく、すべてのフィールドを埋める必要はありません。

有用な文脈の追加

ファイル: 要約、比較、またはファイル作成が必要な場合、PDF、スプレッドシート、プレゼンテーションを添付してください。
画像: スクリーンショットや図を添付し、関連する領域を明示して視覚的な文脈を提供してください。
Web検索: 最新情報が必要な場合、リアルタイム検索をリクエストし、ソースを指定して答えの検証を依頼してください。
プロジェクト: 関連するチャット間でファイルやソースを永続的に共有するには、プロジェクトを使用してください。

連携ソース

プラグインが外部サービス（Google Drive、Slackなど）にアクセスできる場合、ソース名と必要な特定情報の名前を明示してください。たとえば：

Drive内の最新のプロジェクト計画と、プロジェクトのSlackチャンネルからの関連する決定事項と更新情報を使用して、進捗状況の更新を作成してください。

モデルは、各検索手順を説明しなくても、指定された項目を取得します。

プラグインとカスタマイズ

プラグインは、ChatGPTに再利用可能なツール統合（Drive、Gmail、GitHubなど）を提供します。コンポーザーで@を入力して、必要なツールを選択することでプラグインを呼び出せます。
カスタマイズ設定（設定 → カスタマイズ）では、すべてのチャットに適用されるデフォルトの性格やカスタム指示を設定できます。チャット固有の設定は、プロンプト内に直接含めてください。

境界の定義

境界は、モデルが意図しない行動を取るのを防ぎます。最も重要な1〜2つの制約のみを含めてください。たとえば：

承認された日付と予算数値は変更しないでください。
提供されたソースのみを使用してください。欠落情報は推測せず、明示してください。
メッセージを下書きとして作成してください。送信しないでください。

意図した利用方法の伝達

結果の使い方をモデルに伝えることで、長さ、詳細度、構成を最適化できます：

経営幹部がスキャンできる1ページの要約を作成してください。決定事項を先頭に記載。
所有者と締切日をリストアップするフォローアップメールの下書きを作成してください。
計画された支出と実際の支出の表を作成し、10％以上の差異を強調してください。

重要な出力の場合、結果を受け入れる前に最終確認ステップ（例：「すべてのアクションアイテムに所有者と締切日があるか確認してください」）を要求してください。

反復的プロンプト作成 – 方向修正 vs. キュー

生成が進行中の場合、以下のいずれかが可能です：

方向修正: 現在の実行にメッセージを追加して方向を変更、欠落している詳細を追加、新しい情報を提供。
キュー: 次の実行用にメッセージを保存。現在の作業が完了するまで待つ必要があるフォローアップに有用。

デスクトップアプリでは、デフォルトの動作は設定 → 一般 → フォローアップ動作で設定されています。CLIでは、Enterで方向修正、Tabでキューを実行します。

プロジェクト進捗報告のための完全なプロンプト例

月曜日の経営陣ミーティング向けに1ページのプロジェクト進捗報告を作成してください。Drive内の最新のプロジェクト計画と、プロジェクトのSlackチャンネルからの関連する決定事項と更新情報を使用してください。

経営陣が決定すべき事項と次のステップを先頭に記載してください。進捗、リスク、所有者、締切日を要約してください。承認された日付と予算数値は変更しないでください。矛盾するか欠落している情報は明示し、送信や公開は一切行わないでください。

終了する前に、すべての次のステップに所有者と締切日があるか確認してください。

このプロンプトは、目的、文脈、出力、境界、および最終確認要求をカバーしており、すべての手順を列挙することなく、結果を達成しています。

音声入力のショートカット

ChatGPTデスクトップアプリでは、Ctrl + Shift + Dを押すと、コンポーザーに直接音声入力を開始できます。送信する前に編集してください。

実用的なプロンプトテンプレート

トピックの理解

投資経験のない人に、複利の仕組みを説明してください。
具体的な例を1つ使い、導入する金融用語を定義してください。

書き出しと精緻化

この招待を断る親しみやすいメールを下書きしてください。私は旅行中だからです。
120語以下に抑え、将来のイベントへの再参加の可能性を残してください。

オプションの比較

1年間に国際的に2回旅行する1人向けに、2つの携帯電話プランを比較してください。
重要な違いを表に示し、1つを推奨してそのトレードオフを説明してください。

実用的なタスクの計画

平日の5日間の夕食を30分以内で作れるように計画してください。
ピーナッツを避けて、料理間で材料を再利用し、最終的に1つの統合された買い物リストを完成させてください。

ChatGPT Work と通常のチャットの使い分け

チャット: すぐに答えが必要な質問、短い再書き、アイデア出し、軽い下書きに最適。
ChatGPT Work: 複数のソース、ツール統合、順次的なステップ、または本番用ファイルが必要なタスクに設計されています。Workでは、望ましい結果を明確に記述し、ソース資料を提供し、対象読者を指定し、レビュー手順を定義します。

ChatGPT Work の効率的な使い方

1つのレビュー可能な結果から始める。 関連するソースのみを含め、対象読者、形式、長さを定義する。
必須作業とオプションの仕上げを分ける。 手法が重要なら計画を要求し、外部システムに影響を与える行動は明示的な承認を求める。
反復する： 最初の出力をレビューし、プロンプトを精緻化し、繰り返しタスクに同じワークフローを再利用する。

ソースを完成ファイルに変換する（例）

経営者向け要約とスライド: 四半期報告書を添付し、経営者向けの対象読者を指定し、意思決定中心の要約をリクエストし、各数値を引用する6スライドのデッキを要求。
意思決定調査メモ: 3つのカスタマーサポートプラットフォームの比較をリクエストし、価格、セキュリティ、移行作業を含め、リンク、仮定、未解決の質問を含むメモを要求。
リリース計画: 製品概要を提供し、タイムライン、所有者、依存関係、リスクマトリクス、発表下書き、FAQ、リリース日チェックリストを要求し、未決定事項がある場合は明示。

定期的な自動化のためには、通常のチャットでプロンプトを精緻化し、そのチャット内でタスクをスケジュールするか、独立したスケジュールタスクを作成してください。

コード中心の作業向けのCodex

コードベースの説明: 目的を提示し、関連するファイルを選択し、要約、図、チェックリストをリクエスト。
バグの修正: 再現手順と制約（例：APIの形状を維持）を提供し、Codexに最小限のパッチを提案させ、検証テストを実行。
テストの作成: 関数を指定し、プロジェクトの規約に従ったユニットテストをリクエスト。
スクリーンショットからのプロトタイプ: 画像を添付し、フレームワークの制約（React、Vite、Tailwind、TypeScript）を指定し、完全なコンポーネントコードとREADMEを要求。
UIの反復: デベロッパーディスプレイを起動し、集中したスタイルやレイアウトのプロンプトを送信。ブラウザで変更をレビューし、Codexに変更を保持または元に戻すように指示。
リファクタリングをクラウドに委任: ローカルでの計画を作成し、その後、隔離された環境で実行されるクラウドCodex環境に実装を引き渡す。
コードレビュー: CLIで/reviewを使用するか、GitHubのPRに@codexをタグ付けして、セキュリティ中心のフィードバックを得る。
ドキュメントの更新: Codexに特定のドキュメントを修正させ、リンクの有効性を検証し、レンダリングされたページが正しい状態になるまで反復。

セキュリティと検証の実践

高影響度の出力には、最終確認（例：「すべての次のステップに所有者があるか確認」）を必ず要求。
モデルが重要なデータを変更しないように境界を設定。
公開、送信、コミットする前に生成されたファイルを手動でレビュー。
プラグインや接続されたソースを使用する場合、適切なプランとワークスペースの権限が設定されていることを確認。

結論

OpenAIのプロンプト作成ガイドは、目的、文脈、出力、境界という明確でモジュール化されたフレームワークを提供し、ユーザーが簡潔で成果志向のプロンプトを作成し、接続されたソースやプラグインを活用し、方向修正やキューによる安全な反復が可能になります。これらのベストプラクティスに従うことで、ユーザーはChatGPTやCodexを、執筆、分析、コード中心のワークフローにおいて、より高品質で信頼性の高い結果を得ることができます。