2025.11.21

【ゼロから学ぶ】AI 時代のプロンプト入門（エンジニア向け）

saratogax

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AI の進化により、エンジニアの開発プロセスは大きく変わりました。

コード生成、設計補助、バグ調査、ドキュメント生成など、多くの作業を AI が支援してくれます。

しかし——

サラトガ

「AI を使っているのに、思ったほど精度が出ない」

「返ってくる回答が浅い / ズレている」

そんな経験はありませんか？

実はその原因の多くは プロンプト（AI への指示）の設計不足 にあります。

本記事では、エンジニアが ゼロから実務レベルで使えるプロンプトスキル を身につけられるよう、体系立てて解説していきます。

Contents

1. プロンプトとは何か？
- プロンプトを構成する4要素
2. 良いプロンプトの基本原則
3. エンジニアが使う5種類のプロンプト
4. プロンプトの作り方（再現性のある5ステップ）
5. まとめ

1. プロンプトとは何か？

プロンプト（Prompt）とは、AI に対する命令文や指示文の総称 です。

AI は与えられた情報だけを手がかりに最適な回答を生成します。

裏を返せば、

適切な指示をすれば、AI のアウトプットも驚くほど変わる

ということです。

プロンプトを構成する4要素

プロンプトは次の4つの要素で構成されます。

目的（何をしてほしいか）
文脈（背景・前提条件）
制約（条件・禁止事項）
アウトプット形式（どんな形で出すか）

例えば、Next.js の API ルートを初心者へ解説してもらいたいなら、こうなります：

# 目的
Next.js の API ルーティングを初心者でも分かるように解説してください。

# 文脈
私はフロントエンド寄りの開発者で、バックエンドは不慣れです。

# 制約
専門用語は必ず噛み砕いて説明してください。

# 出力形式
図解 → 例 → まとめ の順でお願いします。

たったこれだけで、AI の回答品質は大きく向上します。

2. 良いプロンプトの基本原則

ここでは、エンジニア向けに「最低限知っておくべき原則」を紹介します。

これを押さえるだけで、あなたの AI 利用効率は確実に上がります。

2-1. 抽象ではなく具体的に指示する

AI は“曖昧さ”が苦手です。

❌「Next.js の API ルートを分かりやすく説明して」

⭕「図を使い、3ステップで、初心者向けに噛み砤く」

2-2. “スケルトン（骨組み）” を与えると強い

AI は補完が得意です。

そのため、アウトプットの型を決めておくと高品質になります。

以下のテンプレで説明してください：
・結論
・理由
・具体例
・注意点

2-3. 役割（ロール）を与える

役割を決めるだけで、回答のトーンや専門性が安定します。

あなたはシニアフロントエンドエンジニアです。

2-4. 段階的に説明させる

AI は step-by-step が大得意。

まず前提を説明し、
次にポイントを解説し、
最後にコード例を示してください。

2-5. 禁止事項の指定で“暴走”を防ぐ

曖昧な推測はしないでください。
必ず動作するコードだけを提示してください。

3. エンジニアが使う5種類のプロンプト

プロンプトは目的別に分類すると理解しやすくなります。

ここでは、実務でよく使う 5ジャンルを紹介します。

3-1. 調査系プロンプト

技術調査に使うタイプ。

React Server Components の最新ベストプラクティスを、
・結論
・メリット
・デメリット
・採用判断のポイント
で整理してください。

3-2. 設計系プロンプト

アーキテクチャ、API 設計などのサポート。

以下の要件から最適な API 設計案を提案してください。
要件：
・ユーザーが投稿を作成・編集・削除できる
・認証は OAuth

3-3. コード生成プロンプト

具体的にコードを生成させたいとき。

NestJS で CRUD API を作りたいです。
・REST
・JWT 認証
・PostgreSQL（Prisma 使用）
この構成で最小構成のサンプルコードを生成してください。

3-4. バグ調査 / 改善プロンプト

コードレビューにも使えます。

以下のコードの問題点を 3 つ指摘し、改善後のコードも提示してください。
観点：
・保守性
・パフォーマンス
・可読性

3-5. ドキュメント生成プロンプト

コードや仕様から README を作るなど。

このコードをもとに README を生成してください。
・機能説明
・環境構築手順
・使用例
・よくあるエラー

4. プロンプトの作り方（再現性のある5ステップ）

「どう作ればよいか分からない」を解決するための手順です。

Step 1：目的を一言で言語化

例：

「リファクタリング方針を知りたい」

「認証フローの設計指針が欲しい」

Step 2：前提・文脈を与える

例：

「私はバックエンド初心者です」

「既存のコードは TypeScript で書かれています」

Step 3：アウトプット形式を指定する

例：

・箇条書き

・図解風

・ステップ式

・比較表

Step 4：禁止事項を必要に応じて追加

例：

「曖昧な前提で推測しないでください」

Step 5：生成物を“改善プロンプト”で磨く

例：

より短くして。
図解風にして。
コードをより現実的なものに改善して。

AI のアウトプットは「1 発で完了」する必要はありません。

改善型プロンプトを重ねることで精度が上がります。

5. まとめ

プロンプトは AI の性能を最大限引き出す“設計図”
良いプロンプトは ①目的 ②文脈 ③制約 ④アウトプット形式の4要素で構成される
エンジニアが使うプロンプトは主に 5 種類
プロンプトづくりは 5 ステップで再現できる

AI と共同開発する時代では、

プロンプト力 = これからのエンジニアに必須のスキル です。

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