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【第1回】調査・情報整理に使えるプロンプト 10 選
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AI を使うことで、技術調査や情報整理が劇的に効率化できます。
しかし「質問の仕方」が悪いと、浅かったりズレた回答が返ってきがちです。
この記事では、エンジニアが技術調査に AI を活用するためのプロンプト 10 個 を紹介します。
Contents
🔍 1. 新技術のキャッチアッププロンプト
用途： 新しい技術の概要を最短でつかむ。
「Next.js App Router」について、以下の形式で整理してください。
1. どんな課題を解決する技術か（100字以内）
2. 主な特徴（箇条書き）
3. 既存技術との違い
4. 採用するメリット
5. 採用時の注意点
6. 初学者がまず触るべきドキュメント3つ🔍 2. ライブラリ比較プロンプト
用途： 似た技術の比較表を作る。
「NextAuth.js」と「Auth.js」を比較してください。
・比較表（機能、学習コスト、柔軟性、対応プロバイダ、更新頻度）
・どんな場面でどちらを選ぶべきか
・プロジェクト規模別の選び方🔍 3. ベストプラクティスの抽出プロンプト
用途： 設計方針の「正解」候補を並べてもらう。
React Server Components のベストプラクティスを、
「やるべきこと」「やってはいけないこと」「理由つき」で整理してください。🔍 4. 歴史・背景の深掘りプロンプト
用途： 技術の背景を理解するときに使う。
TypeScript が普及した背景を、
・歴史
・当時の課題
・競合との違い
・開発者コミュニティの反応
の観点で深掘りしてください。🔍 5. アップデート内容の要点抽出プロンプト
用途： リリースノートの要点を “人間が読む形” に整理する。
以下のリリースノートから、
・変更点
・破壊的変更
・すぐ対応すべき項目
・優先度（高・中・低）
をまとめてください。
（URL またはテキストを貼る）🔍 6. 長文ドキュメントの要約プロンプト
用途： RFC や技術ブログの要点抽出。
以下の文章を「3つの結論」と「背景」「実例」「注意点」で要約してください。
専門用語は噛み砕いて構いません。
（文章を貼る）🔍 7. SNS・コミュニティの声をまとめるプロンプト
用途： X（旧Twitter）や GitHub Issue の“現場の声”を整理。
以下のテキスト群から、
・共通している意見
・対立している意見
・少数意見
・そこから言えること
の4点でまとめてください。
（コメント一覧を貼る）🔍 8. 技術選定の意思決定プロンプト
用途： プロジェクトで技術を選ぶ際の判断材料作り。
「Next.js」と「Remix」を比較し、
以下の観点で技術選定の判断を整理してください。
・学習コスト
・開発速度
・SSR の実装容易さ
・SEO
・コミュニティの勢い
・将来性
・小規模〜大規模の適性🔍 9. 複数情報源の統合プロンプト
用途： 公式ドキュメントや記事の要点をひとまとめにしたいとき。
以下の 3 つの情報を統合し、
・事実（Fact）
・推測（Assumption）
・推奨事項（Recommendation）
の3カテゴリで整理してください。
（資料A）
（資料B）
（資料C）🔍 10. 全体像をつかむためのマインドマップ生成プロンプト
用途： 新技術をざっくり俯瞰したいとき。
「tRPC」の概念をマインドマップ風に整理してください。
・中心概念
・関連技術
・メリット
・デメリット
・導入の判断ポイント
の5階層で作成してください。📌 まとめ：AI時代の「調査」はプロンプト次第で大幅に効率化できる
調査はエンジニアの必須スキルですが、AI との組み合わせでその効率は 数倍 になります。
そのためには、
- アウトプット形式を指定する
- 観点を絞る
- 役割を与える
- 一度で完成させようとしない（改善前提）
この4点が重要です。
ABOUT ME
仕事にも趣味にも IT を駆使するフリーランスエンジニア。技術的な TIPS や日々の生活の中で深堀りしてみたくなったことを備忘録として残していきます。
