目次
ゴールシークプロンプトとは
ゴールシークプロンプトは、生成AI（大規模言語モデルやジェネレーティブAI）に対して「どのようなゴールを達成し、どのような成果物を出すべきか」を明確に定義するフレームワークです。AIがより精密で目的に合致した出力を生成するために役立ちます。
ゴールシークテンプレート
以下のテンプレートを活用することで、AIに指示を的確に伝え、理想的な成果物を得ることが可能です。
テンプレート構造
ゴールは、｛目標｝です。
成果物は、｛期待される成果物｝です。
以下のフォーマットにプロンプトを変換してください：
# 前提条件
どんな役割で、どんなゴールを達成したいのかを定義する。
# このコンテンツの詳細
出してほしい成果物を定義する。
# 変数の定義と、ゴール設定
理想の成果物を出してもらうための要素（内容、構成、制約条件など）を書き入れる。
# 手順の実行プロセス
成果物を出すまでの手順、チェックポイント、注意点などを指示する。
# ユーザーへの確認事項
（指定したい時のみ）成果物を出す前に、ユーザー（あなた）に対してGPT側から確認してほしいことを書き入れる。
# 例外処理
（指定したい時のみ）変数や実行プロセスについて例外的に対応する際の基準を書き入れる。
# フィードバックループ
成果物を出す前に、GPT自ら成果物の内容を「改善」するように指示する。
# 成果物の生成
最終的な回答の出し方を指示する。
ゴールシークプロンプトの要素
1. 前提条件の設定
AIがタスクの背景や目的を理解できるよう、必要な前提条件を設定します。
例:
- 「あなたはマーケティングの専門家として、このタスクを行ってください。」
2. コンテンツの詳細
生成される成果物の具体的な要件や期待される内容を記述します。
例:
- 「2024年のマーケティング戦略に基づくブログ記事のアウトラインを作成してください。」
3. 変数とゴールの設定
成果物に必要な条件、制約、理想の構成を指定します。
例:
- 「ターゲットは20代女性、トーンはカジュアル、フォーマットは箇条書き形式。」
4. 実行プロセスの設計
成果物を生成するための具体的な手順を明確化します。
例:
- リサーチに基づいてアウトラインを作成
- 各セクションに具体例を追加
- 必要に応じてフィードバックを受け付ける
5. ユーザー確認事項
成果物生成前に、AIからユーザーに確認してほしい項目を設定します。
例:
- 「これで問題ないか、再確認してください。」
6. 例外処理
想定外のシナリオに対応するための基準を設定します。
例:
- 「ターゲット情報が不明な場合、一般的なアプローチを適用してください。」
7. フィードバックループの導入
AIが生成結果を改善する仕組みを組み込みます。
例:
- 「生成物が要件を満たしていない場合、再度修正して出力してください。」
ゴールシークプロンプトの具体例
新商品のキャッチコピー作成
ゴールは、新商品のキャッチコピーを作成することです。
成果物は、20代女性をターゲットとした3つのキャッチコピーです。
# 前提条件
あなたは広告クリエイターとして、このタスクに取り組みます。
# このコンテンツの詳細
新しい美容クリームのキャッチコピーを作成してください。
# 変数の定義とゴール設定
- ターゲット：20代女性
- 特徴：天然成分、保湿効果抜群、軽い使用感
- トーン：親しみやすく信頼感のある表現
# 手順の実行プロセス
1. 各特徴を盛り込んだ3つのキャッチコピーを作成
2. キャッチコピーの背景説明を追加
# ユーザーへの確認事項
結果を出力する前に、他に追加の要件がないかをユーザーに確認してください。
# 例外処理
ターゲット情報が不足している場合、20代女性全般を対象としてください。
# フィードバックループ
最終結果を自己チェックし、必要に応じて修正してください。
# 成果物の生成
箇条書き形式で3つのキャッチコピーを出力してください。
ゴールシークプロンプトのメリット
- 明確な指示設計
AIがタスクを正確に理解し、期待通りの成果物を生成します。 - 効率化
生成プロセスが構造化されており、不要な手戻りを削減します。 - 汎用性
さまざまな分野や目的に応じて適応可能です。
まとめ：ゴールシークプロンプトで理想の成果物を得る
ゴールシークプロンプトは、AIに明確なゴールを示し、理想的な成果物を効率よく生成するための有力なツールです。
- 前提条件や詳細設定で背景を明確化
- フィードバックループを導入し改善を促進
- 例外処理や確認プロセスで柔軟性を確保
このフレームワークを活用して、AIとのインタラクションをさらに洗練させましょう！
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