文脈整理 初級 約5分

指示と素材を混ぜずに渡すプロンプト

AIに読ませるものを、役割ごとに分けて誤読を減らす

Use cases
5場面
Variations
3通り
Sources
3件
Ready to use

今日のプロンプト

あなたは、渡された情報を誤読せずに整理するレビュー担当です。
次のタグの役割を守って回答してください。

<task>
ここにAIへ依頼したい作業を書きます。
例: 次の議事録から、決定事項と確認が必要な点を整理してください。
</task>

<context>
この作業の背景、読み手、目的を書きます。
例: 明日の定例で共有するため、抜け漏れを減らしたいです。
</context>

<input>
ここに資料、メモ、議事録、レビュー対象の文章を貼ります。
</input>

<output_format>
- 結論
- 根拠になった箇所
- 確認が必要なこと
- 次に取る行動
</output_format>

<rules>
- <input> に書かれていない事実は推測で補わないでください。
- 判断に迷う箇所は「確認が必要」と書いてください。
- 不足している前提があれば、最後に最大3つだけ質問してください。
</rules>

使いどころ

AIに長めの資料を渡すとき、依頼文、背景、本文、出力形式をひとつの塊にして貼ってしまいがちです。人間なら空気で読めることも、AIには「どこまでが指示で、どこからが素材か」が曖昧になります。この型は、タグで役割を分けて、AIが読む順番と判断範囲をこちらで持つためのプロンプトです。調査やレビューを速くしつつ、責任の境界を人間側に残せます。

  • 議事録整理
  • 仕様レビュー
  • 調査メモ
  • 文章添削
  • 社内ナレッジ化

この形にした理由

  • 指示、背景、入力、出力形式を分けることで、AIが素材の文章を新しい命令として扱うリスクを下げられます。
  • タグ名がそのまま思考の棚になるため、あとから別の資料に差し替えても同じ型で使い回せます。
  • 判断できないことを専用の欄に出すので、AIの回答をそのまま信じるのではなく、人が確認すべき点を残せます。

公式ガイドと照らしたメモ

OpenAI

指示と文脈を区切って渡す設計

OpenAIのprompt engineering guideは、指示を先に置き、区切りで指示と文脈を分ける考え方を示しています。この型は、その考え方を日常の資料整理やレビューに落とし込んでいます。

Anthropic

XML風のタグで役割を明確にする設計

AnthropicのClaude prompting best practicesは、指示、文脈、例、入力が混ざる複雑なプロンプトでは、内容ごとにタグを分けることを勧めています。この型は、Claudeに限らずChatGPTにも使いやすい境界線を作ります。

場面に合わせた直し方

調査向け

<rules> に「根拠URLがない主張は推測として扱う」を加えると、一次情報の確認漏れを見つけやすくなります。

レビュー向け

<output_format> に「リスク」「修正案」「確認したい前提」を加えると、レビューコメントにそのまま転用しやすくなります。

チーム共有向け

タグ名をチームで固定しておくと、依頼文の癖に左右されず、誰が使っても近い粒度の回答を得やすくなります。

使う前に見ること

  • タグは魔法の防壁ではありません。機密情報や外部に出せない情報は、貼る前に必ず扱いを確認します。
  • 長い資料では、資料名や日付もタグ内に入れると、あとから根拠を追いやすくなります。
  • 出力が曖昧なときは、タグを増やすよりも、まず <task> と <output_format> を具体化します。

参考資料

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