「AIに頼んだら、思った通りの答えが返ってこなかった」──生成AIを使い始めた人の多くが、この壁にぶつかる。問題は、AIの性能ではなく、「頼み方」にある。プロンプト（AIへの指示文）は、命令ではなく、協働のための設計図だ。その設計図をどう書くかで、AIとの関係は大きく変わる。
プロンプトには2つの型がある
プロンプトには大きく分けて2つの型がある。指示型と委任型だ。指示型は「何を、どのように出力するか」を細かく指定する。委任型は「何について考えてほしいか」だけを伝え、具体的な形式や方法はAIに任せる。どちらが優れているかではなく、状況に応じて使い分けることが重要だ。
指示型プロンプトの例
・列: 企業名、設立年、従業員数、主要製品
・行: A社、B社、C社
・出力形式: Markdown形式の表
この例では、「何を（情報整理）」「どのように（表形式、Markdown）」「どの項目で（企業名、設立年…）」が明確に指定されている。出力の形式が決まっている場合や、複数人で同じフォーマットを使いたい場合に有効だ。
委任型プロンプトの例
こちらは「比較できるように整理」という目的だけを伝え、具体的な形式は指定していない。AIは状況に応じて、表形式にするか、箇条書きにするか、文章にするかを判断する。最適な表現方法が自分でもわからない場合や、AIの提案を受けたい場合に有効だ。
失敗例から学ぶ
初心者が陥りがちなのは、「指示が曖昧すぎる」か「指示が細かすぎる」の両極端だ。
この指示では、AIは「何を知りたいのか（歴史？製品？財務？）」「どれくらい詳しく？」「どんな形式で？」が判断できない。結果として、長文の一般論が返ってくる可能性が高い。
細かすぎる指示は、AIの柔軟性を奪う。フォーマットの指定に時間を取られ、本質的な内容の質が下がることもある。「テンプレートとして再利用する」のでない限り、ここまで細かく指定する必要はない。
使い分けの判断基準
では、指示型と委任型をどう使い分けるべきか。以下の表に、代表的な判断基準をまとめた。
実践のヒント：段階的に調整する
最も効果的なのは、委任型で始めて、必要に応じて指示型に移行する方法だ。
ステップ1: まず委任型で目的だけを伝える。「この3社を比較できるように整理してください」
ステップ2: AIの出力を見て、形式が気に入らなければ追加で指示する。「表形式に変換してください」
ステップ3: さらに細かい調整が必要なら、具体的に指示する。「従業員数の列を追加してください」
この段階的アプローチなら、指示を考える時間を節約しつつ、最終的に望む形に到達できる。Anthropic社のプロンプティングガイドでも、「まず簡潔に伝え、反復的に改善する（iterative refinement）」が推奨されている。
協働の設計者として
プロンプトは「命令」ではなく、「協働の設計図」だ。指示型と委任型のどちらを選ぶかは、AIとの役割分担をどう設計するかという問いに他ならない。形式を決めるのは自分の役割か、AIの役割か。その境界線を意識的に引くことが、生成AIを使いこなす第一歩となる。
次回は、「具体例の力：Few-Shot Promptingの実践」と題して、AIに学習させる例示の技法を解説する。どんな例を、何個、どのように示すかで、出力の質は劇的に変わる。