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肩書ひとつで回答が変わる世界
ChatGPTやGeminiに“医師”や“弁護士”の役割を与えると、語彙の選択や論理展開が一段上がる。
2024年春に公開されたGPT-4oでも同様の効果が報告され、ロールプロンプトは定番テクニックになった。
なぜロールプロンプトが効くのか
生成AIは事前学習で膨大な文脈パターンを覚えている。
役割＝文脈の圧縮ラベルを渡すことで、関連知識のクラスタを一気に呼び込める。
*ユーザーは説明コストを削減しつつ精度を上げられる*。
役割設定の黄金ルール
- 専門分野――業界・資格・経験年数を具体的に
- タスク――アウトプット形式・制約を明示する
- 背景――想定読者やゴールを添える
- トーン――フォーマル／カジュアルなどを書き添える
これらをセットにするとモデルの内部判断がブレにくい。
職業別サンプルプロンプト集
1. SaaSセールスエキスパート
「あなたは前年比150％成長のSaaS企業で7年働くセールスエキスパート…」
2. 国際特許弁理士
「米国・日本での審査経験を持つ弁理士として、新規性検索のフレームを提案して…」
3. プロダクトマネージャー兼UXリサーチャー
「月間50万MAUアプリを運営するPMとして…ユーザーインタビュー質問を10件…」
短文で役割→タスク→制約を並べると再利用しやすい。
背景設定を深掘りする
モデルは“なぜその役割なのか”に敏感。
ペルソナを追加すると回答の一貫性がさらに向上する。
例: 「進行性の視覚障害を持つユーザーに向け…」と書けば、アクセシビリティを優先した提案が返る。
検証と改善のフレームワーク
- 小規模タスクでA/Bテスト
- 良回答をシードプロンプトとして再利用
- モデル更新(GPT-4o→次期モデル)のたびに再評価
回答を手動レビューし、根拠の曖昧な部分を追記して再プロンプト。
スコアリング指標を作るとPDCAが速い。
まとめ: 肩書はAIへの秘密の合言葉
ロールプロンプトは短いが効果は大きい。
専門家の肩書・タスク・背景をセットにし、定期的に検証すれば回答品質は伸び続ける。
今日からあなたのプロンプトに肩書を添え、AIを“チームメイト”に昇格させよう。
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