プロンプトは、生成AIに対して「何をどう出力してほしいか」を伝える入力文や指示のことです。単なる質問文だけでなく、目的、前提条件、出力形式、禁止事項、判断基準まで含めて設計すると、出力の再現性と品質が上がります。LLMは同じ指示でも表現が揺れやすいため、プロンプトは「仕様書に近い入力」と捉えると実務で扱いやすいでしょう。
実務では、プロンプトをテンプレート化し、変数部分（顧客名、期間、対象データ、出力文字数など）だけ差し替える運用がよく取られます。社内ナレッジ検索では、参照すべきデータソースや回答の根拠提示ルールを明記し、ハルシネーションを抑える設計が重要です。分類や抽出タスクでは、ラベル定義と例示（正例・負例）を入れると、判断の一貫性が出やすくなります。
運用でつまずきやすいのは、目的が曖昧なまま指示を足し算し、優先順位が矛盾してモデルが迷う状態です。長いプロンプトが常に良いわけではないので、守るべき制約と裁量を分け、評価指標と失敗例を合わせて管理すると改善が進みます。プロンプトはコードと同様にバージョン管理し、変更理由と出力への影響を記録すると、品質の維持と再現性が高まります。
