プロンプトとパーソナライズの基本

境界線が見えたら、次はその中で力を最大化する話だ。

はじめに：同じAIなのに出力が違う理由

同期2人がChatGPTに胆嚢炎の鑑別を聞いた。片方には箇条書きの簡潔な答え、もう片方には症例ベースの具体的な答えが返ってきた。AIの性能差ではない。聞き方の差である。

同じAIでも、聞き方で答えの質は大きく変わる。

出力の質は、聞き方（プロンプトの書き方）に大きく左右される [1]。臨床でのプロンプト設計を医師向けにまとめた解説も出ている [1]。プロンプト設計は才能ではなく型だ。型を知って反復すれば誰でも身につく。ここでは医療現場で即使える型を3つに絞って渡す。

型1：役割・文脈・出力形式を3点セットで指定する

役割・文脈・出力形式の3つを合わせて指示する図。 — 役割・文脈・出力形式の3点セットを最初に与えると、AIの出力が具体的かつ一貫したものになります。

胆嚢炎の鑑別を教えて、だけではAIは誰に何のために答えればいいか分からない。3点セットで指定すると出力が安定する。

あなたは救急外来で働く上級医です。
私は2年目の研修医で、急性腹症の患者を診ています。
胆嚢炎を疑う場合の鑑別診断を、優先順位と除外手順がわかる形で
箇条書きで説明してください。

役割（あなたは誰か）、文脈（私の立場と状況）、出力形式（どう答えてほしいか）。この3つを入れるだけで、出力の具体性と一貫性が変わる。

視点

なぜ3点セットが効くのか

LLMは「次の単語の確率」を文脈から計算している。文脈が薄いと、AIは「最も平均的な答え」を出してしまう。役割と立場を明示することで、AIは「この文脈で最も自然な答え」を選びやすくなる。

→ 雑に聞けば雑な答えが返り、的確に聞けば的確な答えが返る。AIの性能ではなく、自分の聞き方の問題と捉えると、上達が速い。

型2：制約と禁止は最初の依頼にまとめて書く

質問が条件を調整できるゲートを通り、範囲を絞った回答へ進む図。 — 制約と禁止を最初の依頼にまとめて書くことで、AIの出力が現場仕様に近くなります。

短く答えて、専門用語を使って、日本語で。こうした制約は、答えが返ってから付け足すより、最初の依頼にまとめて書いておくほうが漏れにくい。

長い資料を貼るときは、置き場所にも気を配る。Anthropic は、資料を先に置き、質問と指示を最後に書くほうが良い結果になりやすいとしている [2]。OpenAI の GPT-4.1 向けの案内は、長い資料の前と後の両方に指示を書くよう勧めている [3]。各社で勧め方が違うので、大事な制約は資料のあとにもう一度書いておくと確実だ。

医療現場で使いやすい制約の例。

「引用論文は5年以内のものに限定」
「ガイドラインに記載がない情報には『不明』と明記」
「薬剤名は商品名ではなく一般名で」
「日本のガイドライン（〇〇学会）を優先して引用」

最初の依頼にまとめておけば、出力が自分の現場仕様に近づく。

型3：1回で完成させず、対話で育てる

粗い下書きが人とAIの修正ループを何度か回り、読みやすい文書へ整う図。 — 1回で完璧を目指さず、対話を重ねることでAIから引き出せる出力の質が上がります。

1回で完璧を目指す必要はない。出てきた答えに対して、もっと短く、具体例を3つ追加、逆の立場からも検討、と重ねていくほうが結果の質は上がる。

最初は5往復くらい重ねてみてほしい。1回目で止める人が多いが、そこで見切るとAIの本当の出力には届かない。

パーソナライズ：毎回書かなくて済む仕組み

保存した設定を鍵として使い、複数の会話で同じ形式の出力を作る図。 — カスタム指示に立場と出力形式を保存しておくと、毎回の入力が短くなり一貫した出力が得られます。

毎回3点セットを打つのは面倒だ。保存する機能がある。

ChatGPTにはカスタム指示（Custom Instructions）がある。設定の「パーソナライズ」にあるカスタム指示の欄に、「私について」「どう答えてほしいか」を書いておけば、すべての会話に反映される [4]。こう書く。

入力例

私について：
- 小児科専攻医（卒後5年目）
- 日本のガイドラインを優先して引用してほしい
- 専門用語はそのまま使ってよい

どう答えてほしいか：
- 結論を最初に。理由は箇条書きで。
- 医学的根拠が薄い場合は明示してほしい
- 引用論文があるときは年代と著者を併記

これで毎回の入力が短くなる。ClaudeにはProjectsという機能があり、プロジェクト単位で文脈や参考資料を持たせられる。論文執筆用、外来用、勉強会準備用と分けておくと切り替えが楽だ。

参考文献

Liu J, et al. Prompt Engineering in Clinical Practice: Tutorial for Clinicians. J Med Internet Res. 2025;27:e72644. PMC12439060.
Anthropic. Prompting best practices（"Put longform data at the top" "Queries at the end can improve response quality by up to 30 percent in tests"）. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
OpenAI. GPT-4.1 Prompting Guide（"place your instructions at both the beginning and end of the provided context"）. https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt4-1_prompting_guide
OpenAI. ChatGPT Custom Instructions（ヘルプセンター）. https://help.openai.com/en/articles/8096356-chatgpt-custom-instructions

セルフチェック

1. プロンプトの「3点セット」として最も適切な組み合わせはどれか？

2. 毎回の入力を省略して自分専用にチューニングする方法として最も適切なものはどれか？

明日のアクション

今日中に、自分が使っているAIツールのカスタム指示欄を埋めてみてほしい。例に挙げたように「私について」3行、「どう答えてほしいか」3行で十分だ。明日からの体感が変わる。