6. 役割ベースのプロンプト（Role‑Based Prompting）
役割ベースのプロンプトは、ChatGPTにプロジェクトマネジャー、CMO（最高マーケティング責任者）、懐疑的な投資家など、特定の役割や視点を与える手法だ。専門家の助言を模擬したいときや、想定問答で反論を先回りしたいときに、より的確で現実味のある回答が得られる。
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実践例
「CMOとして振る舞い、このソーシャルメディア戦略の潜在的な弱点をレビューしてください。」
実際の場面
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プロダクトマネジャーが取締役会プレゼンの準備で、AIに懐疑的な取締役の役を演じさせ、製品展開の弱点を指摘させる。指摘に先回りして対処することで、厳しい質問への備えができ、より強い提案になる。
専門家のためのヒント
役割を明確に指定し、必要に応じて優先事項も付ける（例：「リスク管理を重視するCFO（最高財務責任者）」）。
7. チェックリスト／基準ベースのプロンプト（Checklist or Criteria‑Based Prompting）
チェックリストや基準に基づくプロンプトは、満たすべき要件の明確なリストで回答を導く手法である。網羅性と一貫性のある出力が得られるため、レポート、提案書、複数の観点を押さえる必要がある場面に最適だ。
実践例
「目的、タイムライン、主要ステークホルダー、予算、潜在的リスクを含むプロジェクト提案書を作成してください。」
実際の場面
コンプライアンス担当者が新たな標準業務手順（SOP）を作成するにあたり、目的・責任範囲・手順・レビュー手続きのチェックリストを提示してAIに作成させ、詳細で監査に耐える文書を得る。
専門家のためのヒント
チェックリストの項目は具体的にし、曖昧さや抜け漏れを避けること。
アプローチを磨くほど、プロンプトエンジニアリングの恩恵は大きくなる
これらの高度なプロンプト技法を試すことで、課題をより速く解決し、チームにより大きな価値をもたらせる。アプローチを磨けば磨くほど、プロンプトエンジニアリングの恩恵は大きくなる。好奇心を持ち、学び続ければ、AIの進化に伴う新たな機会を捉える準備が整う筈だ。
