OpenAIプロンプトエンジニアリングのガイド (2025年版)

OpenAIのGPTシリーズのような強力なAIモデルがどれほどの能力を持つか、私たちは皆見てきました。しかし、実際のビジネスで活用しようとすると、一貫して良い結果を得るのは思ったより難しいことに気づくでしょう。結局のところ、すべては一つのことに帰着します。つまり、入力の質が出力の質を決めるのです。

これが「プロンプトエンジニアリング」という考え方のすべてです。これは、AIが必要なものを正確に、何度も繰り返し提供してくれるように指示を作成するスキルです。OpenAIのプロンプトエンジニアリングは非常に便利なスキルですが、特に開発者が常駐していないビジネスチームにとっては、すぐに技術的な話になりがちです。このガイドでは、その主要な考え方を解説し、サポートチームがはるかに簡単な方法でそれを活用する方法をご紹介します。

OpenAIプロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングとは、一体何なのでしょうか？単に質問をすること以上の意味があります。それは、あなたの言うことをすべて、非常に文字通りに受け取る、驚くほど賢いアシスタントに詳細な指示を与えるようなものだと考えてください。

良い例えは、新しいサポート担当者のオンボーディングです。ただ「チケットに回答して」と伝えて終わりにはしないでしょう。特定のペルソナ、フレンドリーでありながらプロフェッショナルなトーン、ナレッジベースへのアクセス、優れた回答の例、そしてチケットをエスカレーションする際の明確なルールなどを提供するはずです。うまく設計されたプロンプトは、AIに対しても同じことを行います。通常、以下のような要素が含まれます。

• 明確な指示： AIの役割と目標は何か？

• コンテキスト： 仕事をこなすために必要な背景情報は何か？

• 例： 良いアウトプットのサンプルはどのようなものか？

• 定義されたフォーマット： 最終的な回答はどのように構成されるべきか？

これらのプロンプトを手作業で作成するのも一つの方法ですが、後で見るように、忙しいチームにとっては必ずしも最も実用的な方法ではありません。

効果的なOpenAIプロンプトエンジニアリングのための主要テクニック

具体的なテクニックに入る前に、これらをAIを真に役立つものにするための構成要素として考えると分かりやすいでしょう。開発者はコードでこれらのことを処理することが多いですが、コンセプト自体はAIモデルからより良い回答を得ようとするすべての人にとって有用です。

明確で具体的な指示を与える

AIモデルは具体性を伴う場合に最もよく機能します。曖昧な指示を与えれば、曖昧で役に立たない回答が返ってきます。役割、目標、そして求めるフォーマットについて詳細を提供するほど、結果は良くなります。

サポートの文脈での簡単な例を挙げます。

• あまり良くないプロンプト： 「この顧客チケットを要約して。」

• はるかに良いプロンプト： 「あなたはティア2のサポートエンジニアです。以下の顧客チケットを社内のエンジニアリングレポート用に要約してください。ユーザーがバグを再現するために取った手順、受け取ったエラーメッセージ、およびデバイスの仕様に焦点を当ててください。要約は箇条書き形式でフォーマットしてください。」

2番目のプロンプトは、AIにペルソナ（「ティア2サポートエンジニア」）、明確な目的（「社内のエンジニアリングレポート用」）、探すべき具体的な詳細、そして必要なフォーマットを与えています。このレベルの詳細さが、役に立たない要約と、誰かが実際に行動に移せるレポートとの違いを生むのです。

モデルを導くための例を提供する（フューショット学習）

「フューショット学習」は、単純なアイデアを表す専門用語です。AIにいくつかの例を見せることで、パターンを学習させます。例えば、AIにチケットの感情を分類させたい場合、次のような例をいくつか与えることができます。

• チケット： 「これが解決するのにどれだけ時間がかかっているのか信じられない。」 -> 感情： ネガティブ

• チケット： 「ありがとう、完璧にうまくいきました！」 -> 感情： ポジティブ

AIはパターンを読み取り、まだ見たことのない新しいチケットにそれを適用します。ここでの問題は明らかです。あらゆる種類のサポート質問（返金、配送、技術的な不具合など）に対して手動で例を作成しようとすると、膨大な作業量となり、成長中のチームにとっては現実的ではありません。

AIにいくつかの手作業で選んだ例を与える代わりに、eesel AIのようなツールは、あなたのチームがすでに作成した何千もの過去のチケット解決策から自動的に学習できます。手作業は一切不要で、最初からあなたの会社の現実世界のコンテキストとブランドのトーンでトレーニングされます。

eesel AIプラットフォームのスクリーンショット。AIが複数のビジネスアプリケーションに接続し、効果的なOpenAIプロンプトエンジニアリングのためにナレッジベースを自動的に構築する様子を示しています。

AIを現実に即させるためのコンテキストを提供する（検索拡張生成）

検索拡張生成（RAG）は、AIに記憶から答えさせるのではなく、参考資料持ち込み可のテストを受けさせるようなものです。関連するドキュメントを提供し、AIはその情報を使って回答を組み立てます。これはサポートチームにとって必須の機能です。これにより、AIが2年前の半端な記憶データではなく、公式のヘルプセンター記事、製品ドキュメント、社内Wikiに基づいて回答することを保証できます。

問題は、すべての異なる知識源をリアルタイムで検索するシステムを構築することが、大きな技術的頭痛の種であるということです。異なるAPIを接続し、データを管理し、すべてを同期させ続ける必要があります。

最高のツールはこの部分を簡単にします。例えば、eesel AIはConfluence、Googleドキュメント、ヘルプデスクなどとのワンクリック統合機能を備えています。これにより、開発作業なしで、すべての知識を即座に一つにまとめることができます。

eesel AIのワンクリック統合機能を示すスクリーンショット。これはOpenAIプロンプトエンジニアリングの重要な部分です。

サポートチームにおける手動プロンプトエンジニアリングの課題

これらのテクニックは強力ですが、手動で実践しようとすると、ほとんどのカスタマーサポートチームやITチームにとって、深刻な障壁が生じます。

技術的な専門知識と絶え間ない反復が必要

OpenAIの公式ドキュメントを見ると、明らかに開発者向けに書かれています。APIリファレンス、コードスニペット、技術的な設定で満ちています。プロンプトの作成、テスト、調整は、非常に専門的なスキルとなり、「プロンプトエンジニア」という新たな需要の高い職種が登場するほどです。

サポートリーダーにとっては、これは難しい立場です。予算にないかもしれない役割を新たに採用するか、AIを正しく機能させるためだけにメインの製品開発から開発者を引き抜くかのどちらかを意味します。

自信を持ってテストおよび展開するのが難しい

あるチケットで機能したプロンプトが、毎月受け取る他の何千ものチケットでも機能すると、どうやって確信できるでしょうか？テストされていない手動でコーディングされたプロンプトを本番の顧客に展開するのは大きなリスクです。たった一つの不適切な指示が、誤った回答の洪水を引き起こし、顧客の不満を招き、ブランドの評判を損なう可能性があります。

適切なテスト環境は「あれば良い」ものではなく、必需品です。これがeesel AIがシミュレーションモードを搭載している理由です。安全な環境で、過去の何千ものチケットに対してAIエージェントをテストし、どのように応答したかを正確に確認し、顧客が一度もやり取りする前に自動化率の正確な見通しを得ることができます。これは、最善を願うだけでなく、自信を持って展開するためのものです。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。これは展開前にOpenAIプロンプトエンジニアリングの取り組みをテストするために不可欠です。

予測不可能なコストとパフォーマンス

OpenAI APIを使用してカスタムソリューションを構築する場合、2種類のコストが発生します。それを構築・維持するための開発者の時間と、APIの使用にかかる直接的なコストで、これは通常、使用する「トークン」（単語の一部）の数に基づきます。

これにより、請求額が非常に予測不能になる可能性があります。顧客からのチケットが急増すれば、AIのコストも急増します。つまり、忙しい月にはペナルティを課されるようなものです。予算を守る必要がある企業にとって、これは深刻な問題になり得ます。例えば、ChatGPTには無料プランがありますが、本格的なビジネス利用には有料プランが必要で、コストはそこからさらに上がります。

プラン	価格（ユーザー/月あたり）	主な機能
Free	$0	GPT-5へのアクセス、Web検索、限定的なファイルアップロードと分析。
Plus	$20	Freeの全機能に加え、拡張されたモデルアクセス、より高い上限、Soraなどの新機能へのアクセス。
Business	$25（年間）または$30（月間）	安全なワークスペース、管理者コントロール、トレーニングから除外されたデータ、社内アプリへのコネクタ。

この予測不能性が、チームがより予測可能なコストのプラットフォームを探す大きな理由です。例えば、eesel AIは定額料金モデルで運営されています。毎月支払う金額が正確にわかるため、サポートキューが混雑しても、予期せぬ請求書が届くことはありません。

eesel AIのアプローチ：プロンプトエンジニアリングをシンプルに

目標は、サポートマネージャーを開発者に変えることではありません。最高のプラットフォームは、OpenAIプロンプトエンジニアリングのすべての力を、ビジネスチームの誰もが使えるシンプルなインターフェースにパッケージ化します。

eesel AIは、まさにこの問題を解決するために構築されました。複雑な技術的な作業はバックグラウンドで処理されるため、AIをどう構築するかではなく、AIに何をさせたいかに集中できます。以下は、手動で開発者中心のアプローチと、シンプルでセルフサービスのeesel AIの方法を比較したものです。

eesel AIのシンプルなエディターのスクリーンショット。ユーザーがAIのペルソナ、トーン、エスカレーションルールを設定でき、OpenAIプロンプトエンジニアリングのプロセスを簡素化します。

| 手動プロンプトエンジニアリング | eesel AIの方法 | | :--- | :--- | :--- | | コードを書いたり、APIコールと格闘したりすることになります。 | シンプルなエディターを使い、AIのペルソナ、トーン、エスカレーションのタイミングを設定します。 | | AIのための例を手動で作成し、更新する必要があります。 | AIは、チームの過去何千ものチケットから直接学習します。 | | エンジニアはコンテキストを取り込むためのカスタムシステムを構築する必要があります。 | Zendesk、Slack、Notionなどのツールを数クリックで接続します。 | | 開発者はカスタムアクションをコーディングする必要があります。 | 注文情報の検索などのアクションを、ノーコードのダッシュボードから設定します。 | | テストには、スクリプトの作成や複雑な評価が含まれます。 | 過去のチケットでのパフォーマンスをワンクリックでシミュレートし、実用的なレポートを取得できます。 |

プロセスではなく、結果に集中する

OpenAIプロンプトエンジニアリングは高品質なAI応答を駆動するエンジンですが、車を運転するために整備士である必要はありません。

サポートチームを率いているなら、あなたの目標は非常に明確です。解決時間を短縮し、顧客満足度（CSAT）を向上させ、チームの効率を高めることです。あなたの焦点は、それらの成果にあるべきであり、複雑で時間のかかるプロンプトをゼロから設計するプロセスにあるべきではありません。eesel AIのようなプラットフォームは、開発者ではなくビジネスのニーズに合わせて設計された、シンプルで管理可能なインターフェースを通じて、高度なプロンプトのすべての力を提供します。

技術的な頭痛の種なしで、高度なAIの利点を手に入れたいですか？eesel AIにサインアップすれば、数分であなたのデータから学習する完全に機能するAIエージェントを導入できます。