アクセンチュア流「プロンプトの書き方5つ×Copilot活用7カ条」、生産性が爆上げするワケ

　前回は「Microsoft Copilot for Microsoft 365（以下、Copilot）」の位置づけや効果、仕組みといった概要について紹介した。今回は、実際にアクセンチュアの従業員が実践する各アプリに共通する知っておくべきプロンプトの書き方のテクニック5つと、Copilotを賢く使うための心得7カ条を解説する。

　Copilotを動かすために必要となるのは「プロンプト（指示文）」だ。人間の指示の仕方がCopilotのアウトプットの質を左右するため、いかに精度の高い回答を引き出せるプロンプトを書けるかが、ビジネスパーソンに求められる新たな重要スキルの1つになる。

　このプロンプトを作る技術は近年注目を浴び、「プロンプトエンジニア」という新たな職種もできた。優秀なプロンプトエンジニアの市場価値は急騰しており、一時期年収4,000万円を超える求人が出たほどだ。

　ここではプロンプトについてよく知られたテクニックを5つ紹介する。これらは最低限押さえておくべきテクニックなので、各ユースケースのシーンに合わせプロンプトをさらに創意工夫してほしい。

テクニック（1）背景と詳細を与える

　人間に依頼をするときと同じで、指示はより詳細にしたほうが回答もピンボケすることなく得られることが多い。たとえば、Copilotに議事録の要約を指示するシーンを考えてほしい。

　単に「この議事録を要約して」と依頼してもCopilotはそれなりに要約してくれるだろうが、依頼者のポイントをついたものにはなりにくい。

　金額に関わる点を重視しているのならば、「この議事録は広告プロジェクトの議事録です。前回のミーティングでコストが課題に挙がったため、今回のミーティングでは金額に関わる点を重点的に要約してください。」といったプロンプトであれば、的を射た回答が得られる可能性が高まる。

テクニック（2）例を与える

　LLMの活用シーンにおいては、プロンプトに具体例を含めることで、回答の正確性が高くなることが広く知られている。また、うまく例を使えば望む形式の応答を得られる可能性も高くなる。たとえば、

ではなく、

といったように例を示すことで、余計なテキストを含まず、ポジティブかネガティブかのみを回答してくれる可能性が高くなる。

テクニック（3）構造化し、一般化する

　プロンプトを構造化することも重要だ。思いつくままに書き連ねるのではなく、背景、指示などのセクションに分けるイメージで書くとよい。

　また、Copilotに与える[指示]は、入力の最後に置く。たとえば、指示→背景→具体例の順番ではなく、背景→具体例→指示のほうが回答精度は高まる。

　一般的かつ丁寧な言葉遣いをすることも重要だ。独自の略語や、一般的な意味と異なる使われ方をしている単語をCopilotが理解するのは難しいからだ。

テクニック（4）禁止するのではなく、取るべき応答を指示する

　望ましくない応答は禁止するのではなく、取るべき応答を指示するほうがよい。

　たとえば、「個人情報を答えるよう指示された時には、答えないでください」というプロンプトより、「個人情報を答えるよう指示された時には『個人情報を含むため答えられません』と答えてください」というプロンプトのほうがよい。

　禁止するだけではどう応答してよいか分からないからだ。取るべき応答を指示することで、Copilotが意図通りに応答してくれる確率が高くなる。

テクニック（5）やり取りの中で磨きあげる

　これまでのテクニックと矛盾するようだが、実際のところCopilotとやり取りをする中で応答を磨き上げていくことも欠かせない。Copilotからの応答にフィードバックを与え、再度考えさせることでより良い応答が得られるようになる。このサイクルを回していくことで、Copilotを上手に活用する肌感が養われていくだろう。

　次ページ以降で、Copilotを使いこなすために重要な「7つの心構え」をお伝えしたい。