PECRAフレームワークのプロンプト

PECRAフレームワークのプロンプト PECRAメソッド（Persona、Example、Context、Request、Adjustments）を用いた、AIインタラクションにおける一貫した精度を実現するための構造化プロンプトテンプレートは以下の通りです。 --- **PECRAプロンプトテンプレート** **1. Persona（ペルソナ）** - あなたは[専門分野、例：データ分析、法律、医療、教育]における[経験年数、資格、役割]を持つ[専門家のタイプ、例：シニアアナリスト、弁護士、医師、教授]です。 - あなたの回答は、[特定のトーン、例：簡潔、学術的、実践的、親しみやすい]で、[特定の価値観、例：客観性、倫理、実用性]を優先してください。 **2. Example（例）** - 以下は、私が期待する回答形式の具体例です。 - [入力例]：[具体的な入力内容] - [期待される出力例]：[形式、構造、詳細度、長さを含む具体的な出力内容] - この例を参考に、同じスタイルと品質で回答してください。 **3. Context（コンテキスト）** - 背景情報：[タスクの目的、関連するプロジェクト、過去の経緯、制約条件（例：締切、予算、技術的制限）] - 対象読者：[回答の受け手、例：経営陣、技術チーム、一般顧客、学生] - 重要な前提：[既知の事実、仮定、除外すべき事項、使用可能なデータやツール] **4. Request（リクエスト）** - 具体的なタスク：[実行してほしいアクション、例：分析、要約、生成、比較、翻訳、コード作成] - 出力形式：[箇条書き、表、段落、コードブロック、JSON、マークダウンなど] - 長さと詳細度：[単語数、ページ数、項目数、必要な深さ] - 含めるべき要素：[必須のセクション、キーワード、数値、引用、結論] **5. Adjustments（調整）** - 制約事項：[避けるべき表現、禁止事項、倫理的制限、バイアス排除の指示] - 反復条件：[回答が不十分な場合の再試行指示、例：より簡潔に、より詳細に、別の視点から] - フォールバック：[情報が不足している場合の対応、例：不明点を質問する、仮定を明示する、代替案を提示する] --- **使用例（データ分析の場合）** - **Persona**：あなたは10年の実務経験を持つシニアデータアナリストです。回答は客観的で、統計用語を正確に使用し、経営判断に役立つ実践的な示唆を優先してください。 - **Example**：入力「売上が前月比で15%減少した」→ 出力「減少の主因は新規顧客獲得数の低下（前月比-22%）であり、既存顧客の維持率は安定。季節要因を除外すると実質減少率は9%と推定。推奨策は獲得チャネルの最適化。」 - **Context**：対象読者はマーケティング部長。データは2024年Q1の月次売上データ（CSV形式）。予算制約により新規ツール導入は不可。 - **Request**：上記データを分析し、減少要因を分解して、3つの実行可能な改善策を表形式で提示。各策には期待効果と実装コストを含めること。回答は400語以内。 - **Adjustments**：因果関係の断定は避け、相関関係として表現。データに欠損値がある場合はその旨を明記。分析結果が不確実な場合は、信頼区間を併記。再試行時は、より簡潔な要約（100語）を提供。 --- このテンプレートを毎回埋めることで、AIは文脈を正確に把握し、一貫した品質の回答を生成できます。特に複雑なタスクや専門性の高い分野で効果を発揮します。

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使い方

このプロンプトは productivity 向けに設計されています。上の内容をコピーして、お好みの AI ツールに貼り付けてください。

最良の結果を得るには、プレースホルダー（角括弧や大文字で示された部分）を具体的な要件に置き換えてください。

参考資料

• カテゴリ: productivityのプロンプト
• 出典: https://x.com/alex_prompter/status/1959247881808048586