AIツールを使っていて、期待通りの結果が得られないことはありませんか？
先日、興味深いRedditの投稿を見つけました。
1000時間以上プロンプトエンジニアリングに取り組んだエンジニアの話です。
彼は成功するプロンプトの共通パターンを発見したといいます。
今回は、その投稿で紹介されていたKERNELフレームワークについて解説します。
なぜプロンプトがうまくいかないのか
多くの人がAIに曖昧な指示を出してしまう。
例えば「Redisについて何か書いて」といった具合に。
これでは、AIは何を求められているのか正確に理解できません。
その結果、冗長で使えないコードが生成される。
あるいは、期待とは全く違う内容が返ってくる。
時間の無駄になるだけではありません。
AIツールへの信頼も失われていきます。
KERNELフレームワークとは
投稿者によると、効果的なプロンプトには6つの共通パターンがあるそうです。
それをKERNELと名付けています。
K – Keep it simple（シンプルに保つ）
500語の長い説明文は不要です。
代わりに、1つの明確な目標を設定しましょう。
悪い例：「Redisについて何か書いてください」
良い例：「Redisキャッシングの技術チュートリアルを書いてください」
投稿者の測定によれば、この改善だけでトークン使用量が70％削減されました。
さらに、レスポンスが3倍速くなったとのこと。
E – Easy to verify（検証しやすくする）
成功基準を明確にすることが重要です。
「魅力的な内容にして」という曖昧な指示は避けましょう。
代わりに「3つのコード例を含める」のように具体的に指定します。
検証可能な基準がある場合の成功率は85％でした。
一方、ない場合は41％まで低下したそうです。
R – Reproducible results（再現可能な結果）
「最新のトレンド」や「現在のベストプラクティス」といった表現は避けるべきです。
なぜなら、これらは時間に依存するからです。
特定のバージョンや正確な要件を使用しましょう。
そうすれば、同じプロンプトが来週も来月も機能します。
テストでは30日間で94％の一貫性が保たれたとのことです。
N – Narrow scope（範囲を絞る）
1つのプロンプトには1つの目標だけを設定します。
コード生成、ドキュメント作成、テスト作成を1つのリクエストにまとめてはいけません。
単一目標のプロンプトの満足度は89％でした。
しかし、複数目標では41％まで低下するそうです。
E – Explicit constraints（明確な制約）
AIに何をしてほしくないかを伝えることも大切です。
単に「Pythonコード」と指示するのではありません。
「Pythonコード。外部ライブラリは使用しない。関数は20行以内」のように具体化しましょう。
制約を明確にすることで、不要な出力が91％減少したとのこと。
L – Logical structure（論理的な構造）
すべてのプロンプトを以下の形式で構成します：
- コンテキスト（入力）
- タスク（処理）
- 制約（パラメータ）
- フォーマット（出力）
実際の改善例
投稿では、実際の改善例が紹介されていました。
改善前のプロンプト：
「データファイルを処理して効率化するスクリプトを書いて」
結果は200行の汎用的で使えないコードでした。
改善後のプロンプト：
タスク: CSVファイルをマージするPythonスクリプト 入力: 同じカラムを持つ複数のCSV 制約: Pandasのみ使用、50行以内 出力: merged.csvという単一ファイル 検証: test_data/フォルダで実行
結果は37行の動作するコード。
しかも初回で成功したそうです。
驚くべき改善効果
KERNELフレームワークを1000個のプロンプトに適用した結果が報告されていました：
- 初回成功率：72％から94％に向上
- 有用な結果までの時間：67％短縮
- トークン使用量：58％削減
- 正確性：340％向上
- 必要な修正回数：3.2回から0.4回に減少
高度な活用方法：チェーンプロンプト
複雑なタスクには、複数のKERNELプロンプトをチェーンする方法が効果的です。
各プロンプトが1つのことをうまくこなします。
そして、その結果を次のプロンプトにつなげていく。
このアプローチにより、複雑なタスクも確実に処理できるようになります。
この手法の素晴らしい点があります。
それは、どのAIモデルでも同じように機能することです。
GPT-4、Claude、Gemini、Llamaなど、モデルを選びません。
コミュニティからの反応
興味深いことに、コメント欄では別のアプローチも紹介されていました。
PRISMと呼ばれるフレームワークです。
これは以下の頭文字を取ったもの：
- Purpose（目的）
- Rules（ルール）
- Identity（アイデンティティ）
- Structure（構造）
- Motion（動作）
また、ある開発者は重要な指摘をしています。
構造がプロンプトの文言よりも重要だということです。
適切な構造を持つプロンプトには特別な効果があります。
それは、AIを「創造的な散漫モード」から「決定論的モード」に切り替えることです。
実践のポイント
このフレームワークを実際に使う際のポイントをまとめます。
現在のプロンプトを見直す
曖昧な部分はないか確認しましょう。
そして、検証可能な基準があるかチェックします。
複雑なタスクは分解する
1つの大きなプロンプトより、複数の小さなプロンプトの方が効果的です。
なぜなら、各ステップを確実に処理できるからです。
制約を恐れない
制約は敵ではありません。
むしろ、制約があるほうがAIは的確な回答を返してくれます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングに特別な才能は必要ありません。
長年の経験も不要です。
KERNELフレームワークのような構造化されたアプローチがあれば十分です。
これを使えば、誰でも効果的なプロンプトを書けるようになります。
このフレームワークの素晴らしい点は、その汎用性にあります。
どんなAIツールでも適用可能。どんなタスクでも使える。
しかも、実際に大幅な改善効果が報告されています。
次回AIツールを使うときは、ぜひKERNELフレームワークを試してみてください。
きっと違いを実感できるはずです。
