・英語による用語：Prompt Engineering
・用語カテゴリ：手法/概念（生成AIの指示設計）
・日本語訳・読み：プロンプトエンジニアリング
・備考：生成AIに望む出力を安定して得るため、目的・前提・制約・形式などを指示文に落とし込む設計技術。例示や構造化でアウトプットの再現性を上げる。
プロンプトエンジニアリングとは？明確な指示で出力を安定化させる手法
プロンプトエンジニアリングは、生成AIに「何を、どの条件で、どんな形式で出してほしいか」を指示文として設計し、出力の品質と再現性を高める技術です。使っている生成AIのモデルの性能が高くても、指示が曖昧だと内容がぶれたり、欲しい観点が抜けたりします。逆に、
(1)目的（何のために）
(2)前提（対象・背景・材料）
(3)制約（文字数、禁止事項、評価基準、想定読者）
(4)出力形式（箇条書き、表、JSON、見出し階層）
といった具体的な条件を揃えると、同じモデルのAIで出力しても成果物の品質が安定しやすくなります。
実務で使える類型としては、
役割付与（あなたは◯◯です）、段階化（要点→案→推敲）、例示（いくつかの参考例を挙げる）、構造化出力（テンプレやスキーマ指定）が代表的です。
プロンプトエンジニアリングの本質は、AIを相手にした「要件定義」と「受け入れ条件の設計」です。誰が実行しても同じ成果に近づくよう、目的・前提・制約・出力形式・評価基準を言語化する。これは部下や外注に依頼するディレクションと同型で、AI活用を超えて業務設計力そのものを底上げします。
さらに重要なのが“安全なプロンプト運用”で、本格的にAIを業務活用する場面でRAGやエージェントで外部文書を参照する場合、悪意ある指示（プロンプトインジェクション）に引っ張られない設計が必要不可欠です。つまりプロンプトエンジニアリングは単なる文章術ではなく「業務仕様の定義」と「安全な運用設計」を含む、生成AI活用の基礎技術と捉えると良いでしょう。
