どうも、株式会社ソフトクリエイト で情報屋やってます。山口です。
普段は企業様向けに Microsoft 365 活用のご支援をおこなっています。
生成AIへの指示って「英語の文法構造に寄せるとめちゃくちゃ整理しやすいよね」 っていうお話です(^^
「え、英語？」ってちょっと身構える方もいるかもしれませんが、ぜんぜん難しくないので安心してください。 むしろ、英語の文法のフレームを借りると、生成AIへのお願いの組み立て方がスッと見通せるようになるんです。
生成AIへの依頼は「英語の命令文」で考えるといい感じになる話！
■ 「テーマ + 動詞 = 答えの型」
「生成AIについて、教えて」と「生成AIについて、比較して」では、出てくる答えの型がぜんぜん違う答えが返ってきます。
つまり、同じテーマでも 動詞を変えるだけで、AIが作ろうとする文章の構造が変わる ということです。
英語で誰かにお願いするとき、よくこういう形を使いますよね。
Verb + Object + Additional Information
（動詞）+（目的語）+（追加情報）
たとえば、
• Explain generative AI.（生成AIを説明して）
• Summarize generative AI.（生成AIを要約して）
• Compare generative AI and traditional search.（生成AIと従来の検索を比較して）
• Organize the key points about generative AI.（生成AIの要点を整理して）
ね、全部 動詞から始まる命令文 になっているんです。
そしてこれ、まさに生成AIへのプロンプトの形そのものだったりします(^^
| 要素 | 役割 |
|---|---|
| Verb（動詞） | AIに「何をしてほしいか」を指定する |
| Object（目的語） | 「何について」してほしいかを指定する |
| Additional Info（追加情報） | 「誰向けか」「なぜ必要か」「どんな形式か」を指定する |
つまり、前英語文法の 命令文（imperative sentence） という型に、ビシッとハマるわけです。
■ 動詞が変わると「出力の型」が変わる
英語の動詞って、文の骨格をかなり強く決めます。これは生成AIへのプロンプトでもまったく同じで、どの動詞を選ぶかで、AIが作ろうとする文章構造が変わります。
| 英語の動詞 | 日本語だと | AIの出力で起きやすいこと |
|---|---|---|
| Explain | 説明する | 流れるような説明文 |
| Summarize | 要約する | 短く圧縮された要点 |
| Organize | 整理する | 見出し・箇条書き・分類 |
| Compare | 比較する | 表や対比構造 |
| Analyze | 分析する | 観点分解・因果関係 |
| List | 列挙する | 項目の並び |
| Rewrite | 書き換える | 文体変更・リライト |
たとえば、こんな違いが出ます。
• Explain generative AI. → ふわっと全体を説明する文章になりやすい
• Compare generative AI and search engines. → 違いを並べて、表っぽい構造になりやすい
同じ「生成AI」の話なのに、動詞を変えるだけで AIが頭の中で組み立てようとするアウトラインが変わるんです。
■ でも、動詞だけじゃ足りない!
「動詞で出力の型が決まる」のは確かなんですが、型が決まっただけでは、用途までは決まりきらないんですよね。
例を出すと、
• Explain generative AI.
• Explain generative AI to elementary school students.（小学生向けに）
• Explain generative AI in simple English.（かんたんな英語で）
• Explain generative AI for a company training session.（社内研修用に）
ぜんぶ動詞は Explain です。でも、出てくる文章はかなり違いますよね(^^
ここで効いてくるのが、英語でいうところの 修飾語（Modifier） や 前置詞句 です。
文法的に整理するとこうなります。
Verb = 何をさせるか
Object = 何に対してさせるか
Modifier = どういう条件でさせるか
動詞だけだと「説明して」。 目的語が加わると「生成AIについて説明して」。 修飾語まで足すと「小学生向けに、わかりやすく、生成AIについて説明して」。情報を足せば足すほど、AIの出力が狙いに近づいていく というのが、英語文法ベースで見たときの大事な構造です。
■ プロンプトの「設計図」を英語文法で整理する
「テーマ + 動詞」を、英語文法ベースで拡張するとこういう設計図になります。
-[Verb] → AIに何をさせるか
-[Object] → 何について扱うか
-[Purpose] → なぜ必要か
-[Audience] → 誰向けか
-[Format] → どんな形で出すか
-[Constraint] → 長さ・難易度・文体など
◆ 例1：最小構成（Verb + Object）
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| Verb | Explain |
| Object | generative AI |
文法的にはこれで十分に成立しています。AIもちゃんと答えてくれます。
ただ、「誰向けの説明？」「どのくらい詳しく？」がまだ指定されていないので、AIがけっこう自由に書いちゃうんですよね。よく言えば柔軟、悪く言えば ちょっとぼんやり した出力になりがちです。
◆ 例2：目的（Purpose）を追加
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| Verb | Explain |
| Object | generative AI |
| Purpose | for an internal workshop |
「社内ワークショップ用なんだけど」と目的を伝えるだけで、AIの出力の方向性がグッと変わります。
「初心者にもわかるレベル感」「仕事で使えるトーン」を、AIが空気を読んで調整してくれるイメージですね。
◆ 例3：相手（Audience）＋形式（Format）も追加
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| Verb | Explain / Provide |
| Object | generative AI / a presentation outline |
| Audience | general employees |
| Manner | in a simple way |
| Format | presentation outline |
ここまで来ると、かなり「狙い通り」の出力に近づきます。
動詞1つでスタートした依頼が、情報を足すたびに どんどん解像度が上がっていく のがわかりますよね。
■ 日本語と英語で「語順」が逆になるのがポイント
ここ、地味に重要な話です。
日本語でプロンプトを考えるとき、こんな語順になりがちですよね。
「生成AIについて、教えてください」 → テーマ（目的語） + 動詞
でも英語だと、
Please explain generative AI. → 動詞 + 目的語
語順が逆なんです。
英語の文法で考えると、動詞が先に来て、そこから目的語や条件がぶら下がっていく構造です。
これ、プロンプトの設計ではかなり大事なポイントです。なぜかというと、
「まず、AIに何をさせたいか（動詞）を最初に決める」
というマインドセットが自然と身につくからなんですよね。
動詞を先に決めると、「あ、Explainだったら補足情報は誰向けかと難易度だな」「Compareだったら比較対象を並べなきゃ」みたいに、後に何を足すべきかも自然と見えてくる という仕組みです。
■ 実践！プロンプトの組み立て3ステップ
最後に、今回の話をまるっと使える 3ステップ にまとめます(^^
① まず動詞を決める
何をしてほしいのかを、まず1つの動詞で明確にします。
| よく使う動詞 | 期待される出力 |
|---|---|
| Explain | 説明文 |
| Summarize | 要約 |
| Compare | 比較・対比 |
| Analyze | 分析 |
| Organize | 整理・分類 |
| List | 列挙 |
| Rewrite | 書き直し |
② 次に目的語を決める
「何について」を具体的に指定します。
• generative AI
• the differences between A and B
• the key points of this article
ここが曖昧だと、AIが広く浅く答えがちなので、できるだけ具体的に書く のがコツです。
③ 最後に条件を足す
ここで精度がグンと上がります。
• for beginners（初心者向け）
• in simple terms（かんたんな言葉で）
• in bullet points（箇条書きで）
• in table format（表形式で）
• within 200 words（200語以内で）
この3ステップで組み立てると、英語の文法にも沿いやすく、AIにも意図がしっかり伝わりやすい というわけです。
■ まとめ :「動詞から考える」クセをつけると、プロンプトが変わる!
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 生成AIへの依頼は | 英語の 命令文（imperative） として考えるとスッキリ |
| 動詞は | 出力の「型」を決める中心。Explainなら説明文、Compareなら比較表 |
| でも動詞だけだと | 型は決まっても「用途」は決まりきらない |
| だから | 目的語 → 目的 → 相手 → 条件 と足していくのが実務的 |
| 語順は | 日本語は「テーマ + 動詞」、英語は「動詞 + テーマ」で逆 |
| 組み立ては | ① 動詞 → ② 目的語 → ③ 条件 の3ステップが便利 |
大事なのは、動詞を"入り口"にして、そこに目的・相手・形式を足していく という考え方。これができると、「なんかいい感じに答えてくれないなぁ」ということが減って、狙い通りの出力をもらいやすくなります (^^
