こんにちは！
AIに複雑なタスクを依頼したはずが、中途半端な回答しか返ってこない……そんな経験、ありませんか？「ブログ記事を書いて」「市場分析をして」「レポートを作成して」と、一つのプロンプトに全部詰め込んでも、期待通りの結果はなかなか出ません。実はこれ、非常にありがちなパターンなんです。解決策は案外シンプル。タスクをステップに分け、順番にAIに渡していくだけ。これが「プロンプトチェーン」です。
プロンプトチェーンって何？
料理に例えると分かりやすいかもしれません。
「カレーを作って」と一発で頼むより、「まず野菜を切って」「次に肉を炒めて」「ルーを溶かして」と手順を踏んだ方が、確実に美味しいカレーが作れますよね。
AIへの指示も同じです。
従来のやり方：
- 一つのプロンプトで全てを依頼する
- AIが途中で要件を忘れないことを祈るだけ
プロンプトチェーン：
- 各ステップごとに明確で絞ったプロンプトを投げる
- 前のステップの出力を、次のステップの入力として使う
- 各ステップの終わりで出力を確認・調整できる
シンプルな例：ブログ記事を書く
まずは基本から。ブログ記事を書きたいと仮定しましょう。
ステップ1：アウトラインを作る
「リモートワークがメンタルヘルスに与える影響」というテーマで
ブログ記事を書きたいです。
詳細なアウトラインを作成してください：
- メインセクション5〜7個
- 各セクションのサブポイント2〜3個
- セクションごとの推奨文字数
- カバーすべきキーポイント
対象読者：25〜40歳のリモートワーカー
トーン：親しみやすくて実践的
全体の文字数：2,000文字程度
まずは大枠を固めます。AIは迷うことなく「構成の整理」に集中できます。
ステップ2：本文を書く
このアウトラインに基づいて、ブログ記事を書いてください：
[ステップ1のアウトラインを貼り付け]
・構造に従う
・文字数目標を守る
・会話的な言葉で
・具体例を入れる
・各セクションの最後に実践的なポイントを
設計図となるアウトラインがあるため、AIは構造を考えながら書く必要がありません。結果として、一貫性のある記事が完成します。
もう少し複雑な例：市場調査
プロンプトチェーンが真価を発揮するのは、こうした複雑なタスクです。
ステップ1：情報収集
リモートデザインチーム向けのプロジェクト管理ツールを
立ち上げようと思ってます。
以下を調査・要約してください：
1. 現在の市場規模と成長率
2. トップ5の競合他社とその価格設定
3. デザインチームがレビューで言及する主な課題
4. この分野での新しいトレンド
箇条書きで、可能であればソース付きで。
ステップ2：競合分析
この市場調査に基づいて：
[ステップ1の出力を貼り付け]
トップ5の競合他社を以下の観点で比較する表を作成：
- コア機能
- 価格帯
- ターゲット顧客サイズ
- ユニークセリングポイント
- 弱点・ギャップ
その後、競合他社が対応していない3つの機会を特定して。
ステップ3：MVP（最小限の製品）の定義
これらの市場機会を考慮して：
[ステップ2の機会部分を貼り付け]
そして競合他社の弱点：
[ステップ2の弱点部分を貼り付け]
MVPに含める8〜10個の機能を提案して：
- 特定されたギャップに対応
- 3〜4ヶ月で構築可能
- 明確な差別化を実現
影響度×難易度でランク付けしてください。
ステップ4：Go/No-Go サマリー
すべての分析を統合してください：
市場調査：[ステップ1を貼り付け]
競合ギャップ：[ステップ2の機会を貼り付け]
提案機能：[ステップ3のトップ5を貼り付け]
エグゼクティブサマリー（最大300文字）を作成：
- 明確な推奨事項（Go/No-Go/Pivot）
- 推奨を支持する上位3つの理由
- 最大のリスクとリスク軽減策
- 実行する場合の次のステップ
この4ステップで、調査から分析、設計、そして判断まで一気に導けます。
単発で「このPMツールを立ち上げるべき？」と聞いただけでは、ふわっとした回答しか得られません。チェーンを回せば、根拠に基づいた結論を導き出せるのです。
いつチェーンを使うべきか
全てのタスクにチェーンが適しているわけではありません。
単発プロンプトで十分：
- シンプルな作業（「製品説明を書いて」など）
- 出力が一つで良い場合（「アイデアを10個出して」など）
- 明確な処理フローがない
- 処理速度を最優先したい場合
チェーンを導入すべき：
- 調査→分析→実行 のように自然な工程がある
- 工程の途中で出力を確認・調整したい
- 出力の品質を重視する場合
- レポート、戦略、コンテンツシリーズなど複雑な成果物を作る
- 初期ステップの出力がその後の判断に直結する場合
判断基準： もし一つのプロンプトに「まずXをやって、次にYをやって、最後にZをやって」と複数の指示が並んでいるなら、それはチェーン化を検討すべきサインです。
コストの話
正直に言うと、チェーン化するとAPIコールの回数は増えます。
有料APIを利用している場合の比較は以下の通りです。
単発の巨大プロンプト：
- APIコール1回
- 費用：約$0.15（GPT-4価格）
5ステップチェーン：
- APIコール5回
- 費用：約$0.35（GPT-4価格）
数回程度の実行なら差は気になりませんが、1日100回回すと$20/日 vs $35/日 になります。
コストを最適化するコツ：
- シンプルな工程には低コストなモデル（GPT-3.5やClaude Haiku）を割り当てる
- 最初のステップでエラーが出たら、以降のステップはスキップする
- 本当にチェーンが必要か冷静に見つめ直す（単発で済む場合もある）
なお、チャット画面で手動で回している分には、追加のコストは気にする必要ありません。
よくある間違い
ステップ間でコンテキストを失う
NG例： 「このデータを使って：[ステップ2だけ貼り付け]」
OK例： 「オリジナルの目標：[ステップ1から貼り付け] これまでの分析：[ステップ2を貼り付け] これを踏まえて作成してください…」
後のステップには、前の工程で得た関連情報をすべて引き継ぎましょう。
ステップを細かくしすぎる
本来5つで済む作業を、無理に15ステップに分けてしまうパターンです。
原則： 各ステップは必ず「意味のある成果物」を生み出すべきです。出力を確認・編集する工程がないなら、そのステップは小さすぎます。
ステップ間で確認しない
ステップ1の出力が少しおかしくても、そのまま全工程を実行してしまいがちです。
各ステップの出力は必ず確認し、誤りや改善点があれば次のステップに進む前に修正しましょう。
すぐ使えるテンプレート
コンテンツ再利用チェーン
ブログ記事を複数のコンテンツに変換：
ステップ1：「この記事から7つの独立したポイントを抽出して」
ステップ2：「このポイントを使ってTwitterスレッドを作成」
ステップ3：「このポイントを使ってLinkedIn投稿を作成」
ステップ4：「このポイントから60秒の動画スクリプトを3つ作成」
ミーティングノート→アクションチェーン
ステップ1：「このミーティングノートを整理：決定事項、アクションアイテム、未解決の質問に分類」
ステップ2：「各アクションアイテムについて、サブタスク・推定時間・依存関係を作成」
ステップ3：「出席者へのフォローアップメールを作成」
製品リサーチチェーン
ステップ1：「[製品アイデア]の競合5社と価格帯を調査」
ステップ2：「レビューからユーザーのペインポイントを5つ特定」
ステップ3：「競合が対応してない機能ギャップを特定」
ステップ4：「3ヶ月で構築できるMVP機能を定義」
まとめ
プロンプトチェーンとは、複雑なタスクを管理可能な単位に分解する技術です。
家を一日で建てられないのと同じく、AIに一つのプロンプトで全てを解決させるのは無理があります。まずはシンプルに始めて、試行錯誤を繰り返しましょう。気に入ったチェーンはテンプレートとして保存しておくと便利です。
次に複雑なタスクをAIに依頼する際は、「この作業、工程に分けられないかな？」と一瞬考えてみてください。
案外簡単に分解できますし、工程を分けた方が確実に良い結果が得られます。
満足いくプロンプトチェーンが作れたら、ぜひスキルディレクトリにシェアしてください。同じ悩みを持つ人が必ず役に立つはずです。
