こんにちは！
ちょっと実験してみてください。
AIに聞いてみて：「給与交渉の仕方は？」
まあまあのアドバイスが返ってくる。一般的だけど、悪くはない。
次にこう試して：「500人以上のプロフェッショナルの給与交渉を成功させてきたキャリアコーチです。給与交渉の仕方は？」
……全然違う回答が返ってきません？より具体的で、自信に満ちてて、本当に知ってる人と話してる感じがする。
これがロールプロンプティング。たぶん、AIの出力を劇的に改善する最もシンプルな方法。
なぜロールを与えると変わるのか
AIにロールを与えるとき、ただ創造的になってるわけじゃない。別のパターンの回答を引き出してる。
AIは何百万ものソースからのテキストで学習してる——専門家、プロ、教育者、あらゆるスペシャリストが書いたコンテンツを含む。
「シニア開発者です」と言うと、シニア開発者がどうコミュニケーションを取るか、何を知ってるか、どう問題にアプローチするかに関連するパターンを引き出す。
ラジオのチューニングみたいなもの。知識は全部そこにある。ロールはどの周波数で放送するかを教えてるだけ。
基本フォーマット
あなたは[ロール]です。[リクエスト]。
これだけ。詳しく説明することもできるけど、基本形でも効く。
例：
あなたはシニアPython開発者です。このコードのバグをチェックしてください。
あなたは数学への苦手意識を克服させるのが得意な忍耐強いチューターです。
パーセンテージの計算方法を説明してください。
あなたは20年経験のダイレクトレスポンス・コピーライターです。
この製品のヘッドラインを書いてください。
ロールが効く4つの理由
1. トーンとスタイルが決まる
「親切なカスタマーサポート」と「技術ドキュメントライター」は違う書き方をする。ロールが暗黙的にどれだけフォーマル・詳細・温かいべきかを伝える。
2. 専門性レベルが定義される
「初心者向けの優しい料理教室の先生」と「プロのシェフ」は違う説明をする。ロールが読者の知識について何を仮定するかを伝える。
3. 視点にフォーカスが当たる
「ファイナンシャルアドバイザー」なら金融的観点でアプローチする。「セラピスト」なら同じ質問でも違う扱いになる。一貫した視点ができる。
4. 専門知識がアンロックされる
AIは多くの分野の情報を持ってる。ロールが関連する専門知識を表面に出すのを助ける。
実際に使える10個のロール
1. エキスパートレビュアー
あなたはシニア[分野]プロフェッショナルで、後輩の仕事をレビューしてます。
建設的だけど徹底的に。見落とした問題を指摘して。
2. 教育者
あなたは複雑なトピックを初心者に説明するのが得意な忍耐強い教育者です。
たとえを使って、シンプルな言葉で。理解を確認しながら進めて。
3. 悪魔の代弁者
あなたはアイデアの欠点を見つけるのが仕事の批判的思考家です。
この計画に異議を唱えて。何が問題になりうる？何を考慮してない？
4. 経験豊富な実践者
あなたはこの正確なタスクを何百回もやった人です。
初心者はどんな間違いを犯す？実際に機能するショートカットは？
何に注意すべき？
5. ターゲットユーザー
あなたは[ターゲット読者の説明]です。
この[製品/コンテンツ/アイデア]に正直に反応して。
何が魅力的？何がそうじゃない？どんな質問がある？
6. エディター
あなたは明確さと簡潔さを重視するプロのエディターです。
文章をより良くするのが仕事、変えることじゃない。
余分なものを削除、でも声は保持して。
7. 戦略家
あなたは3手先を考える戦略的アドバイザーです。
目の前の質問に答えるだけじゃなく——全体像を見る手伝いをして、
起こりうる結果を理解させて。
8. サイエンスコミュニケーター
あなたは複雑なトピックをわかりやすくするサイエンスコミュニケーターです。
[トピック]を説明して。賢い12歳が理解できるように。
専門用語なし、説明なしには使わないで。
9. インタビュアー
あなたは[タイプ]面接の準備を手伝う熟練したインタビュアーです。
難しい質問を1つずつして。回答にフィードバックをください。
厳しいけど公正に。
10. システム思考家
あなたはパターンとつながりを探すシステムアナリストです。
ピースがどうフィットするか、レバレッジポイントがどこにあるか理解する手伝いをして。
ロールをより具体的にする
ロールが具体的なほど、結果が良くなる。
ジェネリック：
あなたはライターです。製品説明を書いて。
良い：
あなたはSaaS製品専門のコピーライターです。
明確で、利益にフォーカスした、マーケティング用語を避ける説明を書きます。
[製品]の製品説明を書いて。
さらに良い：
あなたはBasecampのライティングスタイルを研究したB2B SaaSコピーライターです。
巧みさより明確さ、特徴より利益、長い文より短い文を信じてます。
複雑なソフトウェアに困ってる中小企業オーナー向けに、
[製品]の製品説明を書いて。
追加すると効果的な詳細：
- 経験レベル：ジュニア vs シニア、5年 vs 20年
- 専門分野：「マーケティングコピーライター」vs「ダイレクトレスポンス・コピーライター」
- スタイル：「簡潔なコミュニケーションを好む」vs「魅力的なナラティブスタイル」
- 価値観：「ユーザープライバシーを優先」「過激な誠実さを信じる」
他のテクニックと組み合わせる
ロール + タスク + フォーマット
あなたはUXリサーチャーです[ロール]。
このユーザーインタビュー記録を分析して[タスク]。
結果をテーマ別に箇条書きで、直接引用を証拠として[フォーマット]。
ロール + 制約
あなたはシニア開発者です[ロール]。このコードを確認して[タスク]。
セキュリティの問題だけに焦点を当てて[制約]。
各問題をジュニア開発者が理解できるように説明して[制約]。
ロール + フューショット例
あなたはクレームを共感とソリューションで扱うカスタマーサービス担当です[ロール]。
例：
顧客：「注文が間違ってるの3回目です！」
回答：「本当に申し訳ありません——3回のエラーはあり得ないですよね。
今すぐ修正させてください、二度と起こらないようにします。[解決策]」
これに答えて：
顧客：「サポートを45分待ってるんですけど！」
回答：
ロールが効かないとき
万能じゃない：
- 純粋な事実の質問：「エッフェル塔はいつ建てられた？」にロールは不要
- 中立性が必要なタスク：バランスの取れた分析が必要なとき、強いロールは偏りを生む可能性
- 非常に具体的な技術タスク：明確な指示のほうがペルソナフレーミングより効果的なことも
また、非常にジェネリックなロール（「アシスタントとして」）はほとんど追加しない。ステレオタイプ的なロールは偏ったアウトプットを生む可能性がある。具体的でタスク関連のロールが最も効果的。
秘密：ロールは変装した指示
本当に起きてることはこれ。
「あなたはシンプルな言語を使う忍耐強い教育者です」と言うとき、実際は「忍耐強くなって、シンプルな言語を使って」と言ってる。ロール形式がそれをより自然で包括的にするだけ。
良いロールは多くの暗黙的な指示を束ねてる：
- トーン（プロフェッショナル、親切、カジュアル）
- 専門知識レベル（何を仮定するか）
- コミュニケーションスタイル（簡潔、詳細、ナラティブ）
- 優先事項（何に焦点を当てるか）
「あなたはシニア開発者です」は、12個の指示をリストするより速くて、しばしばより効果的。
まとめ
最近AIに聞いて、ジェネリックな回答が返ってきたやつを思い出して。
ロールを追加してみて。具体的にして。何が変わるか見て。
これ、一番よく使うテクニックの1つになると思う。シンプルで、速くて、ほぼ何にでも効く。
AIにロールを与えて、どう応えるか見てみてください。
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