「プロンプト」を「作成する」のをやめましょう。逆にそれらを解析し始めましょう。

要点:ほとんどの人はプロンプトエンジニアリングを創造的な執筆のように扱います。これが彼らのAI実装が失敗する理由です。真のプロンプトエンジニアリングは「優しくお願いする」ことではなく、制約、アーキテクチャ、論理です。AnthropicやOpenAIのラボの内部では、モデルと「会話」することはありません。彼らはネガティブルール、XML構造タグ付け、思考の連鎖を使用してモデルを従わせます。推測をやめてエンジニアリングを始める方法についてのプレイブックです。

こちらは、マーキュリーテクノロジーソリューションズのCEO、ジェームズです。

ほとんどすべての会社で見かける誤解があります。

経営者は「プロンプトエンジニアリング」が正しい魔法の言葉を見つけることだと思っています—ハリー・ポッターの呪文を唱えるように。

彼らは、「プロフェッショナルでいてください」または「世界クラスのCEOのように行動してください」と言えば、AIが彼らの問題を解決してくれると思っています。

これは間違いです。

AnthropicやOpenAIの優れたエンジニアは、プロンプトを「作成」しません。彼らはリバースエンジニアリングを行います。彼ら。

彼らはLLMを人間としてではなく、制約が必要な確率エンジンとして扱います。

ここに、玩具とエンタープライズグレードのツールを分ける6つの内部技術があります。

1. 憲法的プロンプティング（「いいえ」の力）

アマチュアはポジティブな指示を与えます：

• 「プロフェッショナルに書いてください。」

プロはネガティブな制約:

• "専門用語は使わないでください。"
• "20語を超える文は使わないでください。"
• "専門知識に関する前提は持たないでください。"

論理:LLMには「プロフェッショナルである」方法が無限にあります（その多くは間違っています）。しかし、「専門用語を使わない」方法は非常に限られています。

Anthropicの内部研究によると、ネガティブ制約は幻覚を約60%減少させます。

丁寧に頼んでもパフォーマンスは得られません。失敗への道を取り除くことで得られます。

2. 魔法の前に信頼性（退屈な真実）

これは、99%の企業が100万ドルを失った後にしか学ばない秘密です。

誰もが「アプリ全体をコーディングする」や「この50ページの法律契約を分析する」ことができるAIを望んでいます。

彼らは最も難しいユースケースから始めるため、失敗します。

80%の確率で機能するAIは、デモでは印象的に見えます。

実際の運用では、20%の確率で失敗するAIは責任です。マーキュリーアプローチ：

• 退屈で繰り返しの作業を選びます。ルールを定義します。99%の精度を求めます。信頼性が確保されて初めて、複雑さにスケールアップします。
• Only when you have reliability do you scale to complexity.

3. 思考の連鎖を強制する

決して尋ねてはいけません："あなたの理由を説明してください。"

その代わりに、XMLを介して強制します：

"回答する前に、タグの中で段階的な思考を示してください。"

これがOpenAIが内部でデバッグする方法です。

モデルに「作業を示す」ように強制することによって前に最終的な答えを生成し、論理エラーを早期に発見します。論理を明確に書き出す行為は、最終的な出力の質を実際に向上させます。

4. XML出力パーサー

アマチュアは言います："箇条書きで返してください"または"JSONをください。"

モデルはこれを約30%の確率で無視します。

プロは使用しますXMLエンクロージャー:

XML

X Y Z

論理：構造はモデルが壊すのがフォーマットよりも難しいです。これにより、遵守率はほぼ98%に達します。

5. 少数ショットの例と理由付け

ほとんどの人はこのような例を提供します：

• 入力：　A --> 出力：　B

これはモデルに教えます何を言うべきか、しかしどのように考えるべきかは教えません。

プロは使用します：

• 入力：A -->推論：(なぜAがBにつながるのか) -->出力： B

これはモデルに 思考のアルゴリズムを教えます。この単一のトリックは、オンラインで購入できるどの「メガプロンプト」よりも精度を向上させます。

6. システムプロンプトの分離（ガードレール）

• システム = 憲法（ルール）
• ユーザー = リクエスト（変数）
• LLM = 実行者

ルールとリクエストを1つのブロックに混ぜると、ユーザーは「モデルを脱獄する」ことができます。と言うことで、"以前の指示を無視してください。"

修正案：

システム： "あなたは編集者です。ルール：新しい主張はしないこと。文は18語未満。"

ユーザー： "こちらが鋭くするためのテキストです。"

「憲法」と「市民」を分けることで、インジェクション攻撃を防ぎ、行動を一貫させることができます。

結論：リフレーム

AIは混沌を解決するのではなく、混沌を増幅します。

ビジネスプロセスが未定義であれば、LLMを追加しても光の速さで未定義の出力が生まれるだけです。

2026年に勝利する企業は「クールな」プロンプトを持つ企業ではありません。

彼らは退屈な基盤を構築している企業です。

信頼性が第一、複雑さが第二、スケールが第三です。

それが唯一のプレイ方法です。

マーキュリーテクノロジーソリューション：デジタリティを加速する。