「プロンプトの因数分解学(3)mini」——Rの素因数分解 —— “誰として”が問いを変える【コラム】思好の科楽（その82）

Kazuomi Matsunaga🍀

2025年5月27日 08:02

🎯 本コラムのねらい（3つのポイント）

プロンプトに「誰として答えてほしいか」を加えることで、AIの応答の視点や語り口が劇的に変わることを学びます。
役割（Role）は「知識レベル・スタンス・社会的視点」という3つの要素で構成できるという視点を得られます。
問いの語り手を意識的に設計することで、AIとの対話がより人間らしく、共感的で実用的なものになる体験を得られます。

◆ これまでのふりかえり：

前々回（その80）では、プロンプトの式は以下のように表すことができると学びました。

$Prompt=P×R×C×F$

そして、その設計図をつくる4つの要素がこちら：

$P$ = Purpose（目的）：何をしてほしいのか？
$R$ = Role（役割）：誰として答えてほしいのか？
$C$ = Context（文脈）：何についての話か？
$F$ = Format（形式）：どんな形で答えてほしいのか？

更に、前回（その81）では、このプロンプトの「 $P$ ＝Purpose（目的）」を構成する最小の思考欲求として、

$P_1$ = 理解（Understand）
┗ 「知りたい」「把握したい」という欲求。
$P_2$ = 判断（Evaluate）
┗ 「比べたい」「選びたい」「評価したい」という欲求。
$P_3$ = 行動（Generate）
┗ 「生み出したい」「提案したい」「行動したい」という欲求。

という3つの素因子を見出しました。

つまり、目的 $P$ を素因数分解した式は以下のようになります。

$P(目的)=P_1(理解)×P_2(判断)×P_3(行動)$

この問いの"目的"が明確になると、ChatGPTの答えは“ぼやけた返事”から“クリアな応答”へと変化しました。
今回はプロンプトを構成する2つ目の因子、 $R$ ＝Role（役割）について、素因数分解を試みることにします。

◆ “誰として答えるか”で、AIの人格が変わる？

たとえば、こんな問いを考えてみます。

「この健康法について、意見を聞かせてください。」

ChatGPT の想定回答例

この健康法について、いくつかの観点から考えてみます。

まず、短期的には効果を感じる人も多いようですが、長期的な健康維持や習慣化の観点では、個人差が大きい点に注意が必要です。体質や生活スタイルによって向き・不向きが分かれるため、「誰にでも安全で効果的」とは言いきれません。

また、提唱されている方法に医学的な根拠があるかどうかも重要です。科学的な裏付けが乏しい場合には、流行や口コミに左右されすぎず、客観的な情報に基づいて判断することが大切です。

全体的に見ると、実践する際には無理をせず、自分の体調や目的に合った方法かどうかを見極めながら取り入れるのがよいと思います。

このように、ChatGPTは中立的に事実を並べるかもしれません。
でも、次のように“役割”を指定すると、語り口も内容も一変します。

「医師として、この健康法に対して懸念点があれば教えてください。」

ChatGPT の想定回答例

はい、医師としての立場からいくつか懸念点を挙げます。

まず、この健康法が短期間で急激な体重減少や代謝の変化を伴う場合、心臓や腎臓に負担がかかる可能性があります。特に高血圧や糖尿病などの持病がある方には注意が必要です。

また、食事制限を伴う方法であれば、栄養バランスの偏りによるビタミン・ミネラル不足が懸念されます。長期的に実践することで、疲労感や免疫力の低下につながることも考えられます。

加えて、信頼できる医学的根拠（エビデンス）が乏しい場合は、短期的な流行に乗るリスクがあるため、慎重な判断が必要です。何かを始める前には、かかりつけ医や専門家とよく相談することをおすすめします。

あるいは、

「母親の立場で、家族に勧めるべきかどうか教えてください。」

ChatGPT の想定回答例

母親の立場として正直に言うと、この健康法を家族にすすめるかどうかは、ちょっと迷うところがあります。

たしかに、体に良さそうな要素もあるのですが、続けやすさや栄養のバランス、それに安全性がちゃんと確認されているかどうかが気になります。特に子どもや高齢の家族がいる場合には、極端な食事制限や運動法はあまり向いていないかもしれません。

家族の健康を守るには、無理なく続けられて、ちゃんと食べて、きちんと寝て、笑える毎日がいちばんです。もし取り入れるとしても、「試してみる」くらいの軽い気持ちで始めて、体調の変化をよく見ながら、必要に応じて見直せるようにしたいですね。

“誰として”語るか。それだけで、同じ知識でも、視点もトーンも全く変わるんです。
それが、 $R$ ＝Role（役割）の力です。

◆ Rの素因数分解：役割は3つの要素でできている

プロンプトにおける「役割（ $R$ ）」は単なる肩書きではありません。
ChatGPTに“語り口”を与えるものとして、次の3つの因子で構成されていると考えられます。

$R_1$ = 知識レベル（Knowledge Depth）
　┗ 専門家／一般人／初心者／子どもなど、
　　どのくらいの"深さ"で話してほしいか？
$R_2$ = 姿勢・スタンス（Tone / Attitude）
　┗ 厳しい／優しい／冷静／熱意ある／ユーモアありなど、
　　どんな“感情”で話してほしいか？
$R_3$ = 社会的視点（Perspective）
　┗ 親として／上司として／ユーザーとして／未来人としてなど、
　　どんな“立場”から語ってほしいか？

この3つの掛け算で、回答するChatGPTの“人格設定”ができるのです。

◆ プロンプト例で見てみよう

「 $R$ ＝役割」を構成する要素（知識レベル・スタンス・社会的視点）を明確にすると、
ChatGPTの語り方や中身がどれだけ変わるのか？
実例で比較してみましょう。

🔍 例題に含まれるRの素因子：

「このブログ記事について、初心者にもわかるように、優しい語り口で、上司として部下にアドバイスするような感じでコメントしてください。」

このプロンプトには次のような役割設定（ $R$ の素因数分解）が含まれています。

知識レベル（ $R_1$ ）＝初心者向けに
スタンス（ $R_2$ ）＝優しく
社会的視点（ $R_3$ ）＝上司として部下に

つまり、式で表すと：

$R=R_1（初心者）×R_2（優しく）×R_3（上司として）$

このように構成されたプロンプトでは、ChatGPTの“語り手の人格”が意図通りに設計されるのです。

🅰️ あいまいなプロンプトの場合

「このブログ記事、まとめてください。」

🅰️ 回答例

このブログ記事では、サブスクリプションモデルの利点と課題について触れられています。定額課金の導入によって収益が安定する一方で、ユーザーの離脱防止策が重要であるという点も挙げられています。

📌 全体の要約。
語り手の視点やトーンに指示がないため、中立的かつ情報の羅列的なまとめになっています。

🅱️ 構造化されたプロンプト（R明示）の場合

「このブログ記事について、初心者にもわかるように、優しい語り口で、上司として部下にアドバイスするような感じでコメントしてください。」

🅱️ 回答例

これは部下にも共有したい記事ですね。内容をかんたんに言うと、定額のサービス（サブスク）って、企業側には毎月決まった収入が入ってきて安定するんだけど、そのぶん、使い続けてもらえるように工夫が必要なんだ。たとえば、機能の充実とか、お得感を出すとか。
今のプロジェクトでも「継続して使ってもらう工夫」って大事だから、参考にしてみるといいよ。

📌 視点・語調・立場すべてが明確。
“優しい上司”というロールが反映されており、語り手の“人柄”まで感じられる回答になっています。

このように、プロンプトにおける $R$ （Role）を構造的に設計するだけで、
ChatGPTの返答は“情報”から“対話”へと質的に変化するのです。

◆ Rの調整は、出力の“人格デザイン”である

プロンプトで $R$ を指定することは、AIのキャラクター設計に近い行為です。

$R_1(専門家) × R_2(厳しめ) × R_3(公的立場)$ → 論文調の指摘
$R_1(一般人) × R_2(やわらかく) × R_3(SNS視点)$ → 親しみある投稿文

つまり、プロンプトとは、答えの人格を設計する装置でもあるのです。

◆ 最後に、ちょっと想像してみてください

あなたがChatGPTに何かを尋ねるとき、
その“語り手”はどんな人物像ですか？

専門知識をもった冷静な助言者？
子どもにもわかるように話す優しい先生？
あなたの代わりに投稿を考えてくれるSNS担当者？

プロンプトに「誰として話してほしいか」を加えるだけで、
答えの“温度”ががらっと変わるかもしれません。

本コラムは、生成AI・ChatGPTと共創して執筆されました。
AIとの対話を通して、「問いの人格」までも設計する探求の一歩です。

🔜 次回予告：「Cの素因数分解」へ

次回（その82）では、「 $C$ ＝文脈」に注目します。
「何についての問いか」が不明瞭なとき、なぜAIの答えがかみ合わないのか？
文脈の粒度と構成を分解しながら、問いの“素材の選び方”を考えていきます。

プロフィール｜Kazuomi Matsunaga

🧭思考の案内人｜Thinking Navigator

略歴：九州大学工学部卒業（材料工学）⇒中京地区の金属素材メーカーエンジニア（生産技術）⇒地元長崎県のフリーペーパー広告営業⇒学校法人職員（←いま、ココ）。長崎県在住の50代。こどもは二人とも大学生となって巣立ち、妻と二人暮らし中。
“問い”と“好奇心”の交差点で、日々思考を遊ばせている書き手です。最近は、連載コラム「思好の科楽（しこうのかがく）」シリーズを中心に、教育・物語・心理・AI・デザインなどをテーマとした独自視点の思索を綴っています。既存の枠を超えた“自由な知のデザイン”を模索中。モットーは「想像力が世界をひらく」。
本業では大学・教育関連の仕事に携わりつつ、「人が何かを“好き”になる瞬間」や「問いが芽吹く場面」を丁寧に見つめることを大切にしています。
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