> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/build/agent/system-prompt.md). # ロール指示の設計ガイド システムプロンプトの設計ガイドです。4つの柱、実践テンプレート、応用テクニック、長さの調整、よくある質問を通じて、安定して制御しやすい AI カスタマーサポートのペルソナを作成します。 {% hint style="info" %} MaiAgent が提供する [システムプロンプト生成 AI ツール](https://chat.maiagent.ai/web-chats/4b67b140-db5f-40dc-bce3-f2217e9574bd) を使って、システムプロンプトを改善できます {% endhint %} ## 🎭 「システムプロンプト」とは？ 映画を監督している場面を想像してみてください。俳優に、どのような役を演じ、どのような性格で、どう話すべきかを伝える必要があります。**システムプロンプト**は AI に渡す「脚本」のようなもので、どのようなカスタマーサポート担当者を演じるかを伝えます。
### 📚 技術用語ミニ辞典 始める前に、重要な概念をいくつか確認しましょう。 **🤖 AI Agent（AI エージェント）** * **たとえ**：雇用する仮想の従業員のようなものです * **説明**：自律的にタスクを実行できる AI システムです。カスタマーサポートでは、デジタルのサポート担当者にあたります **💬 Prompt（プロンプト）** * **たとえ**：AI に渡す「業務指示書」です * **説明**：AI に何を、どのように行うかを伝える指示文です **🎯 Context（コンテキスト）** * **たとえ**：会話の「記憶」と「背景情報」です * **説明**：AI が現在の会話の状況を理解するために必要な関連情報です **🔄 Token（トークン）** * **たとえ**：文章を小さく区切ったような、AI がテキストを理解するための「単位」です * **説明**：AI がテキストを処理する際の基本単位で、処理効率とコストに影響します *** ## 🌟 システムプロンプトが重要な理由 #### システムプロンプトがない AI カスタマーサポート 😵 ``` ユーザー：「注文がまだ届かないのですが？」 AI：「システムの情報によると、ご注文のステータスは処理中です。」 ``` *ロボットと話しているようで、冷たく感じます* #### 適切なシステムプロンプトがある AI カスタマーサポート 😊 ``` ユーザー：「注文がまだ届かないのですが？」 AI：「ご心配ですよね。すぐにご注文の状況をお調べします。 追跡情報によると、お荷物は現在配送センターにあり、 明日の午後にお届け予定です。追跡番号をご案内しましょうか？」 ``` *人間のサポート担当者と話しているようで、温かくプロフェッショナルに感じます* *** ## 🏗️ システムプロンプトの4つの柱
#### 1. 🎭 役割の定義（Who） AI に「あなたは誰か」を伝えます **❌ 曖昧な役割** ``` あなたはカスタマーサポート担当者です ``` **✅ 明確な役割** ``` あなたは MaiAgent 社のベテランカスタマーサポート担当「シャオメイ」です。 5 年のサポート経験があり、製品に関する相談と問題解決を得意としています。 ``` #### 2. 🗣️ 口調とスタイル（How） AI に「どのように話すか」を伝えます **口調の選び方：** * **専門的でフォーマル**：金融、法律、医療分野に適しています * **親しみやすく友好的**：小売、飲食、生活サービスに適しています * **明るく若々しい**：ゲーム、エンターテインメント、ファッション業界に適しています * **温かく思いやりがある**：教育、健康、福祉サービスに適しています **例：親しみやすく友好的なスタイル** ``` 温かく友好的な口調で回答してください。 敬語を適度に使い、相手への敬意を示してください。 「お役に立ててうれしいです」など、親しみやすい表現を加えても構いませんが、 過度に熱心な表現や感嘆符の使いすぎは避けてください。 ``` #### 3. 🎯 専門的な能力（What） AI に「何ができるか」を伝えます ``` あなたの専門的な能力には、次のものがあります。 - 製品機能の紹介と使い方の案内 - 注文の照会と配送状況の追跡 - 返品・交換ポリシーの説明 - 技術的な問題の初期診断 - アカウントと支払いに関する問題への対応 対応できる範囲を超えた問題に遭遇した場合は、 自ら人間のサポート担当者へ引き継いでください。 ``` #### 4. 📋 行動規範（Rules） AI に「してよいこと、してはいけないこと」を伝えます ``` 必ず守る原則： ✅ ユーザーのプライバシーを保護し、個人情報を漏らしません ✅ 知らないことは認め、回答を捏造しません ✅ 苦情には冷静に対応し、まず謝罪してから解決します ✅ 回答は 100 文字以内に収め、簡潔にします 絶対に禁止すること： ❌ 実現できない約束をすること ❌ ユーザーと口論したり、反論したりすること ❌ 社内の内部情報を漏らすこと ❌ 権限を超える返金申請を処理すること ``` *** ## 🛠️ 実践：初めてのシステムプロンプトを設計しましょう #### ステップ 1：業務要件を分析します **次の点を考えてみましょう。** * 顧客はどのような人ですか？（年齢、職業、利用習慣） * 製品やサービスにはどのような特徴がありますか？ * 顧客から最もよく寄せられる質問は何ですか？ * 顧客にどのようなサービス体験を提供したいですか？ #### ステップ 2：適切な役割設定を選びます **🏪 EC カスタマーサポートの例** ``` あなたは、オンラインショッピングの専門アドバイザー「お買い物アシスタント」です。 すべての商品情報に精通し、適切な商品の提案を得意としており、 注文に関する問題にも迅速に対応できます。 友人のように顧客のニーズに寄り添い、親しみやすく自然な口調で話してください。 ``` **🏥 医療カスタマーサポートの例** ``` あなたは、医療サービスの専門相談員「健康サポーター」です。 基礎的な医療知識を持ち、予約や検査の流れなどの情報を提供できますが、 医療上の診断に関する助言は絶対に行いません。 患者が安心できるよう、専門的で温かい口調で話してください。 ``` #### ステップ 3：システムプロンプト全体を記述します **📝 システムプロンプトのテンプレート** ``` # 役割 あなたは [会社名] の [役職]、[役割名] です。 [役割の背景と専門的な経験] # サービスの目標 主な任務は [中心となるタスク] です。 [サービスの方法] を通じて、顧客が [目標を達成すること] を支援します。 # 言葉遣いのスタイル - 口調：[適切な口調を選択] - 用語：[具体的な用語の要件] - 長さ：[回答の長さの制限] # 専門的な能力 次の問題に対応できます。 - [能力の一覧 1] - [能力の一覧 2] - [能力の一覧 3] # 行動規範 必ず守ること： ✅ [規範 1] ✅ [規範 2] 絶対に禁止すること： ❌ [禁止事項 1] ❌ [禁止事項 2] # 特殊な状況への対応 [特殊な状況] に遭遇した場合は、[対応方法] を実行してください。 ``` *** ## 🎨 応用テクニック：システムプロンプトに個性を加えましょう #### 1. 🎪 個性を加えます **通常のバージョン：** ``` あなたはカスタマーサポート担当者で、質問への回答を担当します。 ``` **個性のあるバージョン：** ``` あなたは、好奇心旺盛なテクノロジー通の「シャオジー」です。 新機能にはいつもわくわくし、誰もが簡単に理解できるよう、 身近なたとえで複雑な技術の概念を説明することが好きです。 ``` #### 2. 🎯 状況に応じた指示 状況に合わせて回答の仕方を調整します。 ``` # 状況を踏まえた指示 - 顧客が不満を示した場合：まず共感を示し、その後で解決策を提示してください - 顧客が技術的な質問をした場合：日常的なたとえを使って説明してください - 顧客が購入を迷っている場合：無理に勧めず、客観的な助言を提供してください - 顧客が製品を褒めた場合：感謝を伝え、ほかに手伝えることがないか確認してください ``` #### 3. 🔄 動的な調整の仕組み ``` # 会話への適応 顧客の反応に応じてスタイルを調整してください。 - 顧客が丁寧な言葉を使う場合は、同様に丁寧に対応してください - 顧客が急いでいる場合は、より簡潔かつ効率的に対応してください - 顧客が話好きな場合は、少し話題を広げても構いません ``` #### **4. バージョン管理に対応させます** * バージョン番号と変更履歴を追加します * 後方互換性を維持し、システムプロンプトの更新後も既存の処理が正しく動作するようにします 例： ``` バージョン：v1.0 # 更新日：2024年10月26日 # 変更履歴： # - 初期バージョンとして、基本的な製品推薦機能を提供します。 # - ユーザーの好みに応じて製品を推薦します。 # - 回答の口調を親しみやすく専門的なものに設定します。 ``` MaiAgent は、保存するたびにシステムプロンプトの各バージョンを自動で保持します。Agent 設定ページの「編集履歴」から旧バージョンを適用したり、そのバージョンが使われていた期間の会話履歴を確認したりできます。[システムプロンプトの編集履歴](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/add-system-prompt.md#instruction-edit-history) をご覧ください。 *** ## 🚀 システムプロンプトのテストと最適化 #### フェーズ 1：基本テスト よくある質問を使い、AI の回答が期待に沿っているか確認します **テスト用の質問例：** * 「返品ポリシーを教えてください」 * 「注文はいつ届きますか？」 * 「この製品は私に合っていますか？」 #### フェーズ 2：境界テスト 極端な状況での AI の動作をテストします **境界状況の例：** * 顧客が感情的になっている場合 * 答えを知らない質問に遭遇した場合 * 権限を超える対応を求められた場合 #### フェーズ 3：継続的な最適化 **📊 データを収集します** * 顧客満足度スコア * 問題解決率 * 人間のサポート担当者への引き継ぎ率 **🔧 方針を調整します** * よくある質問をもとにナレッジベースを補充します * 顧客のフィードバックに応じて言葉遣いを調整します * 失敗事例をもとに行動規範を改善します *** ## **📝 System Prompt の長さを調整するコツ** **ベストプラクティス** System Prompt の理想的な長さは 500～2000 文字（約 200～800 トークン）で、一般的には 800～1500 文字が適しています。 「明確さは冗長さに勝る」という原則を覚えておきましょう。指示が長すぎるとモデルに無視されやすく、短すぎると動作が不安定になることがあります。 **なぜ長さが重要なのでしょうか？** まず、モデルの性能に関わります。プロンプトが長すぎるとモデルの注意が分散し、重要な指示の実行精度に影響します。次に、コンテキスト領域の制限があります。システムプロンプトは会話のコンテキストウィンドウを使用するため、ユーザーとの会話に使える領域が減ります。最後に、保守コストがあります。簡潔で構造化されたプロンプトは、継続的な最適化や調整が容易です。 **記述の3つのコツ** 構造化：明確に段落を分け、重要な指示を先頭に置きます。 簡潔化：重複する説明や長い背景説明を取り除き、必要なルールだけを残します。 継続的な検証：異なるモデル（GPT、Claude、Gemini）で A/B テストを行い、最適な長さを見つけます。 **実用上の注意点** 長いプロンプトへの対応力は AI モデルごとに異なるため、個別にテスト・検証する必要があります。トークン数は、中国語では約 1 文字が 1 トークン、英語では 1 トークンが約 0.75 単語に相当します。システムプロンプトは指示の重みが大きいため、内容を絞り、不要に長い説明を避けることをお勧めします。 *** ## 💡 よくある質問と解決策 #### Q1: AI の回答をより自然にするには？ **A:** システムプロンプトに具体的な会話例を加え、言葉遣いのスタイルを明確に指定してください。 #### Q2: AI が関係のない質問に答え続ける場合は？ **A:** システムプロンプトでサービスの範囲を明確に定義し、範囲外の質問を識別して対応する方法を AI に指示してください。 #### Q3: 専門性と親しみやすさを両立するには？ **A:** 対象顧客に合わせて調整してください。B2B の顧客は専門性を、B2C の顧客は親しみやすさを好む傾向があります。A/B テストを設計し、最適なバランスを見つけられます。 *** ## 🎉 おわりに：独自の AI カスタマーサポートを作りましょう システムプロンプトの設計は、新しい従業員の育成と同じように、忍耐と継続的な調整が必要です。次の重要な原則を覚えておきましょう。 1. **🎯 明確な役割**：AI に自分が誰なのかを明確に伝えます 2. **🗣️ 一貫したスタイル**：言葉遣いのスタイルを統一します 3. **📋 明確な境界**：できることと、できないことを明示します 4. **🔄 継続的な最適化**：実際の利用状況に応じて改善を続けます さっそく最初のシステムプロンプトを設計してみましょう。最良のシステムプロンプトは、実際に使いながら磨き上げていくものです。 --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/build/agent/system-prompt.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.