Promptの語源と本質：なぜ「入力」という理解がAI活用を制限するのか

Promptの語源と本質：なぜ「入力」という理解がAI活用を制限するのか 「プロンプトって何？」と聞かれて、「AIへの入力」「指示文」と答える人が多い。 その理解は間違ってはいない。でも、その理解では「そこそこ使える人」で終わる。

語源が示す本当の意味 Promptの語源はラテン語の「PROMPTUS」。これは「PRO（前へ）」と「EMERE（取り出す）」の合成語で、「前に引き出す」「顕在化させる」という意味を持つ。 英語のpromptには複数の意味がある：

• 動詞：促す、誘発する、引き出す
• 形容詞：即座の、敏速な
• 名詞：きっかけ、合図、（演劇の）台詞の書き出し 演劇用語としてのpromptは、役者が台詞を忘れたときに最初の数語を囁いて思い出させる行為を指す。完全な台詞を教えるのではなく、きっかけを与えて本人の記憶を引き出す。 これがAIにおけるpromptの本質だ。

「入力」と「引き出す」の違い 「入力」という理解は、人間→AIの一方向的な情報伝達をイメージさせる。プログラムにデータを与えるように、AIに指示を与える。

でも、LLMの動作原理を考えると、これは不正確だ。 LLMは膨大な学習データに基づいて、与えられたテキストの「続き」を予測する。プロンプトは、その予測の方向性を決定するトリガーであり、AIの潜在知識を特定の形で顕在化させる働きをする。 つまり、promptは「与える」ものではなく「引き出す」ものだ。

言語アーキテクチャとしての視点 この理解は、プロンプト設計のアプローチを根本から変える。

「入力」思考のプロンプト： 「以下の文章を要約してください」 「日本語に翻訳してください」 → 命令を与え、実行を待つ 「引き出す」思考のプロンプト： 「経験豊富な編集者です。読者にとって最も価値ある情報を3つ選び、それぞれ一文で要約してください」 → AIの「編集者としての知識」を顕在化させ、特定の形で出力させる 後者は、AIが持つ潜在的な能力（この場合は「編集者的判断力」）を引き出している。

日本語における「プロンプト」の位置づけ 日本語には「促す」「引き出す」という豊かな語彙がある。

• 促す：相手の行動を後押しする（強制ではなく誘導）
• 引き出す：潜在的なものを顕在化させる
• 触発する：きっかけを与えて何かを生じさせる これらの概念は、promptの本質に近い。「入力」よりも「触発」と理解した方が、プロンプト設計の質は上がる。

語源理解がもたらす実践的効果 効果1：役割設定の深化

「〜として」というロールプロンプトは、AIの潜在知識を特定のペルソナで引き出す技術。語源を理解すると、役割設定がより精緻になる。 効果2：制約の設計 「〜しないでください」というネガティブプロンプトは、引き出す範囲を限定する技術。何を引き出さないかを設計することで、出力の精度が上がる。 効果3：段階的引き出し 複雑なタスクを分解し、段階的に引き出す（Chain of Thought）技術への理解が深まる。一度に引き出すのではなく、段階的に顕在化させる。

言語設計者としての自覚 promptを「入力」と捉える人は、AIを「ツール」として使う。

promptを「引き出す」と捉える人は、AIを「協働者」として活用する。 前者は「何を命令するか」を考える。 後者は「何を顕在化させるか」を設計する。 この違いが、AI活用の成果を分ける。 TTpromptは、プロンプトを「組織の知能を引き出すための設計資産」として管理するツールだ。単なる文字列の保存ではなく、どのような知能を、どのように引き出すかを設計・管理する。 プロンプト設計の詳細な技術については、プロンプトエンジニアリングガイドを参照してほしい。

「promptする」という動詞 英語では「to

prompt」は動詞として使われる。「I prompted the AI to.」という形で。 日本語でも「プロンプトする」という言い方が広まりつつある。でも、その意味を「入力する」「指示する」と理解するか、「引き出す」「顕在化させる」と理解するかで、行為の質が変わる。 言葉の理解が、行動を規定する。そして行動が、成果を決める。 今日から、AIに何を「入力」するのではなく、AIから何を「引き出す」のかを設計しよう。 それが、語源が教えるpromptの本質だ。