プロンプト作成・設計ガイド
【デモキャンペーン】まず3つのデモキャンペーンを体験してから本ガイドをお読みいただくと、より理解しやすくなります！
デモ1：楽しいインタラクション（年賀カード）｜年越しカードを作ろう｜小發仔と一緒にカウントダウン！
デモ2：専門的なアドバイス（ヘアスタイル）｜あなたの新年の運命のヘアスタイル診断！
デモ3：ロジック型キュレーション（プラン）｜あなたはどのタイプの年末サバイバー？年末年始おすすめプラン
本ガイドでは、精緻な「テスト設計」と「プロンプト（指示文）の作成」を通じて、AIをあなたの強力な相棒にすることで、参加者一人ひとりに唯一無二のパーソナライズされた結果を提供する方法をご紹介します。
本ガイドは3つの核となるパートで構成されています：
テスト設計の心得：どのように洞察ポイントを埋め込むか？
プロンプトの構成公式：指示文に必須の要素。
最適化のコツ：結果をより精緻にする秘訣。
第1部：テスト問題の設計－どのように消費者の洞察を得るか？
AI が「自分を分かってくれている、相手のことも分かっている」と思わせる文章を書けるかどうかは、私たちがどのようなデータを入力するか（インプット）にかかっています。
診断コンテンツは、単にエンタメとして楽しむためのものではなく、まさに「ユーザーにタグ付けし、その深いインサイトや素材を収集する」ための極めて戦略的な仕組みです。
1. 設計原則：それぞれの選択肢の裏に「ペルソナ」を宿す
表面的な質問だけを設計するのではなく、「心理状態」や「潜在的なニーズ」を映し出す選択肢を設計してください。
例（デモ3のプラン提案を参照）：
問題： 「あなたが『静かにキレる』瞬間は？」
表面的な選択肢： A. 上司から曖昧な指示書が渡された時／B. 休暇中のメッセージ…
裏にある洞察（AIへのシグナル）：
Aを選ぶ → 「ワーカホリック」であることを表す（強制的な休息が必要）
Cを選ぶ → 「社交からの逃亡者」であることを表す（人里離れた場所が必要）
おすすめ：
問題を設計する際は、まず4～5種類の「ペルソナ（Persona）」をあらかじめ想定し、各ペルソナに参加者を分類できるよう問題を設計してください。
【強くおすすめするアプローチ】FeversocialのAIアシスタントを可聴しましょう。希望するテーマを伝えるだけで、AIが問題や選択肢の内容の作成をサポートしてくれます。
2. 「パラメータ」を収集してAIに養分を与える
心理的な問題だけでなく、具体的な「パラメータ問題」も含めることで、パーソナライズされたコンテンツを生み出せます。
例（デモ1の年越しカードを参照）：
問題： 行きたい年越しシーンや好きなマスコットのポーズを選択。
役割： これらはAIが画像を合成する際の「指定素材」となります。結果画面ににユーザーの選択画像が直接反映されることで、オリジナル感が増します。
ガイドのおすすめ：
結果に特定の要素（特定の商品、特定の背景、特定のスタイルなど）を含めたい場合は、問題を通してユーザーに選択してもらうか、参加者に写真をアップロードしてもらう形で素材を取得してください。
第2部：プロンプト指示文の黄金フレームワーク
優れたプロンプトは、外注先に渡す「仕様書」のようなものです。テキストであっても画像であっても、以下のCRISフレームワークに従ってください：
1. C - Context & Role（役割と状況設定）
AIに「あなたは誰なのか」「今から何をするのか」を伝えてください。
書き方：
あなたは[役割の定義]です。ユーザーが回答した内容に基づいて、[目標の生成物]を生成してください。例：
テキスト：あなたは経験豊富な国内旅行のプランナー兼ガイドです…
画像：あなたは画像合成デザインの達人です… ／ あなたはプロの美容師です…
2. R - Rule of Input（入力データの定義）
ユーザーがどのようなデータを提供するのか、そのデータがどのような意味を持つのか（これが前述のテスト設計における「洞察」です）を、AIに明確に伝えてください。
書き方：
ユーザーは[数量]個の要素を提供します：要素1：[問題の内容]（対応する心理的特徴：Aの場合は…を表す）要素2：[アップロードされた画像]
重要なコツ： デモ3のように**「強い関連性」**の対照表（例：Aを選ぶ＝ギリギリのサバイバー）を作成すると、AIの推論ロジックがより安定します。
3. I - Instruction & Logic（処理ロジックと指示）
ここが最も核となる部分で、AIにこれらのデータをどう消化し、どう結果を生成するかを伝えます。
テキスト生成指示のポイント：
推論ロジック： 「ユーザーの選択肢Aに基づいて、〜にふさわしいと判定すること」
トーン・スタイル： 「ユーモアあふれるツッコミ風」「温かく癒される風」「専門的なアドバイス風」
構成要件： 「以下を含めること：1.結果のタイトル 2.理由の分析 3.おすすめのプラン」。
画像生成指示のポイント：
合成ルール： 「ユーザーの写真の背景を除去し、マスコットキャラクターと合成する」。
インタラクティブ感（重要）： デモ1で強調されている、「マスコットと人物の間に必ず温かみやインタラクティブ感を演出すること」（例：一緒に顔を上げる、乾杯するなど）。
特徴の保持： デモ2で強調されている「顔のパーツや特徴の類似度 90% を維持する」、「顔の輪郭に合わせて調整する」。
4. S - Spec & Constraint（出力仕様と制約）
最終的な検収基準として、出力フォーマットの正しさと安全性を確保します。
書き方：
文字数制限：100文字以内。言語：日本語画像比率：9:16 縦型。スタイルキーワード：アメリカンコミック風／Photoreal（写真のようなリアルさ）／ドット絵RPG風。ネガティブプロンプト（やってはいけないこと）：主体の構図を邪魔してはいけない、人物が不完全な場合は自然に補完する必要がある。
第3部：プロンプトの最適化と落とし穴への注意
プロンプトをより明確にするため、以下の細部にご注意ください：
1. テキスト生成：形容詞は具体的に
AIは抽象的な形容詞の理解が難しいです。
下記のような具体的な例を伴った指示を出しましょう。
❌ あいまい： 面白い文章を書いてください。
✅ 明確： **「素敵なクリスマスをお過ごしください。（もちろん、お一人で！）」**のような口調に似た、可愛らしいツッコミとユーモアのあるスタイルの文章を書いてください。
コツ： Few-Shot Examples（少数の例示）を提供するのは非常に効果的です！デモ1のように5つの参考文章を提示すれば、AIはそのトーンを正確に模倣できます。
2. 画像生成：「顔」に関する特殊な指示
ユーザーのアップロードした写真との合成（ヘアスタイルの変更やシーンの合成など）が、最も難易度が高いといえます。
必ず加えるべき指示：
Face Consistency：元の顔立ちや特徴を厳格に維持する。Inpainting / Blending：人物の切り抜きが不完全な場合は、自然な形で身体を補完する。Lighting Match：合成する被写体と背景の間で、光と影の方向・調子を一致させる。
スタイルのコントロール： リアルな写真を生成する目的でない場合は、必ずスタイル（アメリカンコミック風、ドット絵風など）を指定してください。そうしないと、AIは不気味の谷現象を起こしやすい画像を生成してしまいます。
3. ロジックのフェイルセーフ：ユーザーがでたらめに選んだ場合
デフォルト値（フォールバック）を設定： ユーザーが「わからない」を選んだり、人間以外の写真をアップロードした場合。
例： デモ1で「わからない場合は、あなたに任せます（AIが上記5つ以外のシーンから選びます）」としているのは、AIに自由に判断できる余地を持たせる“安全確保策”といえます。
まとめ：優れたAI心理テストのプロンプト構造
ブロック | 内容例 | 目的 |
役割設定 | あなたは経験豊富なガイド、美容師です… | 専門性とトーンを確立する |
入力の解析 | Q1でAを選ぶとワーカホリックを表す；入力には個人の写真を含む | AIにユーザーのデータを理解させる |
実行ロジック | Q1に基づいてプランを推薦；顔の形に基づいてヘアスタイルを推薦 | 核となる演算ルール |
スタイル／例 | 参考：「今年も生き延びよう」；スタイル：ドット絵風 | ブランドトーンに合った出力を保証する |
厳格な仕様 | 日本語、9:16、100文字以内 | フォーマットが正しく使用可能であることを保証する |
以上のフレームワークを通じて、消費者を驚かせるパーソナライズ体験を生み出しましょう！