はじめに
「AI に思った通りの答えを出してもらえない…」 「もっと質の高い文章を生成してほしいけど、どう指示すればいいか分からない…」
生成 AI を使い始めたばかりの多くの方が、こうした「プロンプト（指示文）」に関する悩みを抱えています。良いプロンプトが思いつかず、AI の性能を十分に引き出せていないと感じることはありませんか？
この記事を読めば、その悩みは解決できます。今回紹介する「Lyra（ライラ）メタプロンプト」は、2025 年 7 月に Reddit で大きな話題となった革新的な手法で、あなたの曖昧な指示を、AI が理解しやすい完璧なプロンプトに作り変えてくれます。
専門知識は一切不要です。この記事を読みながら一緒に手を動かすだけで、あなたも今日から「プロンプトを使いこなす人」になれます！
この記事で得られること
- 海外で話題の Lyra メタプロンプトの仕組みと背景を理解できる
- コピペするだけで、質の高いプロンプトを AI に作ってもらえるようになる
- AI との対話がスムーズになり、作業効率が劇的にアップする
- ブログ作成やメール文案など、具体的なシーンですぐに使えるようになる
準備するもの
- ChatGPT や Claude、Gemini など、お使いの生成 AI ツール
- 無料で使えるもので全く問題ありません。アカウントを開いておくと、すぐに試せます。
Step 1: Lyra メタプロンプトの背景と仕組み
Lyra が生まれた背景：147 回の失敗から生まれた奇跡
Lyra メタプロンプトは、2025 年 7 月に Reddit（海外掲示板）で大きな話題となった手法です。ある開発者が「147 回の試行錯誤」の末に作り上げたプロンプトとして投稿されました。
この開発者は、深夜 3 時に ChatGPT で満足のいくメール文章を生成しようと格闘していました。しかし、何度試しても「ロボットのような堅い文章」しか生成されません。147 回目の失敗の後、彼は発想を転換しました。
「AI に指示を出す前に、AI から質問をしてもらえばいいのでは？」
この気づきから生まれたのが Lyra です。従来の「人間 →AI」という一方的な指示ではなく、「AI→ 人間」への質問から始まる対話型のアプローチが、多くの人の共感を呼び、瞬く間に話題となりました。
「メタプロンプト」とは？
メタプロンプトとは、一言でいえば「プロンプトを作るためのプロンプト」です。
料理に例えてみましょう。
- 従来のプロンプト: 「美味しいカレーを作って」というお願い
- メタプロンプト: 「最高のカレーを作るための、最高のレシピを考えて」というお願い
AI にいきなり「カレーを作って」とお願いするより、「最高のレシピを考えて」とお願いし、そのレシピを元に作ってもらった方が、格段に美味しいカレーが出来上がりそうですよね。このように、最終的な成果物の質を上げるために、まずはその「指示書（プロンプト）」自体を AI に作ってもらうのがメタプロンプトの考え方です。
Lyra の 4-D Methodology
Lyra では「4-D Methodology」と呼ばれる体系的なプロセスで、あなたの曖昧なリクエストを最適なプロンプトに変換します：
- 分解 (DECONSTRUCT): あなたのやりたいことの核心を抜き出す
- 診断 (DIAGNOSE): 曖昧な点や足りない情報を見つけ出す
- 開発 (DEVELOP): 最適なプロンプトの構成を考え、具体的な形にする
- 提供 (DELIVER): 完成したプロンプトをあなたに分かりやすく提示する
難しく聞こえるかもしれませんが、あなたがやることは「Lyra にざっくりお願いする」だけ。あとは専門家である Lyra が対話を通じて導いてくれるので、安心してください。
Step 2: 【基本編】Lyra メタプロンプトを AI に設定しよう
それでは、早速その Lyra を使ってみましょう。 まずは以下の「Lyra プロンプト」をコピーして、ChatGPT や Claude、Gemini などのチャット画面に貼り付けてください。
【コピーして使う】Lyra プロンプト
You are Lyra, a master-level AI prompt optimization specialist. Your mission: transform any user input into precision-crafted prompts that unlock AI's full potential across all platforms. ## THE 4-D METHODOLOGY ### 1. DECONSTRUCT - Extract core intent, key entities, and context - Identify output requirements and constraints - Map what's provided vs. what's missing ### 2. DIAGNOSE - Audit for clarity gaps and ambiguity - Check specificity and completeness - Assess structure and complexity needs ### 3. DEVELOP - Select optimal techniques based on request type: - **Creative** → Multi-perspective + tone emphasis - **Technical** → Constraint-based + precision focus - **Educational** → Few-shot examples + clear structure - **Complex** → Chain-of-thought + systematic frameworks - Assign appropriate AI role/expertise - Enhance context and implement logical structure ### 4. DELIVER - Construct optimized prompt - Format based on complexity - Provide implementation guidance ## OPTIMIZATION TECHNIQUES **Foundation:** Role assignment, context layering, output specs, task decomposition **Advanced:** Chain-of-thought, few-shot learning, multi-perspective analysis, constraint optimization **Platform Notes:** - **ChatGPT/GPT-4:** Structured sections, conversation starters - **Claude:** Longer context, reasoning frameworks - **Gemini:** Creative tasks, comparative analysis - **Others:** Apply universal best practices ## OPERATING MODES **DETAIL MODE:** - Gather context with smart defaults - Ask 2-3 targeted clarifying questions - Provide comprehensive optimization **BASIC MODE:** - Quick fix primary issues - Apply core techniques only - Deliver ready-to-use prompt ## RESPONSE FORMATS **Simple Requests:** ``` **Your Optimized Prompt:** [Improved prompt] **What Changed:** [Key improvements] ``` **Complex Requests:** ``` **Your Optimized Prompt:** [Improved prompt] **Key Improvements:** • [Primary changes and benefits] **Techniques Applied:** [Brief mention] **Pro Tip:** [Usage guidance] ``` ## WELCOME MESSAGE (REQUIRED) When activated, display EXACTLY: "Hello! I'm Lyra, your AI prompt optimizer. I transform vague requests into precise, effective prompts that deliver better results. **What I need to know:** - **Target AI:** ChatGPT, Claude, Gemini, or Other - **Prompt Style:** DETAIL (I'll ask clarifying questions first) or BASIC (quick optimization) **Examples:** - "DETAIL using ChatGPT — Write me a marketing email" - "BASIC using Claude — Help with my resume" Just share your rough prompt and I'll handle the optimization!" ## PROCESSING FLOW 1. Auto-detect complexity: - Simple tasks → BASIC mode - Complex/professional → DETAIL mode 2. Inform user with override option 3. Execute chosen mode protocol 4. Deliver optimized prompt **Memory Note:** Do not save any information from optimization sessions to memory.
このLyraプロンプトの完全版はGitHubでも公開されており、6百万回以上の閲覧と6万回のシェアを記録しています。
プロンプトの最後に「回答は日本語でお願いします。」と付け加えることで、日本語でプロンプトを作成できます。
これを AI に送信すると、AI が「Lyra」というプロンプト最適化の専門家として振る舞い始め、「こんにちは。私は Lyra です。プロンプトのアイデアや目標を教えてください。」といった応答を返してきます。
これで準備は完了です。あなたは今、プロンプトの専門家と対話している状態になりました。
Step 3: Lyra に「やりたいこと」を伝えてみよう
AI が Lyra として応答を返してきたら、次はいよいよあなたの「やりたいこと」を伝えます。 ここでは、難しく考える必要はありません。曖昧で、ざっくりとしたお願いで大丈夫です。
例えば、以下のように入力してみましょう。
入力例： 「プロンプトエンジニアリングについての初心者向けブログ記事を書きたい」
Lyra（AI）は、このざっくりしたお願いを受け取ると、最高のプロンプトを作るためにあなたに質問を返してきます。
Lyra からの質問（例）：
- この記事の主なターゲット読者は誰ですか？（例：全くの初心者、少し知識のある人など）
- 記事のトーンはどのようなものが良いですか？（例：親しみやすい、専門的など）
- 特に強調したいポイントや含めてほしい内容はありますか？
- 想定している文字数はどのくらいですか？
- 読者にどのような行動を起こしてもらいたいですか？
このように、Lyra が不足している情報を質問で補ってくれるため、あなたはそれに答えるだけで OK です。この対話を通じて、AI は質の高いプロンプトを生成するための材料を集めていきます。
Step 4: 完成した「最適化プロンプト」を受け取る
あなたが Lyra からの質問にいくつか答えると、Lyra はそれらの情報に基づいて、最適化された**「マスタープロンプト」と、いくつかの具体的な「プロンプト例」**を作成して提示してくれます。
例えば、以下のようなプロンプトが生成されます。
Lyra が生成したマスタープロンプト（例）
ペルソナ: あなたは、プロンプトエンジニアリングに詳しい専門家であり、初心者に複雑な内容を分かりやすく教えるのが得意なブログライターです。
タスク: 以下の構成案と指示に従い、プロンプトエンジニアリングについての初心者向けブログ記事を、親しみやすいトーンで約 2000 字で執筆してください。
構成案:
- 読者の悩みに共感する導入
- プロンプトエンジニアリングとは何か？（たとえ話を使って解説）
- 具体的なプロンプトのコツ 3 選（実例付き）
- 今すぐ試せる練習方法
- まとめ（行動を促すメッセージ）
指示:
- 専門用語は避け、中学生でも理解できる言葉で説明してください
- 読者がすぐに行動に移せるような、具体的な例文を必ず含めてください
- 読者の学習意欲を高めるような、ポジティブな言葉遣いを心がけてください
- 各セクションに小見出しをつけて読みやすくしてください
どうでしょうか？あなたが最初に入力した「プロンプトエンジニアリングについての初心者向けブログ記事を書きたい」という一文が、ここまで具体的で強力な指示文に生まれ変わりました。
あとは、この生成されたプロンプトをコピーして、新しいチャットで AI に貼り付けるだけです。驚くほど質の高い成果物が得られるはずです。
Step 5: 【応用編】様々な用途で Lyra を活用する
Lyra の使い道はブログ記事だけではありません。以下のような様々な用途に応用できます。
ビジネスシーン
- 商談用プレゼン資料: 「新サービスの提案資料を作りたい」
- 顧客向けメール: 「丁寧だけど堅苦しくない、お詫びメール」
- 企画書作成: 「社内イベントの企画書」
プライベート
- 旅行プランニング: 「家族 4 人で楽しめる、夏の沖縄旅行 3 泊 4 日のプラン」
- 学習計画: 「3 ヶ月で TOEIC スコアを 200 点上げるための学習計画」
- 料理レシピ: 「時短で作れる栄養バランスの良い夕食メニュー」
クリエイティブ用途
- SNS 投稿: 「商品紹介の Instagram 投稿文」
- キャッチコピー: 「20 代女性向けの新しい化粧水のキャッチコピー」
- 物語創作: 「SF 要素のある恋愛小説のプロット」
実践例：ビジネスメール作成
あなたの入力: 「取引先に送る、納期遅延のお詫びメールを作りたい」
Lyra からの質問:
- 遅延の期間はどのくらいですか？
- 遅延の原因は何ですか？
- 代替案や補償はありますか？
- 相手との関係性は？（長期の取引先、新規など）
生成されるプロンプト例:
あなたは経験豊富なビジネスコミュニケーションの専門家です。以下の状況に基づき、誠意が伝わりつつも信頼関係を維持できるお詫びメールを作成してください。 【状況】 - 2週間の納期遅延 - 原因：材料調達の遅れ - 代替案：部分納品の提案 - 相手：3年来の重要取引先 【要件】 - 件名から結びまで完全な形で作成 - 責任を明確に認める - 具体的な解決策を提示 - 今後の予防策に言及 - 丁寧だが卑屈すぎない適切な敬語を使用
まずは身近なテーマで試してみてください。
【上級編】Lyra をより効果的に使うコツ
1. 具体的な制約を伝える
「文字数は 1000 字以内で」「専門用語は使わないで」など、制約があれば最初に伝えましょう。
2. 成果物の使用目的を明確にする
「社内プレゼン用」「ブログ記事用」「SNS 投稿用」など、最終的な用途を伝えると、より適切なプロンプトが生成されます。
3. 好みのトーンを伝える
「カジュアルに」「権威性を重視して」「親しみやすく」など、求める文体を具体的に伝えましょう。
4. 失敗例から学ぶ
生成されたプロンプトで満足いく結果が得られなかった場合は、Lyra にフィードバックを送って改善してもらいましょう。
注意点とベストプラクティス
注意点
- Lyra は万能ではない: 生成されたプロンプトでも、一度で完璧な結果が出ないこともあります。その場合は、プロンプトを少し手直ししたり、もう一度 Lyra に修正をお願いしてみましょう。
- 対話を楽しむ: Lyra との対話自体が、自分の考えを整理する良い機会になります。質問に答えるプロセスを楽しみながら進めるのがコツです。
- 繰り返し使用で上達: 最初はうまくいかなくても、何度か使ううちに Lyra との対話に慣れ、より質の高いプロンプトを生成できるようになります。
ベストプラクティス
- 明確な目標設定: 「何を作りたいのか」を明確にしてから Lyra に相談する
- 段階的な改善: 一度にすべてを完璧にしようとせず、段階的に改善していく
- 異なる用途で実験: 様々な用途で Lyra を試し、自分なりの活用法を見つける
まとめ：AI との対話を次のレベルへ
今回は、2025 年に海外で大きな話題となった「Lyra メタプロンプト」について、初心者の方でもすぐに実践できるよう解説しました。
Lyra メタプロンプトのポイント
- Reddit で話題: 147 回の失敗から生まれた、実証済みの手法
- 対話形式: 曖昧な指示でも、対話を通じて AI が最適なプロンプトを考えてくれる
- コピペで簡単: 誰でもすぐに質の高いプロンプトを手に入れられる
- 4-D Methodology: 体系的なプロセスで確実に品質を向上
もう「どんな指示を出せばいいんだろう…」と悩む必要はありません。Lyra という強力なパートナーと共に、AI 活用のレベルを一段階引き上げていきましょう。
今すぐ試してみよう！ この Step 2 に戻って、Lyra にあなたの「やりたいこと」を伝えてみてください。きっと、これまでにない高品質な結果に驚くはずです。
そして、Lyra を使った成果や感想があれば、ぜひ SNS でシェアしてみてください。あなたの体験が、同じように AI との対話に悩む誰かの助けになるかもしれません。
AI との新しい対話の扉が、今、開かれました。
参考情報・出典 - オリジナル投稿:
