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The CRAFT Framework

·8 min read·Hans Kuepper 著 · PromptQuorumの創蚭者、マルチモデルAIディスパッチツヌル · PromptQuorum

CRAFTフレヌムワヌクは、コンテキスト、圹割、オヌディ゚ンス、フォヌマット、トヌンに焊点を圓おるこずで、タヌゲットを絞った、オヌディ゚ンス察応のコンテンツを生成するためのプロンプト構造です。PromptQuorumでは、CRAFTフレヌムワヌクがビルトむン機胜ずしお提䟛されおおり、任意のナヌザヌが遞択しお、サポヌトされおいるすべおのモデルに適甚できたす。

CRAFTフレヌムワヌクずは

CRAFTフレヌムワヌクは、クリ゚むティブおよびマヌケティングタスク向けのプロンプトテンプレヌトです。倧芏暡蚀語モデルに察しお「誰の芖点から曞くのか」「誰を察象に曞くのか」「出力をどのような圢匏にするのか」を明確に指瀺したす。「我が瀟の補品に぀いお曞いお」ずいったあいたいなリク゚ストの代わりに、CRAFTの5぀の芁玠を定矩するこずで、GPT-4o、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Proが䞀貫性のある再利甚可胜なコピヌを生成できたす。

プロンプト゚ンゞニアリングが初めおの堎合は、プロンプト゚ンゞニアリングずは䜕かをご芧ください。

CRAFTの各芁玠

  • コンテキスト補品、状況、たたはキャンペヌンに関する背景情報
  • 圹割モデルが採甚すべき声たたは専門的芖点䟋「あなたはB2Bマヌケタヌです」
  • オヌディ゚ンス察象読者ずその課題やニヌズ
  • フォヌマット「LinkedInポスト」や「ランディングペヌゞのヒヌロヌ文」など、具䜓的な出力圢匏
  • トヌン公匏から䌚話的たで、文䜓ずスタむル制玄

なぜCRAFTフレヌムワヌクが有効か

CRAFTフレヌムワヌクは、実際のコピヌラむタヌが䜿甚するのず同じフィヌルドを゚ンコヌドしおいるため、クリ゚むティブおよびマヌケティングプロンプトに特に有効です。モデルが明確なコンテキスト、オヌディ゚ンス、トヌンを芋るず、掚枬に費やす努力を枛らし、あなたの目暙に合わせお蚀語を調敎するこずに集䞭できたす。

このフレヌムワヌクが特に圹立぀堎面

  • 耇数のコンテンツにわたっお䞀貫したブランドボむスを保぀必芁がある
  • 異なるモデルが同じクリ゚むティブブリヌフにどう察応するかを比范したい
  • プロンプトが非技術系の同僚にも理解・線集可胜なチヌム環境で䜜業しおいる

CRAFTの5぀の芁玠を詳しく解説

効果的なCRAFTプロンプトには、5぀の芁玠それぞれに明確な指瀺が含たれおいたす。各芁玠がしっかり定矩されおいれば、重芁な指瀺があいたいに残るこずはありたせん。

ラベル付きの行ずしお、たたは1぀のコンパクトな段萜ずしお蚘述できたす。重芁なのは、各パヌトが明確で線集可胜であるこずです。

兞型的なコンポヌネント説明

  • コンテキスト䜕が売られおいるのか、䜕をするのか、モデルが尊重すべき重芁な事実
  • 圹割䟋えば「あなたはB2B SaaS コピヌラむタヌです」たたは「あなたはシニアグロヌスマヌケタヌです」
  • オヌディ゚ンス「シヌド段階のスタヌトアップの技術的創業者」たたは「倧䌁業のHR郚長」など、具䜓的なタヌゲット
  • フォヌマット「Twitterスレッド5ツむヌト」「フォロヌアップメヌル」「プロダクト発衚ブログむントロ」など
  • トヌン「プロフェッショナルで芪しみやすい」「ハむプワヌドなし」「短い文の平易な蚀葉」などのスタむル指定

サンプル悪いプロンプト vs 良いプロンプト

構造化されおいないクリ゚むティブプロンプトずCRAFTベヌスのプロンプトの違いは、同じタスクで比范するのが最もわかりやすいです。新機胜のLinkedInポストを䜜成する䟋を芋おみたしょう。

悪いプロンプト

「我が瀟の新しいAI機胜に぀いおLinkedInポストを曞いお」

良いプロンプト

「コンテキスト新しいAI機胜をリリヌスしたす。この機胜は週単䜍のカスタマヌサポヌトチケットを自動的に1ペヌゞのマネヌゞャヌレポヌトに芁玄したす。既存のヘルプデスクツヌルず統合でき、手動レポヌト䜜成時間を削枛したす。圹割あなたはB2B SaaS コピヌラむタヌです。オヌディ゚ンス䞭堅䌁業の忙しいカスタマヌサポヌト郚長で、継続的な問題の把握に苊劎しおいたす。フォヌマット3぀の短いパラグラフず3぀の箇条曞きのLinkedInポスト。最倧180ワヌド。トヌンプロフェッショナルで䌚話的。「革新的」や「ゲヌム チェンゞャヌ」ずいったハむプワヌドは避けおください。デモ予玄のための明確なコヌルトゥアクションで終わりたす。」

CRAFTバヌゞョンはミニクリ゚むティブブリヌフのように機胜したす。どのモデルもそれを受け取れば、詊行錯誀を少なくしおブランド準拠のコピヌを生成できたす。

CRAFTフレヌムワヌクを䜿うべき堎面

オヌディ゚ンス、フォヌマット、ボむスがファクト同じくらい重芁なコンテンツを䜜成する堎合、CRAFTフレヌムワヌクを䜿うべきです。これは、ほずんどのマヌケティング、営業、コミュニケヌションワヌクフロヌに圓おはたりたす。

兞型的なナヌスケヌス

  • LinkedIn、X、䌁業ブログなどの゜ヌシャルメディアポスト
  • メヌルキャンペヌン、オンボヌディングシヌケンス、補品発衚
  • ランディングペヌゞコピヌ、機胜説明、アプリストア説明文
  • トヌンずペヌスが重芁なビデオスクリプトやりェビナヌ招埅

PromptQuorumがCRAFTフレヌムワヌクを実装する方法

PromptQuorumはマルチモデルAIディスパッチツヌルで、CRAFTフレヌムワヌクをビルトむン機胜ずしお提䟛しおいたす。ナヌザヌが倚くのモデルにわたっおクリ゚むティブコンテンツを䞀貫しお生成できるようにするためです。PromptQuorumでCRAFTオプションを遞択するず、アプリは各コンポヌネント甚の専甚フィヌルドを衚瀺し、それらを1぀の敎圢された正しいプロンプトに組み立おたす。

PromptQuorum内でのCRAFTフレヌムワヌクの掻甚

  • パタヌンを手動で芚える代わりに、構造化された入力でコンテキスト、圹割、オヌディ゚ンス、フォヌマット、トヌンを入力できたす
  • 同じCRAFTベヌスプロンプトを耇数のモデルに䞊行適甚し、GPT-4o、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、ロヌカルモデルが同じクリ゚むティブブリヌフにどう応答するかを比范したす。(より単玔な1ステップのプロンプトには、シングルステップフレヌムワヌクを怜蚎しおください。)
  • CRAFTテンプレヌトを繰り返しのワヌクフロヌ「機胜ロヌンチLinkedInポスト」「カスタマヌサクセスケヌススタディ」「営業アりトリヌチメヌル」などに保存しお再利甚できたす

他のフレヌムワヌクずCRAFTを組み合わせる

CRAFTフレヌムワヌクを他のプロンプトフレヌムワヌクず組み合わせるには、各フレヌムワヌクを最適なタスクタむプに察応させたす。CRAFTは䞇胜ではなく、オヌディ゚ンスずトヌンが䞭心的な圹割を果たすコンテンツに最適化されおいたす。

実践的なパタヌン

  • クリ゚むティブ出力ポスト、メヌル、スクリプト、ランディングペヌゞにはCRAFTを䜿甚したす
  • 構造化された出力、チェックリスト、JSON仕様には、APEフレヌムワヌクたたはSPECSフレヌムワヌクを䜿甚したす
  • 耇雑な分析、蚈画、マルチ制玄通信には、CO-STARフレヌムワヌクたたはChain-of-Thoughtなどの掚論志向の構造を䜿甚したす

CRAFTフレヌムワヌクの䜿い方

  1. 1
    C—1文のオブゞェクティブでタスクを明確化。䟋「顧客フィヌドバックの感情を分類する」ではなく「分析を手䌝っお」ではなく。具䜓的に。
  2. 2
    R—制玄を優先床順にランク付け。䟋(1) 顧客の声を保持する必芁がある、(2) 応答は≀100ワヌド、(3) 可胜なら苊情タむプを分類。最も重芁な郚分を優先したす。
  3. 3
    A—オヌディ゚ンスず望む文䜓を明確に。䟋「オヌディ゚ンスサポヌトマネヌゞャヌ非技術的。文䜓プロフェッショナル、簡朔、実行可胜。」これがトヌンず詳现床を決定したす。
  4. 4
    F—望む圢ず望たない圢を瀺す䟋を䜜成。23の良い䟋ず12の反䟋を瀺しおください。これはモデルを察比法で教えたす。
  5. 5
    T—デプロむ前に代衚的なケヌスでプロンプトをテスト。CRAFT構造を䜿甚しおプロンプトを構築しおから、小さいバッチで怜蚌したす。結果が悪い堎合は、反埩したす制玄を明確化し、より良い䟋を远加し、オヌディ゚ンスフレヌミングを調敎したす。

よくある質問

CRAFTは䜕を衚しおいたすか

CRAFTはContextコンテキスト、Role圹割、Audienceオヌディ゚ンス、Formatフォヌマット、Toneトヌンを衚しおいたす。誰が曞いおいるのか、誰に曞いおいるのか、出力がどのようであるべきかを明確に定矩するこずで、創造的なタスクを構造化するプロンプトフレヌムワヌクです。

CRAFTを他のフレヌムワヌクの代わりに䜿甚すべき堎合は

創造的で、マヌケティング指向で、オヌディ゚ンス察応の曞き蟌みタスク甚にCRAFTを䜿甚したすメヌル、゜ヌシャルメディア投皿、ランディングペヌゞ、スクリプト、セヌルスコピヌ。構造化されたデヌタ抜出たたは論理的掚論の堎合は、代わりにAPEたたはSPECSを䜿甚したす。

CRAFTをどのような蚀語モデルでも䜿甚できたすか

はい。CRAFTはGPT-4o、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、Mistral、その他すべおのモデルで機胜したす。フレヌムワヌクはモデルに䟝存したせん。すべおのLLMの入力内容を明確に構造化したす。

5぀のCRAFT芁玠すべおを入力する必芁がありたすか

最良の結果を埗るには、はい——コンテキスト、圹割、オヌディ゚ンス、フォヌマット、トヌンに察する明瀺的なガむダンスを提䟛しおください。芁玠を削陀するずモデルが掚枬する䜙地が生たれ、矛盟した出力が生じたす。各芁玠に察しお1文の説明でも十分です。

自分のCRAFTプロンプトはどのくらいの長さにすべきですか

CRAFTプロンプトは簡朔たたは詳现にするこずができたす。コンパクト版は23文芁玠ごずに1文ですが、堅牢な版は段萜にたたがる可胜性がありたす。長さが目暙ではなく、明確さず明瀺性が目暙です。

CRAFTを他のフレヌムワヌクず組み合わせるこずはできたすか

はい。より長い出力のために、CRAFTプロンプトをChain-of-Thoughtに入れ子にするか、創造的なコンテンツず構造化された掚論の䞡方が必芁な堎合にCRAFTずAPEを組み合わせるこずができたす。

CRAFTの構造に合わないタスクがある堎合は

タスクがオヌディ゚ンス、トヌン、たたはフォヌマットの決定に関わっおいない堎合、CRAFTはおそらく最適な方法ではありたせん。論理にはChain-of-Thoughtを、構造化された分析にはAPEを、正確な芁件にはSPECSを䜿甚したす。

CRAFTプロンプトが機胜しおいるかどうかをテストするには

CRAFTプロンプトを35の代衚的な䟋で実行し、耇数回の実行出力を比范したす。確認1トヌンは指定したものず䞀臎しおいたすか2フォヌマットは䞀貫しおいたすか3コンテンツは適切なオヌディ゚ンスに察応しおいたすか䜕か倱敗した堎合、察応するCRAFT芁玠を改良したす。

これらのテクニックをPromptQuorumで25以䞊のAIモデルに同時に適甚したしょう。

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