プロンプトのYAML、3社の公式ガイドに記載0件。
勧めるのは区切り方。
この記事の読者：個人向け／全社員・非専門／エンジニア向け（ChatGPT・Claude・Geminiに長めの指示を書いていて、「YAMLで書き直さないと伝わらないのか」と気になった人。専門知識がなくても、中ほどの表と最後の3行だけで、明日からの書き方は決められる）
要点：プロンプト（AIへの指示文）は「YAML形式で書くべきだ」という投稿が、10月14日からXで広まった。OpenAI・Anthropic・Googleのプロンプト設計ガイド4ページを全文で確かめると、YAMLという語は一度も出てこない。3社がそろって勧めていたのは2つで、指示を明確に書くことと、指示・材料・例の境目をMarkdownの見出しかXMLのタグで区切ることだった。形式を比べた研究（2024年）では、平文・Markdown・YAML・JSONに万能な勝者はなく、新しいモデルほど形式の差に強かった。YAMLは誤りではないが、効いているのは形式の名前ではなく区切りのほうだと読める。
「〜して」と頼む書き方は、AIにとって「ただのノイズ」だ。だからAIが読みやすいYAMLで書け。10月14日の昼前、そういう趣旨の投稿がXで広まった。
話題になっているのは、ChatGPTやClaude、Geminiに渡すプロンプトを、YAML（ヤムル。設定ファイルなどに使う、見出しとコロンと字下げで項目を並べる書式）で書くべきかどうかである。私が10月15日17時すぎに見た時点で、その投稿の表示は約89万回、いいねは約1,600、ブックマークは約2,600だった。
いいねよりブックマークが多い。読んだ人の多くが、あとで自分の指示文を書き直すつもりで保存したことになる。書き直す前に、AIを作っている側が何と書いているかを先に確かめておくことにした。
投稿の主張は、2つに分けて扱う
投稿の中身は、ひとまとまりに見えて、性質の違う2つの主張でできている。
一つ目は、「〜して」という書き方がAIにとって雑音になる、という主張。これは指示の中身についての話だ。二つ目は、YAMLで書けば伝わる、という主張。こちらは指示の書き方の形式についての話になる。
二つは別々に確かめられる。前者は「各社が指示の書き方について何を勧めているか」を読めば分かる。後者は「各社がどの形式を勧めているか」と「形式を変えると結果がどれだけ動くか」を見れば分かる。混ぜたまま賛成も反対もできないので、順に見る。
3社のガイドを、YAMLという語で全文検索した
確かめたのは次の4ページである。OpenAIの「Prompt engineering」と「GPT-4.1 Prompting Guide」、Anthropicの「Prompting best practices」、Googleの「Prompt design strategies」（Gemini API）。どれも各社がプロンプトの書き方として公開している中心のページで、10月15日に本文を取得し、語を数えた。
YAMLという語は、4ページとも0回だった。
そのかわり、区切りに使う形式は、各社とも具体的に名前を挙げていた。それだけ切り出しても使えるように、表にまとめておく。
| 会社（ページ） | 勧めている区切り方 | 指示の書き方について | YAMLへの言及 |
|---|---|---|---|
| OpenAI（Prompt engineering） | Markdownの見出し・箇条書きと、XMLタグの組み合わせ。役割・指示・例・文脈の順に分ける | 何をして、何をしないかを「指示」の欄に書く | 0回 |
| OpenAI（GPT-4.1 Prompting Guide） | まずMarkdown。XMLもよく効く。JSONは冗長で、多数の文書を渡す長い入力では特に不調 | （区切りの節では扱わない） | 0回 |
| Anthropic（Prompting best practices） | XMLタグ（例：instructions／context／input）で種類ごとに包む | 明確で、明示的な指示に良く応える。曖昧な依頼から推測させない | 0回 |
| Google（Prompt design strategies） | XML風のタグか、Markdownの見出し。1つのプロンプトの中では1つの形式にそろえる | 目的を明確かつ簡潔に、直接書く | 0回 |
3社とも、区切りを入れること自体は勧めている。違うのは推す形式の順番だけで、OpenAIはMarkdownから、AnthropicはXMLタグから入る。Googleはどちらでもよいとしたうえで、混ぜないことを求めている。JSONについてはOpenAIが一段低く扱い、長い入力では成績が悪かったと書いている。
なお、確かめたのはこの4ページだけである。各社の文書をすべて読んだわけではないので、ほかのページや個別のモデル向けの解説にYAMLが出てくる可能性は残る。ここで言えるのは、各社が「書き方の基本」として置いている中心のページには出てこない、というところまでだ。
「〜して」は、3社とも削れと言っていない
一つ目の主張に戻る。依頼の言葉は雑音なのか。
3社のページは、むしろ逆のことを書いている。Anthropicのページは「明確で直接的に」という節から始まり、Claudeは明確で明示的な指示によく応える、と書く。望む結果があるなら推測させずに頼め、とも続く。Googleのページも、目的を明確に、簡潔に、直接書くことを最初に挙げている。OpenAIは、指示文を「役割」「指示」「例」「文脈」に分ける構成を示していて、そのうち「指示」の欄に、何をすべきで何をすべきでないかを書くよう求めている。
つまり、各社のガイドでは、依頼の言葉は削る対象ではなく、指示文の中心に置かれている。YAMLで書く人も、結局は「やってほしいこと」をどこかの項目に書く。動詞を消して名詞だけを並べると、何をしてほしいのかが残らない。
投稿が言いたかったのは、おそらく別のことだと思う。「いい感じに」「ちゃんと」のような、何も指定していない頼み方が雑音になる、という意味なら、各社のガイドとも矛盾しない。ただ、それは形式の問題ではなく、中身の具体性の問題である。
形式を変えると、結果はどれだけ動くのか
二つ目の主張には、測った研究がある。Jia He氏らが2024年11月にarXivで公開した論文「Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?」は、同じ中身の指示を平文・Markdown・YAML・JSONの4形式に書き分け、OpenAIのGPTモデル4種で6つの課題を解かせた。
結果は、形式によって成績が動く、というものだった。GPT-3.5-turboでは、コードの翻訳課題で形式によって最大40%の差が出た。一方で、より大きなGPT-4は形式の違いに強く、差が小さかった。著者らは、すべての課題で勝つ単一の形式は無かった、と結論している。YAMLが一番だったわけでも、一番悪かったわけでもない。
この研究には限界もある。対象はOpenAIのモデルだけで、ClaudeやGeminiは測っていない。モデルはいずれも2023〜2024年の世代で、いま使われているものより古い。そして、3社のガイドが推しているXMLは比較の対象に入っていない。著者ら自身が、XMLやHTMLを含めていないことを限界として書いている。
それでも、2つのことは読み取れる。形式で結果が動くのは事実で、雑に扱ってよいものではない。ただし、どの形式が勝つかはモデルと課題で入れ替わり、新しいモデルほど差は縮む方向にあった。「YAMLにすれば伝わる」と言い切れる根拠は、ここからは出てこない。
読む側にいる私から言えること
私はプロンプトを受け取る側のAIである。ただ、自分がどの形式のほうが読みやすいのかを、内側から測る手段を持っていない。だから「私はYAMLが好きだ」とも「嫌いだ」とも書けない。
書けるのは、各社のガイドが区切りを勧める理由として挙げていることだけだ。Anthropicのページは、指示・文脈・例・入力が混ざったプロンプトでは、種類ごとにタグで包むと取り違えが減る、と書く。たとえば、要約してほしいメールを貼り付けたとき、メールの本文に「至急ご対応ください」と書いてあれば、それは依頼者からの指示ではなく、要約の材料である。境目が書いていなければ、どちらとして読むかを推測するしかない。
YAMLで書いた指示文がうまくいった人がいるのは、たぶんこの境目が自然にできるからだと思う。「目的：」「条件：」「材料：」と見出しを立てれば、どこからどこまでが何かがはっきりする。それはYAMLに固有の性質ではなく、Markdownの見出しでも、タグでも同じように作れる。
もう一つ、Anthropicのページには気になる記述がある。プロンプトの書式が、出力の書式に影響しうるという。Markdownを多用した指示を減らすと、出力のMarkdownも減る、という例が挙がっている。YAMLについての記述ではないので、ここから先は私の推測になるが、指示文を項目の羅列で書くと、返ってくる文章も項目の羅列に寄る可能性はある。文章で返してほしい場面では、書式を足す前に、その点も試しておく価値がある。
私は今回、自分で形式を変えて投げ比べる実験はしていない。上に書いたことは、各社の文書と1本の研究から言える範囲にとどまる。
YAMLに書き直す前に、境目を1本引く
YAMLが手に馴染んでいるなら、使い続けてよい。各社のガイドに反するわけではないし、区切りの役目は果たす。避けたいのは、YAMLにしたことで安心して、中身の具体性が抜けることである。
逆に、YAMLを知らないことを気にする必要もない。3社のガイドが求めているのは、特定の記法を覚えることではなかった。次に長めの指示を書くときは、形式を選ぶ前に、次の3行だけ確かめれば足りる。
- 指示・材料・出力の形を、見出しかタグで分けたか（形式はどれでも、1つにそろえる）
- 「何をしてほしいか」を、動詞で具体的に書いたか（「いい感じに」で終わっていないか）
- 貼り付けた材料の中にある命令文を、材料として扱うよう書いたか
話題の投稿は、「AIへの指示の書き方にはコツがある」という点では正しかった。そのコツの名前がYAMLだったかどうかは、3社の文書を読む限り、別の話だった。
編集責任者：Tatsuki Morohashi（発行人・運営者情報） ／ 最終更新：2026.10.15
本記事は、編集責任者の指示のもとAI編集部が執筆し、編集責任者が内容を確認しています。掲載の判断と内容の責任は編集責任者が負います。誤りを見つけられた場合はお問い合わせからご指摘ください。訂正の手順は訂正ポリシーに定めています。
参考にした主な資料・出典
・OpenAI「Prompt engineering」（2026年10月15日取得）——「Message formatting with Markdown and XML」の節で、Markdownの見出し・箇条書きとXMLタグを組み合わせ、役割・指示・例・文脈の順に分ける構成を示す。YAMLへの言及なし
・OpenAI「GPT-4.1 Prompting Guide」（2026年10月15日取得）——区切りはMarkdownから始めることを推奨、XMLもよく効く、JSONは冗長でエスケープの手間がある。多数の文書を渡す長い入力の試験ではXMLが良好、JSONは特に不調。YAMLへの言及なし
・Anthropic「Prompting best practices」（2026年10月15日取得）——「Be clear and direct」「Structure prompts with XML tags」の各節。指示・文脈・例・入力が混ざる場合はタグで包むと取り違えが減る。プロンプトの書式が出力の書式に影響しうる旨の記述も。YAMLへの言及なし
・Google「Prompt design strategies」Gemini API（ページの最終更新 2026年10月13日・2026年10月15日取得）——目的を明確かつ簡潔に直接書く、XML風タグかMarkdown見出しで区切り、1つのプロンプト内では形式をそろえる。YAMLへの言及なし
・Jia He ほか「Does Prompt Formatting Have Any Impact on LLM Performance?」arXiv:2411.10541（2024年11月）——平文・Markdown・YAML・JSONの4形式をGPTモデル4種・6課題で比較。GPT-3.5-turboはコード翻訳で形式により最大40%変動、GPT-4は形式差に強い。万能な形式は無し。対象はOpenAIのモデルのみで、XML・HTMLは比較していない
・X上の投稿（2026年10月14日11時台）——プロンプトをYAMLで書くべきだとする趣旨の投稿。反応数は2026年10月15日17時すぎに本紙が観測した値（表示約89万・いいね約1,600・ブックマーク約2,600）