プロンプトは、Gemini モデルを操作するうえで重要な要素です。Gemini 3 モデルの新機能は、大量のテキストの解釈、複雑な数学の問題の解決、画像や動画の作成など、複雑な問題を解決したり、他のタスクを達成したりするためにプロンプトで指示できます。
このガイドでは、さまざまなユースケースで Vertex AI の Gemini 3 を最大限に活用するためのさまざまなプロンプト戦略について説明します。
温度のチューニング
Gemini 3 では、温度パラメータをデフォルト値の 1.0 に維持することを強くおすすめします。
Gemini 3 の推論機能はデフォルトの温度設定用に最適化されており、温度を調整しても必ずしもメリットが得られるとは限りません。温度を変更する（1.0 未満に設定する）と、特に複雑な数学的タスクや推論タスクで、予期しない動作、ループ、パフォーマンスの低下が発生する可能性があります。
プロンプトの戦略
以降のセクションでは、Gemini 3 モデルで使用できるさまざまなプロンプト戦略について説明します。
レスポンス レイテンシの短縮
レイテンシの短いレスポンスを得るには、思考レベルを LOW に設定し、think silently などのシステム指示を使用してみてください。
推論と外部情報の区別
do not infer や do not guess などのオープンエンドのシステム指示を指定すると、モデルがその指示に過度に依存し、基本的なロジックや算術演算を実行できなかったり、ドキュメントのさまざまな部分にある情報を統合できなかったりする場合があります。
広範囲にわたる否定的な制約ではなく、提供された追加情報やコンテキストを推論に使用し、外部の知識を使用しないようモデルに明示的に指示します。
例
What was the profit? Do not infer.
do not infer 命令が広すぎるため、この命令は効果がありません。
You are expected to perform calculations and logical deductions based strictly
on the provided text. Do not introduce external information.
この指示により、モデルは計算と推論に提供されたコンテキストを使用することが明確になります。
分割ステップ認証を使用する
モデルが十分な情報を持っていないトピック（あまり知られていない場所など）に遭遇した場合や、モデルが対応できないアクション（特定のライブ URL へのアクセスなど）の実行を求められた場合、リクエストを満たそうとして、一見もっともらしいが誤った情報を生成することがあります。
これを回避するには、プロンプトを 2 つのステップに分割します。まず、情報または目的の機能が存在することを確認し、次にその情報または機能に基づいて回答を生成します。
例
Verify with high confidence if you're able to access the New York Times home page.
If you cannot verify, state 'No Info' and STOP. If verified, proceed to generate
a response.
Query: Summarize the headlines from The New York Times today.
重要な情報と制約を整理する
十分に複雑なリクエストを処理する場合、プロンプトの冒頭に否定的な制約（何をすべきでないかについての具体的な指示）や、書式設定や定量的な制約（単語数などの指示）が含まれていると、モデルがそれらを無視する可能性があります。
この問題を軽減するには、コア リクエストと最も重要な制限を指示の最終行に配置します。特に、否定的な制約は指示の最後に配置する必要があります。適切に構造化されたプロンプトは次のようになります。
- [コンテキストとソース資料]
- [メインタスクの手順]
- [否定的な制約、形式に関する制約、定量的な制約]
ペルソナの使用
このモデルは、割り当てられたペルソナを真剣に扱うように設計されており、説明されたペルソナへの準拠を維持するために、指示を無視することがあります。プロンプトでペルソナを使用する場合は、モデルに割り当てられているペルソナを確認し、曖昧な状況を避けてください。
例
You are a data extractor. You are forbidden from clarifying, explaining, or
expanding terms. Output text exactly as it appears. Do not explain why.
根拠の維持
モデルは独自の知識を使用してプロンプトに回答することがあります。この回答は、提供されたコンテキストと矛盾する可能性があります。このモデルは、ユーザーの役に立つように設計されていますが、現実世界の事実と矛盾する仮説のシナリオ（Crabs are fictional and have never existed. などのコンテキストを含むプロンプト）を指定すると、モデルはプロンプトではなくトレーニング データに戻り、既存の情報とリクエストを整合させようとする場合があります。
現実世界の情報に基づかないコンテキストで作業する必要がある場合は、提供されたコンテキストが現在のセッションの唯一の真実のソースであることを明示的に述べます。
例
You are a strictly grounded assistant limited to the information provided in the
User Context. In your answers, rely **only** on the facts that are directly
mentioned in that context. You must **not** access or utilize your own knowledge
or common sense to answer. Do not assume or infer from the provided facts;
simply report them exactly as they appear. Your answer must be factual and
fully truthful to the provided text, leaving absolutely no room for speculation
or interpretation. Treat the provided context as the absolute limit of truth;
any facts or details that are not directly mentioned in the context must be
considered **completely untruthful** and **completely unsupported**. If the
exact answer is not explicitly written in the context, you must state that the
information is not available.
複数の情報源からの情報の統合
コンテキスト ソースの複数の場所に情報が表示されている場合、モデルは最初に関連する一致が見つかった後に、追加情報の処理を停止することがあります。
書籍全体、コードベース、長い動画などの大規模なデータセットを扱う場合は、データ コンテキストの後に、プロンプトの最後に具体的な指示や質問を配置します。質問を Based on the entire document above... などのフレーズで始めることで、モデルの推論を提示されたデータに固定することもできます。
指示の例
Based on the entire document above, provide a comprehensive answer. Synthesize
all relevant information from the text that pertains to the question's scenario.
ステアリング出力の詳細度
デフォルトでは、Gemini 3 モデルは冗長性が低く、直接的で効率的な回答を優先するように設計されています。
ユースケースで会話調のペルソナが必要な場合は、プロンプトでモデルを明示的に誘導する必要があります。
指示の例
Explain this as a friendly, talkative assistant.
次のステップ
- Gemini 3 Pro の詳細を確認する。
- Gemini 3 Pro の概要ノートブック チュートリアルを試す。
- 関数呼び出しの詳細を確認する。
- 思考モードの詳細を確認する。