What is PromptML?
効果的なAIプロンプトの作成は、往々にして芸術的な側面を持ち、その結果として一貫性に欠け、管理が難しく、拡張性や共有性に乏しいテキストの塊になりがちです。PromptML (Prompt Markup Language)は、AIプロンプトを構造化された決定論的なコードとして定義できるようにすることで、このプロセスを大きく変革します。これにより、ソフトウェアエンジニアリングの規律、すなわち明確性、バージョン管理、そしてコラボレーションが、プロンプトエンジニアリングのワークフローに直接もたらされます。
主な特徴
🧱 構造化されたプロンプト定義： コンテキスト、指示、目的を単一の段落に混在させるのではなく、PromptMLはそれらを
@context、@objective、@instructionsのような明示的なセクションに分離します。この明確さは、AIとチーム双方にとって曖昧さを解消し、モデルがその役割と目的を正確に理解することを確実にします。📚 統合されたFew-Shot例：
@examplesブロックを使用することで、入出力例をプロンプトファイル内に直接簡単に埋め込むことができます。これは、AIの動作を誘導し、応答の精度を向上させる上で不可欠であり、同時に例をコアプロンプトロジックとともにきちんと整理しておくことができます。⚙️ 動的変数と制約：
@varsで変数を定義し、再利用可能で動的なプロンプトテンプレートを作成できます。ユーザー名やトピックなどの値をプロンプトにプログラムで挿入することが可能です。さらに、最小応答長や最大応答長などを定義する@constraintsを設定することで、AIの出力をさらに洗練させることができます。🐍 シンプルなPythonパーサー： PromptMLは単なる構文ではなく、機能的なツールです。提供されるPythonパーサーは、
.pmlファイルをクリーンなPython辞書に手軽に変換します。これにより、構造化されたプロンプトをアプリケーションに簡単に統合できます。例えば、解析されたデータをJinja2のようなテンプレートエンジンに供給することで、AI向けの最終的で洗練されたプロンプトを生成できます。
ユースケース
PromptMLは、AIパワードアプリケーションの開発と保守における現実世界の課題を解決するために設計されています。
チームベースのプロンプト管理： 顧客サービスボットを構築しているチームを想像してみてください。プロンプトが古くなったり、混乱を招いたりする可能性のあるドキュメントで共有する代わりに、チームはPromptMLを使用できます。各プロンプトはGitリポジトリ内の
.pmlファイルです。プロンプトの更新が必要な場合、チームメンバーはプルリクエストを送信でき、これにより明確なレビューとバージョン履歴が可能になります。これにより、全員が同じ標準化された唯一の真実のソースから作業していることが保証されます。再利用可能なプロンプトライブラリの構築： テキスト要約、感情分析、コード生成などの一般的なタスク向けに、
.pmlファイルの一元化されたライブラリを作成できます。変数（@vars）を使用することで、アプリケーションは適切なプロンプトファイルを読み込み、必要な動的コンテンツ（例：要約する記事）を注入し、完璧にフォーマットされたプロンプトをその場で生成できるため、開発を劇的に加速させます。
PromptMLの独自の利点
PromptMLは、プロンプトエンジニアリングの独自のニーズに対処するために特別に構築されており、汎用データ形式を使用する場合と比較して明確な利点を提供します。
JSONやYAMLのような汎用フォーマットとは異なり、 PromptMLはAIプロンプト作成の微妙なニュアンスのために排他的に設計されたドメイン固有言語（DSL）です。その構文は直感的で、構造化されたプロンプトのコンポーネントに直接マッピングされます。
XMLでプロンプトを表現することは可能ですが、標準化された構造を強制するものではありません。 PromptMLの固定された文法（
@context、@objectiveなど）は、組織内のすべてのプロンプトが明示的で一貫していることを保証し、自由形式のテキストで発生する断片化を防ぎます。PromptMLは意味のあるバージョン管理を可能にします。 単にテキストブロックが変更されたことを見るだけでなく、
@instructionsや@examplesへの具体的な変更を追跡できます。これにより、変更のレビューやプロンプトの進化の理解が、単一の巨大な段落を差分比較しようとするよりもはるかに効果的になります。
結論
PromptMLは、プロンプトエンジニアリングを抽象的な技術から、明確で管理しやすいコードベースの規律へと移行させます。これは、信頼性が高く、スケーラブルで、共同作業が可能なAIアプリケーションを構築するために必要な本質的な構造を提供します。プロンプトをアプリケーションコードと同じ厳密さで扱うことで、AIインタラクションにおいて新たなレベルの一貫性と品質を引き出すことができます。
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More information on PromptML
Launched
2024-05
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
PromptML was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-15.
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