ゴールシークプロンプトとは、AI、特に大規模言語モデル（LLM）を特定の目標達成に導くための高度なプロンプトエンジニアリング手法です。これは、単一の命令で完結する指示とは異なり、一連の段階的な思考プロセスをAIに実行させることで、より複雑で精緻なタスクを解決させます。

この手法の核心は、人間が問題解決を行う際の認知プロセスを模倣することにあります。具体的には、まず最終目標を定義し、それを達成するための複数のサブゴールや中間ステップに分解します。次に、AIにこれらのステップを順次実行させ、各ステップの出力を次のステップへの入力として再帰的にフィードバックさせます。この反復的なプロセスを通じて、AIは自己の思考を洗練させ、より正確な結論やアウトプットに到達します。

例えば、複雑な企画書の作成をゴールとする場合、まず「企画書の骨子を作成する」というサブゴールを設定します。その出力に基づいて、「各セクションの具体的な内容をブレインストーミングする」という次のサブゴールへと進みます。さらに、その結果を基に「草稿を作成する」「表現を推敲する」といったステップを繰り返します。

このように、ゴールシークプロンプトはAIを単なる情報提供者ではなく、自律的な思考と計画能力を持つ共同作業者として機能させることを可能にします。これにより、AIの潜在能力を最大限に引き出し、より高度で創造的なタスクを効率的に遂行できるのです。