AIプロンプトの「伝わりにくさ」を可視化する、Hermes Markdownの実力検証

注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

• プロンプトの質を「Clarity Score（明快さスコア）」として数値化し、客観的な改善を可能にする。
• Markdown形式を採用しており、複雑な指示も構造的に整理して記述・管理できる。
• 試行錯誤の回数を減らすことで、APIコストの削減と開発スピードの向上を同時に実現する。

💡 キーボードのおすすめ

HHKB Professional - プログラマー御用達の最高峰キーボード

このツールは何か

みなさん、こんにちは。AI専門ブロガーのねぎです。毎日新しいAIツールがリリースされていますが、結局のところ、私たちが一番時間を溶かしているのは「プロンプトの微調整」ではないでしょうか。今回ご紹介するのは、Product Huntで注目を集めている「Hermes Markdown」というツールです。

このツールを一言で言えば、「プロンプト専用のインテリジェント・ノートブック」です。私たちが普段、ChatGPTやClaudeに投げているプロンプトは、得てして感覚的になりがちです。「もっと詳しく」とか「要点をまとめて」といった曖昧な指示が、AIの出力を不安定にする原因になっていることは、エンジニアの皆さんなら痛感しているはずです。

Hermes Markdownは、そこに「Clarity Score」という評価軸を持ち込みました。プロンプトを書いている最中に、その指示がどれだけ明快で、AIにとって理解しやすいかをリアルタイムで採点してくれます。開発背景には、プロンプトエンジニアリングの「属人化」と「再現性の低さ」という課題があるようです。私が元SIerとして大規模なシステム開発に携わっていた頃、仕様書の曖昧さがバグの温床になっていたのを思い出します。このツールは、いわば「プロンプトという名の仕様書」の品質管理ツールと言えるでしょう。

Markdown形式を採用している点も秀逸です。見出し、リスト、コードブロックなどを駆使して、AIに対して構造化された指示を与えることができます。単なるテキストエディタではなく、AIとの対話を最適化するための専用設計になっているのが最大の特徴ですね。

なぜ注目されているのか

なぜ今、Hermes Markdownのようなツールが注目されているのでしょうか。それには大きな理由が2つあると私は考えています。

1つ目は、LLM（大規模言語モデル）の高度化に伴い、プロンプトが長大かつ複雑になっている点です。数千トークンに及ぶプロンプトを管理する場合、プレーンテキストでは限界があります。構造化して記述し、どの部分がAIに悪影響を与えているかを特定する必要があるのです。Hermes Markdownは、競合ツールが「履歴管理」や「テンプレート化」に注力する中で、あえて「プロンプトそのものの質」を定量化することに舵を切りました。この差別化は非常に賢い選択だと思います。

2つ目は、ビジネス現場での「コスト意識」の高まりです。AIの開発現場では、精度の低いプロンプトを何度も試行することで発生するトークン費用が馬鹿になりません。もし、実際にLLMを叩く前に「このプロンプトは50点だから、もう少し具体性を高めるべきだ」とツールが教えてくれたらどうでしょうか。無駄なAPIコールを劇的に減らすことができます。これは、フリーランスとして活動する私にとっても、また多くの企業にとっても、喉から手が出るほど欲しい機能ですよね。

既存のツールでは、せいぜい「A/Bテスト」をして良い方を選ぶことしかできませんでしたが、Hermes Markdownは「書く段階で質を保証する」という左シフト（Shift Left）の考え方をプロンプトエンジニアリングに持ち込んだ点が画期的なのです。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

今回は、Hermes Markdownが提供するSDK（と仮定したシミュレーション）を利用して、私のローカル環境からプロンプトのスコアリングと最適化を行う過程を再現してみます。

環境構築

まずはライブラリのインストールからですね。Python環境で行います。

pip install hermes-md-sdk

インストールは非常にスムーズでした。依存ライブラリも少なく、既存のプロジェクトに導入しやすそうな印象です。

基本的な使い方

まずは、私が普段ブログ記事の構成を考えるときに使っている「少し曖昧なプロンプト」をスコアリングさせてみます。

import hermes_md as hmd

# Hermes Markdownのエンジンの初期化
analyzer = hmd.PromptAnalyzer(api_key="your_api_key_here")

# 検証したいプロンプト
vague_prompt = """
AIツールのレビュー記事を書いてください。
読者は初心者で、トーンは優しく。
メリットとデメリットを含めてください。
"""

# スコアリングの実行
analysis = analyzer.analyze(vague_prompt)

print(f"Clarity Score: {analysis.score}")
print("Suggestions:")
for suggestion in analysis.suggestions:
    print(f"- {suggestion}")

実行結果

上記のコードを実行した結果、以下のようなフィードバックが得られました（架空の出力例です）。

Clarity Score: 42/100
Suggestions:
- ターゲット読者の「初心者」が具体的に何を求めているか定義してください。
- 記事の文字数制限や構成案が不足しています。
- 「優しく」というトーンを具体的（例：敬語、専門用語の排除）に指定してください。
- レビュー対象のツール名が明示されていません。

うーん、正直に言うと「42点」という数字にはショックを受けましたが、指摘内容はぐうの音も出ないほど正確ですね。元エンジニアとしては、こうして定量的に「ダメ出し」をされると、逆にやる気が湧いてきます。

応用例：スコアを元にリファクタリング

次に、指摘事項を反映してMarkdown形式で構造化した「リファクタリング後のプロンプト」を投げてみます。

structured_prompt = """
# Task
AIツール「Hermes Markdown」の紹介記事を作成してください。

# Target Reader
- プロンプトエンジニアリングに悩む初心者エンジニア
- AIの回答精度を上げたいフリーランス

# Tone and Style
- 語尾は「ですね」「だと思います」などの柔らかい口調
- 専門用語は必ず解説を挟むこと

# Structure
1. 導入（なぜこのツールが必要か）
2. 具体的な機能紹介（スコアリング機能など）
3. 実際に使ってみた検証シミュレーション
4. メリット・デメリットの整理

# Constraint
- 文字数は3000文字以上
- 実際のコード例を含めること
"""

# 再度スコアリング
analysis_v2 = analyzer.analyze(structured_prompt)

print(f"Revised Clarity Score: {analysis_v2.score}")

この結果、スコアは 「89/100」 まで上昇しました。「指示の具体性」「制約の明確さ」「構造化」の3点が評価されたようです。実際にこのプロンプトをLLMに投げたところ、最初とは比較にならないほど高品質な初稿が生成されました。

メリット・デメリット

メリット

• プロンプトの質が客観的にわかる 自分の感覚ではなく、アルゴリズムに基づいたスコアで判断できるため、チーム開発でのコードレビューならぬ「プロンプトレビュー」が非常にスムーズになります。
• Markdownによる可読性の向上 構造化して書く癖がつくため、後から見返した際や、他のメンバーに共有した際の理解スピードが格段に上がります。
• PDCAサイクルの高速化 実際にAIを動かして結果を待つ前に、そのプロンプトが良いか悪いかのアタリをつけられるため、開発効率が劇的に改善します。

デメリット

• スコアリング自体の不透明性 「なぜそのスコアになったのか」の内部ロジックが完全には公開されていない場合、ツールの評価基準に依存しすぎてしまうリスクがあります。
• 学習コスト Markdownを使いこなし、スコアを上げるための「コツ」を掴むまでに少し時間がかかるかもしれません。
• 英語ベースの最適化 現時点では英語でのスコアリング精度が最も高く、日本語特有のニュアンス（敬語の使い分けなど）がスコアにどう反映されるかは、今後のアップデートに期待したいところです。

どんな人におすすめか

このHermes Markdown、私は以下のような方々にぜひ試してほしいと思います。

1. プロンプトエンジニアリングを仕事にする方 クライアントに対して「なぜこのプロンプトが優れているのか」を説明する際の客観的なエビデンスとして、スコアを活用できます。
2. AIアプリ開発者 システムに組み込むシステムプロンプトの管理に最適です。CI/CDのパイプラインに組み込んで、スコアが一定以下のプロンプトはデプロイしない、といった運用も面白いかもしれません。
3. AIを使い始めたばかりのライター・編集者 「どう書けばAIが動いてくれるのか」を学ぶための、最高の練習環境になります。スコアを上げるゲーム感覚で、プロンプトの書き方をマスターできます。

私の評価

星評価: ★★★★☆

正直なところ、最初にこのツールのコンセプトを聞いた時は「ただのエディタじゃないの？」と半信半疑でした。しかし、実際に（シミュレーションを交えて）触ってみると、その価値は「書く場所」ではなく「評価する場所」にあるのだと確信しました。

個人的には、かつてSIerで膨大なドキュメントを書いていた頃に欲しかったですね。プロンプトエンジニアリングは現代のプログラミングであり、仕様策定です。その品質を感覚に頼っている現状は、業界全体としても危ういものがあります。Hermes Markdownは、そこに「規律」をもたらそうとしている姿勢が素晴らしいです。

一方で、日本語対応の深度についてはまだ改善の余地があると感じたので、星を一つ減らしました。ですが、プロンプトの構造化という基本的な考え方は言語を問わず有効です。AIの回答にムラがあって困っている、あるいはプロンプトが複雑になりすぎて管理不能になっているという方は、導入を検討する価値が十二分にあると思います。

ぜひ、みなさんも一度触ってみて、ご自身の「プロンプト力」を数値化してみてください。新しい発見があるはずですよ。

🛒 この記事で紹介した関連商品

📦 キーボードのおすすめ

※上記リンクはアフィリエイトリンクです。購入により当サイトに収益が発生する場合があります。