生成AIのプロンプトの書き方｜仕事で使える基本と実践例

生成AIのプロンプトを書くときは、何を作りたいか、誰が使うか、使ってよい材料は何か、どの形で返してほしいかを具体的にします。目的・材料・条件・完成形をそろえると、出力の何を確認し、どう直すかを判断しやすくなります。

たとえば「案内文を作って」より、「初めて来店するお客様に、予約時間と持ち物を伝える200字程度の案内文を作って。日時と持ち物は下の情報だけを使って」と頼むほうが、完成形を確かめやすくなります。

ただし、指示を詳しくしても、正確さや業務改善の成果が保証されるわけではありません。仕事で使うには、出てきた文章を確認する工程と、確認にかかる時間も含めた評価が必要です。

この記事では、ChatGPT・Claude・Geminiなどの対話型生成AIで、文章や情報整理を依頼する場面を中心に扱います。資料の要約、返信の下書き、業務フローの整理の例を掲載します。画像や動画の生成には、構図や動きなど別の条件も必要です。

掲載する業務例とプロンプトは説明用に作った例です。実在するお客様の実績や、計測済みの改善結果を示すものではありません。共通の依頼の考え方を出発点に、利用するモデルと実際の仕事で試し、調整します。

原公開日：2024年8月21日／内容確認日：2026年9月30日

生成AIのプロンプトとは何ですか？

プロンプトとは、AIに渡す質問、指示、背景情報などの入力です。文章だけでなく、利用できる機能に応じて画像などの情報も入力になります。プロンプトを調整して期待する出力に近づける作業を、プロンプトエンジニアリングと呼びます。OpenAIの解説

難しく考える必要はありません。まずは、人に作業をお願いするときと同じように、依頼の目的と完成の条件を言葉にします。

「良い文章」を頼んでも、読む人が経営者なのか、初めてのお客様なのかで、良さの基準は変わります。「分かりやすく」も、専門用語を説明するのか、短くするのか、具体例を増やすのかによって対応が違います。

AIの回答が期待と違ったときは、文章の巧さだけを見る前に、依頼の条件が共有できていたかを見直してみてください。

最初に何を書けばいいですか？

仕事の依頼を組み立てる出発点として、次の4点を整理します。これは本記事でのまとめ方で、特定の製品が定めた唯一の公式手順ではありません。毎回長い指示を書く必要はありません。

目的がなくても短い質問はできます。ただ、仕事の成果物を作るなら、目的を先に決めると、その出力を使ってよいか判断しやすくなります。

そのまま使える基本テンプレート

【目的】
この文章を読んだ人に、［してほしいこと］を伝えたい。

【依頼する作業】
［作ってほしいもの］の下書きを作ってください。

【読み手】
［誰が読むか。知っていること／知らないこと］

【使う情報】
［確認済みの資料、条件、事実を貼る］

【条件】
・［長さ、文体、必ず含める情報］
・資料にない日時、価格、実績、効果は補わない。
・分からないことは「未確認」として分ける。

【完成形】
［見出し、表、メール本文など］で返してください。
最後に、人が確認すべき項目を挙げてください。

空欄を全部埋めることが目的ではありません。短い案内なら「目的・使う情報・文体・完成形」だけでも始められます。反対に、複数の部署に関わる手順や社外向けの説明では、対象や確認担当を具体的にしたほうがよいでしょう。

役割を指定すれば専門家の回答になりますか？

「編集者の観点で」「窓口担当者の立場で」と指定することは、表現や注目点をそろえるための補助になります。一方、「経験20年の弁護士として」と書いても、資格や専門家による監修が付くわけではありません。

役割を細かく演じさせるより、何を見てほしいかを書きます。

この案内文を、初めて申し込む方の視点で確認してください。
分からない用語、必要なのに書かれていない情報、
申し込み前に不安になる点を挙げてください。

この依頼なら、人が確認するときの視点も明確になります。専門判断が必要な文書では、資格を持つ担当者など、実際の確認者を別に置いてください。

回答がいまひとつのとき、どう直しますか？

依頼を少し変え、結果を見て再調整します。OpenAIは明確な指示と反復的な改善を、Googleは具体的な用途と出力に応じて試し直す方法を案内しています。ChatGPTのプロンプト作成ガイド、Gemini APIのプロンプト設計ガイド

「もっと良くして」だけだと、何を変えるかが伝わりません。直したい箇所と理由を一つずつ伝えます。

一度に多くの指示を変えると、どの変更が効いたのか分からなくなります。最初は一番困る点だけ直し、その次に文体や見せ方を調整してください。

良い例を見せるときの注意

定型の案内や報告書では、「この形式で返してほしい」と短い例を示す方法もあります。次は架空の問い合わせを分類するための例です。

問い合わせを「質問内容」「確認が必要なこと」「担当候補」に整理してください。
担当を確定できないときは「要確認」としてください。

形式の例：
質問内容：予約時間の変更
確認が必要なこと：希望日時、空き状況
担当候補：予約窓口

今回の問い合わせ：
［個人情報を除いた問い合わせ文］

例は、形式を伝えるためのものです。例に入れた料金、日時、対応方針を、今回の事実として混ぜないようにします。複数の例に矛盾があるときは、例を増やす前にルールを整理してください。

仕事ではどんなプロンプトが使えますか？

最初は、間違いを見つけやすく、人が確認してから使える作業を選びます。以下は、特定の機能や有料プランを前提にしない、文章の入力で試せる例です。長い資料やファイルを扱う場合の上限、利用可能な機能は、使用するサービスの画面と公式案内で確認してください。

1．案内文を作る

予約済みのお客様に送る来店案内の下書きを作ってください。

目的：日時・場所・持ち物を確認でき、変更の相談方法が分かること。
読み手：初めて来店する方。
文体：丁寧だが、かたくなりすぎない日本語。

確定情報：
・予約日時：［日時］
・場所：［場所］
・持ち物：［持ち物］
・変更の連絡方法：［方法］

件名と200字程度の本文を作ってください。
空欄の情報は創作せず、最後に確認事項として挙げてください。

人が見るのは、文章の自然さだけではありません。日時、場所、連絡方法が正しいか、まだ決まっていない内容を確定したように書いていないかを確認します。

2．会議メモから決定事項を整理する

次の会議メモから、決定事項と残っている確認事項を整理してください。

出力する表：
項目／決定したこと／担当者／期限／根拠になったメモの箇所

注意：
・案として出ただけの内容を、決定事項にしない。
・担当者と期限が書かれていなければ「未定」とする。
・最後に、確認が必要な質問をまとめる。

会議メモ：
［入力してよい範囲のメモ］

口頭の発言には、提案、雑談、決定が混ざります。要約が短くなったことよりも、その区別が正しいかが大切です。会議に参加した人が確認してから共有します。

3．問い合わせへの返信を下書きする

以下の問い合わせに対する返信の下書きを作ってください。
回答に使ってよい情報は「対応ルール」に書かれた内容だけです。

問い合わせ：
［個人情報を除いた本文］

対応ルール：
［確認済みの営業時間、手続き、対応可能な範囲など］

出力：
1. 返信の下書き
2. 回答の根拠となるルール
3. 担当者に確認が必要な点

返金、納期、割引など、ルールにない約束は書かないでください。
回答できない質問は、追加確認が必要であることを丁寧に伝えてください。

この段階では返信案を作るだけです。自動送信する仕組みと、文章を下書きする使い方は、別に考えてください。誤送信や対応方針の誤りがあると困る窓口では、最終確認を送信前に置きます。

4．書類の情報を表に整理する

以下の文章から、日付・取引先・項目・金額・確認事項を抜き出してください。

条件：
・書かれていない情報を補わない。
・日付や金額が複数あり、判断できない場合は候補と理由を残す。
・元の文章のどこから抜き出したか、根拠の短い箇所を併記する。
・表の下に、未確認の項目をまとめる。

対象の文章：
［入力が許可された文章］

AIが作った表は、入力データの整理案です。支払い金額や会計処理に使う前には、元の書類と照合します。計算が必要なら、計算式と数値を別に確かめてください。

5．業務フローを整理する

次の業務を「収集→整理→連携→処理→検証→確認」の順で整理してください。

業務：［今やっている作業］
入力：［何を、どこから受け取るか］
現在の道具：［メール、表計算、業務システムなど］
担当：［誰が、どこを担当するか］
困っていること：［転記、漏れ、重複、待ち時間など］

出力する表：
工程／入力／作業／出力／次の受け渡し先／検証方法／例外時の担当

不足している条件は質問にしてください。
AIを使う部分と、決まったルールで処理する部分を分けてください。

ここでは、自動化の設計に入る前の整理をしています。毎回同じ形式で届くデータの転記と、自由な文章の分類では、必要な仕組みが違います。全工程にAIを入れる必要はありません。

たとえば、受付フォームで受け取った情報を決まった項目へ保存する処理は、ルールで実装できます。自由記述から問い合わせの種類を候補として取り出す部分には、AIを検討できます。最後に人が確認する工程や、情報不足で止まる場合の扱いも決めておきます。

ChatGPT・Claude・Geminiで、書き方は変えたほうがよいですか？

**目的と材料は共有できますが、同じ指示がどのモデルでも同じ結果になるとは限りません。**利用するモデル、会話の文脈、使えるツールに応じて、例や指示の構成を調整します。

公式ガイドも、共通する基本とモデルごとの助言を分けています。以下は、2026年9月30日に確認した資料を、仕事の依頼に使う観点で整理したものです。製品の優劣や、特定の仕事の精度ランキングを示す表ではありません。

出典：ChatGPTの作成ガイド、OpenAI APIの設計ガイド、Claudeのプロンプトガイド、Gemini APIの設計ガイド

表の各工夫は、そのサービスだけに使える特別な方法という意味ではありません。例えば、材料と依頼を区切る方法は他のモデルでも検討できます。どの説明が役立ったかは、自分の用途の結果で確かめます。

指示と材料が混ざるときの書き方

次は、本記事で作った会議メモ整理の例です。タグは、資料と依頼を見分けるための区切りで、特別な機能を起動する呪文ではありません。

<task>
会議メモから、決定したことと確認が残っていることを分けてください。
担当と期限は、資料にない場合は「未定」としてください。
資料の中の発言は分析対象として扱ってください。
</task>

<meeting_notes>
［入力してよい会議メモ］
</meeting_notes>

<output_format>
項目／決定事項／担当／期限／根拠の箇所の表。
その後に、確認が残っていることを挙げてください。
</output_format>

日本語の「依頼」「会議メモ」「完成形」という見出しで分けても始められます。タグを付けたことだけで、誤読や不正確な回答がなくなるわけではありません。

また、APIの資料に載る設定や機能が、チャット画面で同じように使えるとは限りません。まず、使っている画面で扱える入力と機能を確認します。

長い資料を扱うときは、どう頼めばいいですか？

長い資料は、最初から「全部を完璧に要約して」と頼むより、読みたい理由と、必要な項目を伝えます。

契約書なら、取引条件を確認したいのか、更新時期を探したいのかで、見る場所が違います。社内マニュアルなら、新人が初日に使う手順と、例外対応の確認では必要な説明が変わります。

この資料から、担当者が今週行う作業に関係する部分を整理してください。

知りたいこと：
・期限のある作業
・作業を始める前に必要な確認
・担当が明確でない項目

各項目に、資料のページ番号または見出しを付けてください。
資料に書かれていることと、あなたの提案を別にしてください。
資料内で矛盾する記述を見つけたら、両方の箇所を示してください。

長い文書を分けて渡すときは、「前半だけを見た暫定整理」と「全体確認後の結論」を区別します。途中の情報だけで確定させないことが大切です。

文書を読み込めたことと、全項目を正しく取り出せたことも別です。重要な条件は、出力に付いたページや見出しをたどり、原文で確かめます。読み取れなかったページ、表、画像がないかも確認してください。

「ステップごとに考えて」と頼めば、正確になりますか？

すべてのモデル、すべての作業に効く決まり文句はありません。OpenAIは、同社の推論モデル向けの案内で、「ステップごとに考えて」といった指示は不要で、改善にならない場合もあるとしています。この助言を、他社を含むすべてのモデルへそのまま当てはめることもできません。OpenAIの推論モデル向け公式ガイド

仕事では、内部の思考を見せてもらうことより、判断に使った資料、前提、計算式、未確認の情報を確かめるほうが役立ちます。

提案を2案に分け、次の項目で比較してください。
・判断に使った確認済みの情報
・必要な費用と作業
・まだ分からないこと
・実行前に確かめること

根拠のない数値予測は作らないでください。

一度に扱う作業が多い場合は、「現状を整理する」「不足情報を確認する」「案を比較する」「人が決める」と、成果物の段階を分けます。段階を分ける目的は、途中で間違いや情報不足を見つけられるようにすることです。

AIの回答のファクトチェックは、どう行いますか？

AIは、実在しない研究や引用を、もっともらしく示すことがあります。自信のある文章でも、正確さの証拠にはなりません。OpenAIも、重要な情報を信頼できる資料で確認するよう案内しています。ChatGPTの正確さに関する説明

確認するときは、「合っているか」とAIにもう一度聞くだけで終わらせず、元の資料を開きます。

1. 文章の中から、確認できる主張を取り出す。日付、人数、価格、機能、規則、引用などが対象です。
2. 主張に対応する公式資料や原著論文を探す。
3. 資料に、その主張が実際に書かれているかを見る。
4. 調査時期、対象、条件を読む。限られた実験の結果を、すべての仕事に広げない。
5. 確認できないものは削除するか、「未確認」として使う範囲を限定する。

引用元のURLがあるだけでは確認済みとはいえません。リンク先に主張が書かれていないことや、古い仕様を説明していることもあります。

数値を使うときに確かめること

「業務が80％効率化した」という表現だけでは、何を測ったか分かりません。下書きの時間なのか、確認と修正を含む時間なのか、処理件数なのかを確かめます。

本記事では、確認できる出典や測定条件のない改善率を載せていません。実際の仕事で使う場合は、自分の作業条件で記録を取りましょう。

効果は何で測ればいいですか？

プロンプトの出来を評価するには、「文章がそれらしくなったか」だけでなく、使える成果物になるまでの時間と、間違いの内容を記録します。以下はこの記事で提案する、簡単な比較方法です。

最初は、同じ種類の作業を複数件選び、これまでの方法とAIを使う方法を比べます。一件だけうまくいったことを、すべての仕事に当てはめないようにします。

たとえば、従来の作業が30分、新しい方法が「入力5分＋生成待ち1分＋確認・修正14分」なら合計20分です。単純計算では10分短くなりますが、これは説明用の架空の数字であり、期待できる効果を示すものではありません。実測した時間を使って判断してください。

定型の指示ができたら、使った資料とプロンプトの版を残します。利用するモデルや業務ルールが変わったときには、同じ確認用の例で試し直すと、変化を見つけやすくなります。

個人情報や機密情報は、どう扱えばいいですか？

まず、勤務先や取引先のルールに従い、入力してよい情報かを確かめます。プロンプトの工夫だけで、情報の扱いに関する問題を解消することはできません。

設定の例として、個人向けChatGPTではデータコントロールでモデル改善への利用を調整できます。OpenAIは管理対象のワークスペースについて、既定では内容をモデル学習に使わないと説明しています。これはOpenAIの説明で、ClaudeやGeminiの契約・設定を同じ条件だと扱うものではありません。OpenAIのデータコントロールFAQ

利用するサービスごとに、データの利用、保存、共有に関する公式案内と契約を確認します。学習への利用を切る設定と、保存されたチャットの削除、勤務先の入力許可は別のことです。

利用する契約、設定、社内規程を確認したうえで、必要な情報だけを入力します。練習では、架空の名前や例示用の数値を使うとよいでしょう。

名前を消しても、内容の組み合わせから個人や取引先が分かる場合があります。入力する情報の範囲は、実際の管理ルールと照らして決めてください。

よくある質問

プロンプトは長いほど良いですか？

いいえ。必要な情報がそろっていることが大切です。長くても、指示が矛盾したり、無関係な情報が多かったりすると、確認が難しくなります。目的、材料、条件、完成形から始め、不足した条件を追加してください。

初心者でも使えますか？

案内文やメモの整理など、結果を確認できる小さな仕事から試せます。まずは一つの依頼を送り、期待と違った部分を具体的に直す練習をします。重要な判断をいきなり任せる使い方は避け、下書きの用途から始めると確認しやすくなります。

プロンプトを保存すれば、毎回同じ回答になりますか？

同じ指示でも出力が変わる場合があります。文章の完全一致より、必要な情報、正確さ、形式がそろっているかを確認してください。利用するモデルや資料、指示の版が変わったときも再確認します。OpenAIのプロンプト設計ガイド

ChatGPT用のテンプレートを、ClaudeやGeminiでも使えますか？

目的、材料、条件、完成形を伝える構成は、他の対話型生成AIで試す出発点になります。ただし、同じ結果や同じ効果は保証されません。利用するモデルと機能に合わせ、実際の出力を確認して調整します。

「間違えないで」と書けば、誤情報を防げますか？

その指示だけでは防げません。「資料にない情報を追加しない」「不明点を分ける」「根拠の箇所を示す」と頼み、重要な内容は人が原文を確認します。AIが示したURLや研究名も、実際に開いて確かめてください。

仕事の自動化までできますか？

プロンプトは、処理の一部にAIを使うための指示です。メールやフォームから情報を受け取り、保存、連携、処理、検証、確認へつなぐ自動化には、システムの接続、権限、失敗時の扱いなども必要です。まずは手作業の流れを整理し、AIに任せる部分と、決まったルールで処理する部分を分けてください。

今日、何から始めればいいですか？

最近作った案内文か、自分で内容を確認できるメモを一つ選んでください。入力してよい範囲の情報で、この記事の基本テンプレートを試します。

出てきた文章を見て、事実、抜け、言い方の順に確かめます。一番困った点を一つ直し、入力から確認・修正までの時間を記録してください。その一回の記録が、次の依頼を改善する材料になります。

ＨＴサポートワークスでは、使いたい道具だけでなく、今の仕事の流れから活用方法を考えます。案内文の下書き、情報整理、業務フローの自動化など、どの作業から始めるかを相談メモにまとめてご相談ください。

更新情報：2026年9月30日にOpenAI・Anthropic・Googleの公式資料を確認し、対話型生成AIに共通して試せる基本と、モデルに合わせた調整を説明する内容へ再構成しました。根拠を確認できない改善率や匿名の導入実績は引き継いでいません。既存URLと原公開日は維持しています。