この記事でわかること

• AIプロンプトの意味・重要性と、考え方の基本
• 「インストラクション／コンテキスト／インプット／アウトプット」の4つの基本構造
• 良い例vs悪い例で学ぶプロンプト設計の実践ポイント
• 要望の詰め込み回避や機密情報の扱いなど、失敗しないための注意点と対策
• 業務でそのまま使えるプロンプトテンプレート集
• 期待通りに出ないときの改善手順

執筆者

M-SOLUTIONSメディア編集部

「AIが意図を読み違えて見当違いの回答を返してくる」「出力された内容が曖昧でそのまま使えない」そんな悩みを抱えていませんか？その原因はAIに与えるプロンプトの質にあるかもしれません。

同じAIでもプロンプトの書き方ひとつで結果が大きく変わります。
思い通りに使いこなすには、プロンプト設計の力がとても重要です。

本記事ではAIプロンプトの基本的な構造から実際に業務で活用できるテンプレート集、効果的な書き方のポイント、よくある失敗例の回避方法まで初心者でも実践しやすい形で徹底解説します。

最後まで読むことで自分の目的に合ったプロンプトを自在に設計できるようになるでしょう。

なお生成AIについて理解を深めたい方は以下の参考記事もあわせてご確認ください。

生成AIの種類は？2025年に知っておきたい7タイプの特徴と使い分けを徹底解説

おすすめの記事

AIプロンプトとは？基本と重要性を解説

生成AIを使いこなす上で最も重要な要素のひとつが「プロンプト（指示文）」の設計です。
AIは万能ではなく与えられた指示に忠実に応えようとするため、指示の質がそのまま成果物の精度に直結します。

しかしプロンプトの設計方法について体系的に理解できている人はまだ少なく、多くのユーザーが手探りでAIを使っているのが実情です。

そこで本章ではAIプロンプトの基本構造や設計の考え方について初心者にもわかりやすく解説します。

AIプロンプトの意味と役割

AIプロンプトとはChatGPTなどの生成AIに対して「何をしてほしいか」を伝えるための指示文のことを指します。
このプロンプトの質がAIの返すアウトプットの内容や精度を大きく左右します。

例えば「物語を書いて」とだけ伝えた場合と「起承転結にもとづいて童話をステップバイステップで執筆して」と伝えた場合では、AIの返答はまったく異なる内容になります。

このようにプロンプトはAIにとっての「指示書」であり、その具体性や明確さによって得られる結果が大きく変わります。

AIプロンプトの4つの基本構造

生成AIを効果的に活用するにはただ質問や指示をするだけでは不十分です。
AIが正確に意図を汲み取り、期待に沿ったアウトプットを返すためにはプロンプトを構造的に設計する必要があります。

人間に指示を出す際と同じように、AIに対しても「何を」「なぜ」「どうやって」行うのかを明確に伝えることで出力の精度や再現性が大きく向上します。

特にChatGPTのような大規模言語モデルは、入力された文の背後にある意図や前提、目的を読み取って応答を生成します。
そのためプロンプトには守るべき基本構造があります。ここではその核となる4つの要素について、それぞれの役割と書き方を詳しく解説していきます。

インストラクションとは

インストラクションとは、AIに対して「何をしてほしいのか」を明確に伝える指示文にあたる部分です。
この部分が曖昧だとAIは求められているタスクの本質を正しく理解できず、期待とは異なる出力を返してしまいます。

例えば「文章を作って」ではなく「○○というキーワードについてSEO対策を考慮した上でリード文を作成して」といった目的を具体的な指示を出すことで、AIの反応は格段に精度を増します。
AIは指示されたタスクを単純に解釈しようとするため、要求の範囲や目的がはっきりしていないと出力もぼやけたものになるからです。

目的が明確なインストラクションを与えることでAIは自身の知識や言語モデルの中から最適な答えを選びやすくなります。
つまり、プロンプトの出発点であるインストラクションをどれだけ的確に表現できるかが成果物の質を大きく左右するのです。

コンテキストとは

コンテキストはAIに指示を与える際に必要な「背景情報」や「前提条件」を共有する部分です。
人間でも同じですが、会話の文脈がわからない状態で質問されると適切に答えることが難しくなります。
AIも同様に何の目的でどんな状況なのかを知らなければ最適な応答を出すことはできません。

例えば「メールを作成して」という指示があったとしても、それが社内向けなのか、取引先への提案なのかで内容はまったく変わります。
「このメールは社外向けで、新規提案の第一報です」といった文脈を共有することで、AIはトーンや構成を適切に調整してくれるようになります。

インプットとは

インプットとは、AIが処理すべき対象となるデータや情報のことです。
これは指示だけでは足りない場合にAIに考慮してほしい具体的な素材を提示する役割を持ちます。

例えば「以下の表をもとに週次レポートを作成してください」や「この商品レビューを分析して、顧客満足度を評価してください」といったプロンプトでは、表データやレビュー文そのものがインプットに該当します。
AIはこれらを読み取り、文脈に応じた応答を行います。

インプットが不足しているとAIは一般論や過去の学習データに頼るしかなくなり、期待とは異なる出力になるリスクが高まります。
一方で明確かつ十分なインプットを提供できれば、AIはその情報を踏まえた精度の高い応答が可能になります。

アウトプットとは

アウトプットとは、AIにどのような形式や表現方法で返答してほしいかを伝える指定部分です。
これは生成物の「完成イメージ」をAIに共有するようなもので、ゴール地点を明確にする役割です。

例えば「300文字程度で、です・ます調で書いてください」といった指示を与えることで、出力内容の一貫性や品質が大きく向上します。
AIは非常に柔軟な生成ができる反面、自由度が高すぎるがゆえに明確な制約がなければ期待外れの出力となることも少なくありません。

特にビジネス用途や記事執筆などでは出力の体裁やトーンが一定であることが求められます。
アウトプットを明示することでAIの生成を目的に適合させ、再利用性の高い成果物を得ることができるのです。

なぜ今AIプロンプトが注目されているのか？

AIプロンプトという言葉が広く知られるようになった背景には生成AIの急速な進化とその業務活用の広がりがあります。
特にビジネスや教育の現場ではプロンプトの質が生産性に直結するケースも増えており、今や「書き方の技術」としての価値が高まりつつあります。

ChatGPTの登場以降生成AIが急速に普及し、日常業務でも活用される機会が増えました。
その中で「AIをどう使いこなすか」が多くの人の関心となり、特にプロンプトの設計力が出力の質に直結する重要なスキルとして注目されています。

また企業の間ではAI導入による効率化やコスト削減が進む一方で、成果がプロンプトの品質に左右されるという課題も顕在化しています。
こうした背景から、プロンプトは単なる指示文ではなく生成AIを戦力に変える「設計技術」として広く評価されるようになってきました。

AIプロンプト作成における5つのポイント｜良い例vs悪い例を比較して解説

AIプロンプトの効果は細部の設計によって大きく変わります。
期待通りの出力を得るにはAIの特性を理解し伝えるべき情報を過不足なく整理することが欠かせません。

本章ではプロンプト作成時に押さえるべき5つの重要なポイントを解説し、それぞれについて良い例と悪い例を比較しながら実践的な改善方法を紹介します。

出力の目的を明確に伝える

AIに指示を出す際に目的が不明瞭なプロンプトではAIは判断材料を持てず、汎用的で要点のずれた出力を返してしまうことがあります。

例えば「文章を作成してください」という指示では「私たちの製品は多くの機能を備えており、さまざまなニーズに対応できます」といった、汎用的で特徴の薄い文章が返ってくる可能性があります。

一方で「サービスを紹介するパンフレット用の導入文を作成してください」と伝えると、「業務の無駄を削減し、生産性を高めたい——そんなビジネス現場の声から生まれたのが、私たちのクラウド型管理サービスです」といった、目的に沿った構成とトーンを持つ文章を生成してくれます。

想定読者が誰か指定する

AIにプロンプトを与える際は誰に向けた文章かを明示することで、語彙の選び方やトーン、説明の深さが適切になり、出力の精度が大きく向上します。
特に同じテーマでも読者層によって求められる内容は異なるため、対象を明示することでAIは表現を適切に調整し、実用的な文章を出力できます。

例えば「商品の特徴を説明してください」とだけ指示した場合「この美容液は肌の水分保持機能を向上させる成分を配合しており、使用後24時間にわたって角質層の水分量が維持されます」といった、やや専門寄りかつ説明の方向性が曖昧な文章が返ってきます。

しかし「40代女性の一般消費者に向けて、美容液の特徴をわかりやすく説明してください」と伝えれば、「この美容液は年齢とともに減少する肌のうるおいを守り、しっとり感が一日中続くようにサポートしてくれます」といった、ターゲットが利用イメージしやすい文章を生成してくれます。

AIに伝えるべき前提情報を補足する

プロンプトに背景情報や前提条件が不足していると、AIは一般的な知識に頼って回答するしかなくなります。その結果、的外れだったり、曖昧で使いにくい出力になることがあるので事前に前提や背景を伝えておくことが大切です。

例えば「新しい商品について説明してください」とだけ伝えると、「この製品は便利な機能を備えています」といった、ざっくりとした説明しか返ってきません。

一方で「2025年発売予定の電動キックボード『〇〇 Ride』について、機能と価格帯を中心に紹介してください」と具体的に伝えると、「EcoRide Proは、1回の充電で最大60km走行できるバッテリーを搭載し、価格は89,800円前後を予定しています」といった、具体性のある、実用的な出力が得られます。

文章量や出力形式などのルールを伝える

文章の長さや形式を指定しないままAIに依頼すると、出力が冗長になったり、用途に合わない構成になることがあります。
特に業務で使用する場合は、使いやすい成果物を得るためにあらかじめ形式を具体的に伝えることが重要です。

例えば「キャンペーンの案内文を書いてください」とだけ指示すると、AIからは「このたび弊社では、新たなキャンペーンを実施いたします。多くのお客様にご満足いただける内容となっておりますので、ぜひご確認ください。」といった、抽象的かつメール用としては不十分な文面が返ってくる可能性があります。

一方で「メール文面として使用するため、200文字以内で3行構成のキャンペーン案内文を作成してください」と伝えれば、「10月限定！全商品20％オフのキャンペーンを実施中です。期間は10/1〜10/31まで。詳しくは公式サイトをご確認ください。」といった、実務で使える精度の高い文章が得られやすくなります。

出力の用途を明示する

AIはどのような場面で使うのかによって、同じ情報でも出力の形式や表現を大きく変えることができます。
例えば社内プレゼン資料や営業資料で使うことを想定しているのに、「この商品のメリットを説明してください」とだけ指示した場合、「この製品は多機能で使いやすく、幅広いユーザーに適しています」といった、場面にそぐわない文章が返ってくる可能性があります。

一方で「社内プレゼン資料で使用するため、この商品のメリットを箇条書きで3つ提示してください」と伝えれば、「バッテリー駆動時間が長く、1回の充電で最大12時間使用可能」「操作がシンプルで、初めての方でもすぐに使える」「価格帯が手頃で、コストパフォーマンスに優れている」といったように、プレゼンの構成やトーンに合った出力を返してくれます。

AIプロンプト作成における2つの注意点

プロンプト設計には守るべきポイントだけでなく、避けるべき「落とし穴」も存在します。
特に初心者がやりがちなミスは、せっかくのAI活用の効果を下げてしまう要因になります。

本章では出力精度やセキュリティの観点から重要な2つの注意点を取り上げ、それぞれの改善方法を紹介します。

要望を詰め込みすぎない

一つのプロンプトに指示を詰め込んでしまうと、AIは何を優先すべきか判断できず出力が不自然になったり要点がぼやけたりします。

例えば「この商品を紹介する記事を作成してください。SEO対策もして2000文字以上で、初心者向けに3つの導入事例も入れて、比較表もお願いします」といった複数の要望を一度に伝えると情報が詰まりすぎて処理が曖昧になります。

一方で「この商品の紹介記事を作成してください。
その中でもまず、SEO対策された導入文を300文字で作成してください」といったように段階的に依頼すれば、AIは焦点を絞って的確に応答できます。

データ漏洩に繋がるAIプロンプトを使用しない

生成AIを活用するうえで特に注意が必要なのが、機密情報の取り扱いです。
AIチャットボットは非常に高性能で便利な一方、入力した情報が外部サーバーに保存されたり、意図せず共有されたりするリスクも存在します。

実際に2023年にはサムスン電子のエンジニアが、社内の機密ソースコードをChatGPTに入力したことで情報漏洩が発生しました。
これを受けてサムスンは従業員によるChatGPTなど生成AIツールの使用を全面的に禁止しました。

報道によると入力されたデータがOpenAIなどの外部サーバーに保存され、アクセスや削除ができない可能性があることが大きな懸念とされています。

このようなケースを避けるためには「ある企業の売上推移データをもとに来期の収益傾向を分析してください。具体的な社名や数値はここでは伏せています」といったように、企業名や詳細なデータを匿名化・抽象化して指示することが必要です。

参考：サムスン、ChatGPTの社内使用禁止　機密コードの流出受け
https://forbesjapan.com/articles/detail/62905

業務効率を上げるAIプロンプトテンプレート集

AIプロンプトの価値は単にアイデア出しに留まりません。
実務の現場で活用することで時間のかかる繰り返し作業や文書作成などを大幅に効率化できます。
特にテンプレートとして設計されたプロンプトは再現性が高く、誰でもすぐに成果を得やすいという利点があります。

本章では業務シーンごとにすぐ使えるプロンプトのテンプレートを紹介します。
メールや議事録などのビジネスコミュニケーションから事務作業、マーケティング資料の作成まで幅広いカテゴリをカバーしています。
プロンプトをテンプレ化しておくことで日常業務の生産性を安定的に高めることが可能になります。

ビジネスコミュニケーション用テンプレート

メール、議事録、企画書などの文書作成は繰り返し発生する業務の代表格です。
あらかじめプロンプトをテンプレート化しておけば迷わずAIに指示できるようになり、作業時間の大幅な短縮につながります。

ここでは即実務で活用できるテンプレートとそのポイントについて解説します。

メール作成のテンプレート

プロンプト例：
「新規クライアントに送る丁寧な提案メールを作成してください。挨拶文、提案の要点、締めの言葉を含めて、300文字以内のビジネス文書にしてください。」

相手との関係性や目的（提案・報告・依頼など）を含めるとより自然で場面に合った文面になります。件名もAIに指定すると一貫した文章が得られます。

議事録要約のテンプレート

プロンプト例：
「以下の会議メモを、発言者ごとの内容・決定事項・次のアクションに分けて箇条書きで要約してください。読みやすい構成にしてください。

【メモ】〇〇が〜と発言、△△が〜を提案…（以下省略）」

議事録は構成を明確に伝えることが重要です。
フォーマット指定を入れることで要点が整理された読みやすい出力が得られます。

企画提案のテンプレート

プロンプト例：
「SNSキャンペーンの企画提案書のたたきを作成してください。目的、背景、施策内容、期待効果の4項目を、それぞれ100文字程度で書き出してください。トーンは社内プレゼン用にカジュアルすぎない文体でお願いします。」

提案書は構成要素を事前に指定しておくと思考の土台として使える原案が得られます。
あとから肉付けする前提で使うのがコツです。

事務・オペレーション業務向けテンプレート

日々の定型業務にかかる手間や時間はAIプロンプトを使えば大きく削減できます。
スプレッドシートの操作やマニュアル作成など、属人化しやすい作業ほどテンプレート化の効果が大きく、チーム全体の生産性向上にもつながります。

ここでは繰り返しの多い事務作業に使えるプロンプト例を紹介します。

スプレッドシート作業のテンプレート

プロンプト例：
「売上データから前年比と伸び率を自動計算する関数を、Googleスプレッドシート形式で出力してください。A列に前年売上、B列に今年の売上が入力されている前提です。」

関数の記述や整形ルールを明示することで、実務でそのまま使えるフォーマットをAIに生成させることができます。Excelにも応用可能です。

繰り返し作業自動化のテンプレート

プロンプト例：
「毎週月曜日に送信する週次報告メールのテンプレートを作成してください。対象は上司宛で、進捗・課題・今週の予定の3項目を記載してください。」

AIに構成とトーンを指示すればテンプレートを複製して週ごとの内容だけを差し替えるだけで済むようになります。作業負荷の低減に直結する活用法です。

マニュアル・手順書作成のテンプレート

プロンプト例：

「新入社員向けに、経費精算の手順書を作成してください。操作手順を5ステップ程度に分け、見出し付きで簡潔に説明してください。」

業務フローを段階的に説明したい場合は、ステップ数や文体を明示することで可読性の高い手順書が完成します。そのまま社内共有にも活用可能です。

資料・マーケティング制作向けテンプレート

見栄えのする資料や訴求力の高い広告文の作成は、AIの活用によって飛躍的に効率化できます。
構成やビジュアルの初期案をAIに生成させておけば人間の作業は仕上げや調整に専念できるようになります。

ここでは資料作成やマーケティング施策に役立つテンプレート例を紹介します。

プレゼン資料用の画像生成テンプレート

プロンプト例：

「『サステナビリティ戦略』をテーマにしたプレゼン資料の表紙画像を作成してください。ビジネス用途にふさわしい配色で、テキストは日本語、縦横比は16:9でお願いします。」

資料全体の印象を左右する表紙デザインはテーマやトーンを伝えるだけでAIに下絵を生成させることが可能です。修正前提であっても、イメージ作成の時短に効果的です。

SNS・バナー広告文のテンプレート

プロンプト例：

「X（旧Twitter）に投稿するための、脱炭素支援サービスのPR文を作成してください。文字数は80字以内で、導入文・ベネフィット・行動喚起を含めてください。」

SNSやバナー広告では限られた文字数で印象を残すことが求められます。構成要素を明示したプロンプトで、訴求力の高いコピーを短時間で生成できます。

プロンプトの結果がうまくいかないときの改善アプローチとは？

AIにプロンプトを入力しても「期待した答えが返ってこない」「ピントがずれている」「どう指示すればいいかわからない」と感じることは少なくありません。

しかしこれはプロンプトが失敗しているのではなく、改善の余地がある状態です。
本章ではうまくいかないときに試すべき具体的なアプローチを紹介します。

プロンプトを段階的に分けて複数回実行する

1回のプロンプトで完璧な出力を求めようとすると情報が過多になり、AIの理解が追いつかなくなることがあります。
こうした状況を避けるには指示を段階的に分けるアプローチが有効です。

例えば最初に「この商品の特徴を3つ挙げてください」と要点だけを聞き出します。
次にそれぞれの特徴について「100文字以内で説明してください」と具体化し、最後に「その説明をもとに、SNS投稿用の紹介文を作成してください」と用途に合わせた出力を指示します。

このようにステップごとに指示を整理することでAIの出力はより的確で洗練されたものになり、修正や確認の手間も軽減されます。
結果的に完成度の高い成果物を効率よく得ることができるのです。

よくできたプロンプトはテンプレ化してストックする

一度うまく機能したプロンプトはそのまま使い回せる「資産」になります。
特に定型業務や同じ形式の出力が必要なタスクでは、再利用性の高いテンプレートとして保存しておくことが効率化につながります。

テンプレートとして蓄積しておけばチーム全体でのAI活用レベルも引き上げられます。
属人化しがちなナレッジを共有資産として再利用できるためメンバー間での学習コストも下がり、組織全体の生産性向上にもつながります。

まとめ

AIプロンプトはただ「何かをやってほしい」と投げるだけの指示文ではなく、生成AIの出力精度や業務成果を大きく左右する「設計図」のような存在です。
本記事ではAIプロンプトの基本構造やテンプレート活用法、設計時に意識すべきポイントと注意点までを網羅的に解説しました。

特に目的や文脈、出力形式を具体的に伝えることがAIから実用的な回答を引き出すうえで非常に重要であると理解いただけたかと思います。
またうまくいったプロンプトをテンプレートとして蓄積・共有することで、チーム全体の業務効率も向上させることができます。

AI活用が本格化する今の時代、プロンプト設計はあらゆる職種で求められるスキルとなりつつあります。
ぜひ本記事の内容を参考に日々の業務やプロジェクトで「使えるプロンプト」を設計・活用してみてください。

Smart at AIはkintoneと連携しながらChatGPTなどの生成AIを簡単に、そして安全に活用できるサービスです。
社内の業務改善とセキュリティ対策を両立しながら、生成AIを現場で活かすための仕組みを提供しています。テンプレート化したプロンプトの業務活用にも適しています。

導入に関するご相談や具体的な活用方法については下記サービスページをご覧ください。

Smart at AI for kintone Powered by GPT

サービス紹介