仕事で使える生成AIプロンプトの作り方とは？資料作成に役立つ手順・テンプレ・改善例を徹底解説

この記事でわかること

• 名刺管理ツールの基本と紙運用との差、Salesforceに標準機能がない背景
• 名刺管理ツールとSalesforceを連携するメリットとデメリット
• 自社に合う名刺管理ツール選定のポイント
• Salesforceと連携可能な主要ツールの特徴と違い
• 連携導入の準備～設定手順の要点

執筆者

M-SOLUTIONSメディア編集部

「生成AIを使っても思ったようなアウトプットが得られない」そんな悩みを抱えていませんか？資料作成やアイデア出し、メール文面の下書きなど、生成AIはさまざまな業務で活用できる一方で成果を大きく左右するのがプロンプトの設計力です。

 本記事では誰でも使えるテンプレートや改善例を交えながら、ビジネスで成果を出すためのプロンプト作成手順を解説します。資料作成を想定した具体例を通じて、生成AIを最大限に活用する技術を習得していきましょう。

 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？2026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

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生成AIプロンプトとは何か？

生成AIを活用する際、ユーザーがAIに指示を与えるために入力するテキストのことを「プロンプト」（指示文）と呼びます。例えば「この文章を要約してください」や「資料作成の構成を考えてください」といった命令文がそれにあたります。

 一見するとただの質問や依頼に思えるかもしれませんが、生成AIにおいてプロンプトは結果の品質や方向性を大きく左右する設計された指示です。ここではなぜ今生成AIのプロンプトが重要視されているのかについて解説していきます。

なぜ今、生成AIのプロンプトに注目が集まっているのか？

生成AIの登場によってテキストや画像、コードなどを自動生成できる時代が到来しました。これまで人の手で行っていた企画書作成や文章構成、アイデア出しといった業務がAIの支援によって格段に効率化できるようになっています。こうしたAIの業務活用が急速に進む中で、プロンプトの設計力は成果の質を左右するスキルとして注目されるようになりました。

 特にビジネスの現場では「AIが使えること」よりも「AIにどう指示を出すか」が問われる場面が増えています。同じAIツールを使っていてもプロンプトの工夫によって得られる出力には大きな差が出るためです。結果としてAI活用が進んでいる企業ではプロンプト設計をスキルとして内製化し、ナレッジとして共有する動きも活発化しています。

生成AIプロンプトを作成するメリットとは？

生成AIは誰でも簡単に文章やアイデアを生み出せる便利なツールとして急速に普及しています。しかし実務で本当に役立つかどうかはプロンプトをどれだけ適切に設計できているかによって大きく左右されます。

 プロンプトを作り込まずに使う場合、出力の質が安定せず、修正に時間がかかることも少なくありません。一方で目的や条件を整理したプロンプトを用意すれば、生成AIは業務を支える強力なパートナーになります。この章では生成AIプロンプトを作成することで得られる具体的なメリットを、実務視点で整理します。

生成AIの出力精度と再現性が高まる

プロンプトを設計する最大のメリットは生成AIの出力精度と再現性が大きく向上する点にあります。指示が曖昧なままだとAIは文脈を広く解釈し、その都度異なる方向性の回答を返してしまいます。目的、対象読者、出力形式などを明確にしたプロンプトを使うことで、AIが判断に迷う余地を減らすことができます。

 その結果、品質・構成のアウトプットが安定して得られるようになります。特に資料作成や文章生成のように一定のフォーマットや水準が求められる業務では、この再現性が重要なポイントです。

生成AIを使った業務スピードが大幅に向上する

適切に作られたプロンプトは業務スピードの向上にも直結します。指示が整理されていない場合、出力結果を何度も修正したり、追加で指示を出したりする必要が生じます。このやり取りが積み重なることで、時間を浪費してしまうケースもあります。

 一方で最初から要件を整理したプロンプトを入力すれば、AIとの往復回数は最小限で済みます。資料の構成案作成、文章の下書き、要点整理などを短時間で完了できるようになり、本来注力すべき業務に集中できます。

生成AI活用が属人化せずに誰でも使えるようになる

生成AI活用がうまくいかない原因の一つに、使い方が特定の人に依存してしまう属人化があります。個人の感覚に任せたプロンプトでは、他の人が同じ成果を再現することが難しくなります。

 プロンプトを型として整理し共有可能な形にすることで、この課題は解消できます。誰が使っても一定の成果が出るプロンプトを用意しておけば、チーム全体で生成AIを活用できるようになります。

ビジネスで役立つ資料作成用生成AIプロンプトの作成手順

生成AIを業務に活用する際、資料作成は特に汎用性が高く、効果を実感しやすい領域の一つです。しかしただ「資料を作って」と指示するだけでは、期待通りの成果は得られません。目的や構成を曖昧にしたままプロンプトを入力すると生成結果にズレが生じ、結局は手直しに時間がかかってしまいます。

 そこで重要なのがプロンプトの段階的な設計です。この章では資料作成を前提としたプロンプト作成のプロセスを5つのステップに分けて解説します。

最初に「目的・相手・形式」をプロンプト冒頭に書いて、出力のブレを止める

プロンプトの冒頭で資料作成の「目的」「想定読者」「出力形式」を明記することは、AIに正確な意図を伝えるために不可欠です。これらの要素を曖昧にしたまま指示を出すとAIはどのような立場で、どのレベル感で、どんな内容を生成すべきか判断できません。

 例えば「営業資料を作ってください」という指示では不十分です。「新規顧客向けに、クラウドサービスの利点を伝える営業資料を作成してください。PowerPoint形式を想定しています。」といった形で前提を伝えることで、AIは適切な構成やトーンを選びやすくなります。

アウトラインを作るプロンプトを打って、章立てする

目的や相手が明確になったら、次に行うのは資料の全体像＝「アウトライン」の設計です。AIに直接スライド本文を生成させる前にまずは構成を段階的に考えさせることで、情報の過不足を防ぐことができます。

 この際「◯枚構成で、導入・課題・解決策・導入効果・次のアクション」といった粒度で章立てを指示すると、AIはそれに沿ったストーリーを組み立てやすくなります。また対象読者が意思決定者か現場担当者かによってアウトラインも変わるため、アウトライン作成プロンプトには読者情報も含めることが重要です。

アウトラインを貼り付けて各スライドの中身を作らせる

アウトラインが完成したら、それをAIに再提示したうえで、各スライドの中身（本文や要点）を生成させます。ここでのポイントはスライドごとに1テーマで区切ること、そして「この構成に基づいて中身を作ってください」と明確に依頼することです。

 構成を与えずに中身だけを依頼すると、AIは勝手に構成を組み替えてしまうことがあります。アウトラインと本文生成のプロンプトはセットで設計するのがコツです。

表・図・文章の資料化をまとめて指示して、見た目と伝わりやすさを整える

資料として完成度を高めるには単なるテキストではなく、「視覚的に伝わる構成」に整える必要があります。そのためプロンプトには「要点は箇条書きに」「比較は表形式で」「内容に合った図の説明も含めて」など、資料らしさに関わる指示も加えることが重要です。

 このひと手間で後工程の加工や編集が大幅に省略でき、出力内容をそのまま資料に落とし込めるようになります。資料として使用することを前提とするなら、見た目の完成度にも配慮したプロンプト設計が必須です。

完成稿を貼って最終チェックを行う

AIによる出力をそのまま使うのではなく、一度完成した資料案をプロンプトとして再度AIに入力し「改善点を洗い出して」と依頼することで、さらに品質を高めることが可能です。これは人間の目では見落としがちな論理のズレや表現の曖昧さを補正するうえで効果的な手法です。

 また改善指示のプロンプトには「論理的で説得力があるか」「冗長表現がないか」「伝わりやすさに配慮されているか」など、チェック観点を具体的に挙げておくとより精度の高いフィードバックが得られます。

生成AIプロンプトの悪い例と良い例を紹介

生成AIを活用する際、出力結果の質はプロンプトの設計次第で大きく変わります。実際同じAIツールを使っていても得られる成果物の内容や使いやすさに大きな差が出るのは、プロンプトの良し悪しが影響しているためです。「なぜ意図通りに出力されないのか」「どんなプロンプトが理想的なのか」を明確にするには、成功例と失敗例を比較するのが効果的です。

 この章では生成AIプロンプトにおけるよくある失敗パターンと成果が出やすい優れたプロンプトの特徴を、それぞれ具体例を交えて紹介します。これらの違いを理解することで、読者自身が実務で応用可能なプロンプト設計力を高められるようになります。

生成AIプロンプトの良い例

良いプロンプトにはいくつかの共通点があります。成果物の目的や形式が明示されており、必要な前提情報も含まれています。また生成された内容をそのまま使えるレベルにまで落とし込むことを意識して設計されています。

 ここでは実務で成果が出るプロンプトの設計視点を3つに分けて紹介します。

ゴールから逆算して設計されているプロンプト

「最終的にどういう成果物が欲しいのか」を起点として逆算設計されたプロンプトは、出力の精度が非常に高くなります。例えば「営業資料として5分以内に説明できる構成で」「この企画を承認させるための提案書」といったゴールの明示はAIに出力の方向性を正しく伝えるために有効です。

 ゴールが曖昧なまま出力を求めると内容が散漫になり、後から人が調整する手間が増えてしまいます。成果物の完成形から逆算してプロンプトを構築することが最短で良質な出力を得るポイントです。

AIとの認識を揃えるための前提情報を共有しているプロンプト

AIと人間の認識差を埋めるためには、プロンプト内に前提情報を盛り込むことが非常に重要です。例えば「このサービスは◯◯業界向けのクラウド型CRMツールです」といった情報を最初に提示しておくと、AIはそれを文脈として出力の質を高めることができます。

 AIは人間のように行間を読んだり、常識を補完する能力は限定的です。人と同じ情報を持っている前提ではなく、AIに情報を与える前提でプロンプトを設計することが肝になります。

そのまま使える成果物を前提としているプロンプト

良いプロンプトは「出力されたものを加工せずにそのまま使える」ことを目指して設計されています。例えば「スライドタイトルと要点を箇条書きで」「表形式で比較しながら記述してください」など、成果物のフォーマットや用途まで含めた指示を出すことで、出力内容が実務レベルに近づきます。

 また修正が前提のプロンプトと異なり、完成物に近い状態で出力されるため作業の手戻りが少なく済みます。実際に使えるレベルでの出力を求めるなら、成果物の形まで意識したプロンプト設計が求められます。

生成AIプロンプトの悪い例

生成AIが期待した通りに動かないケースの多くは「前提情報の欠如」「目的の不明瞭さ」「使う場面の想定不足」などに原因があります。ここでは特に実務で見られがちな3つの悪いプロンプト例を取り上げ、それぞれの問題点を整理します。

目的や条件を示さずに聞いてしまうプロンプト

「提案資料を作ってください」「アイデアを出してください」といった抽象的な指示は、AIにとって判断の余地が広すぎるため、ブレた出力になりやすくなります。目的や対象読者、成果物の形式が明記されていないプロンプトは、生成内容がずれてしまう大きな原因です。

 プロンプトには必ず、「誰向けに」「何のために」「どういう形式で」といった情報を組み込むことが必要です。これを怠るとAIは曖昧な前提で解釈し、不適切なアウトプットを返す可能性が高まります。

人間の頭の中だけで完結しているプロンプト

発信者の頭の中では全て筋が通っているつもりでもプロンプトがその思考を十分に反映していない場合、AIは文脈を正確に読み取ることができません。例えば「あの話を踏まえて続きの提案を」といった指示は人間相手なら通じてもAIにはまったく伝わりません。

 生成AIとのやりとりでは前提や背景、流れの情報を毎回明示する必要があるということを意識しなければなりません。共有されていない情報がある前提でのプロンプトは、必ず認識のズレを引き起こします。

使う場面を想定していないプロンプト

「業務改善案を教えてください」といった依頼は実際には使う場面が不明確であるため、汎用的で使いづらい出力になりがちです。例えば改善案を実行する対象部門や業種、目的などが不明な場合、AIはどの方向性で出力すべきかを判断できません。

 実務で使うプロンプトでは「いつ・どこで・誰が・どのように使う情報なのか」をできる限り明確にすることが重要です。利用シーンを具体化した指示こそが、業務に直結する出力を得る鍵となります。

実務で使える生成AIプロンプトのテンプレート集

生成AIを業務で効果的に使いこなすためには、都度ゼロからプロンプトを考えるのではなく、目的に応じたテンプレートを活用することが非常に有効です。特に日常的に発生する定型業務や思考支援が求められる場面では、用途別に設計されたプロンプトを使うことで、手間を減らしながら成果を最大化できます。

 この章ではビジネスシーンで特に活用頻度の高い「文章要約」「企画・アイデア出し」「画像生成」「業務改善」の4つの場面において、すぐに使えるプロンプトテンプレートを紹介します。各テンプレートはそのまま貼り付けて使える形を前提に設計されており、再現性と汎用性を両立させています。

文章要約で使える生成AIプロンプト

業務の中では長文資料や議事録、インタビュー記事などを短時間で要約する機会が頻繁に発生します。生成AIはこの作業を大幅に効率化できますが、ただ「要約して」と伝えるだけでは、必要な情報が欠落してしまうこともあります。

 以下のようなテンプレートを使えば目的に応じた要点抽出が可能になり、実務でもすぐに活かせる出力が得られます。

このように読者・目的・要約形式を指定することで、AIの出力精度が飛躍的に向上します。

企画やアイデア出しで使える生成AIプロンプト

ブレインストーミングやアイデア出しの初期段階でも、生成AIは強力なパートナーになります。ただし単に「アイデアを出して」と依頼するだけでは、実行性の乏しいアイデアが並んでしまう可能性があります。

 以下のテンプレートでは判断軸や制約条件を設けることで、実務に適した具体的なアイデアを得ることができます。

このように対象・目的・制約・理由付けを明示することで、出力の実用性が高まります。

画像生成で使える生成AIプロンプト

画像生成AIを活用する際は、視覚的イメージを言語化する力が求められます。曖昧な指示ではイメージのズレが生まれやすく、何度もやり直しが発生する原因になります。

 以下のようなテンプレートを使えば構図・雰囲気・色味などのイメージを的確に伝え、望ましいビジュアルを生成することが可能です。

言語化の精度が上がることで、画像生成AIの成果物も劇的に改善されます。

業務改善で使える生成AIプロンプト

業務の効率化や課題解決に向けて改善提案を得たい場合、生成AIに的確な状況説明とゴールを伝えることで、有益な提案が得られます。漠然とした依頼ではよくある改善案しか出てこないため、自社や現場の状況を含めたプロンプト設計が重要です。

このように現場情報＋目的＋評価軸をセットにしたプロンプトは、実行可能性の高い改善案を得るために不可欠です。

生成AIプロンプトの作り方に関するよくある質問

生成AIプロンプトの設計を実践しようとする中で、多くの人が似たような疑問や不安に直面します。特に「プロンプトの長さや構成」「出力結果のバラつき」「設計時に気をつけるべきポイント」などは、プロンプト初心者から実務で使い慣れたユーザーまで共通して気になるポイントです。

 この章ではプロンプト作成時によく寄せられる質問を3つ取り上げ、それぞれ簡潔に回答します。実務での迷いを解消し、より安定した生成結果を得るための指針としてお役立てください。

プロンプトが長いとインプットの漏れが生じるのではないか？

「プロンプトが長すぎるとAIが一部を無視してしまうのでは？」と心配する声は少なくありません。確かに入力が極端に長くなれば処理の制限にかかることはありますが、実務レベルではそこまで神経質になる必要はありません。

 むしろ問題なのは「長さ」ではなく「構造」です。情報が整理されずに羅列されていると、AIは指示の優先度や意図を正しく把握できません。一方で項目ごとに段落やリストで整理されたプロンプトは長文であっても正確に処理されやすくなります。

同じプロンプトでも結果が変わるのはなぜか？

同一のプロンプトでも、実行するたびに出力結果が微妙に異なることがあります。この理由は生成AIが持つ確率的な応答生成の特性にあります。

 生成AIは毎回同じ処理をするのではなく、トークン（単語単位）を選ぶ際に「もっとも確からしいもの」を確率的に選んでいく仕組みを持っています。そのため文脈やモデルの設定（温度：Temperature パラメータ、システムメッセージ、前後のやり取りの影響など）によって出力内容に揺れが生じるのです。

 このブレを抑えるには指示の曖昧さを排除し、構造化されたプロンプトを使うことが効果的です。さらにAIの設定（温度やトークン上限）を固定することで、再現性を高めることも可能です。

生成AIプロンプトを作成する際の注意点とは何か？

プロンプトを設計する際にはいくつかの重要なポイントを意識する必要があります。まず大切なのはプロンプトの中で「何を得たいのか」「どのような形で出力してほしいのか」といった目的と形式を具体的に明示することです。これが不明確なままだと、生成AIは出力の方向性を見失いやすくなります。

 またAIは人間のように共通の前提知識を持っているわけではないため、必要な情報はすべてプロンプト内で与える必要があります。例えば対象となるサービスの概要や資料の用途など、出力に影響する情報は事前に明記するのが望ましいです。

 さらに誰に向けた内容なのか、どのような場面で使われるものなのかといった利用シーンも具体的に示しておくことが重要です。

まとめ

生成AIプロンプトの設計は誰でも学べて再現可能なスキルです。適切な構造でプロンプトを作成すれば、出力の精度と業務効率は大きく向上します。また良いプロンプトは属人化せず、チーム全体で成果を出すための共通資産としても活用できます。

 本記事で紹介したステップやテンプレートを実践することで、生成AIを単なるツールではなく、信頼できる業務パートナーへと変えることができます。まずは一つのプロンプトを丁寧に設計することから始めて、日々の業務でその効果を体感してください。

 なお弊社では、kintoneと連携し、AIを簡単かつ安全に活用できるサービス「Smart at AI」を提供しています。

Smart at AI では、管理者がプロンプトを設定することで、利用者はプロンプトを意識せずに生成精度を統一させた利用が可能となります。

 業務に合わせた活用方法のご提案から導入支援まで対応可能ですので、AI活用で業務改革を実現したい企業の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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