プロンプトの書き方｜AIに伝わる指示文の基本とテンプレート – devsakaso

プロンプトとは、AIに出す指示文のことです。ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなどの生成AIは、同じ内容を頼んでも、指示の書き方で回答の使いやすさが大きく変わります。

ただし、プロンプトは難しい呪文ではありません。大切なのは、何をしてほしいか、どんな前提か、どんな条件か、どんな形で出してほしいかを、AIが迷わないように書くことです。

この記事では、プロンプトの書き方を初心者向けに整理します。コピペ用の例文集ではなく、ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなどで共通して使える指示文の基本、失敗しやすい書き方、改善手順、安全に使う注意点をまとめます。

この記事の内容は、2026年7月8日時点のOpenAI、Anthropic、Googleの公式情報をもとにしています。AIのモデルや機能は変わりやすいため、仕事や公開物に使う場合は、AIの回答を必ず人間が確認してください。

結論：よいプロンプトは「目的・前提・条件・出力形式・確認」が入っている

よいプロンプトは、長い文章ではなく、必要な情報が整理された指示文です。

まずは次の5つを入れると、AIの回答が安定しやすくなります。

要素	書くこと	例
目的	何をしてほしいか	ブログ記事の構成を作る
前提	読者、状況、使う場面	生成AIを初めて使う個人事業主向け
条件	入れる内容、避ける内容、トーン、文字数	専門用語は少なめ、表で整理
出力形式	表、箇条書き、見出し、文章、JSONなど	H2見出しと要点を表で出す
確認	不明点、注意点、出典、チェック観点	不確かな点は分けて書く

OpenAIのプロンプト作成ガイドでも、明確で具体的に依頼すること、必要な文脈を渡すこと、回答を見ながら改善することが推奨されています。

プロンプトとは

プロンプトとは、AIに対する依頼文、質問文、指示文のことです。

たとえば、次のような文章がプロンプトです。

次の文章を、初心者向けに3行で要約してください。

あなたはWeb制作に詳しい編集者です。
CSS Gridを初めて学ぶ人向けに、記事構成を作ってください。

このコードのエラー原因を調べてください。
まず原因候補を3つ出し、そのあと修正案を説明してください。

プロンプトの役割は、AIに「作業の目的」と「期待する出力」を伝えることです。人に仕事を頼むときと同じで、曖昧な依頼ほど、返ってくる答えも曖昧になります。

悪いプロンプトと良いプロンプトの違い

プロンプトがうまくいかないときは、AIが悪いというより、AIに渡している情報が足りない場合があります。

悪い例	何が足りないか	良い例
いい感じに文章を書いて	目的、読者、トーン、文字数がない	初心者向けブログの導入文を300字で、やさしい口調で書いて
これを要約して	どの長さで、何を重視するかがない	結論、重要ポイント、あとで確認する点に分けて要約して
このコードを直して	期待する動作、エラー、変更範囲がない	エラー原因を説明し、最小限の修正案を出して。まだ編集はしないで
SEOに強くして	キーワード、読者、記事目的がない	キーワード、検索意図、読者の悩みを整理し、H2構成を作って

良いプロンプトは、AIに考えさせる前に、判断材料を渡しています。AIに丸投げするのではなく、作業の枠を作ってから頼むイメージです。

基本テンプレート

迷ったら、次の形を使います。

あなたは[役割]です。
[目的]をしてください。

前提:
- [読者・対象者]
- [使う場面]
- [現在の状況]

条件:
- [入れてほしい内容]
- [避けたい内容]
- [文字数やトーン]

出力形式:
- [表 / 箇条書き / 見出し / 文章 / JSONなど]

確認:
- [不明点は分ける]
- [事実と推測を分ける]
- [最後にチェックリストを出す]

全部を毎回入れる必要はありません。軽い相談なら短く、仕事や公開物に使うなら詳しく書く、という使い分けで大丈夫です。

目的をはっきり書く

プロンプトで最初に決めるのは、目的です。

目的が曖昧だと、AIは「説明すればいいのか」「要約すればいいのか」「文章を作ればいいのか」「比較すればいいのか」を判断しづらくなります。

目的は、動詞で書くと伝わりやすいです。

説明してください
要約してください
比較してください
下書きを作ってください
改善してください
レビューしてください
原因を調べてください
手順を整理してください

目的が曖昧な例

生成AIについて教えて。

目的が明確な例

生成AIとは何かを、初心者向けに300字で説明してください。
最後に、仕事で使うときの注意点を2つ入れてください。

目的を先に書くだけで、回答の方向が揃いやすくなります。

前提と文脈を渡す

AIは、こちらの状況を知りません。だからこそ、読者、目的、使う場面、現在の状態を渡すと回答が良くなります。

OpenAIの公式ガイドでも、必要な文脈を渡すことが推奨されています。

前提として入れやすい情報は次のとおりです。

対象読者
自分の知識レベル
使う場面
文章の用途
前回までの状況
制約条件
参考にする資料

前提:
- 読者はWordPressを始めたばかりの人
- HTMLとCSSは少し分かる
- この記事はブログ公開用
- 専門用語は使いすぎない
- 既存記事と重複しないようにしたい

文脈を渡すときは、必要な情報だけに絞ります。長すぎる資料をそのまま入れるより、目的と使う範囲を明示したほうが扱いやすくなります。

条件を書く

条件とは、AIに守ってほしいルールです。

たとえば、次のような条件を指定できます。

初心者向けにする
専門用語を減らす
300字以内にする
です・ます調にする
表で整理する
誇張表現を避ける
事実と推測を分ける
不確かな点は不明と書く

条件は多すぎると守りにくくなります。最初は3〜5個に絞り、回答を見て追加するのがおすすめです。

出力形式を指定する

出力形式を指定すると、回答をそのまま使いやすくなります。

よく使う出力形式は次のとおりです。

形式	向いている用途
箇条書き	要点整理、チェックリスト、アイデア出し
表	比較、分類、メリット・デメリット整理
見出し構成	ブログ、資料、プレゼンの構成作成
自然な文章	メール、説明文、導入文、SNS投稿
チェックリスト	公開前確認、レビュー、品質管理
JSON	データ処理、API連携、構造化出力

出力形式:
- 表にしてください
- 列は「項目」「説明」「注意点」
- 最後に初心者向けのまとめを3行で書いてください

JSONやAPI向けの厳密な出力は、通常のプロンプトだけでは崩れる場合があります。AIアプリ開発では、JSON SchemaやStructured Outputsなどの仕組みも検討します。そこは今後の技術記事で扱います。

入力文と指示を分ける

長い文章を要約したり、コードをレビューしたりするときは、指示と対象文を分けます。

OpenAIのAPI向けベストプラクティスでも、指示を先に書き、区切り記号で入力文と分ける方法が紹介されています。

次の文章を要約してください。

条件:
- 3行でまとめる
- 重要な数字は残す
- 不明点は最後に分ける

文章:
"""
[ここに本文を入れる]
"""

コードレビューでも同じです。

次のコードをレビューしてください。

観点:
- バグになりそうな箇所
- 読みにくい箇所
- セキュリティ上の懸念
- テストすべきケース

コード:
"""
[ここにコードを入れる]
"""

区切りを入れると、AIが「どこまでが指示で、どこからが素材か」を判断しやすくなります。

役割を指定する

「あなたはSEOに詳しい編集者です」のように、役割を指定すると回答の観点が揃いやすくなります。

役割の例です。

Webメディアの編集者
初心者向けの講師
WordPressに詳しいエンジニア
メール文を添削するビジネス担当者
セキュリティを重視するコードレビュアー
採用担当者
UXライター

ただし、役割だけでは不十分です。

あなたは優秀な編集者です。
記事を書いてください。

これだけでは、読者、テーマ、条件、出力形式が足りません。

あなたはWebメディアの編集者です。
「プロンプト 書き方」で検索する初心者向けに、記事構成を作ってください。

条件:
- ChatGPT専用ではなく、生成AI全般に使える内容
- H2見出しを10個
- 各見出しに読者が知りたいことを1行で書く
- 最後にFAQを5つ入れる

役割は、目的や条件とセットで使うと効果が出やすくなります。

例を渡す

出力のイメージがある場合は、例を渡すと精度が上がります。

たとえば、メール文のトーンを指定したい場合です。

次のようなトーンで返信文を作ってください。

トーン例:
「ご確認ありがとうございます。いただいた内容をもとに、こちらで再度確認いたします。」

作ってほしい内容:
- 日程調整のお礼
- こちらから候補日を2つ出す
- 相手の都合を優先する

Claudeの公式Prompting best practicesでも、例や構造化を使う考え方が扱われています。AIは「こういう形で出してほしい」という見本があると、近い形式で返しやすくなります。

一度で完成させようとしない

プロンプトは、一度で完成させるより、回答を見ながら直すほうがうまくいきます。

OpenAIの公式ガイドでも、最初のプロンプトから始め、回答を確認し、文言や文脈を調整する反復改善が推奨されています。

よく使う追加指示です。

もっと初心者向けにしてください
専門用語を減らしてください
具体例を増やしてください
表にしてください
論理の流れを整えてください
事実と推測を分けてください
不確かな点を明示してください
この回答の問題点を自己レビューしてください

改善の流れは次のようにします。

最初のプロンプトを出す
回答を見る
足りない条件を追加する
出力形式を変える
最後に事実確認と人間の編集を行う

最初から完璧な指示文を作ろうとしなくて大丈夫です。AIとの会話の中で、少しずつ回答を近づけます。

作業を分けて頼む

複雑な作業は、1回のプロンプトに詰め込みすぎないほうが安全です。

たとえば、ブログ記事を作る場合です。

検索意図を整理する
記事構成を作る
各見出しの要点を出す
本文の下書きを作る
事実確認リストを作る
人間が編集する

一度に「SEOに強い記事を書いて」と頼むより、分けたほうが品質を確認しやすくなります。

コード修正でも同じです。

まず調査だけしてください。
まだコードは変更しないでください。

確認してほしいこと:
- 関連ファイル
- 現在の処理の流れ
- 変更候補
- リスク
- テストすべき箇所

AIに実行や編集を任せる作業ほど、調査、計画、実装、確認を分けましょう。

よくある失敗と直し方

プロンプトがうまくいかないときは、次のように直します。

困りごと	原因	直し方
回答が一般論すぎる	読者、場面、目的が足りない	対象読者と使う場面を追加する
文章が硬すぎる	トーン指定がない	やさしい口調、ビジネス向けなどを指定する
長すぎる	文字数や形式がない	300字以内、箇条書き5点などを指定する
事実が怪しい	確認手順がない	不確かな点、公式情報で確認すべき点を分ける
コードを勝手に大きく変える	変更範囲が広い	対象ファイル、変更してよい範囲、禁止する変更を書く
形式が崩れる	出力例がない	表の列名や見本を渡す

AIに「この回答のどこが弱いですか」と聞くのも有効です。

今の回答を自己レビューしてください。

観点:
- 目的に合っているか
- 説明が足りない箇所
- 事実確認が必要な箇所
- 読者が迷いそうな箇所
- 改善案

用途別の基本テンプレート

ここでは、考え方を理解するための短いテンプレートだけ載せます。大量のコピペ例文は、ChatGPTプロンプト例文集に分けています。

文章作成

次の条件で文章の下書きを作ってください。

目的:
読者:
伝えたい内容:
トーン:
文字数:
避けたい表現:
出力形式:

要約

次の文章を要約してください。

目的:
- 短時間で内容を把握したい

出力形式:
- 3行まとめ
- 重要ポイント5つ
- あとで確認する点

文章:
"""
[ここに本文]
"""

調査

「[テーマ]」について調べる前に、論点を整理してください。

出力形式:
- 何を調べるべきか
- なぜ重要か
- 公式情報で確認すべきこと
- 古くなりやすい情報
- 注意すべき誤解

コード相談

次のコードについて相談です。

目的:
期待する動作:
実際の問題:
変更してよい範囲:
実行した確認:

まず原因候補を説明し、次に修正案を出してください。

レビュー

次の文章またはコードをレビューしてください。

観点:
- 目的に合っているか
- 分かりにくい箇所
- リスク
- 改善案
- 公開前に確認すること

ツール別の書き方の違い

基本はどのAIでも同じですが、ツールごとに少し意識する点があります。

ツール	意識すること
ChatGPT	Projects、ファイル、画像、Canvasなどを使う場合は、作業目的と出力形式を明確にする
Gemini	Google連携やGemsでは、役割、目的、望む振る舞い、出力形式を指定する
Claude	長文、資料、コードでは、区切りや見出しを使って文脈を整理する
Copilot	Word、Excel、Outlook、Teamsなど、どの仕事データを使うか意識する
AIコーディングツール	作業範囲、編集してよいファイル、テスト、差分確認をセットで指定する

ツールごとの使い分けは、生成AIツール比較で整理しています。

仕事で使うときの注意点

プロンプトを書くときは、入力する情報にも注意が必要です。

次の情報は、そのまま入力しないようにしましょう。

氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの個人情報
顧客情報、社員情報、取引先情報
会社の未公開資料、契約書、社外秘情報
パスワード、APIキー、認証情報
医療、法律、金融など慎重な判断が必要な内容
公開前の商品情報や企画

プロンプトは、できるだけ抽象化して書きます。

悪い例:
株式会社〇〇の顧客Aさんに送る契約更新メールを書いて。

良い例:
取引先に送る契約更新の案内メールを書いてください。
会社名、顧客名、金額は伏せたまま、丁寧な文面にしてください。

生成AIの安全な使い方は、生成AIの安全な使い方で詳しく整理しています。

プロンプトを管理するコツ

よく使うプロンプトは、メモやドキュメントに保存しておくと便利です。

保存しておくとよいものは次のとおりです。

文章作成テンプレート
要約テンプレート
ブログ記事構成テンプレート
コードレビュー観点
メール作成テンプレート
公開前チェックリスト
自分のサイトや会社の表記ルール

OpenAIのPrompt management関連の公式情報では、toneやrole guidanceをSystem messageに、作業固有の内容や例をUser messageに置く考え方も紹介されています。個人利用では、そこまで難しく考えず、まず「よく使う型」を保存するだけでも十分です。

プロンプトは作って終わりではなく、使いながら改善します。

うまくいったプロンプトを保存する
失敗した条件もメモする
用途ごとに分ける
最新のツール仕様に合わせて見直す
仕事用では共有ルールを決める

次に読む記事

目的別に次の記事へ進んでください。

知りたいこと	次に読む記事
ChatGPTで使える例文を見たい	ChatGPTプロンプト例文集
ChatGPTを基本から使いたい	ChatGPTの使い方
生成AIの全体像を知りたい	生成AIとは
AIツールを比較したい	生成AIツール比較
AIで安全に仕事をしたい	生成AIの安全な使い方
AIコーディングでの指示を知りたい	AIコーディングツール比較

技術寄りのプロンプトエンジニアリング、システムプロンプト、JSON出力、Structured Outputsは、今後の技術記事で扱う予定です。

よくある質問

プロンプトは長いほうがいいですか？

必ずしも長ければよいわけではありません。目的、前提、条件、出力形式が入っていれば、短くても使いやすい回答になります。複雑な作業は、長いプロンプトに詰め込むより、作業を分けて頼むほうが安全です。

プロンプト例文をそのまま使えば正確な答えになりますか？

いいえ。プロンプトを工夫しても、AIの回答が必ず正確になるわけではありません。重要な情報、数字、日付、法律、医療、金融、料金、製品仕様は、公式情報や専門家で確認してください。

ChatGPTとGeminiとClaudeでプロンプトは変えるべきですか？

基本の考え方は同じです。目的、前提、条件、出力形式を入れる点は共通しています。ただし、各ツールの得意分野や機能が違うため、ファイル、Web検索、Google連携、長文、コードなどではツールに合わせて少し調整します。

プロンプトエンジニアリングとは何が違いますか？

この記事は、一般利用者向けのプロンプトの書き方です。プロンプトエンジニアリングは、AIアプリ開発、システムプロンプト、出力形式の固定、評価、ツール呼び出しなども含む、より技術的な設計を指す場合があります。

AIが指示を守らないときはどうすればいいですか？

条件を短く整理し、優先順位をつけ、出力例を渡します。また、「守れない条件があれば先に教えてください」と書くのも有効です。複雑な作業は、1回で終わらせず段階に分けて依頼します。

仕事用のプロンプトは保存してもいいですか？

会社のルール次第です。プロンプト自体に顧客情報、社外秘情報、契約内容、個人情報が含まれる場合があります。共有・保存する前に、社内ルールと情報管理の扱いを確認してください。

参考リンク

この記事では、次の公式情報を確認しました。

まとめ

プロンプトの書き方で大切なのは、特別な言い回しを覚えることではありません。目的、前提、条件、出力形式、確認してほしいことを整理して伝えることです。

最初から完璧なプロンプトを作る必要はありません。まず短く頼み、回答を見て、足りない文脈や条件を追加しながら改善していきます。

仕事や公開物に使う場合は、AIの回答をそのまま使わず、人間が事実確認、表現調整、権利や情報管理の確認を行いましょう。