生成AIプロンプトの書き方｜初心者向けテンプレートと仕事の例文5選

2026年1月27日2026年8月18日

SkillStack Lab 運営者の「スタック」です。

ChatGPTやGemini、Claudeなどを使っていて、「何と指示すれば思ったような回答になるのか分からない」と感じることはありませんか。

私も仕事や記事制作で生成AIを日常的に使っていますが、最初から長く複雑なプロンプトを書く必要はないと感じています。

初心者は「目的・背景・入力情報・条件・出力形式」の5つを整理するところから始めれば十分です。

この5つが伝わっていれば、短いプロンプトでもかなり使えます。反対に、長文でも目的や前提が曖昧なら、期待とは違う答えになりやすくなります。

この記事では、生成AIプロンプトの基本的な書き方から、メール・議事録・要約・企画・文章作成ですぐ試せる例文までまとめます。

特定のAIだけで使える「魔法の言葉」ではなく、モデルやサービスが変わっても応用しやすい考え方を中心に解説します。

この記事で分かること

生成AIプロンプトの基本的な書き方
初心者でも使いやすい基本テンプレート
仕事でそのまま試せるプロンプト例文5選
回答がズレたときの修正方法
ハルシネーションや情報漏洩への注意点

生成AIのプロンプトとは？初心者向けに簡単に解説

プロンプトとは、ChatGPTなどの生成AIに対して入力する質問・依頼・指示・条件などの総称です。

例えば、次の文章も立派なプロンプトです。

次の文章を100文字以内で要約してください。

プロンプトエンジニアリングという言葉を聞くと難しそうですが、一般的な仕事で使う範囲なら「AIへ仕事を依頼するための条件整理」と考えると分かりやすいです。

OpenAIの現在のプロンプトガイドでも、指示を明確にし、必要な文脈を与え、区切りや見出しを使って入力内容を整理する方法が案内されています。詳しい技術的な考え方はOpenAI公式のPrompt engineeringガイドでも確認できます。

生成AIプロンプトの書き方は5つの要素で考える

私なら、初心者が最初に覚える要素を次の5つに整理します。

要素	伝える内容	例
目的	何をしてほしいか	メールを作成する
背景	誰向け・何のためか	取引先への日程変更連絡
入力情報	AIが処理する材料	変更前後の日程
条件	守ってほしいルール	丁寧・200文字以内
出力形式	どの形で返すか	件名＋本文

1．最初に「何をしてほしいか」を伝える

最も重要なのは目的です。

「考えて」「いい感じにして」ではなく、要約する・比較する・書き直す・抽出する・作成するなど、AIにしてほしい行動を具体的な動詞で伝えます。

2．背景や読み手を伝える

同じ文章でも、上司向けと新入社員向けでは説明の仕方が変わります。

そのため「誰が読むのか」「何のために使うのか」「どんな状況なのか」を必要な範囲で伝えます。

3．判断に必要な入力情報を渡す

AIが知らない社内事情まで推測させないことも重要です。

例えば会議の議事録なら会議メモ、メールなら伝えたい要点、企画レビューなら現在の企画案を渡します。

4．文字数や禁止事項などの条件を指定する

必要であれば、文章量やトーン、含める項目、避ける表現などを指定します。

300文字以内
専門用語を使わない
断定できない情報は推測しない
重要な日付と金額を省略しない

5．欲しい出力形式を指定する

箇条書き、表、メール形式、チェックリストなど、最終的に使いたい形まで指定すると後工程を減らせます。

例えば「会議内容をまとめて」だけでなく、「決定事項・未決事項・担当者・期限の4列の表にしてください」と指定するイメージです。

「あなたはプロです」という役割指定は必須ではない

以前からよく使われるのが、「あなたはプロのライターです」「あなたは戦略コンサルタントです」とAIへ役割を与える方法です。

役割指定は、視点や文章のトーンを揃えたいときには便利です。

ただし、すべてのプロンプトへ機械的に入れる必要はありません。「何をしてほしいか」「どの情報を使うか」「何を守るか」の方が重要な場面も多くあります。

役割は必要なときだけ追加し、まず目的・背景・入力・条件・出力形式を明確にしましょう。

コピペできる生成AIプロンプトの基本テンプレート

何を書けばよいか迷ったら、次のテンプレートから始めてみてください。

# 目的
あなたにしてほしいこと：

# 背景
この依頼の目的：
読み手・利用者：

# 入力情報
ここに処理してほしい文章やデータを貼る

# 条件
・必ず含める内容：
・避ける内容：
・文字数やトーン：
・判断できないことは推測しない

# 出力形式
希望する形式：

必要な情報が不足している場合は、推測で補わず質問してください。

毎回すべて埋める必要はありません。

単純な要約なら「目的＋入力＋出力形式」だけでも十分です。複雑な仕事ほど背景や条件を追加していきます。

スタック

私はよく使う指示を自分用のプロンプト集にして、Notionへまとめたり辞書登録したりしています。毎回ゼロから考えない仕組みにすると、日常業務へ取り入れやすくなります。

深津式プロンプトも「構造化の考え方」として使える

日本でよく知られているフレームワークの一つに、深津貴之氏による「深津式プロンプト」があります。

命令、制約、入力、出力などを区切って書く考え方は、現在でもプロンプトを整理するときの参考になります。

ただし、テンプレートを一字一句そのまま使わないと良い回答が得られないわけではありません。深津氏自身も著書について、プロンプトを丸暗記する初心者から、自分で構築できる段階へ進むための内容だと説明しています。興味がある方は深津貴之氏本人の補足記事も参考になります。

大切なのは「深津式という名前の型を守ること」ではなく、目的・条件・入力情報をAIが区別しやすい形に整理することです。

仕事ですぐ使える生成AIプロンプトの例文5選

ここからは、私自身も仕事で使う機会が多い用途を中心に、コピペして調整できる例文を紹介します。

例1｜ビジネスメールの下書きを作る

取引先へ送るメールの下書きを作成してください。

目的：
打ち合わせ日程の変更をお願いする

伝える内容：
・現在：8月20日 14時
・変更希望：8月22日 10時
・こちらの都合による変更
・難しい場合は別日を調整する

条件：
・失礼のない丁寧なビジネス文
・過度に大げさな謝罪表現は使わない
・300文字以内

出力：
件名
本文

AIが作ったメールをそのまま送信するのではなく、相手との関係性や事実関係を最後に自分で確認してください。

総務で使える挨拶文や稟議書など、さらに具体的な例はChatGPTを総務で活用するプロンプト集でも紹介しています。

例2｜会議メモから議事録を作る

以下の会議メモだけをもとに議事録を作成してください。

# 出力する項目
1. 会議の目的
2. 決定事項
3. 未決事項
4. ToDo
5. 担当者
6. 期限
7. 次回確認事項

# 条件
・メモにない事実を追加しない
・担当者や期限が不明なら「未定」と記載する
・重要な数値や日付を省略しない
・ToDoは表形式にする

# 会議メモ
ここに文字起こしやメモを貼り付ける

「誰が・何を・いつまでに」を明示させると、単なる要約より業務へつなげやすくなります。

録音や文字起こしから効率化したい場合は、AI文字起こし・議事録ツールの比較も参考にしてください。

例3｜長い資料を要約する

以下の資料を、内容を知らない管理職向けに要約してください。

目的：
5分で重要事項を把握できるようにする

出力：
・結論
・重要な変更点
・金額や日付
・自社への影響
・確認が必要な事項

条件：
・資料に書かれていない内容を推測しない
・重要な例外条件を省略しない
・専門用語には短い説明を付ける

資料：
ここに本文を貼り付ける

要約では「短くして」だけではなく、誰が何を判断するための要約なのかを伝えると使いやすくなります。

例4｜企画の弱点をAIに指摘させる

以下の企画案をレビューしてください。

最初から賛成するのではなく、次の観点から問題点を指摘してください。

・顧客に本当に需要があるか
・実現するためのコスト
・社内で運用できるか
・競合との違い
・想定していないリスク

各項目について、
1. 問題点
2. なぜ問題なのか
3. 改善案
の順で回答してください。

企画案：
ここに企画内容を貼り付ける

企画のアイデア出しだけでなく、あえて反対意見を出させる使い方も便利です。

スタック

私は企画を考えるとき、「この企画の弱点を5つ指摘して」のような聞き方をよくします。自分では見落としていた論点を探す壁打ちとして使いやすいです。

ただし、AIが作った架空のペルソナや顧客意見を、本物の顧客調査やN=1インタビューの代わりにはしません。AIから出てくる意見は、あくまで仮説として扱います。

例5｜文章を分かりやすく書き直す

以下の文章を、生成AI初心者にも理解できる文章へ書き直してください。

条件：
・結論を最初に書く
・専門用語は短く説明する
・1段落を長くしすぎない
・元の文章にない事実を追加しない
・煽る表現を使わない
・重要な条件や注意点を削らない

出力後に、
「元の文章から意味を変更した可能性がある箇所」
があれば別に示してください。

元の文章：
ここに文章を貼り付ける

文章構成にはPREP法などの型を指定する方法もありますが、毎回PREP法にする必要はありません。

結論を先に伝えたい説明文ならPREP法、比較なら表、手順ならSTEP形式というように、読者が理解しやすい形式を選びます。

生成AIの回答精度を上げる5つの改善方法

プロンプトは一度で完成させる必要はありません。

むしろ実務では、最初の回答を見て不足条件を追加する方が早い場面も多くあります。

不足情報があればAIから質問させる

条件が足りないままAIに推測させたくない場合は、次の一文を加えます。

この依頼を正確に実行するために必要な情報が不足している場合は、推測で補わず、回答を作成する前に質問してください。

特に社内文書や企画では、存在しない前提条件を勝手に補われるのを防ぎやすくなります。

参考になる見本を1つ渡す

欲しい文章の雰囲気や形式が明確なら、説明を長くするより見本を渡した方が伝わりやすい場合があります。

例えば過去に作ったメールや報告書から、機密情報を除いたサンプルを示し、「この構成に合わせて」と指定します。

一度に詰め込みすぎずタスクを分ける

「資料を分析して、問題点を探して、改善案を考えて、メールを書いて、PowerPointの構成まで作って」と一度に頼むと、どこかが浅くなることがあります。

重要な仕事では、分析→判断→文章化のように工程を分けて確認すると修正しやすくなります。

「ステップ・バイ・ステップ」を万能な魔法の言葉にしない

以前は「ステップ・バイ・ステップで考えてください」という指示が、複雑な問題でよく紹介されていました。

しかし、現在はモデルによって事情が違います。

OpenAIは推論モデルについて、内部で推論するため「think step by step」のようなchain-of-thoughtを明示的に要求する必要はないと案内しています。一方、非推論モデルでは、作業手順や判断基準を具体的に示すことで改善する場合があります。

最新の考え方はOpenAI公式のReasoning best practicesで確認できます。

特定の決まり文句へ頼るより、「何を判断してほしいか」「何を確認してほしいか」「どの形式で返してほしいか」を具体化する方が応用しやすいです。

回答を見ながら追加指示で修正する

最初の回答が70点なら、ゼロから新しいプロンプトを作り直す必要はありません。

もう少し短くしてください
この部分だけ具体例を追加してください
専門用語を減らしてください
この条件が抜けています
表形式に変更してください

このように対話しながら調整します。

ハルシネーションはプロンプトだけでは完全に防げない

生成AIを仕事で使うなら、プロンプトの上手さ以上に重要なのが回答をどこまで信用するかです。

ChatGPTを含む生成AIは、もっともらしい間違いを回答することがあります。OpenAI自身も、ChatGPTは自信があるように見える回答でも誤る可能性があると説明しています。

詳しくはOpenAI公式「Does ChatGPT tell the truth?」で確認できます。

「分からないことは分からないと言ってください」と書くことはできますが、それだけで誤回答がゼロになるわけではありません。

日付、料金、法律、税務、労務、健康、安全、契約条件など重要な情報は、AIの回答だけで確定せず、公式サイト・公的機関・原資料を確認してください。

生成AIを使う際の著作権や情報管理まで確認したい方は、生成AIの著作権とリスク管理ガイドも参考にしてください。

会社で生成AIを使うなら機密情報の扱いも確認する

仕事でプロンプトを書くときは、文章の質だけでなく、入力してよい情報かどうかを確認してください。

生成AIサービスによって、入力データの扱い、モデル改善への利用、保存期間、管理者設定などは異なります。

例えばChatGPTの個人向けサービスでは、Data Controlsからモデル改善への利用を制御できます。一方、OpenAIはChatGPT Business・Enterprise・EduやAPIなどの組織データについて、デフォルトではモデル学習へ使用しないと案内しています。

ChatGPTを使う場合は、OpenAI公式のData Controls FAQや、自社契約の内容を確認してください。

「AI側に保護機能がある＝会社の情報を何でも入力してよい」ではありません。会社の情報管理規程・生成AI利用ルール・契約環境を優先してください。

利用可否が分からない状態なら、個人名、顧客名、社員情報、未公表の数値、契約情報などを安易に入力しない方が安全です。

プロンプトを毎回考えるより「自分の型」を保存する

プロンプトに慣れてきたら、最も効果が大きいのは新しい裏技を探し続けることではなく、繰り返し発生する仕事をテンプレート化することだと感じています。

業務	テンプレート化する内容
取引先メール	目的・要点・トーン・文字数
議事録	決定事項・ToDo・担当者・期限
資料要約	読み手・重要項目・確認事項
企画レビュー	評価軸・リスク・改善案
文章校正	対象読者・禁止表現・出力形式

私は自分用のプロンプト集を作り、Notionや辞書登録から呼び出して使っています。よく使う仕事ほど「毎回考える」のをやめることで、生成AIを日常業務へ組み込みやすくなりました。

プロンプトそのものを覚えるより、「この仕事では何を入力し、何を確認してから使うか」という仕事の型として残すのがおすすめです。

生成AIを体系的に学びたいなら仕事から逆算する

ここまでのテンプレートを試せば、メール、要約、議事録、企画の壁打ちといった基本的な用途は十分始められます。

それでも「プロンプトだけでなくNotebookLMやDify、AIエージェントまで仕事に取り入れたい」という場合は、必要な業務から学習テーマを選ぶと無駄を減らせます。

私はUdemyの生成AI関連講座も複数利用してきましたが、最新ツールを全部覚えることより、1つの仕事で1つ成果物を作る方が実務へつながりやすいと考えています。

生成AI講座を比較する

生成AIプロンプトに関するよくある質問

プロンプトは長いほど精度が高くなりますか？: 長ければよいわけではありません。目的に不要な条件まで増やすと、かえって重要な指示が分かりにくくなることがあります。まず目的・背景・入力・条件・出力形式を必要な範囲で伝えてください。
「あなたはプロの○○です」は毎回必要ですか？: 必須ではありません。専門家の視点や特定のトーンが欲しい場合には使えますが、単純な要約や抽出なら目的と条件を明確にするだけで十分なケースもあります。
「ステップ・バイ・ステップで考えて」は今も有効ですか？: モデルによります。OpenAIは現在の推論モデルでは、明示的にchain-of-thoughtを要求する必要はないと案内しています。特定の決まり文句より、タスク・条件・確認項目を具体的に伝える方が汎用的です。
同じプロンプトをChatGPT・Gemini・Claudeで使えますか？: 基本構造は流用できますが、モデルごとに得意分野や指示への反応は異なります。まず同じ基本プロンプトを使い、出力を見ながら条件や文章量を調整してください。
プロンプトを工夫すればハルシネーションをなくせますか？: 完全にはなくせません。「提供した資料だけを使う」「分からなければ推測しない」と指定することはできますが、重要情報は原資料や公式情報との照合が必要です。