いまさら聞けない「プロンプトの書き方」基礎とプロが使う実務テクニックを徹底整理

「プロンプト」というキーワードを耳にしながらも、いざ実践に移すと「どこまで具体的に書けばいいのか」「何をどう指示すれば最適なのか」がわからないという声は少なくありません。特に企業で生成AIやChatGPTといった対話型AIを導入する際は、プロンプト設計の善し悪しが結果を大きく左右します。

本記事では、「プロンプトの基礎を“いまさら”聞けない方に向けた整理」「プロが使う指示文の具体例」「業務に即した応用テクニックと導入事例」を一挙に解説します。初心者でも分かりやすいよう、最初は基本から、最後は一歩踏み込んだ応用まで順を追ってまとめました。ぜひ最後までお読みいただき、社内でのDX推進や業務効率化を進める際にお役立てください。

プロンプト設計の重要性を理解する

プロンプトとは何か？数字で見るインパクト

そもそもプロンプトとは、AIに「何をどのように出力してほしいのか」伝える指示文のことです。たとえば「新商品の特徴を初心者にも分かる形で整理してほしい」とAIに伝えると、その指示内容をもとに回答が生成されます。

• ある調査では、明確なプロンプトを用意するだけで最大50％の出力修正が削減できたという報告もあります。もしプロンプトが曖昧だと、AIがどこに重点を置けばよいか判断しにくく、大まかな説明にとどまったり再修正を繰り返したりしかねません。

プロが書くプロンプトと一般的なプロンプトの違い

• 一般的なプロンプト：指示がざっくりしているため、再修正や調整が頻繁に必要。
  
  
• プロのプロンプト：最初から具体的な要望が提示されるため、作業効率・クオリティが格段に上がる。

プロンプト最適化がもたらす利点

1. 作業効率：曖昧なやりとりが減り、手戻りが大幅に削減
   
   
2. クオリティコントロール：文章のブレや不足が抑えられ、安定した品質を確保
   
   
3. ナレッジ共有：プロンプトをテンプレート化すれば、担当が変わっても同水準を維持
   
   
4. リスク管理：機密情報の扱い方やコンプライアンス面の注意を事前に織り込める

基本を押さえる：プロンプトの書き方5つのポイント

1. 目的を明確にする（3ステップで具体化）

• 何を（要約・企画書・レポートなど）
• 誰向けに（社内会議用、顧客向け、上司向けなど）
• どんな形式（文字数・文体・使用データの範囲）

たとえば、「社内会議用に、要約資料を300字程度でまとめてほしい。専門用語は最小限で」と書いておくだけで、AIは方向性を掴みやすくなります。

2. 具体的な指示を与える

• 文字数（例：300〜500字）
• 使用する専門用語のレベル
• 文体（敬体／常体）
• 参考にしてほしい情報源や既存ドキュメント

単に「教えて」ではなく、「この3点を軸に〇〇字でまとめてほしい」のように詳細を示すことで、精度が上がります。

3. 制限や範囲を設定し、思わぬトラブルを回避

• 「機密情報は含めず、一般公開データのみで回答してほしい」
• 「企業名や個人名は伏せて、数字ベースの比較に留めてほしい」

このような形でセキュリティや法的リスクへの配慮を盛り込むと、後々のトラブル回避につながります。

4. サンプルやヒントを提示する

• 「〇〇というレポート形式を参照してほしい」
• 「過去の成功事例であるXXを雛形として考えてほしい」

AIは具体的な例を与えられると、同系統の構成を再現しやすくなります。既存のドキュメントやテンプレートを提示してあげるのがポイントです。

5. 繰り返し検証（改善サイクル）で仕上げる

• 「もう少し簡潔に」「具体例を増やして」など、出力後に微調整
• 修正した指示を再度AIに与え、完成度を高める

一度で完璧を求めず、フィードバックループを回すことが結果的に最短ルートになるケースが多いです。

応用テクニック：成果を高める工夫

複数パターンのプロンプトを試す

同じテーマでも、視点や文体を変えると回答の切り口がまったく異なります。

• 例：経営層向けバージョン、現場担当者向けバージョン、顧客向けバージョン
• 時間やリソースに余裕がある場合は、複数のプロンプトを同時に走らせて比較検証すると最適解が見えやすいです。

テンプレート化で属人化を防ぐ

• 「誰に向けた資料か」
• 「どんな構成・文体か」
• 「どのようなデータを使用するか」

こうしたチェック項目をプロンプトテンプレートとしてまとめると、担当者が変わってもクオリティを維持できます。全社でテンプレートを共有すれば、ナレッジ蓄積もスムーズです。

AI女子による伴走型サポートで加速

外部リソースを有効に活用したい場合、コクーが提供する「AI女子」のような伴走型サービスを利用するのも効果的です。

• 実務の現場で必要なプロンプト設計を一緒に考え、導入をカスタマイズ
• DX推進や業務効率化を短期間で実感できるよう支援

専門人材が伴走してくれることで、プロンプトの良否による「成果のばらつき」を最小限に抑えられます。

一般的なプロンプトとプロのプロンプトの比較例

ここでは二つの典型例を取り上げます。数字を使って差を可視化し、どれだけ成果が変わるかをイメージしてみましょう。

1. 日本国内のクラウドストレージ市場をリサーチ

一般的なプロンプト

日本のクラウドストレージ市場について教えてください。
  

• 懸念：焦点が定まらず、広範囲な概略しか得られず、再度のリサーチ依頼が発生する可能性【修正回数：平均5回】

プロのプロンプト（例）

あなたは市場アナリストとして振る舞い、日本国内のクラウドストレージ市場トレンドをリサーチし、レポートを作成してください。以下の項目を必ず含めて回答してください。

- 対象期間：直近3〜5年と今後3年の見通し
- 市場規模：推移と予測
- 主要プレイヤー：差別化ポイントやセキュリティ面
- 顧客セグメント：企業（中小・大企業別）と個人向け
- リスク要因：法規制、クラウド普及率など
- レポート構成：見出しや箇条書きを用い、1,000～1,500字で要点を網羅
- 日本語でわかりやすく解説すること
  

• 利点：回答範囲が明確で、網羅性も高い。実務で使いやすいレポートを【1〜2回の修正】で仕上げやすい。

2. 上司が「100点満点」と評価するアウトプットを想定

一般的なプロンプト

この新商品企画案についてフィードバックをください。
  

• 懸念：何を基準に評価するか不明で、担当上司が求める視点が抜け漏れがち【想定修正回数：平均4回】
  
  

プロのプロンプト（例）

あなたは商品開発部長の視点を持ち、私の新商品企画案をレビューし、上司が100点満点と評価したくなるアウトプットに仕上げてください。以下の項目を必ず盛り込んでください

- 企画の独自性と競合他社との差別化
- コストやROIの妥当性（具体的数値例を可能な範囲で）
- リスクや課題、法規制の有無
- 他部署との連携体制や必要なリソース
- 箇条書きや具体例を交えて、上司が短時間で理解できる形にまとめる
- 文体は敬体、専門用語は必要最小限に
  

• 利点：上司視点の懸念点（コスト、リスク、他部署連携など）を先回りして網羅。【1〜2回の修正】で完成度高い企画資料を用意しやすい。

上司視点で懸念点を網羅する一例（プロが使う具体例）

「どんな懸念があるか」をリストアップし、それらを全て含めてAIにレビューさせる方法です。

プロのプロンプト（例）

あなたは商品開発部長（上司）の視点を持ち、私が作成した新商品企画案をレビューしてください。特に、上司が懸念しやすい以下の項目を必ず網羅してコメントや修正提案を加えてください

‐予算とROI（投資対効果）
‐スケジュールやリソース配分
‐市場競合とリスク要因
‐他部署（営業、マーケ、CSなど）との連携
‐必要な根拠データや過去事例の引用
‐箇条書きや見出しを使い、上司が短時間で意思決定できる形にまとめる
  

• ポイント
  
  • どの立場（商品開発部長）でレビューするかが明確。

• • 費用対効果やリスク管理など上司ならではの視点を最初に提示し、AIが見落とさないようにしている。

• • 短時間で決裁できるよう「箇条書きや見出しを使う」など、完成形のイメージが具体的。

上司視点だけが正解ではない点に注意

上司が求める観点だけを満たせばOK、というわけではありません。顧客視点や現場担当者の使いやすさなど他部署の意見も反映しなければ、後から追加修正が膨らむ可能性があります。プロンプト設計で多面的な要素をバランス良く含めることが重要です。

失敗を避けるためのチェックポイント

出力結果の精査と品質管理

• 事実誤認：数字や情報源が不正確でないか？
• 表現の不適切さ：専門用語の使いすぎや社内規定に反する表現はないか？
• 機密情報や個人情報：プロンプトで指定した範囲を超えて含まれていないか？

評価基準をリスト化し、必ず目を通すことで、トラブルのリスクを大きく下げられます。

社内規定やコンプライアンスへの対応

• 「外部に公開可能なデータのみ」
• 「個人情報や企業名は伏せ字で」

といったルールをプロンプト段階で明示しておくと、AIが混乱しにくく、後々の修正も減ります。

コクーの「AI女子」とは？

「AI女子」は、企業の生成AI活用・浸透を支援する常駐型DX人財サービスです。

「AI女子」は生成AIはもちろんのこと、Excel、VBA、RPA、IT、デジタルマーケティングなどのスキルと実務経験を兼ね備えているプロ集団です。そのため、生成AIだけではなく、各技術を掛け合わせた本質的な課題解決・業務効率化のサポートが可能です。

数多くの企業に常駐してきた経験から、現場のボトルネック発掘や課題特定、有効施策の提案・実施、分析・効果検証を得意とし、「慎重なPoCを行い生成AIツールを導入したものの社内活用率が低い」「費用対効果が低い・社内で目立った成果がない」「人手不足でPDCAが回っていない」といった課題に向き合い、生成AI活用促進をサポートします。

生成AI活用促進のための戦略・施策策定、データ加工・作業自動化、貴社ユースケースの発掘・展開、分析・効果検証など、貴社の課題・フェーズに合わせた、最適な人財をアサインし効率的にご支援いたします。

現在、「AI女子」導入企業様で行なっている主な業務例

問い合わせ対応・ヘルプデスク運営

生成AIに関する各種問い合わせに迅速対応し、専用ヘルプデスクでサポート。

勉強会・研修の実施

定期的な勉強会や研修を通じて、社員のリテラシー向上と活用率の向上。

最新情報・事例のコンテンツ作成・発信

ポータルサイトやメルマガを活用し、最新情報や成功事例を効果的に発信。

プロンプト作成・検証

貴社独自のプロンプト作成、既存プロンプトの添削、各部署へのヒアリングを通じた高度なプロンプト作成を実施。

データ整備とRAG検証

生成AIに読み込ませるためのデータ加工・クレンジング、RAG検証。活用ログの解析や集計分析作業を請負

定型作業の自動化

VBA、RPA、GASなどを活用したスクリプト構築や、生成AIと他ツールの連携による業務効率化を推進。

業務設計・戦略策定

生成AI導入・活用促進に合わせた運用体制や目標設定の見直し、業務プロセス全体の最適化、部門間連携を強化するための仕組みづくり・推進体制構築を支援。

まとめ

いまさら聞けない「プロンプト　書き方」をテーマに、基礎から応用まで解説しました。ポイントは以下のとおりです。

1. 目的や役割を明確に設定する
   
   • 誰向けか（上司、社内、顧客など）

1. • 文字数や使用言語、専門度合いを明示
     
     
2. 文体や文字数、必要項目を具体的にリストアップする
   
   • 予算、リスク、データソースなどを漏れなく盛り込む
     
     
3. 繰り返し検証（改善サイクル）で回答内容を洗練させる
   
   • 一度で完璧を求めず、微調整と再入力を繰り返す
     
     

上司視点の例を挙げましたが、顧客視点や現場視点など複数の立場を組み合わせることが最終的にはベストな意思決定を導きます。プロンプト設計の精度が上がれば、AIがもたらす成果も格段に向上し、業務効率化や新規事業創出といったビジネスシーンのイノベーションを一層加速できます。必要に応じて「AI女子」のような専門人材の伴走支援を受けつつ、ぜひご自身のプロジェクトに最適なプロンプトを設計してみてください。