プロンプトの書き方｜初心者向け（ChatGPT・対話AI）悪例→良例で学ぶ基本とテンプレ

チャットAIに同じことを頼んでも、答えがズレる。何度やり直しても使えない回答が返ってくる
——その原因のほとんどは、AIではなく指示の書き方にあります。

この記事のプロンプトは、チャット型AI（ChatGPT・Claude・Copilot等）に貼るテキストの指示文を指します。画像生成・動画生成のプロンプトは別の仕組みで動いており、この記事では扱いません。

1つの型と4つのテンプレを持ち帰れば、今日から答えの質が変わります。

この記事で分かること

• 「プロンプト」の本記事でのスコープ
• なぜ指示の書き方で答えが変わるのか
• 失敗しやすい5パターンの自己診断
• 伝わる指示の基本の型1つ
• 悪い例→良い例→実際の出力サンプル（4タスク）
• 今日から使える用途別テンプレ4つ
• まだ弱いときの追いプロンプトの使い方

本記事の「プロンプト」と対象（スコープ）

この記事のプロンプトは、チャットUIに入力するテキストの指示文だけを指します。

用語	本記事の扱い
プロンプト（本記事）	チャットUIに入力するテキストの指示文
画像生成プロンプト	対象外（Midjourney・Stable Diffusion等は別記事）
プロンプトエンジニアリング	本記事は日常業務の入門。開発・評価基盤は対象外

◎対象AI
ChatGPT・Claude・Microsoft Copilot・Google Gemini など、チャット型テキスト生成AI全般。基本の考え方はどれも共通して使えます。

なぜ指示の書き方で答えが変わるのか

AIは同じ指示でも毎回同じ答えを返さない

チャット型AIの出力は非決定的です。同じプロンプトを入れても、毎回同一の答えが返るとは限りません。

【公式情報】OpenAIのプロンプトエンジニアリングガイドでは、モデルの出力が非決定的であること（non-deterministic）を前提として明記しています。そのうえで、明確な指示・例の提示・段階的な分解といった技法が、望ましい出力を得るための手法として登場します。

【編集部観測】
編集部でChatGPTに同じ指示を複数回入力したところ、文体・構成・情報量がいずれも異なる回答が返りました（2026年5月確認）。指示が曖昧なほど回答のばらつきが大きく、条件を絞った指示の方が意図に近い回答が安定して返りやすい傾向がありました。ただしこれは一般的な傾向であり、モデルのバージョンや設定によって変わる可能性があります。

失敗の原因は主に3つ

1. 情報不足：誰向けに、何のために、という前提が入っていない
2. 形式不明：箇条書きか文章か、長さはどれくらいか、が指定されていない
3. 目標不明：「良い感じに」「うまく」など、評価基準がAIに伝わっていない

この3つが揃うと、AIは意図からズレた答えを返しやすくなります。逆に言えば、この3つを埋めるだけで答えの質は変わります。

失敗しやすい5パターン（自己診断チェックリスト）

自分の指示に当てはまるものを確認してください。

□ 目的だけ書いて、読者・用途が書いていない （例：「メールを書いて」→ 誰に送る？何のため？）
□ 形式・長さを指定していない （例：「まとめて」→ 箇条書き？3行？800字？）
□ 材料を渡していない （例：「提案書を作って」→ 情報がなければAIが内容を作るしかない）
□ 「良い感じに」「うまく」など評価基準が曖昧 （AIには「良い感じ」の定義がない）
□ 禁止事項を書いていない （例：専門用語NG・箇条書きは使わないで、など明示しないと含まれる）

【公式情報】
Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイド（overview）では、指示を設計する前に成功基準（success criteria）を定義し、テストケースを先に用意することを推奨しています。

【編集部によるチャット向け要約】
チャット利用に置き換えると、「自分が何を『良い回答』と呼ぶのかを先に決める、それがプロンプトの出発点」という意味になります。「良い感じに」という指示が失敗しやすいのは、成功基準をAI任せにしているためです。

伝わりやすいプロンプトの「基本の型」1つ

指示を書くとき、次の6項目を必要なものだけ埋めてください。

項目	内容	例
役割	AIにどんな立場で答えてほしいか	「あなたはBtoBのマーケ担当者として」
成果物	何を作りたいか	「社内向けの提案メモを書いて」
材料	使う情報・資料・条件	「以下の会議メモをもとに：〇〇」
手順	複数ステップがある場合の順序	「まず要点を3つ抽出し、次に…」
形式	出力の形・長さ・構成	「箇条書き5項目・各1行以内」
禁止	入れてほしくないこと	「専門用語は使わないで」

◎優先度の目安
「成果物」と「形式」は、ほぼすべてのタスクで必要です。「材料」は渡せる情報がある場合に必ず渡す。「役割」「手順」「禁止」はタスクの複雑さに応じて追加します。

悪い例→良い例→実際の出力サンプル

編集部でChatGPT（GPT-4o）に以下の指示を実際に入力し、返ってきた回答を記載しています（2026年5月確認）。AIの出力は非決定的なため、同じ指示を入れても毎回同一の出力にはなりません。あくまで「どの程度変わるか」の参考としてご覧ください。

タスク① 要約

悪い指示

これをまとめて。

チームの生産性向上を目的として、週次ミーティングの頻度を
現在の週2回から週1回に変更することを提案します。理由は、
ミーティング準備や参加に費やす時間が週平均3時間を超えており、
実務時間を圧迫しているためです。また、非同期ツールの活用に
より情報共有は十分に可能と判断しています。

実際に返ってきた出力（悪い指示）

週次ミーティングを週2回から週1回に変更することを提案します。
現在はミーティングに週3時間以上かかっており、非同期ツールで
情報共有できるため、削減可能と考えます。

【編集部コメント】
内容の正確さはあるが、「誰向けか」「何のために使うか」が指定されていないため、文体・長さ・構成がAI任せになっています。上司への報告書に使うには文体が合わず、メモとして使うには長すぎる可能性があります。

良い指示

以下の文章を、ミーティング削減の意思決定をする上司向けに、
3行で要約して。結論を最初の1行に出して。専門用語は使わないで。

チームの生産性向上を目的として、週次ミーティングの頻度を
現在の週2回から週1回に変更することを提案します。理由は、
ミーティング準備や参加に費やす時間が週平均3時間を超えており、
実務時間を圧迫しているためです。また、非同期ツールの活用に
より情報共有は十分に可能と判断しています。

実際に返ってきた出力（良い指示）

週次ミーティングを週2回から週1回に減らすことを提案します。

現在、ミーティングに週3時間以上を費やしており、実務時間が
削られています。チャットやドキュメントでの情報共有で代替できる
ため、削減しても業務への影響は小さいと判断しています。

【改善ポイント】
読者（上司）・長さ（3行）・構成（結論先出し）・語彙制約を指定したことで、そのまま使える形に近づきました。

タスク② ビジネスメール

悪い指示

お詫びのメールを書いて。

実際に返ってきた出力（悪い指示）

件名：先日の件についてお詫び申し上げます

〇〇様

平素よりお世話になっております。

この度は、〇〇の件につきまして、多大なるご迷惑をおかけしてし
まい、誠に申し訳ございませんでした。

今後このようなことがないよう、再発防止に努めてまいります。

何卒ご容赦いただけますと幸いです。

〇〇株式会社
〇〇部 〇〇

【編集部コメント】
宛先・状況・文体の指定がないため、〇〇の穴埋めが多く、このままでは送れません。謝罪の理由・対応策も入っておらず、実務では書き直しが必要です。

良い指示

取引先への納品遅延のお詫びメールを書いて。
件名付き。200字以内。丁寧だが簡潔な文体で。
構成：謝罪→遅延の理由→対応策の順で。
箇条書きは使わず、段落で書いて。

実際に返ってきた出力（良い指示）

件名：納品遅延に関するお詫び

〇〇様

このたびは納品が遅延し、誠に申し訳ございません。部材の入荷
遅れにより、予定どおりの対応が叶いませんでした。現在、代替
手配を進めており、〇月〇日までに納品できる見込みです。今後
このようなことがないよう、納期管理を徹底いたします。引き続き
どうぞよろしくお願いいたします。

【改善ポイント】
宛先の状況・文字数・構成・文体を指定したことで、宛先と日付を埋めるだけで送れる状態になりました。

タスク③ アイデア出し

悪い指示：

新しい企画を考えて。

実際に返ってきた出力（悪い指示）：

いくつかのアイデアをご提案します。

1. サブスクリプションサービスの導入
2. SNSを活用したキャンペーン
3. 顧客向けワークショップの開催
4. 限定コラボ商品の企画
5. オンラインコミュニティの構築

【編集部コメント】
どの業種・どんな目的・どんな制約かが指定されていないため、汎用的すぎて使えません。自社の状況にそのまま当てはまるアイデアがゼロの可能性があります。

良い指示

中小製造業向けのコスト削減施策を5つ提案して。
既存設備の変更なしで実施できるものに限定。
各アイデアはタイトル1行＋説明2行で。
競合他社がすでに出しているものは除いて。

実際に返ってきた出力（良い指示）

1. 発注タイミングの集約
まとめ発注で単価を下げる交渉力を高める。月次発注を週次から
月次に切り替えるだけで実施可能。

2. 不稼働時間の可視化
設備の稼働ログを記録し、待機時間を特定する。無駄な電力消費
と人件費の削減につながる。

3. 仕掛品の滞留管理
工程間の仕掛品の量を週次で確認し、滞留箇所を特定する。設備
変更なしで資金効率を改善できる。

4. 外注コストの内製化検討
外注している工程を自社でできないか定期的に見直す。単純作業
から着手することで投資なしで削減しやすい。

5. 消耗品の使用量記録
消耗品の月次消費量を記録し、異常値を発見する。使いすぎてい
る工程の特定と削減につながる。

【改善ポイント】
対象業種・制約・形式・除外条件を指定したことで、そのまま社内提案資料に使えるレベルの出力になりました。

タスク④ 情報整理

悪い指示：

整理して。

・A社：対応が遅い、価格が安い、品質は普通
・B社：対応が速い、価格が高い、品質が高い
・C社：対応が普通、価格が普通、品質が低い

実際に返ってきた出力（悪い指示）：

各社の特徴をまとめます。

A社は価格が安いですが、対応が遅く品質は普通です。
B社は対応が速く品質も高いですが、価格が高いです。
C社は価格・対応ともに普通ですが、品質が低い点が懸念です。

ご参考になれば幸いです。

【編集部コメント】
箇条書きを文章に変換しただけで、比較の軸も優先順位も見えません。意思決定に使える形になっていません。

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良い指示

以下の仕入先3社を、対応速度・価格・品質の3軸で比較して、
表形式で出力して。最後に「総合評価」列を加えて、
◎○△×で評価して。

・A社：対応が遅い、価格が安い、品質は普通
・B社：対応が速い、価格が高い、品質が高い
・C社：対応が普通、価格が普通、品質が低い

実際に返ってきた出力（良い指示）

会社	対応速度	価格	品質	総合評価
A社	×	◎	○	△
B社	◎	△	◎	◎
C社	○	○	×	△

総合評価のコメント：
・B社はコストは高いが、品質・対応ともに最高水準。
・A社はコスト優先ならば検討価値あり。対応の遅さをカバー
  できる体制が必要。
・C社は品質面で懸念があり、優先度は低い。

【改善ポイント】
比較軸・出力形式・評価基準を指定したことで、そのまま意思決定の場に提出できる表が出力されました。

用途別｜今日から使う4つのテンプレ

各テンプレの「〔　〕」の部分を書き換えて使ってください。

用途① 要約

以下の文章を、〔読者：例：上司／初めて聞く人〕向けに
〔長さ：例：3行／200字以内〕で要約して。
結論を最初の1行に出して。〔専門用語は使わない〕。

〔本文をここに貼る〕

◎調整のコツ
「論点だけ残して、経緯は省いて」と加えると報告書向けになります。「各論点に1行の背景を添えて」と加えると、共有資料として使いやすくなります。

用途② ビジネスメール

〔目的：例：納品遅延のお詫び／打ち合わせの依頼〕のメールを書いて。
宛先：〔相手：例：取引先の担当者〕
件名付き。〔字数：例：200字以内〕。
文体：〔丁寧・簡潔／やや柔らかく〕。
構成：〔例：謝罪→原因→対応策の順〕。
箇条書きは使わず、段落で書いて。

◎調整のコツ
「社内向けにくだけた文体で」と変えると、外部宛と社内宛の切り替えができます。「返信を促す一文で締めて」と加えると次のアクションが明確になります。

用途③ 企画・アイデア出し（制約付き）

〔対象：例：個人事業主／中小製造業〕向けの
〔テーマ：例：集客施策／コスト削減策〕を〔件数：例：5つ〕提案して。
制約：〔例：費用0円で実施できるもの／既存設備を変更しないもの〕。
各アイデアはタイトル1行＋説明2行で。
〔除外条件があれば：例：競合他社がすでに出しているものは除いて〕。

◎調整のコツ
「実現の難易度も添えて」と加えると優先順位の判断材料が増えます。「それぞれのリスクも1行で」と加えると提案資料として使いやすくなります。

用途④ 情報整理（箇条書き・表）

以下の情報を、〔比較軸：例：対応速度・価格・品質〕で比較して、
表形式で出力して。最後に「〔評価列名：例：総合評価〕」列を加えて
〔評価記号：例：◎○△×〕で評価して。

〔データをここに貼る〕

◎調整のコツ
「優先度の高い順に並べて」と加えると次のアクションが決めやすくなります。「各行に1行の判断コメントを添えて」と加えると意思決定の根拠が記録として残ります。

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テンプレを使ってみた。自分の業務に当てはめるとき、指示の抜け漏れが不安。

上記4つのテンプレに加え、業務別の追加テンプレと「指示のチェックシート」をLINEで配布しています。

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【手順】
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まだ弱いときの「追いプロンプト」

一発で良い答えが出なくても、追加指示で直せます。最初の指示で完璧を目指す必要はありません。

【公式情報】
OpenAIのプロンプトエンジニアリングガイドでは、プロンプトの改善は反復（iterate）するプロセスとして位置づけられており、具体例や評価（evals）を通じて精度を上げていくアプローチが示されています。

【編集部によるチャット向け要約】
チャット利用に置き換えると、「最初の指示が弱くても、追指示のサイクルを回せば意図に近づきやすい。一発正解を目指すより、対話で直す方が速い」という理解になります。

使いやすい追いプロンプトの型

もっと〔短く／具体的に／柔らかく〕して。
〔この部分〕だけ書き直して。
〔A〕の観点を加えて。
〔B〕は削除して、再出力して。

【編集部観測】
編集部での実測では、「もっと良くして」という追指示を入れた場合、出力が大きく変わらないか、逆に冗長になるケースが見られました（2026年5月確認）。「何を・どう変えるか」を1行で言える形にした方が、1回の追指示で意図に近づく傾向がありました。

まとめ

指示の書き方で答えが変わる理由は、チャット型AIの出力が非決定的であり、指示が不明確なほど望ましい出力を得にくくなるからです。目的・読者・形式・制約の4点を渡すだけで、答えの質は変わります。

この記事の型とテンプレは、今日から使えるものだけに絞っています。まず4つのテンプレのうち1つを、実際の業務タスクに当てはめて試してみてください。一発で上手くいかなければ、追いプロンプトで1点だけ直す——この繰り返しが最短の使い方です。

比較表・1枚型・チェックリストは保存して、必要なときに参照してください。

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型を理解した。次は自分の業務タスクに落とし込む精度を上げたい。

本文4テンプレに加え、職種・用途別の追加テンプレと指示のチェックシートをLINEで配布しています。

「このテンプレで本当に合っているか」を自分で確認できる基準として使えます。

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よくある質問

Q. ChatGPT以外のAIでも同じプロンプトが使える？

A. チャット型AIであれば、基本の型はほぼ共通して使えます。モデルごとに得意不得意はありますが、「目的・形式・制約を渡す」という考え方はどのチャットAIにも通用します。

Q. プロンプトは長い方が良い？

A. 長さより構造です。冗長な文章より、必要な情報が整理されている短い指示の方が出力のノイズが減りやすい傾向があります。「成果物・材料・形式」のうち必要な項目だけ入れれば十分です。

Q. 会社の機密情報をプロンプトに入れていい？

A. 会社のルールに従ってください。多くの企業では、機密情報をクラウド型AIに入力することを制限しています。判断が難しい場合は、社内のIT担当・法務部門に確認するのが安全です。

Q. 英語で書いた方が良い答えが返る？

A. 日本語で書いても答えの質は十分出ます。業務での日本語出力を目的にするなら、最初から日本語で指示する方が出力形式が安定します。

Q. 画像生成のプロンプトにも同じ型が使える？

A. 画像生成は別の仕組みで動いており、用語・記法が異なります。本記事の型はテキスト対話専用です。

Q. プロンプトエンジニアリングとどう違う？

A. プロンプトエンジニアリングは、AIシステムの開発・評価まで含む専門領域です。本記事は業務でチャットAIを使いたい人向けの入門で、開発や評価の知識は不要です。

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参考にした公式情報

本記事はOpenAI・Anthropicの公式ドキュメントの考え方を、チャット型AIの日常利用向けに編集部が翻訳・要約したものです。各社のガイドはAPI・開発者向けの記述が中心のため、本記事では「チャットUIで使う際の考え方の出典」として参照しています。最新情報は各原典でご確認ください。

• OpenAI プロンプトエンジニアリングガイド
  （非決定性・明確な指示・反復改善の考え方）
  https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

• Anthropic プロンプトエンジニアリング overview
  （成功基準・評価の前提の考え方）
  https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

• Anthropic プロンプトエンジニアリング ベストプラクティス
  https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/prompt-engineering-techniques