この記事は中小企業のAI導入の始め方の各論です。ChatGPTなどの生成AIを仕事で使い始めた社員と、社内で使い方を教える担当者に向けて書いています。

プロンプトエンジニアリングとは：狙った答えが出るように指示を整えること

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIが求める内容を安定して出せるように、指示（プロンプト）の書き方を整えることです。OpenAIは、モデルに効果的な指示を書くプロセスと説明しています（OpenAI「Prompt engineering」、2026-10-06取得）。

名前は難しそうですが、仕事で使う分には専門の技術は要りません。Google も、Gemini をうまく使うために「プロンプト エンジニアになる必要はありません」と案内しています（Google Workspace「ビジネスで効果を発揮する AI プロンプトの書き方」、2026-10-06取得）。

仕事のプロンプトは「役割・目的・材料・形式」の4つを書けば、ほとんどの用事が足ります。 以下、その型とテンプレートを順に示します。

プロンプトとは？AIに渡す指示文のこと

プロンプトとは、生成AIに入力する指示や質問の文章です。デジタル庁のガイドブックは、プロンプトを「大規模言語モデルへ入力するテキストデータのこと」と定義しています（デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」、2026-10-06取得）。

同じガイドブックは、以前はAIに追加の学習をさせて個別の用途に合わせていたのに対し、今は「プロンプトによる指示を変えるだけで」さまざまな作業に対応できるようになったと説明しています。指示の書き方しだいで、同じAIが要約にも、メールの下書きにも、表の整理にも使えるということです。

プロンプトの書き方は？4つの要素で組み立てる

あいまいな頼み方と型で頼む場合の比較。役割、材料、形式
目的に役割・材料・形式を足すと、出力をそのまま使いやすくなります。

各社の公式ガイドは、言葉は違っても同じ要素を挙げています。

Coadexの呼び方 Google（Gemini） Microsoft（Copilot） 書くこと
役割 ペルソナ — AIに何の担当として答えさせるか
目的 タスク 目標 何を作ってほしいか
材料 背景情報 コンテキスト・ソース 読み手、前提、元になる資料
形式 形式 期待値 長さ、箇条書きか表か、文体

Google の4要素は「ペルソナ」「タスク」「背景情報」「形式」で、すべてを満たす必要はなく、いくつかでも取り入れると効果があるとしています。Microsoft は「目標、コンテキスト、期待値、ソースの 4 つの部分を含めることができます」としたうえで、必須なのは明確な目標だけだと説明しています（Microsoft サポート「Microsoft Copilot でプロンプトの記述を開始する」、2026-10-06取得）。

迷ったら、目的だけで一度頼み、足りない部分を材料と形式で補います。

ChatGPTのプロンプトで答えが良くなる5つのコツ

ChatGPT・Claude・Gemini の公式ガイドに共通して書かれているコツです。

  1. 新しく来た同僚に頼むつもりで書く：Anthropic は、AIを「優秀だがあなたの規範やワークフローに関するコンテキストを持たない新入社員」と考えるよう勧め、「同僚が混乱するなら、Claudeも混乱します」としています（Anthropic「プロンプティングのベストプラクティス」、2026-10-06取得）。
  2. 指示を先に書き、資料と区切る：OpenAI は、指示をプロンプトの最初に置き、「###」や「"""」で資料の部分と分けるよう勧めています（OpenAI ヘルプセンター「Best practices for prompt engineering with the OpenAI API」、2026-10-06取得）。
  3. あいまいな言葉を数字に置き換える：「短めに」ではなく「3〜5文で」と書きます。OpenAI のヘルプも同じ例を挙げています。
  4. ほしい出力の例を見せる：Anthropic は例を「最も信頼性の高い方法の1つ」とし、3〜5個を勧めています。仕事では、過去にうまく書けたメールを1通貼るだけでも効きます。
  5. 「しないこと」より「すること」を書く：Anthropic・OpenAI とも、禁止だけでなく、代わりに何をするかを書くよう勧めています。「専門用語を使わないで」より「中学生にも分かる言葉で」の方が伝わります。

ChatGPT・Gemini・Claude で書き方の基本は同じです。サービスごとの違いはChatGPT・Gemini・Claudeの違いで整理しています。

仕事で使えるプロンプトのテンプレート

［ ］の中を書き換えて使います。上から役割・目的・材料・形式の順に並べています。

あなたは［営業部の担当者］です。
［取引先からの問い合わせメール］への返信の下書きを作ってください。

# 材料
- 相手：［初めて取引する会社の購買担当］
- 伝えたいこと：［納期は来月10日。見積もりは今週中に送る］
- 元のメール：
"""
［ここに相手のメールを貼る］
"""

# 形式
- 5〜8文。です・ます調
- 最後に、こちらから確認したいことを1つ書く
- 分からないことは推測で書かず、【要確認】と書く

同じ型で、目的と材料を入れ替えれば、ほかの作業にも使えます。

作業 目的の書き方 材料 形式
会議メモの整理 議事録にまとめて 文字起こし、出席者 決定事項・宿題・保留の3つ
社内資料の構成 説明資料の目次を作って 読み手、伝えたいこと 見出し5つ、各1行の説明
文章の手直し 読みやすく直して 元の文章、読み手 直した文と、直した理由を表で

議事録のプロンプトはAI議事録の作り方に、そのまま使える型を載せています。

プロンプトを直す順番は？1回で決めず、続けて整える

プロンプトを直す順番。目的で頼む、足りない点を足す、型を保存する
うまくいったプロンプトは、社内で使い回せる形で残します。

1回目で完璧な答えは出ません。OpenAI は、最初のプロンプトを出し、回答を見て、言い回しや材料を調整するという繰り返しを勧めています。Microsoft も、ほとんどの場合は別のプロンプトで結果をフォローアップするとしています。Coadexでは次の順で進めます。

  1. 目的だけで頼む：まず1文で頼み、どこがずれるかを見ます。
  2. ずれた部分を足す：読み手が違えば材料を、長さや形が違えば形式を足します。
  3. うまくいった型を保存する：社内の共有ドキュメントに、用途ごとに残します。

同じプロンプトでも、出力は毎回少しずつ変わります。Microsoft も、同じ入力でもほとんどの場合は毎回少し異なる結果になると説明しています。デジタル庁のガイドブックも、プロンプトが1文字違うだけで結果が大きく変わる可能性を指摘しています。型を共有しても、出力は毎回人が確かめます。

プロンプトに入れてはいけない情報とは

書き方を工夫する前に、入れない情報を決めます。総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIを使う側に、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことを求めています（総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」、2026-10-06取得）。

社内ルールの作り方は生成AIガイドラインの作り方に、ChatGPT で入力を学習に使わせない設定はChatGPTに学習させない設定にまとめています。

よくある質問

プロンプトとは、簡単に言うと何ですか

生成AIに渡す指示や質問の文章です。「このメールの返信を書いて」のような1文もプロンプトです。役割・目的・材料・形式を書き足すほど、ほしい答えに近づきます。

ChatGPTとGeminiでプロンプトの書き方は変えるべきですか

基本の型は同じで構いません。OpenAI・Google・Anthropic の公式ガイドは、具体的に書く、材料を渡す、例を見せる、結果を見て直す、という点で共通しています。細かな得意・不得意はモデルごとに違うため、同じ型で試して結果を比べます。

プロンプトの書き方は、社内でどう教えればいいですか

この記事の4つの要素と、入れてはいけない情報を、1時間の研修で伝えれば足ります。最後に自分の業務で1回試してもらうと定着します。時間割は生成AIの社内研修で教えることで紹介しています。

どの業務からAIに頼めばいいか分かりません

毎週くり返している文章の作業から始めるのが確実です。CoadexのAI活用セルフ診断で業務と時間を選ぶと、AIで減らせる時間の目安と、最初に試す業務が分かります。

出典・参考資料