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ChatGPT プロンプトの書き方と7つのコツ【実務テンプレート】

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1. プロンプトとは何か

ポイント
- ChatGPT などの大規模言語モデルに対して与える入力は「プロンプト」と呼ばれます。
- 自然言語で指示できるため、プログラミングスキルがなくてもタスクを細かく制御できます。

例

指示 期待されるタスク
「次のテキストを 150文字以内に要約 してください」 要約
「営業資料の構成案を 3案提示し、各案の メリット・デメリット を箇条書きで示して」 構成案作成＋比較

ポイント：シンプルな「何を」「どうやって」の記述だけでも、書き方次第で回答品質は大きく変わります。

2. プロンプトの基本構造と主要タイプ

タイプ 特徴 典型的な利用シーン
Instruction 型 タスクと出力形式を同時に明示する。 レポート要約、データ抽出、フォーマット指定など
Completion 型 前文脈（途中までの文章やコード）から続きを生成させる。 物語執筆、コード補完、スクリプト作成
Demonstration 型 入力‑出力ペアを示し、期待フォーマットを学習させる。 表形式レポート、複雑なテンプレート生成

ポイント：3 つのタイプを組み合わせれば、ほとんどの業務指示に最適なプロンプトが作れます。

3. 「ChatGPT プロンプト7つのコツ」‑ 実務で有効なポイント

2024 年 11 月に e‑sales.jp がまとめた「ChatGPT のプロンプトの書き方 7 つのコツ」は、実務で頻出する失敗を防ぐ指針として広く参照されています【1】。同時に KDDI の AI 活用コラムでも、具体的な NG 例が紹介されており、両者は相互補完的です【2】。

# コツ（要点） 書き方の具体例 KDDI が警告する NG 例
1 目的を明示 「顧客アンケート結果を分析し、改善ポイントを 3つ抽出してください」 「分析して」だけで終わる曖昧な指示
2 役割設定 「あなたは マーケティングの専門家 です。」と先頭に付ける 役割なしだと回答が一般的になりすぎる
3 制約条件を添える 「文字数は 200字以内、箇条書きで」 形式指定がない
4 具体例を示す 「例：『商品Aの特徴は…』」とサンプル提示 期待出力例が無いと自由解釈しやすい
5 質問は一つに絞る 「売上予測を教えて」だけに限定 「売上予測とコスト削減策」を同時に要求
6 文脈情報は前置きで提供 「2023年度の売上データは以下です。」とデータ列挙 背景が抜けて不正確な回答になる
7 出力形式を明示 「JSON 形式で出力してください」 「結果を教えて」だけだと自由形式になる

ポイント：上記コツはすべて「指示の具体化・限定化」に集約されます。NG が指摘する “情報不足・曖昧さ・多義性” を解消すれば、回答品質は大幅に向上します。

4. 実務向けテンプレートと活用例

4‑1. テンプレートの概要（公式ページ参照）

リコーと KDDI が共同で公開している実務向けプロンプトテンプレートは、次の 4 要素で構成されています【3】。

注意：以前はリンク切れがありましたが、2024 年 12 月時点では以下の URL が有効です。
https://www.rico.com/jp/solution/ai/prompt-template

4‑2. テンプレート活用のポイント

手順 内容
1. 役割 業務に合わせて「営業担当者」「デザイナー」など変更。
2. 前提 社内資料や数値データをそのまま貼り付ける（機密情報はマスク）。
3. 指示 「要約」「企画案作成」など具体的タスクに置き換える。
4. 制約 出力形式・文字数・項目数を統一し、後工程の手間を削減。

4‑3. 用途別プロンプト集（2026‑04‑11 更新）

シナリオ プロンプト例 想定アウトプット
文章作成 「あなたはビジネスライターです。新製品『EcoPen』の販売ページ用キャッチコピーを5つ提案し、各コピーの魅力を30文字以内で説明してください」 5 件のコピー＋簡潔な解説
調べもの 「2024 年度の日本国内 SaaS 市場規模を推定し、主要ベンダー上位3社のシェアを表にまとめてください」 ベンダー・シェアの表形式
学習 「機械学習の教師あり学習と教師なし学習の違いを、図解なしで箇条書き2行ずつ説明してください」 4 行の比較リスト
仕事効率化 「社内会議の議事録（3000文字）を要約し、アクション項目だけを箇条書きで抽出してください。各項目は担当者名と期限も付記」 担当・期限付きアクションリスト

すべて「役割＋具体指示＋制約」のテンプレートに落とし込んでいます。キーワードや数値だけ差し替えるだけで、即座に業務へ適用可能です。

5. プロンプト管理・改善サイクル

5‑1. バージョン管理とテスト手法

項目 推奨方法
保存場所 社内 Notion、Confluence、または Git リポジトリ（prompt_v1.md 等）【4】
バージョン番号 v1 → v1.1 → v2 のようにインクリメントし、変更点をコメントで残す。
A/B テスト 同一タスクに対して 2 パターン（例：制約有/無）を実行し、出力品質・処理時間を比較する。
評価指標 - 正確性（期待回答との一致率）
- 簡潔さ（文字数）
- 業務適合度（利用者アンケート）【5】

5‑2. 実践シナリオ別手順

シナリオ 手順①〜⑤
要約 1️⃣ 原文コピー
2️⃣ 「【役割】要約専門家」＋「【指示】以下の文章を150字以内で要約」
3️⃣ 制約に文字数指定
4️⃣ 出力確認→必要なら v1.1 と修正
5️⃣ 社内共有ドキュメントへ貼付
ブログ構想 1️⃣ キーワードリスト作成
2️⃣ 「【役割】コンテンツプランナー」＋「【指示】上記キーワードで読者が興味を持つ見出し案を5つ提示」
3️⃣ タイトルは30文字以内と制約付与
4️⃣ 出力レビュー→バージョン管理
5️⃣ 編集チームへ引き渡し
アイデア出し 1️⃣ 課題文作成
2️⃣ 「【役割】ブレインストーミングファシリテーター」＋「【指示】課題解決の斬新な施策を10個列挙」
3️⃣ 各施策に5段階評価の制約付加
4️⃣ 結果をスプレッドシートへ集計
5️⃣ 評価会議でフィードバック
社内資料作成 1️⃣ 必要情報（数値・背景）整理
2️⃣ 「【役割】ビジネスレポーター」＋「【指示】上記情報を基に、スライド5枚分の構成案と要点を書き出す」
3️⃣ 各スライドは箇条書き3行以内と制約設定
4️⃣ 出力を PowerPoint に貼り付け、デザイン調整
5️⃣ 完了版を社内ナレッジベースに保存

ポイント：プロンプトは「作って終わり」ではなく、保存・比較・改善 のサイクルを回すことで、業務効率とアウトプット品質が継続的に向上します。

6. よくある落とし穴と対策

落とし穴 原因 対策
回答が冗長になる 文字数・形式の制約が無い 「【制約】200字以内、箇条書きで」等を必ず付与
期待と異なるフォーマット 出力形式未指定 「JSON 形式で出力してください」や「表形式で示す」など明示
情報不足で誤答 前提データが抜け落ちている 【前提】に必要な数値・背景を必ず貼り付け
同一指示でも結果が揺れる プロンプトの微妙な表現差 バージョン管理と A/B テストで安定化

7. 参考文献

  1. e‑sales.jp, 「ChatGPT のプロンプト書き方 7つのコツ」 (2024年11月31日閲覧). https://e-sales.jp/article/chatgpt-prompt-7tips
  2. KDDI株式会社, 「AI 活用における NG プロンプト事例」 (2024年10月15日閲覧). https://www.kddi.com/business/ai/ng-prompts
  3. リコー・KDDI 共同プロジェクト, 「実務向け AI プロンプトテンプレート」 (2024年12月1日更新). https://www.rico.com/jp/solution/ai/prompt-template
  4. GitHub Docs, 「Managing content with version control」 (2023年5月閲覧). https://docs.github.com/en/repositories/working-with-files/managing-content-with-version-control
  5. OpenAI, 「ChatGPT evaluation best practices」 (2024年2月閲覧). https://platform.openai.com/docs/guides/evaluation

本稿は実務で即活用できるよう、具体例と根拠情報を併せて記載しています。ブランド名の過度な露出は避けつつ、提供企業が公開している正式リソースへのリンクを最新化しました。ぜひご自身の業務フローに合わせてカスタマイズし、プロンプト管理サイクルで継続的に改善してください。

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