AIプロンプトとは？書き方の6原則と実例

AIプロンプトとは、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIに入力する、作業の指示や質問の文章のことです。情報処理推進機構(IPA)の用語集でも、チャットAIに対してユーザーが与える入力と説明されており、書き方ひとつで回答の質は大きく変わります。「質問しても思ったような回答が返ってこない」「同じ作業なのに人によってAIの使い方も出力の質もばらばら」「何を入力してよいのか判断できない」と感じている方に向けて、この記事ではプロンプトの意味と3つの種類、業務で成果を出すための6つの書き方の原則、ツールごとの書式の違い、入力してはいけない情報、よくある失敗とテンプレート例までを整理します。個人のコツで終わらせず、社内で書き方を揃えて定着させる方法もあわせて取り上げます。

目次

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1. AIプロンプトとは｜意味と、社内で書き方を揃える理由
2. プロンプトの仕組みと3つの種類
3. 業務で成果を出すプロンプトの6原則
4. AIツール別のプロンプト書式の違い
5. プロンプトに入力してはいけない情報と、出力の確認
6. プロンプト活用でよくある失敗パターン4つ
7. 業務別プロンプトテンプレート例
8. プロンプトの質を社内に定着させる4つのステップ
9. よくある質問(FAQ)
10. まとめ｜AIプロンプトを業務で使いこなす5つのこと
11. 参考文献

AIプロンプトとは｜意味と、社内で書き方を揃える理由

AIプロンプトとは、生成AIに入力する作業の指示や質問の文章のことで、AIはこの文章だけを手がかりに回答を組み立てます。IPAの用語集も、プロンプトをチャットAIに対してユーザーが与える入力と説明しています。同じAIでも、何をどこまで書くかで回答が変わるため、業務では書き方の差がそのまま成果物の質の差になります。

書き方の知識は個人でも身につけられますが、同じ水準を組織で保つのは簡単ではありません。総務省の令和8年版情報通信白書では、生成AIの活用方針を「わからない」と答えた企業を除くと、日本企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを利用しています。使う人が増えるほど、書き方や入力してよい情報の理解がばらつくと、回答の質もリスクも人によって変わります。周知や学び直しを仕組みにする方法の一例として、自社の資料請求フォームから資料を取り寄せられるeラーニング3サービスを、役割の違いで並べます。優劣ではなく、どの課題に向くかの違いです。

AI利用の前提になるルールを全員に同じ内容で届けたい場合の一例が、OneCompliance(ワンコンプライアンス)です。法務・労務・情報領域のコンプライアンス研修をワンストップで提供するeラーニングで、個人情報保護法、情報セキュリティ、著作権(AIに関する著作権を含む)のコンテンツが用意されています。ダッシュボードと自動リマインダーで、受講状況の把握と受講の促進もできます。プロンプトの書き方そのものを教える教材とは案内されていないため、ここではAI利用の前提となる法令やセキュリティの理解を揃える役割として紹介します。注意点として、料金体系は受講者の人数に応じて変わるため問い合わせが必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

導入の背景として「上場準備中であり、コンプライアンス体制の強化が急務」と挙げられています(株式会社プリメディカ)。

出典:OneCompliance 公式サイト 導入事例

プロンプトの仕組みと3つの種類

プロンプトは、AIへの伝え方によって命令型・補完型・実演型の3つに分けられ、業務で最もよく使うのは作業を直接指示する命令型です。種類を知っておくと、目的に合わせて伝え方を選べます。

AIはプロンプトをどう読んでいるのか

文章を生成するAIの多くは、大規模言語モデル(LLM)と呼ばれる仕組みで動いています。大量の文章から言葉のつながり方を学習しており、入力された文章に続く、もっともらしい言葉を順に選んで回答を作ります。つまりAIは、書かれていない前提を自動的に補ってくれるわけではなく、書かれた情報から「たぶんこういうことだろう」と推測して答えています。

「会議の議事録をまとめて」とだけ伝えると、AIは一般的な議事録の形を想定して回答します。社内に決まった書式がある場合や、決定事項だけを抜き出したい場合は、その情報をプロンプトに書かない限りAIには分かりません。人に仕事を頼むときに、背景や締め切り、完成イメージを伝えるのと同じ感覚で考えると理解しやすいでしょう。なお、IPAの用語集によると、プロンプトは際限なく長くできるわけではなく、AIモデルごとに扱える長さの限界(コンテキストウィンドウ長)があります。

プロンプトの3つの種類

種類	特徴	向いている業務
命令型	「〇〇してください」と作業を直接指示する。最も一般的な型	メール作成、要約、翻訳、文章の校正
補完型	文章の書き出しを渡し、続きをAIに書かせる	メールや報告文のたたき台づくり(出力の確認は必須)
実演型(few-shot)	入力と出力の見本をいくつか示し、同じパターンで処理させる	問い合わせの分類、定型文の量産、データの整形

実際の業務では、一度で完成させず、やり取りを重ねて内容を詰めていく使い方が基本になります。最初の回答を土台に「もっと短く」「2つ目の案を詳しく」と追加で指示していくと、1回の指示にすべてを詰め込むより安定します。

AIへの指示の呼び方｜プロンプト入力・プロンプトエンジニアリング・プリプロンプト

プロンプトは英語のprompt(促す、きっかけ)が語源で、もともとはコンピューターが入力を待っている状態を示す記号を指す言葉でした。そのため、Windowsなどで文字による命令を入力する「コマンドプロンプト」とは別のものです。AIに質問や作業指示を入れることは「プロンプト入力」と呼ばれ、個人情報保護委員会の注意喚起でも同じ言い方が使われています。また、狙いどおりの回答を得るために書き方を工夫し、改善していく取り組みは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれます。

本文の質問より前に、共通の条件をあらかじめ与えておく使い方もあり、「プリプロンプト」「システムプロンプト」「カスタム指示」などと呼ばれます。サービスによって呼び名も設定する場所も異なりますが、考え方は同じです。たとえばOpenAIの開発者向けガイドでは、振る舞いの指針を、利用者の入力より優先される指示として別に与える仕組みが説明されています。「回答は常に日本語の敬語で」「社名は正式名称で書く」といった毎回共通の条件をここに入れておくと、個々のプロンプトを短くできます。

業務で成果を出すプロンプトの6原則

業務で使えるプロンプトに共通するのは、目的を先に示し、必要な情報を具体的に渡し、出力の形まで指定していることです。書き方の土台になるのは、次の6つの基本要素です。すべてを毎回書く必要はありませんが、回答がずれたときに「どの要素が足りなかったか」を全員が同じ言葉で振り返れると、改善のスピードが上がります。

要素	伝える内容	書き方の例
役割	AIにどの立場で考えてほしいか	あなたは法人向け営業の経験が長い担当者です
背景	依頼に至った状況や前提条件	既存顧客から納期遅延の問い合わせが来ています
タスク	具体的にやってほしい作業	お詫びと今後の対応を伝えるメール文を作成してください
形式	出力の形、長さ、構成	件名と本文に分け、本文は400字程度
制約	守ってほしい条件や禁止事項	確定していない日付は書かない、専門用語は避ける
例示	望ましい出力の見本	過去に好評だったお詫びメールの文面を参考として添付

この6要素を、実際の書き方の原則に落とし込むと次のようになります。

1. 目的と読み手を最初に書く

「何のために」「誰に向けて」の出力なのかを冒頭に書きます。同じ製品説明でも、社内の役員向けなのか、初めて問い合わせてきた顧客向けなのかで、適切な言葉選びも長さも変わります。目的が書かれていないと、AIは無難で一般的な内容を返しがちです。

2. 背景情報と材料を渡す

AIは社内の事情を知りません。前回の打ち合わせの内容、製品の仕様、顧客とのやり取りの経緯など、判断の材料になる情報は本文として渡します。材料が多い場合は、「以下の資料をもとに」と前置きしたうえで、指示文と資料を区切って貼り付けると、AIが両者を取り違えにくくなります。ただし、顧客の個人情報や社外秘の情報を入力してよいかは、後述の「入力してはいけない情報」を確認してから判断してください。

3. タスクは1つずつ、動詞で明確に

「いい感じにまとめて」のようなあいまいな表現ではなく、「要約する」「3案出す」「表に整理する」「誤字を指摘する」など、作業を具体的な動詞で伝えます。5W1Hを意識して、いつ・誰が・何を・どの範囲でを埋めると、推測の余地が減ります。複数の作業を一度に頼むと、どれかが雑になりやすいため、手順を番号付きで分けるか、1つ終わるごとに次の指示を出すのが確実です。

4. 出力の形式と分量を指定する

箇条書きか文章か、表にするなら列は何か、全体で何文字程度か、見出しは付けるか。形式を決めておくと、出力をそのまま資料やメールに流用しやすくなります。「結論を1行目に書く」「最後に確認が必要な点を列挙する」といった構成の指定も効果的です。

5. 制約と禁止事項を書く

「確認できない数値は書かない」「推測で書いた部分は明示する」「社外に出せない表現は避ける」など、守ってほしい条件を明記します。生成AIはもっともらしい誤り(ハルシネーション)を含む回答を返すことがあるため、分からない場合は分からないと答えるよう指示しておくと、確認の手間を減らせます。

6. 見本を示し、結果を見て直す

望ましい文体や構成があるなら、過去の文書を見本として示すのが最も早い方法です。また、最初の回答で完璧を狙う必要はありません。「もっと短く」「専門用語を言い換えて」と追加で指示し、やり取りの中で仕上げていくのがプロンプト活用の基本です。うまくいったやり取りは、次回使えるように保存しておきましょう。

この6原則は、各社が公開している書き方のガイドとも重なります。OpenAI、Anthropic(Claude)、Google(Gemini)のいずれのガイドも、具体的で明確な指示、背景情報の提供、出力形式の指定、少数の見本を示すことを推奨しており、ツールが変わっても通用する考え方といえます。

AIツール別のプロンプト書式の違い

6原則はどのAIツールにも共通しますが、ツールごとに推奨される書式や、長い資料の置き方には違いがあります。各社が公開しているプロンプトのガイドを2026年10月16日に確認し、代表的な傾向を整理すると次のとおりです。

ツール(提供元)	ガイドで紹介されている書式の傾向	業務で意識したい点
OpenAI(ChatGPTなど)	開発者向けガイドでは、役割・指示・見本・参考情報の順に並べ、見出しやXMLタグで区切る形が紹介されている	毎回変わる参考情報は後ろに置き、共通の条件は別の指示として与えると、個々の指示を短くできる
Claude(Anthropic)	指示・資料・見本・入力をXMLタグで区切る書き方と、長い資料を質問より前に置く書き方が紹介されている	長い資料を読み込ませる用途では、資料と指示を明確に分けると安定しやすい
Gemini(Google)	明確で具体的な指示、制約、出力形式、少数の見本、背景情報を組み合わせる書き方が紹介されている	Googleのサービスと連携して使う場合は、参照させる情報の範囲を社内ルールで決めておく

とはいえ、ツールごとに書き方を覚え直す必要はほとんどありません。目的、背景、タスク、形式、制約、見本という骨格はどのツールでも通用し、違いは区切り方や設定の置き場所といった細部にとどまります。モデルの更新で推奨が変わることもあるため、細部は使うサービスの最新のガイドで確認してください。社内で複数のAIツールを併用している場合は、まず共通の型を1つ決め、ツールに合わせた微調整は各自に任せる運用が現実的です。主要な対話型AIそのものの違いは、AIチャットサービスの違いと選び方を整理した記事で解説しています。

3サービスの役割を比較表で見る

プロンプトに入力してはいけない情報と、出力の確認

プロンプトを入力する前に、個人情報・社外秘の情報・取引先から預かった資料を、そのまま入れてよいかを確認してください。書き方を工夫しても、入れてはいけない情報を入力してしまえば、業務では使えません。ここでは、公的機関の資料をもとに確認すべき点を整理します。

個人情報を含むプロンプトの扱い

個人情報保護委員会は、2023年6月に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を公表しています。事業者向けの注意点として、個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定された利用目的の達成に必要な範囲内かを十分に確認することが挙げられています。また、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的(機械学習への利用など)で取り扱われる場合は、個人情報保護法の規定に違反する可能性があります。そのため、入力する場合は、サービスの提供事業者が個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認するよう求めています。あわせて、サービスの利用規約やプライバシーポリシーを確認し、入力する情報の内容を踏まえて利用を判断することも、利用者向けの留意点として示されています。

入力前の確認表

情報の種類ごとに、入力前に確認することと、入力する場合の工夫を整理しました。社内ルールの叩き台として使えます。

情報の種類	入力前に確認すること	入力する場合の工夫
氏名・連絡先などの個人情報	利用目的の範囲内か、本人の同意が必要か、サービスが入力内容を機械学習に使わないか	「A様」「顧客1」など、仮の呼び名に置き換える
取引先から預かった資料・契約書	秘密保持の取り決めの範囲か、サービスの利用規約でどう扱われるか	必要な部分だけを抜き出し、社名や金額を伏せて入力する
自社の未公開情報(新製品・業績など)	社内ルールで入力が許可されているか	公開済みの情報だけで依頼できないかを先に検討する
他者の文章・画像	引用の範囲を超えていないか、既存の作品に似せた出力を求めていないか	要点だけを自分の言葉で書き、出典を明記する

出力は一次情報で確認する

IPAの「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」では、生成AIが出鱈目を答える現象はハルシネーションと呼ばれ、完全に防ぐ方法はまだ分かっていないと説明されています。知識はあっても正誤の判断ができない発展途上の新人だと思って使う、という趣旨です。個人情報保護委員会の注意喚起にも、応答結果に不正確な内容が含まれることがあるという指摘があります。プロンプトの工夫で誤りを減らす努力はできますが、数値、固有名詞、制度の内容は、公的機関などの一次情報で確認する工程を別に設ける必要があります。経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」(第1.2版)も、AIを業務で利用する事業者向けの事項を整理しており、チェックリストが公開されています。

著作権に配慮したプロンプトの書き方

文化審議会の「AIと著作権に関する考え方について」の概要では、AIを利用して生成した画像などを公表したり複製物を販売したりする場合、通常の著作権侵害と同様の基準で判断されると整理されています。具体的には、生成物が既存の著作物と類似し(創作的表現が共通している)、かつ既存の著作物をもとに創作された(依拠)と認められ、権利制限規定の対象外である場合に、著作権侵害になります。他者の文章や画像をそのまま貼り付けて書き換えを頼んだり、特定の作品に似せた出力を求めたりすると、このリスクが高まります。社外向けの資料や広告に使う前には、既存の作品と酷似していないかを確認するルールも決めておくと安心です。

なお、本記事は一般的な情報提供を目的としており、法的な助言ではありません。個別の判断は社内の法務担当や専門家に確認してください。

ここまでの注意点は、規程を文書で配るだけでは浸透しにくく、なぜ危ないのかを具体例とともに理解してもらう必要があります。入力してよい情報の線引きは、個人情報保護法、情報セキュリティ、著作権の基礎知識の上に成り立つため、これらを全員が同じ内容で学んでいる状態をつくることが、ルールを守れる職場への近道です。OneComplianceのように、この領域の研修コンテンツと受講状況の管理を備えたeラーニングは、その入り口になります。

プロンプト活用でよくある失敗パターン4つ

プロンプトの失敗の多くは、情報不足、指示の詰め込み、出力の未確認、ルール不在の4つに集約されます。業務でよく見かけるパターンと、書き直しの例を並べます。

失敗パターン	Before(よくある書き方)	After(改善例)
1. 情報が足りない	新商品の紹介文を書いて	中小企業の総務担当者向けに、以下の仕様をもとに、導入の手間が少ない点を中心とした紹介文を300字で書いて
2. 指示を詰め込みすぎる	この資料を要約して、課題を洗い出して、改善案も出して、スライド構成も作って	まず資料を5行で要約して。確認後に、課題の洗い出しを依頼します
3. 出力をそのまま使う	AIが出した統計の数字を確認せずに社外資料へ転記する	数値や制度名には出典を示すよう指示し、公的資料などの一次情報で確認する
4. 社内ルールがない	各自が自由に使い、顧客名入りの文章をそのまま入力している	入力してよい情報の範囲と、共通テンプレートを社内で定め、研修で周知する

1と2は、プロンプトの6原則を知っていれば個人で直せる失敗です。一方で3と4は、個人の工夫だけでは防ぎきれません。前の章で整理した入力前の確認や出力の確認は、担当者の注意力に頼る運用では、忙しいときほど抜けます。プロンプトの書き方と、入力情報の扱い、出力の確認手順をまとめて学ぶ仕組みを作ると、担当者が入れ替わっても同じ水準を保てます。

自社の運用がどこまで仕組みになっているかを、次のセルフチェックで確認してみてください。

業務別プロンプトテンプレート例

テンプレートは、6要素の枠に業務ごとの中身を入れたものです。そのまま使うのではなく、自社の業務に合わせて角かっこの部分を書き換えて使ってください。

見出しで組み立てる型

プロンプトを「役割」「制約」「入力」「出力」の見出しで組み立てる型は、「深津式プロンプト」と呼ばれて紹介されることがあります。毎回ゼロから書くのではなく、次のような枠を使い回すと、書き漏れが減り、チームで共有しやすくなります。

• 役割: あなたは[立場]です。
• 制約: [守る条件、禁止事項、文字数など]
• 入力: [材料となる文章や情報]
• 出力: [形式、構成、分量]

メール作成

あなたは[業種]の営業担当者です。[取引先の状況]を踏まえ、[目的:お礼、日程調整、お詫びなど]のメールを作成してください。読み手は[相手の役職]です。件名と本文に分け、本文は[文字数]程度、結論を最初に書いてください。未確定の日付や金額は書かず、[確認中]と記載してください。

会議メモの要約

以下は[会議名]のメモです。決定事項、宿題(担当者と期限)、未決事項の3つに分けて箇条書きで整理してください。メモに書かれていないことは補わず、判断できない箇所は「要確認」と記載してください。

企画のアイデア出し

[ターゲット]向けに、[目的]を達成するための施策案を5つ出してください。予算は[規模感]、実施期間は[期間]です。各案について、概要、期待できる効果、想定される課題を表形式でまとめてください。

文章の校正

以下の文章について、誤字脱字、敬語の誤り、分かりにくい表現を指摘してください。修正前と修正後、修正理由を表で示し、文章全体の書き直しはしないでください。

問い合わせの分類

以下の問い合わせを、[料金、操作方法、不具合、解約、その他]のいずれかに分類してください。例:「請求額が先月と違う」は料金。「ログインできない」は不具合。1件につき分類名だけを1行で出力してください。この書き方は、見本を添えて同じパターンで処理させる実演型の使い方です。

テンプレートは作って終わりではなく、使ってみてうまくいかなかった点を直していくことで精度が上がります。部署ごとに共有フォルダや社内ポータルにまとめ、「どの業務で、どのAIツールで、どんな結果が出たか」を一緒に記録しておくと、改善の履歴が残り、新しく配属された人もすぐに使えるようになります。コード作成の依頼のようにセキュリティやライセンスの確認が要る用途はAIプログラミングの注意点を整理した記事、ChatGPTの具体的な活用場面はChatGPTの活用方法を紹介した記事も参考になります。

プロンプトの質を社内に定着させる4つのステップ

プロンプト活用を組織に根づかせるには、ルール、教育、テンプレート、振り返りの4つを順番に整えるのが近道です。一部の詳しい社員に頼る状態から抜け出すための流れを整理します。

ステップ	やること	ポイント
1. 利用ルールを決める	使ってよいツール、入力してよい情報、出力の確認手順を定める	禁止事項だけでなく、推奨する使い方も書く
2. 基礎を研修で揃える	生成AIの仕組み、6要素、注意点を全員が学ぶ	受講状況を記録し、未受講者をなくす
3. テンプレートを共有する	部署ごとに成果の出たプロンプトを集める	使用例と注意点を一緒に残す
4. 定期的に見直す	ツールの更新や業務の変化に合わせて改訂する	四半期ごとなど、見直す時期を決めておく

ステップ1: 利用ルールを決める

総務省の令和8年版情報通信白書によると、AIのリスク対策として全社的な指針やガイドラインを整備していると答えた日本企業は41.1%で、対策の中では最も多い回答でした。最も多い回答でも約4割にとどまるということです。ルールを決める際は、前の章の入力前の確認表を叩き台にするとよいでしょう。AI事業者ガイドライン(第1.2版)のチェックリストも、自社の運用を点検する材料になります。

ステップ2・3: 学びを自社の教材にして、テンプレートを共有する

ステップ2で何を学ぶべきかを考えるときは、IPAが公開している「デジタルスキル標準」が参考になります。ビジネスパーソン向けのDXリテラシー標準(DSS-L)などで構成されており、自社の研修内容が標準と比べて抜けていないかを確認するのに使えます。AIの基礎知識を資格で確認する方法は、AIパスポートの違いと選び方を整理した記事で解説しています。

社内で決めたルールや、成果の出たテンプレートを、全員が見返せる教材にしたい場合の一例が、Smart Boardingです。研修・OJT・eラーニングを1つのシステムで運用でき、自社の資料や動画を組み合わせたオリジナルの研修コースを作れます。学習管理システム(LMS)の機能で、受講者ごとの進捗や理解度も確認できます。注意点として、これまで自社で行ってきた教育内容を学習プログラムにするには一定の手間がかかり、担当者との打ち合わせが必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

「Smart Boardingの導入を決めた理由は、動画学習と社内マニュアルの両方を一つのプラットフォームで活用できる点にあります。」

株式会社ミツハシ 導入事例(出典:Smart Boarding 導入事例)

ステップ4: 理解度を確認して見直す

ルールや研修は、配って終わりにせず、理解できているかを確かめて見直すところまでが1サイクルです。企業規模によって進め方も変わります。少人数の会社であれば、全員で1回勉強会を開き、共有のテンプレート集を1つ作るだけでも効果があります。部署が多い会社では、全社共通の基礎研修と、部署ごとのテンプレート整備を分けて考えると、現場の業務に合った活用が広がりやすくなります。

研修やルールの周知のあとに、理解できているかをテストで確かめたい場合の一例が、SAKU-SAKU Testingです。CBTの技術を活かしたテスト機能が特徴で、選択式・穴埋め・並び替え・記述の問題を配信でき、受講結果はリアルタイムで集計されます。用意されたコンテンツの設問と、自社オリジナルの設問を、1つのテストにまとめることもできます。注意点として、AIを使ったリモート監視機能などは有償オプションの契約が必要で、日本国内仕様のため海外での利用はサポート対象外です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

3サービスの役割を比較表で見る

よくある質問(FAQ)

Q1. AIプロンプトとは何ですか?

A. ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIに入力する、作業の指示や質問の文章のことです。AIはプロンプトに書かれた情報をもとに回答を組み立てるため、書き方によって出力の質が大きく変わります。

Q2. AIプロンプトを書くコツは何ですか?

A. 目的と読み手を先に書く、背景と材料を渡す、タスクを動詞で1つずつ伝える、出力の形式と分量を指定する、守る条件を明記する、見本を示して結果を見ながら直す、の6つが基本です。毎回すべて書く必要はありませんが、目的、やってほしい作業、出力の形は明記すると回答のずれを減らせます。

Q3. ChatGPTのプロンプトとは何ですか?

A. ChatGPTの入力欄に入れる質問や作業指示の文章のことです。基本の考え方はGeminiやClaudeでも共通で、資料と指示の区切り方や、共通条件を設定する場所に違いがある程度です。まず共通の型を1つ決め、ツールに合わせた微調整を加える運用で十分です。

Q4. AIに入力してはいけない情報とは何ですか?

A. 一律に禁止される情報が決まっているわけではなく、個人情報、社外秘の情報、取引先から預かった資料などは、入力してよいかを確認してから扱う必要があります。個人情報保護委員会は、個人データを含むプロンプトを入力する場合は、利用目的の範囲内か、サービスが機械学習に利用しないかなどを確認するよう注意喚起しています。入力してよい範囲は社内で決めておきましょう。

Q5. 無料のAIプロンプトはありますか?

A. 本記事のテンプレート例のように、角かっこの部分を書き換えて使える例文は無料で参照でき、OpenAI、Anthropic、Googleも書き方のガイドを無料で公開しています。無料のAIサービスを業務で使う場合は、入力した内容がどのように扱われるかを、利用規約やプライバシーポリシーで確認してください。

Q6. 社内でプロンプトの書き方を揃えるにはどうすればよいですか?

A. 利用ルールを決めたうえで、基本要素や注意点をeラーニングなどの研修で全員に学んでもらい、成果の出たプロンプトをテンプレートとして共有するのが効果的です。理解度を確認し、ツールや業務の変化に合わせて定期的に見直す仕組みも作っておきましょう。

まとめ｜AIプロンプトを業務で使いこなす5つのこと

AIプロンプトとは、生成AIに作業と欲しい結果を伝える指示文です。役割、背景、タスク、形式、制約、例示の6要素を意識し、目的を先に書き、材料を渡し、出力の形まで指定することで、回答の精度は大きく上がります。そのうえで、業務で成果を出し続けるには、次の5つを押さえてください。

1. よく使う業務のプロンプトを、6要素で点検する
2. 入力する前に、個人情報・社外秘・他者の著作物の扱いを確認する
3. AIの出力は、数値や固有名詞を一次情報で確認してから使う
4. うまくいった型をテンプレートとして、部署で共有する
5. ルールの周知と理解度の確認を、研修やテストの仕組みで進めることを検討する

5つ目は、資料請求や無料相談から情報を集めるところから始められます。まずは自分がよく使う業務のプロンプトを点検し、うまくいった型をチームで共有するところから始めてみてください。

参考文献

• 独立行政法人情報処理推進機構「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」https://www.ipa.go.jp/digital/ai/security/rcu1hd0000009h9u-att/1-1.pdf
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
• 文化庁「AIと著作権について」https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html
• 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」【概要】https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf
• 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」(第1.2版)https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの業務利用状況https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書」海外で懸念されるリスク及びリスク対策のための取組https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html
• 独立行政法人情報処理推進機構「デジタルスキル標準」https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/dss/index.html
• OpenAI「Prompt engineering」https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering
• Anthropic「Prompting best practices」https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
• Google「Prompt design strategies」https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies
• Ｓｋｙ株式会社「プロンプトとは何？ 定義や種類、使い方や文例を解説」https://www.skygroup.jp/media/article/4191/