プロンプトの基本

プロンプトとは？意味と書き方を例文でわかりやすく解説

プロンプトとは、AI に出す「指示文」のことです。指示が決まれば答えも決まります。ここでは、プロンプトとは何か、良いプロンプトの条件、そのままコピーできる例文を紹介します。

プロンプトとは、ChatGPT・Gemini・Claude などの AI モデルに「何をしてほしいか」を伝えるために入力する文章のことです。それ以上でも以下でもありません。「7歳の子への贈り物は？」のような一行の質問でも、役割・前提・タスク・出力形式・禁止事項までそろえた依頼書でもかまいません。AI は入力されたプロンプトを読み、そこから最も役に立つ答えを予測して返します。つまり、返ってくる答えの質は、入れた指示でほぼ決まります。

「ブログ記事を書いて」では当たりさわりのない文章しか返ってこないのに、具体的で構成の整ったプロンプトなら実務で使える文章が返ってくるのは、このためです。専門知識は要りません。多くの人が書き落としている要素を足すだけです。

良いプロンプトの5つの構成要素

効くプロンプトには、たいてい次の5つが入っています。毎回すべてそろえる必要はありませんが、これらを言葉にすることで、あいまいな依頼が安定した指示に変わります。

役割 — AI に何になりきってほしいか。「あなたは経験豊富な校正者です……」
前提 — 背景情報と、作業に使う材料。「以下が私のメモです：……」
タスク — してほしいことを1つに絞る。「これを分かりやすく書き直してください。」
出力形式 — 答えの見た目。「箇条書き5点、200字以内で。」
禁止事項 — やってほしくないこと。「意味を変えないでください。数字を創作しないでください。」

悪いプロンプトと良いプロンプトの違い

目的は同じでも、返ってくるものはまったく変わります。

悪い例

「見込み客に営業メールを書いて。」

役割も前提も制約もありません。誰が書いても同じテンプレートが返ってきます。

良い例

「あなたはインサイドセールス担当です。従業員50名の SaaS 企業のマーケティング責任者宛てに、300字程度の初回営業メールを書いてください。相手が先日「初のコンテンツ担当を採用する」と発信していた点に触れて書き出し、具体的な論点を1つだけ示し、答えやすい質問1つで締めてください。決まり文句は使わないでください。」

役割・前提・タスク・分量・形式・禁止事項がそろっているので、そのまま送れる文面になります。

コピーして使えるプロンプト例

実際のプロンプトはこのような形です。それぞれ角かっこの記入欄（[BRACKETS]）があり、コピーする前に自分の内容へ置き換えて使います。返ってくる答えの例もついています。

ChatGPTGeminiClaude

雑然としたミーティングノートを明確なアクションアイテムに変える

生のノートまたはトランスクリプトを決定、所有者、次のステップに変換します。

プロンプト入力欄 1 件

以下は団体ミーティングから生ノートです。そこにいなかった人向けのクリーンな概要に変えてください。

形式:
1. **要点** — 2 文。
2. **決定されたもの** — 箇条書き リスト。
3. **アクション アイテム** — テーブル: タスク | 所有者 | 期限。所有者または日付が述べられていない場合、「割り当て不明」を書いてください — 1 つを作成しないでください。
4. **オープン質問** — 未解決のままのもの。

事実を保ってください。アドバイスを追加しないでください。ここはノートです:

出力例

Run in Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) on 1 Oct 2026; output shortened. Input: a 600-word made-up release-meeting transcript with three speakers (Lena, Daniel, Mei), two decisions and four owned tasks. **TL;DR** — Fieldbook 2.3 ships as planned on Wednesday 14 October, but without offline sync, which moves to 2.4 because conflict handling still loses edits. Beta feedback moves from email to the in-app form starting with 2.3. **Decisions made** - Ship 2.3 on 14 October without offline sync; offline sync moves to 2.4. - From 2.3 on, beta feedback goes through the in-app feedback form instead of email. **Action items** | Task | Owner | Due date | |---|---|---| | Email Kestrel Logistics and Brightwater Clinics to explain the new offline-sync timing | Lena | Mon 5 Oct | | Merge the fix for the Android 14 login crash | Daniel | Thu 8 Oct | | Redo the six iOS/Android store screenshots and the English + German release notes | Mei | Fri 9 Oct | | Submit 2.3 for App Store review | unassigned | Mon 12 Oct | | Enable the feedback-form feature flag in the 2.3 release candidate | Daniel | Tue 13 Oct | **Open questions** - Whether to hold the release if the release candidate still crashes on more than 0.5% of sessions — to be decided on 12 October from the numbers. Where it fell short: all four real tasks came back with the right owner and date, but it also turned a passing remark ("submitting on Monday the 12th still works") into a fifth row. Nobody took that task on — delete the row or give it an owner before you send the notes.

ヒント「所有者または日付を発明しない」ルールはこれを信頼できるようにします。 AI はそうでなければ尤もらしい-しかし間違った名前でギャップを埋めます。 Zoom/Meet トランスクリプトを最良の結果のために直接貼り付けます。

ChatGPTGeminiClaude

研究論文を要約

密集した論文の主要な主張、方法、調査結果を取得します。

プロンプト

研究方法チューターとして行動してください。研究論文から抽象化し、貼り付けられたセクションをお読みください。この構造を使用して要約します：
1. 研究質問（1文）
2. 方法（彼らが何をしたか、参加者またはデータポイントの数）
3. 主な結果（箇条書き、数字が表示される場合は数字付き）
4. 著者が言及する制限
5. この論文が重要な理由についての1文

解釈や分析を追加しないでください。クラスメートに説明できる明確な言語を使用してください。

論文の抜粋：[PASTE ABSTRACT + KEY SECTIONS]

出力例

1. 研究質問：間隔を置いた反復は、大学生の語彙学習における塊状の練習と比較して長期保持を改善しますか？ 2. 方法：ランダム化実験、94人の大学心理学部の学生、8週間。1つのグループは間隔を置いたフラッシュカードアプリを使用し、1つのグループはブロック学習セッションを実施しました。 3. 主な結果： - 間隔グループは4週間フォローアップテストで単語の31％多く保持されました。 - 即時テスト直後に有意な差はありません（p = .42）。 - 効果は低頻度の単語で最も強かった。 4. 制限：自己選択研究時間。両グループが同じ単語リストを使用しました。 5. 重要な理由：スペーシング利益は実験室を超えて持続し、実践的な学生ツールに適用されることを確認します。

ヒント論文が長い場合は、要約と結果セクションを最初に貼り付けます。これら 2 つだけでは構造の 80% を取得します。「なぜそれが重要か」層が必要な場合は、ディスカッション層のみを追加します。

MidjourneySDXLFLUX

映画的クローズアップ肖像画

管理可能な主題、気分、照明を持つフィルムスチルスタイルのヘッドショット。

プロンプト入力欄 4 件

85mm f/1.4レンズで撮影したの映画的なクローズアップポートレート、表現、クリーミーボケでの浅い被写界深度、照明、色級、きめ細かい皮膚テクスチャと目のキャッチライト、フォトリアリスティック、35mm フィルムグレーン --ar 4:5 --style raw

出力例

60年代の風化した漁師の密集した頭と肩ポートレート、かすかな知るような笑顔、左から温かい低キーウィンドウ照明で照らされており、右ほおの影に低下します。青緑と琥珀の色級とフィルムグレーンが見えるのは、インディドラマから引き出されたフレームのように読みます。目はキャッチライトのペアで鋭くありながら、背景がソフトボケに溶けます。

ヒント任意の主題でスワップして、レンズ+照明+グレードのスキャフォールディングを保つと、ジェネリック AI 顔ではなく映画的なスチルとして読むものです。 Midjourney では、`--style raw` はデフォルトの過度に磨かれた外観を減らします。SDXL/FLUX では、`--ar/--style` フラグを削除し、UI でアスペクト比を設定します。

もっと見たい方は ChatGPT のプロンプト例へ、書き方を順に学びたい方はプロンプトの書き方へどうぞ。

さらに学ぶ

プロンプトの書き方 ChatGPT のコツ ChatGPT のプロンプト例プロンプト集の比較

よくある質問

プロンプトとは何ですか？

プロンプトとは、ChatGPT・Gemini・Claude などの AI モデルに「何をしてほしいか」を伝える指示文のことです。「光合成を簡単に説明して」のような一行の質問でも、役割・前提・タスク・出力形式・ルールまで書いた依頼書でもかまいません。プロンプトが具体的で明確なほど、返ってくる答えは役に立ちます。

良いプロンプトの例を教えてください。

良いプロンプトは、役割を決め、前提を渡し、タスクを1つに絞り、出力形式を指定し、禁止事項を添えます。たとえば「あなたは採用担当者です。以下のメモをもとに、200字程度の不採用通知を、丁寧かつ結論の明確な文面で書いてください。私が伝えていないフィードバックを創作しないでください。」このページの例文はすべてこの型に沿っています。

プロンプトとプロンプトエンジニアリングの違いは何ですか？

プロンプトは指示文そのものです。プロンプトエンジニアリングは、その指示文を書き、試し、直して、安定して良い結果が出るようにしていく取り組み——構成・例示・制約の選び方——を指します。良いプロンプトを書くのに専門職である必要はありません。上の要素を押さえるだけで十分です。

ChatGPT・Gemini・Claude で同じプロンプトは使えますか？

ほとんどの場合、使えます。構成の整ったプロンプトは3つとも同じように機能します。違いは細部で、最新の情報源が必要なときは Gemini、非常に長い文書を扱うときは Claude が得意です。このライブラリのプロンプトは、カードに断りがない限り3つとも使える書き方にしています。