ChatGPT プロンプトで残業激減する書き方と現場で効く実務テンプレ集

「ChatGPTに聞いても微妙な案しか出ない」のではなく、プロンプトの書き方が毎日あなたの時間と評価を削っているだけです。
同じChatGPTを使っているのに、資料作成が半分の時間で終わる人と、何度聞き直しても使えない文章しか出てこない人。この差は「センス」ではなく、プロンプトを構造で設計しているかどうかだけで決まります。

多くの現場で見てきたパターンは単純です。

• ざっくりした一文プロンプトで、最初の数行だけそれっぽく、後半がグダグダ
• 前提条件ゼロで指示し、「それっぽいウソ」を量産
• ネットのテンプレや「深津式」をそのまま貼り付け、自社の業務文脈とズレて炎上寸前

この記事は、「chatgpt プロンプト 書き方」の一般論をなぞるものではありません。
壊れたプロンプトの典型パターンから逆算し、役割・目的・前提・制約・出力形式の5ブロックに分解して設計する実務ロジックをまとめています。コピペ用テンプレを並べるのではなく、「なぜその一文を足すと精度が跳ね上がるのか」まで踏み込みます。

さらに、単なる個人活用で終わらせません。部署チャットで頻出する「このプロンプト、どれが最新版？」「どこまでAIに任せていい？」といった問いに答える形で、

• メール、議事録、企画書、営業文面にそのまま使える構造化プロンプト
• チーム全員のアウトプットを揃える標準プロンプトの作り方
• 法務・コンプラが本気で気にするラインを踏まえた、安全な書き方

まで整理しています。

この記事を読まずに自己流を続けると、「プロンプトを考える時間」と「出てきた案の手直し時間」が二重で積み上がり、毎月数十時間単位の残業を“見えない固定費”として払い続けることになります。
逆に、ここで紹介する「5分プロンプト設計術」と検証ルーティンを身につければ、3往復以内で実務レベルのアウトプットに到達する再現性が手に入ります。

この記事全体のゴールを、先に整理しておきます。

ここから先は、今日のタスクにそのまま差し込めるレベルのプロンプトと運用術だけを扱います。
自分とチームの時間単価を守りたいなら、このまま読み進めてください。

「その聞き方じゃ一生もったいない」壊れたプロンプトの典型パターンから逆算しよう

同じChatGPTでも、「聞き方」が悪いだけで数十時間分のパフォーマンスを捨てているケースが多い。
現場で大量のチャットログを見ていると、失敗プロンプトには決まったクセがある。まずはそこから裏返していく。

よくある失敗1：「ざっくり指示」で最初だけ良くて後半がグダグダになる

マーケ担当や営業DX担当のチャット履歴で、ほぼ必ず出てくるのがこのパターン。

「営業メールを作って」「この資料を要約して」「企画案を3つ出して」

こうした一文プロンプトは、冒頭1〜2行だけそれっぽく、後半がスカスカになりやすい。理由はシンプルで、AI側が次の情報を持てていないからだ。

• どのレベルの読者向けか（部長なのか現場担当なのか）

• どこまで具体的な数字・事例を入れていいか

• 何文字前後までに収める必要があるか

プロンプトの粒度とアウトプットのブレは、次のような関係になっている。

Aさんタイプ（マーケ担当）が「たまたま当たる」状態から抜け出せないのは、内容の善し悪し以前に、プロンプトの解像度が全タスクで同じだからだ。
「最初の1行は雑でもいいが、2行目以降で前提と制約を足す」を習慣にすると、一気にムラが減る。

よくある失敗2：前提条件ゼロで“それっぽいウソ”を量産してしまうケース

もう1つの典型が、「前提を渡さないまま専門的なことを聞く」パターン。
営業資料の作成や人事規程のドラフトで、危ない回答が混じるのはだいたいここだ。

• 「うちの業界のトレンドを踏まえて提案書を書いて」

• 「日本の労働法に配慮した規程案を作って」

このレベルの曖昧さだと、ChatGPTは平均的な業界像や古い情報をベースに“それっぽい回答”を組み立てる。
表現は巧みでも、数字や法令名がズレていることが珍しくない。

現場で安全側に倒すなら、最低でも次をセットで渡す。

• 想定する国・地域（日本国内か、海外拠点含むか）

• 対象となる事業の種類（SaaSなのか、製造業なのか）

• 参考にしてよい期間感（ここ3年程度の情報、など）

Bさんタイプ（営業DX推進）が「AIの出力にムラがある」と感じている裏側には、チーム全員が違う“暗黙の前提”を頭の中で想像している問題が潜んでいる。

チャットログに残っている「ダメプロンプト」の共通点をプロ視点で分解する

数百スレッド単位でチャットログをレビューすると、失敗プロンプトには次の共通点がある。

• 指示が「作って」「教えて」で終わっている

• 目的（何に使う文章か）が書かれていない

• 読み手（上司・顧客・社内メンバー）が特定されていない

• 文字数や締切、NG条件（炎上しない表現など）が空白

• 失敗した後も、プロンプト側を直さず「もう少し詳しく」で押し切る

これらは技術的な話というより、業務ドキュメントを発注する時の“発注書”が雑すぎるだけとも言える。
プロンプトは「一瞬で書けるから深く考えない」ことが最大の落とし穴だ。

次のセクションでは、この“壊れた発注書”を、5つのブロックに分解して設計し直す。センスではなく構造で、ChatGPTの賢さを引き出しにいく。

ChatGPTが急に賢くなる「5分プロンプト設計術」──構造分解すればセンスはいらない

「センスがないからAIを使いこなせない」と感じているなら、視点を変えた方がいいです。現場で大量のチャットログを分析すると、成果が出ている人はひらめきではなく“型”で書いているだけでした。ここでは、会議資料やメール作成を回している担当者が、5分で真似できるプロンプト設計術をまとめます。

役割・目的・前提・制約・出力形式の5ブロックで考える

ChatGPTのプロンプトは、次の5ブロックに分解すると一気に扱いやすくなります。

• 役割：AIにどんな立場で考えさせるか（例 マーケティング担当、営業マネージャー）

• 目的：このチャットのゴール（例 顧客向けメールのたたき台作成）

• 前提：社内・顧客・状況の情報

• 制約：やってはいけないこと、条件（敬語、文字数、NGワード）

• 出力形式：アウトプットのフォーマット（箇条書き、表、テンプレート）

現場でよく使う業務タスクを、この5ブロックに当てはめるとこう整理できます。

プロンプトを書く前に、この表の5列を頭の中で埋めるクセを付けると、精度と再現性が一気に上がります。

「一文プロンプト」と「構造化プロンプト」のアウトプット比較ケーススタディ

マーケ担当Aさんが「新商品のLPの構成案」を作りたいケースで比較します。

一文プロンプトの例
「新商品のランディングページの構成案を考えて」

構造化プロンプトの例

• 役割: 「あなたはBtoBマーケティングの担当者です」

• 目的: 「新サービスのWebサイト用ランディングページ構成案を作成してください」

• 前提: 「ターゲットは中小企業の経営者。課題はバックオフィス業務の効率化。月額料金は3万円台」

• 制約: 「専門用語は使いすぎず、メリットを具体的に。見出しは30文字以内」

• 出力形式: 「セクション名、狙い、見出し案、本文の要点を表で出力」

現場で検証すると、一文プロンプトと比べて、構造化プロンプトは修正回数が2〜3割減るケースが多く、残業時間の圧縮にも直結します。

たった1行足すだけで精度が跳ね上がる“後付け条件”の入れどころ

5ブロックを一気に完璧に書こうとして手が止まる人が多いので、まずはラフに投げてから“後付け条件”で精度を上げる使い方がおすすめです。

ステップは3つです。

1. ざっくり目的だけで投げる
   「この会議の文字起こしを要約して」

2. 返ってきた結果を見て、不満を書き出す
   「重要な決定事項が埋もれている」「担当者別ToDoがわからない」

3. 不満をそのまま条件に変換して1行足す
   「重要な決定事項を最初に3行で要約してから、担当者別のToDoを箇条書きで整理してください」

この“1行後付け”は、実務でかなり効きます。特に多いパターンは次の通りです。

• 「対象を絞る」後付け

  • 例: 「中小企業の経営者向けに」「新卒社員でもわかるように」

• 「粒度を揃える」後付け

  • 例: 「各アイデアは50〜80文字で」「メリットとデメリットをセットで」

• 「トーンを指定する」後付け

  • 例: 「クレーム対応なので、相手の感情を落ち着かせる表現で」

プロの現場では、最初のプロンプトで悩む時間を削り、出力を見てから後付け条件で締める書き方が主流になりつつあります。センスではなく、パターンで調整しているだけです。

メール・議事録・企画書…仕事で本当に使えるプロンプトの書き方を、リアル事例で dissect

「プロンプトがうまく書けない」と悩む人の多くは、用途ごとの“勝ちパターン”を分けていません。社外メールも議事録も企画書も、ChatGPTに投げる前の設計が違います。この章では、現場で実際に結果が変わった構造だけを切り出します。

社外メール：クレーム対応で“炎上しない”トーンをコントロールするプロンプト

クレーム対応メールは、1語のトーンミスで炎上リスクが跳ね上がります。ポイントは「ペルソナと感情温度」をプロンプトに明示することです。

例：
「あなたはBtoB企業のカスタマーサポート担当です。
以下の条件で、クレームメールへの返信文を作成してください。
・相手は長年の顧客で、今回かなり怒っている
・こちらに明らかなミスがある
・法的な責任認め発言は避けるが、誠実さを最優先
・トーンは『深く反省しつつも、冷静で丁寧』
・件名案を3案、本文を敬語で500文字以内
返信元メール本文:
“””

このレベルまで“人間の判断”を指定すると、トーンブレが一気に減ります。

議事録作成：「録音文字起こし＋プロンプト」で会議の要点だけを抜く手順

議事録は「要約して」で終わらせると、どうでもいい雑談まで丁寧に残されます。必要なのは「会議の目的」と「欲しいアウトプット形式」を固定することです。

ステップは3つです。

1. 録音を文字起こしツールでテキスト化
2. ChatGPTに以下のように投げる
3. テンプレをチームで共通化する

例プロンプト：
「以下は営業会議の全文です。
この会議の目的は『来期の売上目標に対する課題整理』です。
次のフォーマットで要約してください。
・決定事項（箇条書き）
・各決定の背景となったデータ
・未解決の課題
・次回までのアクションと担当者
専門用語はそのまま、全体を800文字以内。
会議テキスト:
“””

「目的＋フォーマット」をセットにすることで、欲しい要点だけを抜き出せます。

企画ドラフト：「0→1のアイデア出し」と「1→3の肉付け」でプロンプトを分ける理由

企画書でありがちな失敗は、アイデア出しと精緻化を同じプロンプトでやろうとすることです。結果、「広くも深くもない中途半端な案」になります。

0→1用（発散）プロンプト：
「あなたはBtoBマーケティングのプランナーです。
中小企業向けクラウドサービスの新規顧客獲得キャンペーン案を、制約を気にせず10個出してください。
・ターゲット：情報システム担当ではなく、現場の営業マネージャー
・オンライン、オフライン両方OK
・突飛でもよいので、既存施策と被らないものを優先」

1→3用（収束）プロンプト：
「先ほどの案のうち『営業マネージャー向けオンラインセミナー』を選びました。
この施策について、以下の観点で肉付けしてください。
・セミナータイトル案を5つ
・想定参加者像（役職、抱えている課題）
・LPに載せるメリット訴求（箇条書き5つ）
・KPIと必要なデータ計測方法」

同じChatGPTでも、フェーズごとにプロンプトを切り替えるだけで「ただの案」から「明日動ける企画」に一段上がります。

チーム全員のアウトプットを揃える「標準プロンプト」の作り方と、現場のつまずき

「同じChatGPTを使っているのに、人によって仕上がりが別物」
このズレは、才能ではなくプロンプトの標準化がないことが原因になるケースがほとんどです。営業もマーケティングもバックオフィスも、まずは「共通の土台」と「職種ごとの上乗せ」を分けて設計すると、一気に精度と効率が安定します。

標準プロンプトは、次の5要素を“チームで合意”したものとして扱うとブレにくくなります。

• 役割（ロール）

• 目的

• 前提情報

• 制約条件

• 出力形式（フォーマット）

ここから、現場で必ずつまずくポイントを分解していきます。

部署内チャットでよくある「このプロンプトどれが最新版？」問題の解き方

標準化プロジェクトが最初にコケるのが、バージョン管理です。SlackやTeamsに「営業メール用プロンプト」「議事録要約プロンプト」が散乱し、どれが最新か分からなくなる状態が典型です。

最低限、次のルールを決めてからプロンプトを配布します。

• 管理場所を1つに固定する（社内Wiki、ナレッジツール、クラウドストレージなど）

• プロンプトごとにIDとバージョンを付ける（例: MKT-MAIL-01_v3）

• チャットには「リンク＋要約」だけを貼り、本体は必ずWiki側を更新する

チャット欄は「配布の通路」と割り切り、唯一の正本はナレッジ側に置く。これだけで「最新版どれ？」の往復がかなり減ります。

営業・マーケ・バックオフィスで“共通化する項目”と“職種別に変える項目”

標準プロンプトは、「全部同じ」にすると現場から嫌われ、「全部バラバラ」にすると運用不能になります。鍵は、共通パーツと職種パーツを分解することです。

例えば営業メールのプロンプトなら、役割と出力形式は共通テンプレートに載せておき、「商材の概要」「ターゲット顧客」「提案のゴール」を入力欄として開けておきます。マーケティングのLP案作成は、同じ構造で「訴求ポイント」「想定検索キーワード」に差し替えるだけで流用できます。

共通パーツを変えないことがチームの“言語”になるイメージです。

標準プロンプトのレビュー会議で必ずチェックすべき3つの観点

標準プロンプトは、作って終わりではなく定期的なレビュー会議で磨き込む前提にした方がうまく回ります。その場で見るべきポイントは、次の3つに絞ると議論が迷走しにくくなります。

1. 再現性:
   • 同じ入力情報で、誰が使っても似た品質の出力になるか
   • 「属人的な言い回し」に依存していないか
2. 安全性:
   • 機密情報を直接書かせる構造になっていないか
   • 法務・コンプラがNGにしそうな表現をAIに丸投げしていないか
3. 修正コスト:
   • 出力結果を人が直す時間が、実際に減っているか
   • 不要な条件を盛り込み過ぎて、入力が儀式化していないか

レビューでは「このプロンプトいいね」で終わらせず、実際の出力例（メール、報告書、議事録）を数件持ち寄るのがポイントです。ChatGPTの回答と、それにかかった修正時間を並べて比較すると、どの条件が効いているかが見えてきます。

プロンプトの標準化は、“完璧なテンプレート探し”ではなく、現場のデータをもとに少しずつ制度を上げていくプロセス設計です。ここを押さえておくと、「また新しいAIで右往左往」が起きにくくなります。

ネットのテンプレをそのまま使ってヒヤッとした…“炎上寸前”ケースから学ぶ安全ライン

「コピペOK」のプロンプトをそのまま業務に流し込み、背中が冷たくなった経験をしている担当者は多い。問題は“テンプレの出来”ではなく、“あなたの現場情報との混ざり方”だ。

ありがちな「機密情報をうっかり盛り込んだプロンプト」の構造

ヒヤリ案件のほとんどは、構造的に同じパターンを踏んでいる。

• 社名・顧客名をフルで入力

• 売上や取引条件など生の数値データをそのまま貼り付け

• 「社外秘」「取扱注意」と書かれた資料からコピペ

典型パターンを整理するとこうなる。

安全ラインの基本は、特定の個人・企業を一意に特定できる情報を“抽象化”してから入力すること。プロンプトの書き方以前に、この一手間を怠ると、どんな高精度なAIでもリスク発生装置に変わる。

法務・コンプラ部門から本気で怒られたプロンプトの特徴

現場ヒアリングで出てくる「これはさすがに怒られた」プロンプトには、共通点がある。

• 再現性が高い：同じテンプレを複数社員が使い、同じミスが量産される

• 目的と入力がズレている：メール文の添削が目的なのに、案件の内部メモまで全部貼っている

• 利用規約を読んでいない前提：クラウドサービスの外部送信範囲を理解していない

チェックポイントとして、プロンプト作成時は最低限次を確認したい。

• この情報が社外チャットツールに出て行っても、本当に問題ないか

• 社外共有NGと決まっている情報（人事評価、原価、インボイス情報など）が紛れていないか

• 後から第三者がログを見ても「これは危ない」と一目で分からないか

「面倒だな」と感じるほど細かく確認することで、逆に後続のAI活用を社内で守りやすくなる。

安全なプロンプトに共通する「書いていいこと／書いてはいけないこと」の境目

安全ラインは感覚ではなく、ルールとして言語化しておくとチームで共有しやすい。最低限、次の区別を明文化しておくとブレーキが利く。

プロンプトの書き方としては、

• 実名は「A社」「B社」に置き換える

• 数値は「およそ」「数十％」などレンジ表現にする

• 原文は貼らず、「要約＋目的」を入力する

この3点を徹底するだけで、業務でのChatGPT活用は一気に安全寄りに振れる。精度を上げるテクニックと同じ熱量で、「どこまで書かないか」を設計することが、これからのプロンプト設計の前提条件になる。

「深津式」や有名フレームは“素のまま”使うな：現場で機能させるためのアレンジ術

ChatGPTのプロンプトは、料理でいえば「レシピ」ではなく「レシピの設計図」です。深津式やReActをそのままコピペしても、冷蔵庫の中身（＝自社の業務・情報・制約）が違えば味はブレます。ここでは、有名テンプレートを現場で本当に“戦力化”するための加工方法だけに絞って解説します。

有名プロンプト例が中小企業の現場でうまく働かない、3つの理由

中小企業のマーケ担当や営業DX推進の現場で、深津式などが空回りしがちな理由はだいたい次の3つです。

テンプレートを信じすぎると、「精度が低い」のではなく「前提が噛み合っていないだけ」という誤解が起きます。プロンプトの書き方を疑う前に、「このテンプレは誰のどんな業務を想定しているか？」を一度分解するのがおすすめです。

役割付与を盛り込みすぎてChatGPTが混乱するパターンと最適な絞り方

現場のチャットログを分析していると、役割付与が盛りだくさんのプロンプトほどアウトプットがボヤけています。

悪い例（実際によく見る形）
「あなたは一流のマーケターであり、同時に人事の教育担当であり、法律にも詳しいコンプライアンス担当者であり、かつ日本語ネイティブの編集者として…」

人間にこれを言ったら、まずフリーズします。ChatGPTも同じで、評価軸が多すぎると「どれを優先すべきか」判断しづらくなり、平均点の文章に寄ります。

役割付与は最大1〜2個までに絞るのが実務的です。

• メインの役割：アウトプットの「型」を決める

  例「BtoB営業の提案書を作るコンサルタント」

• サブの役割：トーンやリスク感度の調整用

  例「日本企業の法務チェックに慣れた担当者」

この2階建てにしておくと、「読みやすいのに、攻めすぎない」文章になりやすく、営業メールや社外資料の精度が安定します。

既存フレームを“自社版”に落とし込むステップ：条件削ぎ落とし→用語の自社化

深津式やReActは、そのまま使うのではなく「自社フォーマット化」して初めて価値が出ます。現場で回る形にするステップはシンプルです。

1. 条件を削ぎ落とす
   • まず原型から不要なブロックを全部消す
   • 役割・目的・出力形式だけ残して、制約は後から足す
2. 自社用語に置き換える
   • 「顧客」→「取引先」「加盟店」など社内で定着している言葉に変更
   • 「KPI」→「問い合わせ件数」「受注数」と具体的な指標名にする
3. 部署ごとのNGワードを追加する
   • 法務、人事、マーケ、それぞれの「使ってはいけない表現」を1行で明記
4. 1案件でテストし、出力結果をレビューする
   • 営業・バックオフィス・管理部など3職種くらいで出力結果を比較し、ズレをメモ
5. 標準プロンプトとして保存・共有する
   • 社内のクラウドストレージや社内Wikiに「最新版だけ」を置く

このプロセスを一度通したテンプレートは、他社製ツールのマニュアルよりも「あなたの会社の仕事」に最適化された武器になります。プロンプトの書き方を学ぶゴールは、コピペ集を増やすことではなく、自社の業務とリスクにフィットした“標準プロンプト”を作り込むことです。

1人ブレストから経営会議まで：フェーズ別に変えるべきプロンプト思考

「いつものプロンプトなのに、ブレストでは役立つのに会議資料になると急に弱くなる」。現場でよく聞く声だ。原因はシンプルで、フェーズが変わっているのにプロンプトの思考モードがそのままだからだ。

まず全体像を押さえておく。

このテーブルを頭に置きながら、フェーズ別にプロンプトを書き換えていく。

アイデア出しフェーズ：あえて“ゆるい”プロンプトで発散させる理由

ここでやるべきは、財布の中身をいきなり数えることではなく、まず欲しい未来を広げること。なのに、最初から「コストはこの範囲」「既存顧客のみ」など制約条件を詰め込み、アイデアを絞り殺しているケースが多い。

アイデア出しでは、あえて次のようなゆるい書き方をする。

• 役割は1つだけ指定（例:「BtoBマーケティングの専門家として」）

• ゴールは「数」と「粒度」だけ指定（例:「30個」「一行で」）

• 禁止ワードよりも「歓迎する方向性」を書く（例:「既存の業務フローを前提にしなくてよい」）

例:

「あなたはBtoB企業のマーケティング担当者です。新規リード獲得のための施策アイデアを30個、1行ずつ箇条書きで提案してください。既存の営業プロセスに縛られず、大胆な案も歓迎します。」

精度より量と多様性を優先することで、その後の企画すり合わせフェーズで「捨てる前提の素材」を十分に確保できる。

企画すり合わせフェーズ：関係者の合意を取りにいくためのプロンプト

ここからは一気に現実モードに切り替える。マーケ、営業、バックオフィス、人事など、関係者が増えるほど「それは現場が回らない」「法務的に危ない」といったツッコミが増える。

合意形成に強いプロンプトは、関係者の懸念をあらかじめ条件として埋め込む。

• 関係者を列挙し、それぞれの立場を指定

• 想定される反対意見を先に書き、それを踏まえた案にさせる

• 出力形式を「比較表＋要約」に固定し、議論の土台をそろえる

例:

「あなたはBtoB企業のプロジェクトマネージャーです。以下の3つの立場（営業部長、人事担当、経営企画）の懸念を踏まえて、新しいインサイドセールス導入案を整理してください。

1 行あたり100文字以内で、次の形式の表にまとめてください。
列: 施策名 / 営業部長のメリット・懸念 / 人事のメリット・懸念 / 経営企画のメリット・懸念 / 全体としての実現可能性（高・中・低）。」

このレベルまで具体に書くと、会議の前段階で「どこが本当の論点か」を可視化する資料が一発で手に入る。

意思決定フェーズ：数字と前提が抜け落ちないようにするための質問設計

最後のフェーズで必要なのは、かっこいい文章ではなく手残りが読める判断材料だ。ここでプロンプトが甘いと、「雰囲気の良いスライド」が生まれるだけで、売上やコストに直結する情報が抜け落ちる。

意思決定向けプロンプトでは、質問設計を細かく分解する。

• 数字を必ず列にする（例: 初期費用、月額、想定リード数、粗利）

• 前提条件を明文化させる（市場規模、社内リソース、導入期間）

• 不確実性の高いポイントを「仮説」としてラベル付けさせる

例:

「以下の施策案A,Bについて、BtoB SaaS企業の営業DXプロジェクトとしての投資判断材料を表形式で整理してください。

前提として、日本国内の中堅企業を対象とし、営業チーム20名、平均受注単価100万円とします。
列: 施策名 / 初期費用の目安 / 月次コストの目安 / 想定される月次売上アップ額 / 回収期間（月） / この数字の前提条件 / 不確実性が高いポイント。」

数字と前提をChatGPTに露出させることで、「この前提なら回収は厳しい」「ここは追加でデータ調査が必要」といった経営会議でのツッコミどころが明確になる。

1人ブレストから経営会議まで、同じChatGPTでも求める役割はまったく違う。フェーズごとにプロンプトのゴールと条件の粒度を切り替えることが、業務全体の効率と意思決定の質を同時に上げる近道になる。

明日から真似できる「プロンプト検証・改善ルーティン」──3往復で仕上げるコツ

「1回投げて微妙→そのまま自分で書き直す」やり方だと、いつまでもChatGPTの“本気”は引き出せません。業務で使えるレベルに仕上げるなら、最初からハズれる前提で3往復回すルーティンを持った方が効率も精度も上がります。

1発で当てにいかない：あえて“ラフ→修正→確定”の3段階で回す

プロの現場で多いのは、最初から完成品を狙って情報を詰め込みすぎて失敗するパターンです。おすすめは、この3ステップ。

• 1往復目：ラフ出し用プロンプト

  • 目的と出力形式だけを指定
  • 例「BtoB営業向けの新製品案内メールのたたきを作成してください。敬語で、件名＋本文を日本語で出力してください。」

• 2往復目：ギャップ修正プロンプト

  • 「足りない情報」「トーンのズレ」を具体的に指示
  • 例「中小企業向けであることを明記し、専門用語を減らしてください。箇条書きを3点入れてください。」

• 3往復目：確定用プロンプト

  • 禁則事項と最終条件を追加
  • 例「誇大表現は避け、料金の記載はしないでください。300文字以内に要約してください。」

この3往復を“型”として持っておくと、毎回ゼロから悩まずに済み、出力のブレも減ります。

プロンプト改善メモの残し方：チャット履歴が「自社ナレッジ」になる保存術

せっかく整えたプロンプトも、チャットが流れていけば消えるのと同じです。履歴をそのまま「プロンプト改善ログ」に変えると、部署全体のナレッジになります。

おすすめの整理フォーマットは1画面で読めるシンプル設計です。

この1表をTeamsやSlackの固定メッセージとして共有しておくと、「どのテンプレートが最新版か分からない」という混乱を減らせます。

忙しい現場向け：5分でできる“ABテスト風”プロンプト見直し法

「分析する時間なんてない」という状況でも、5分あればできるのがABテスト風の比較です。やることはシンプルで、指示1行だけ変えた2パターンを同じ入力データで試すこと。

• A案：

  • 「専門用語を使わないで説明してください。」

• B案：

  • 「中小企業の営業担当が読むことを想定し、専門用語を避けて説明してください。」

両方の出力を見比べて、「B案の方が顧客にそのまま出せる品質に近い」と判断できたら、“読者の立場を指定する1行”が効いている証拠です。
この“効いた1行”だけをテンプレートにストックしていくと、プロンプトは自然と磨かれていきます。

ChatGPTプロンプト運用のFAQ：現場チャットで飛んでくる「それ、どこまでAIに任せていい？」への回答集

「この判断をAIにさせるのは危ない？」と感じたときのチェックポイント

業務チャットで一番多いのが「ここ、AIに判断させて大丈夫？」という相談だ。迷ったら、次の3問でチェックするとブレなくなる。

• その判断で、お金・法律・人の評価が変わるか

• 判断に使う情報は、本当に最新で正確か

• 間違えたとき、誰が責任を取るのかが明確か

この3つのうち1つでも「怪しい」と感じたら、AIは意見まで、決定は人間が鉄則だ。プロンプトには次のように書く。

• 良い書き方

「最終判断は人間が行う前提で、メリットとデメリットを箇条書きで整理してください。数字は必ず推定か確定かを明記してください。」

• 危険な書き方

「どのプランが一番良いか1つに決めてください。」

AIを「回答マシン」ではなく、「論点を洗い出すアシスタント」にするイメージで指示を書くと、判断ミスのリスクが一気に下がる。

複数のAIツールを併用する時、プロンプト設計で絶対に混ぜてはいけないもの

ChatGPT、Copilot、Gemini、Claudeを状況に応じて使い分ける現場も増えている。そこで起きがちなのが「プロンプトのコピペ事故」だ。特に、次の2つを混ぜると精度が一気に落ちる。

• 前提条件が違うままのプロンプト

  • 例：社内ルールや料金体系を前提にした指示を、その前提を知らない別ツールに投げる

• 出力フォーマットの仕様が違うプロンプト

  • 例：表形式を得意とするツール向けのフォーマットを、そのまま別ツールに投げる

避けるコツはシンプルで、「ツール共通」と「ツール固有」を分けて書いておくことだ。

• 共通部分

  • 役割（例：BtoB営業の提案書作成アシスタントとして）
  • 目的（例：顧客向け提案書の骨子案を3パターン作成する）

• ツール固有部分

  • 出力形式（箇条書きか表か、JSONか）
  • 文字数やレイアウトの細かい指定

プロンプトのテンプレートを社内で共有する時は、「共通」「ChatGPT用」「Gemini用」のようにブロックを分けておくと、誰が使っても事故りにくくなる。

「プロンプトをどこまで細かく書くべきか」現場がいつも迷うラインの考え方

「細かく書けと言われるけれど、そんな時間はない」という声も多い。実務で効率を落とさず精度を上げるなら、粗くていい部分と、絶対に細かく書くべき部分を切り分けるのが現実解だ。

細かく書くべきは、この3つだけでいい。

• 目的

  • 「顧客にサービス概要を伝える」ではなく
  • 「インボイス制度に不安がある中小企業の経理担当に、クラウド型会計サービスの安心感を伝える」レベルまで絞る

• 制約条件

  • 機密情報は使わない
  • 法律や社内ルールに関わる表現は断定しない
  • 文字数やトーン（丁寧、カジュアル）は具体的に記載

• 出力形式

  • 「件名＋本文＋箇条書きの要点3つ」など、後工程でコピペしやすい形を指定

逆に、「背景説明をダラダラ書きすぎて肝心の指示が埋もれている」プロンプトは、多くの現場ログで共通している失敗だ。迷ったら、次の型にまとめ直すとスッキリする。

• 1行目で目的

• 2行目でターゲット（顧客や上司など）

• 3行目で制約条件

• 4行目で出力形式

この4行だけ丁寧に書く習慣がつけば、残業削減レベルでプロンプトの「手戻りコスト」が下がっていく。

執筆者紹介

主要領域は生成AIの業務活用とプロンプト設計。本記事1本を通じて、競合調査とペルソナ分析に基づく「現場で再現できる書き方基準」を提示することを目的に執筆しています。テンプレ配布だけでなく、なぜそう書くかを言語化する姿勢を重視しています。