AIプロンプトとは何かと使い方例大全――失敗しない書き方や仕事での活用術

「AIプロンプトとは何か」をあいまいなままにしておくと、ChatGPTも画像生成AIも、せいぜい「ちょっと便利な検索窓」で止まってしまいます。本来は数時間かかる企画書や報告書、デザイン案を短時間で形にできるのに、その差分すべてが静かに失われています。

多くの方が、生成AIプロンプト例やChatGPTプロンプト例をコピペしても成果が出ないのは、「意味」と「書き方」と「検証の仕方」を分けて理解していないからです。長く盛り込めば賢くなるという思い込みや、生成AIプロンプトテンプレートだけを社内で配る運用も、現場ではほぼ必ず行き詰まります。

この記事では、AIプロンプトとは何かを「AI用の要求仕様書」として再定義し、ビジネス文書から企画、会議、コード、画像生成AIプロンプト例日本語（人物やアニメ）までを一気通貫で整理します。あわせて、ありがちな失敗プロンプトのBefore／After、プロンプトエンジニアリングの現実、AIチャットボットは危険ですかへの実務的な答え、安全な使い方のガイドラインまで具体的に示します。

読み進めれば、「何となく触ってみる人」から、明日から自部署とクライアントに還元できるレベルまで、一気に引き上げるための実務ロジックが手に入ります。

AIプロンプトとは何かを三行で掴む――意味と役割を仕事目線で一気に理解しよう

• AIへの指示は、雑談ではなく「要求仕様書」です

• 良い指示は、目的・前提・制約・アウトプットが一目で分かります

• この型さえ押さえれば、「AIはイマイチ」が「手放せない戦力」に変わります

AIプロンプトとはAI用の要求仕様書だと考えると急に使いやすくなる話

人に仕事を頼むとき、「とりあえずいい感じで」だけで丸投げはしないはずです。ところがAIになると、なぜか多くの人がこれをやってしまいます。
私の視点で言いますと、現場で成果が出ているチームほど、AIへの指示を短い企画書レベルの要求仕様として扱っています。

たとえば、マーケ担当がキャンペーン案を出させるときは、次の4点をほぼ必ず入れています。

• 誰向けの施策か（ターゲット）

• 何を達成したいのか（目的）

• どんな前提があるか（予算・媒体など）

• どの形式でほしいか（箇条書き・表・スライド案など）

この4点を文章に落としたものが、実務でのプロンプトの正体です。難しいテクニックよりも、「依頼の設計」そのものを整えることが先に効いてきます。

ChatGPTや生成AIが本気を出す条件とは何かをシンプルに言語化する

生成AIが力を発揮する条件は、専門用語を外して言えば次の3つだけです。

• 役割がはっきりしていること

  例：BtoBマーケターとして、経営層に向けた提案書を書く、など

• ゴールが具体的であること

  例：「3案出す」「A4一枚に収める」「初心者でも読めるレベル」など

• 判断材料が十分に渡されていること

  例：既存の資料、これまでの施策、社内でNGな表現など

この3つが揃うと、同じAIでも「雑な回答マシン」から「議論相手兼たたき台職人」に変わります。
逆に、これが欠けると、どれだけ高性能なモデルでも、当たり障りのない作文しか返せません。

現場で成果が出ているプロンプトは、特別な魔法の一文ではなく、この3条件を漏れなく満たすチェックリストになっています。

AIプロンプトとは意味の勘違いが、なぜAIはイマイチという残念な結果を生むのか

多くの人がつまずくのは、「うまい聞き方」を探し回ることです。
本来は「タスクの設計」を見直すべきなのに、言い回しだけを変えて何度も試してしまいます。

勘違いが生む典型パターンを、ざっくり整理すると次の通りです。

特に社内展開で問題になるのは、「テンプレ集だけ配布して終わり」のパターンです。
テンプレはあくまで思考の型のサンプルであり、自社の文脈やルールを織り込まないと威力が一気に落ちます。

本当に定着している組織では、あえて悪いプロンプトを書かせ、それを全員で直すワークを挟んでいます。
「どこが足りないか」「何を足せばAIが賢くなるか」を自分の言葉で説明できるようになると、例文に頼らなくても現場で再現できるようになるからです。

プロンプトを「用語」ではなく「業務の設計レベルを引き上げるフレーム」として捉え直すと、同じツールでも見える景色が一段変わってきます。

なぜAIプロンプトとは例を真似しても失敗するのか――コピペだけでは報われない理由

「有名ブロガーの例文をコピペしたのに、全然使えない」。現場で一番よく聞く悲鳴です。原因はシンプルで、プロンプトはレシピではなく「状況付きの指示書」だからです。材料も人数も違うのに、同じレシピで作ろうとしている状態になっているのです。

ありがちな失敗AIプロンプトとは例と、現場で本当に冷や汗をかいたトラブルシナリオ

失敗パターンは決まっています。代表的なものを整理します。

• 自社の情報を一切入れずに「良い提案書を書いて」と丸投げ

• 期限、予算、対象顧客を伝えずに「マーケティング施策を提案して」

• レギュレーションを伝えずに、そのまま顧客に送って炎上寸前

失敗の構造を表にまとめると、次のようになります。

私の視点で言いますと、研修現場ではまず「わざと悪いプロンプト」を書いてもらい、どこが足りないかを一緒に分解する方が定着が圧倒的に速いです。失敗を構造で理解できると、例文コピペから一気に卒業できます。

長く書けば賢くなるという危険な思い込みと、プロが絶対にやらないAIプロンプトとは書き方

「詳しく書けば書くほど精度が上がる」と信じて、画面いっぱいに条件を並べる人も少なくありません。ところが現場で結果が出るのは、長さではなく「情報の粒度」と「優先順位」を整理したプロンプトです。

プロが避ける書き方の特徴は次の通りです。

• 条件を列挙するだけで、何が最優先かを書いていない

• 一つの指示に複数のゴール(要約も企画もコピーも)を詰め込む

• 途中で前提が変わる長文を一気に投げる

逆に、結果が出る指示はシンプルです。

• まずゴールを一行で宣言する

• そのゴールに本当に必要な前提だけを3〜5個に絞る

• 足りない情報は「質問してから進めて」と明示する

この「質問してから進めて」が、モデルに考える余白を与えるポイントです。長文を書き込む前に、段階を分けて対話を設計する感覚が、プロンプトエンジニアリングの入口になります。

社内でAIプロンプトとはテンプレだけ配ってもうまくいかない理由と、その裏側で静かに起きていること

テンプレ集を配布しただけで定着しないのは、テンプレそのものよりも運用の設計が抜けているからです。現場でよく起こる裏側の状態を整理します。

定着した企業が必ずやっているのは、次の3ステップです。

• 部署ごとに「よくあるタスク」と「使えそうなプロンプト」を棚卸しする

• まずはわざと失敗例を出してもらい、全員で修正ポイントを議論する

• 良い形に育ったプロンプトだけを、業務マニュアルとセットで残す

テンプレはゴールではなく、会話を始めるための叩き台です。コピペで終わらせず、現場の言葉とルールに合わせて「自社仕様」に育てることが、ビジネスで成果を出す最短ルートになります。

生成AIプロンプトとは書き方とコツ――役割と目的と条件で骨組みから作り込む

「うまく聞き出せない会議の進行役」を任された時のあのモヤモヤ感、それがAIへの指示にもそのまま出ます。プロンプトはセンスではなく、骨組みで勝負する設計作業だと切り替えた瞬間から、精度が一段上がります。

AIプロンプトとは書き方の基本構造を役割と目的と前提情報と制約条件と出力形式で組み立てる

プロの現場では、指示文を次の5要素でチェックします。

• 役割

• 目的

• 前提情報

• 制約条件

• 出力形式

この5つを一文に詰め込むイメージです。

悪い例
「新商品のLP案を考えて」

改善例
「あなたは中小企業のマーケ担当です。20代女性向けダイエット商品を想定し、予算少なめのWeb広告用LP案を3案提案してください。専門用語は中学生でも分かるレベルに言い換え、見出しと本文をセットで箇条書きで出力してください。」

「何を・誰向けに・どの形で」まで指定した瞬間、回答のノイズが一気に減ります。

AIプロンプトとはコツとして効く検証フックと段階的プロンプティングの実践テンプレ

現場で差がつくのは、1回で完璧を狙わない書き方です。している私の視点で言いますと、「検証フック」と「段階的プロンプティング」を入れた人から成果が出ています。

1. 検証フックを仕込む
   最後に必ず「セルフチェック」を指示します。

   例
   「上記案が20代女性向けとして適切か、理由を3点挙げて自己評価してください。弱い点があれば自分で修正してください。」

   これだけで、AI自身に粗探しをさせられます。

2. 段階的プロンプティングに分解する

   • 第1段階: 前提整理
   • 第2段階: ラフ案
   • 第3段階: 推敲と修正

   例の流れ

   • 「まず、商品情報とターゲット情報を整理した箇条書きを作成してください。」
   • 「その情報を使って、LP構成案を見出しレベルで3パターン作ってください。」
   • 「2番目の案を選び、見出しごとの本文案を加えてブラッシュアップしてください。読みやすさを自己チェックして改善してください。」

一気に依頼するより、思考プロセスごと外部脳にしていくイメージです。

AIプロンプトとは書き方でよく聞かれる記号やシャープの使い方を現場感覚で整理する

「シャープや記号を入れると精度が上がるのか」という質問がよく出ますが、ポイントは魔法の記号ではなく“区切り”としての使い方です。

• 見出し用のシャープ

  「# 前提」「## 出力条件」のように、依頼内容をブロックに分けると、長文でもAIが構造を把握しやすくなります。

• 箇条書き

  「-」「1.」で条件を並べると、抜け漏れチェックがしやすく、AI側も一覧処理しやすくなります。

• 区切り線代わりの記号

  「===」や「—」のような区切りは、入れすぎると逆にノイズになります。ブロックを2〜3個に分ける程度に抑えるのが実務的です。

記号の使い方の現場ルールをまとめると、次のイメージです。

長くて複雑な指示より、区切りと流れが分かりやすい指示の方が、業務での再現性は高くなります。テンプレを丸暗記するより、この骨組みとコツを自分のタスクに当てはめていく方が、明日からの仕事に直結していきます。

ビジネスで即使える生成AIプロンプトとは例――文章と企画と会議が一気に回り出すテンプレ集

「とりあえず触ってみたけれど、仕事では使いこなせない」を、今日で終わらせるための実戦テンプレをまとめます。

生成AIプロンプトとは例文章でメールと報告書とマニュアルを秒で下書きする型

文章系は「目的」「読み手」「トーン」を一行で固定すると一気に安定します。

例 メール下書き用の型

-目的
-読み手の立場と知識レベル
-伝えたいポイント3つ
-トーン（丁寧/カジュアル/社内向け など）

と指示しつつ、プロンプトとしてはこの骨組みを使います。

• あなたは【役割例 営業担当】として社外向けメールを作成してください

• 目的は【納期変更の謝罪と新しい日程の共有】です

• 読み手は【既存顧客の担当者 初心者ではないが事情は知らない】です

• 箇条書きで要点を整理した後、ビジネスメール形式の本文を書いてください

報告書やマニュアルも同じで、役割を「プロジェクトリーダー」「教育担当」に変えるだけで流用できます。

生成AIプロンプトとは例ビジネスで企画書とキャンペーン案とペルソナ設計を量産する型

アイデア出しは「前提データ」と「評価軸」をセットで渡すと精度が上がります。私の視点で言いますと、ここをサボるとどのツールでも似たような薄い案しか出てきません。

企画書たたき台用の構造

• ターゲット属性

• 自社の商品特徴

• 競合のざっくり像

• 予算と期間

• 成功の条件（数値でも感覚でも可）

このうえで、次のように指示します。

• 上記情報を踏まえて、新キャンペーン案を5案提案してください

• 各案について「コンセプト」「具体施策」「想定効果」「リスクと対策」を見出し付きで出力してください

ペルソナ設計では「既存顧客の生の声」も数行貼り付けておくと、机上の空論になりにくくなります。

会議設計や議事録作成に効くChatGPTプロンプトとは例と、失敗から学ぶ改善Before／After

会議プロンプトは、議事録だけでなく「アジェンダ設計」から任せると効果が跳ね上がります。

よくある失敗と改善の例をまとめると次の通りです。

ポイントは「目的」「参加者」「時間」「出力形式」を必ず入れることです。

プログラミングやスプレッドシートで差がつくプロンプトエンジニアリング実践例

コード系は「環境情報」を渡すかどうかで役立ち度が決まります。

• 使用言語とバージョン

• 実行環境（ブラウザ/クラウド/ローカル）

• 既存コードの一部

• 期待する入出力の例

をセットにし、例えばスプレッドシートなら次のように指示します。

• Googleスプレッドシートで使用する関数のみで回答してください

• A列の日付とB列の売上から、過去30日の平均売上をC1セルに表示する式を提案し、式の意味を日本語で解説してください

プログラミングでは「まず疑似コードを書いてから本番コードを書くこと」「セキュリティ面での注意点も説明すること」と一文添えると、レビュー時間をかなり削れます。

この章のテンプレをベースに、自社の業務ごとに少しずつカスタマイズしていくと、部署横断で再利用できる“社内標準プロンプト集”に育っていきます。

画像生成AIプロンプトとは何か――日本語で人物やアニメを狙って当てる設計術

「それっぽい画像は出るのに、仕事では使えない」状態から抜け出すコツは、センスではなく設計にあります。日本語入力でも、要素を分解して指示すれば、人物もアニメもかなり安定して当てられます。

画像生成AIプロンプトとは例日本語で人物とビジネスシーンを外さない指定テクニック

人物＋ビジネスシーンでは、最低限次の5要素をセットで指定します。

• 誰を：年齢・性別・職種

• どこで：場所・背景

• いつ：時間帯・季節

• 何をしているか：行動

• どんな印象か：表情・雰囲気

例：
「30代男性の営業、スーツ姿でオフィスの会議室、朝の打ち合わせで笑顔でプレゼンしている、写真風、高解像度」

このレベルまで日本語で分解すると、ビジネス資料に耐える精度に一気に近づきます。

画像生成AIプロンプトとはコツとして効く構図と服装と表情と画風の分解メソッド

現場で安定した結果を出すためによく使う分解軸をまとめます。

特に社内共有用の画像では、画風を固定しておくとブランド感がぶれにくくなります。

AIイラストプロンプトとは例と、コピペだけで事故る人がハマる見落としポイント

SNSで見かけた英語プロンプトをそのまま貼ると、次のような事故が起きがちです。

• 肌の露出が多すぎて社内利用不可

• キャラクターのテイストが案件ごとにバラバラ

• 著名作品に似すぎて権利面がグレー

防ぐには、禁止要素も明示的に書くことが重要です。

• 「過度な肌の露出を避ける」

• 「特定のアニメ作品を連想させない」

• 「企業資料で使える落ち着いた色合い」

この“マイナス指定”を入れておくかどうかで、後処理にかかる時間が大きく変わります。

生成AIプロンプトとは例画像を仕事で使う前に必ずチェックしたい実務チェックリスト

最後に、業務で画像を出す前に見るべきポイントをまとめます。

• 手や指の形がおかしくないか

• ロゴや商品名が実在ブランドに似ていないか

• 社内ルールでNGな表現（飲酒・喫煙・ハラスメント要素など）が紛れ込んでいないか

• 解像度と縦横比が資料フォーマットに合っているか

• 二枚目以降も同じテイストで量産できるプロンプトになっているか

このチェックを「画像担当の感覚」に任せず、チーム共有のチェックリストとして運用すると、品質もスピードも一段上がります。

プロンプトエンジニアリングのリアル――プロンプトエンジニアはいらない論に振り回されないために

プロンプトエンジニアとは何をする人かを、バズワード抜きで実務ベースに言い換える

華やかな肩書に聞こえますが、実務での役割はとても地味で泥臭いです。
端的に言うと、AIに投げる質問と指示を「業務仕様」に翻訳する人です。

• ビジネス目標をAI向けのタスクに分解する

• 必要なデータや前提情報を整理する

• 生成モデルが誤解しない条件や形式を設計する

• 出力をレビューして修正指示を組み立てる

プロがやっていることをテーブルにすると次のようになります。

私の視点で言いますと、これは「AIに詳しい人」ではなく、業務とAI両方の翻訳家というイメージが一番近いです。

プロンプトエンジニアリング将来性を職業ではなく共通スキルとして捉え直す

「いらない職業か」と問われると、フルタイム専門職としては徐々に特殊職ではなくなります。
ただし、スキルとしては全職種の必須教養レベルに広がっていきます。

• 企画職は、顧客インサイトの仮説出しや企画書の下書きにAIを活用

• 営業は、顧客向けメールや提案資料のドラフトを生成

• 情シスやDX担当は、社内サービスのチャットボット設計に活用

ここで効いてくるのが、目的・条件・出力形式を整理して入力する力です。
この力がある人は、どのモデルやクラウドサービスに変わっても成果を出し続けます。
職業名を追いかけるより、「AIに仕事を任せる設計技術」として身につけた人が、結果的に評価と年収を伸ばしやすい構造になっています。

プロンプトエンジニアになるには何が必要で、資格や本はどこまで役に立つのか

よく聞かれるのは「資格は取るべきか」「おすすめの本はあるか」です。ここで整理しておきます。

• 絶対に必要なもの

  • 自分の業務や顧客の課題を言語化する力
  • 回答の良し悪しを判断できる基礎知識
  • 目的から逆算してタスクを分割する思考パターン

• 役に立つが、それだけでは足りないもの

  • 資格試験で問われる用語や定義
  • 書籍に掲載された文例やテンプレート集

本や資格は、「言葉と型を一通りなめる」目的では効果があります。
ただ、現場で差がつくのは、自分の文章やデータで何十回も試したログを持っているかどうかです。
試行回数が少ないままテンプレートを暗記しても、業務に合わせた改善ができず、途中で頭打ちになりやすいです。

現場で本当に求められているのは誰でも使えるプロンプトとはテンプレではなく何か

研修や導入支援の場で痛感するのは、テンプレ集だけ配っても業務は変わらないという事実です。
求められているのは、「自分の現場用にプロンプトをカスタマイズできる枠組み」です。

現場で成果が出ている企業は、次の3点をセットで設計しています。

• テンプレートそのもの

• そのテンプレをどのタスクで使うかのマッピング表

• 回答を見てどう修正指示を出すかのチェックリスト

たとえば会議議事録なら、単に書き起こしを要約させる指示ではなく、

• 会議の目的

• 重要な意思決定の項目

• 次回までのアクション

といった「抜き出したい情報」を明示しておく設計が要になります。
テンプレートはスタートラインであり、業務フローと結びつける設計図こそが、現場が本当に欲しがっているプロンプトエンジニアリングの成果物と言えます。

AIチャットボットは危険か――AIプロンプトとは設計で防げるリスクと、割り切るべきリスク

「便利だけど、会社で使うのは正直こわい」
多くの企業ユーザーがここで足踏みしています。怖さの正体は、AIそのものよりも指示の出し方とルール設計のまずさです。

生成AIプロンプトとは意味を誤解したときに起こる情報漏えいとハルシネーションのリアル

現場で起きている代表的なトラブルは次の2つです。

• 情報漏えい: 社外サービスに機密データをそのまま入力

• ハルシネーション: もっともらしいが事実と異なる回答を鵜呑みにする

私の視点で言いますと、トラブルになったケースの多くは「AIに質問する」のではなく「AIに丸投げする」感覚で入力しているのが共通点です。

典型パターンを整理すると、リスクが見えやすくなります。

AIモデルの精度や機能以前に、プロンプト側で守るラインを決めていないと、こうした事故は必ず起こります。

AIチャットボットは危険ですかへの実務的な答えと、会社を守る社内ルールの作り方

「危険か安全か」の二択ではなく、実務では次の3層で考えると整理しやすくなります。

1. ツール選定の層
2. 社内ルールの層
3. プロンプト設計の層

特に2と3を放置したまま、「とりあえずChatGPTを触ってみて」が一番危険です。最低限、次のような社内ルールを文章で決めておくことをおすすめします。

• 扱ってよい情報の範囲

  • 顧客名・個人情報・未公開の売上データは外部サービスに入力禁止
  • 必要な場合は、ダミー名や数値に置き換えることを義務化

• 利用目的の上限

  • 重要な契約書・プレスリリース・IR資料は「草案までOK」「最終版は人がゼロから書く」
  • 技術レビューや法務レビューをAIに任せない

• チェックフロー

  • AIの回答は一次情報の検索や社内資料で必ず検証する
  • ハルシネーションの可能性が高い分野（医療・法務・金融商品）はダブルチェックを必須化

• ログと管理

  • どの部署がどのサービスを使っているかを情報システム部門が把握
  • 業務利用するサービスは、企業向け契約かつセキュリティ条件を確認

このルール作りをDX推進や情報システムだけに押し付けると回りません。部署ごとに「どんなタスクに使うか」「どこから先は人が責任を持つか」を棚卸しし、AI活用方法とリスクをセットで設計することが重要です。

ビジネス利用で絶対に押さえたいAIプロンプトとは使い方のミニマムガイドライン

ツールとルールを決めたうえで、最後に効いてくるのが日々のプロンプト設計です。ビジネスでリスクを抑えながら効果を出すポイントを、チェックリスト形式でまとめます。

1. 入力してよい情報かを毎回確認する

• 本名・住所・メール・電話・口座などの個人情報をそのまま入れていないか

• 公開前の商品名・機能・価格情報を含めていないか

• 社外ツールの場合は、社外に出せる粒度の情報に落としてから入力しているか

2. 回答をそのまま信用しない前提で使う

• 「この内容は事実ですか？」ではなく、「この案のリスクや見落としを指摘してください」と検証タスクを追加する

• 重要な判断は、人が一次情報や公式資料で裏を取る

• テキスト生成やコード生成では、テストとレビューを必ず人が行う

3. 目的と制約をプロンプト側で明示する

• 「日本の労働基準法の範囲で」「中小企業の人事向けに」「専門用語は避けて」など、条件をはっきり書く

• 画像生成なら、「オリジナルキャラクター」「商用利用前提」「人物を特定できない構図で」と用途を指定する

• 「わからない場合はわからないと答えてください」と、無理な回答をさせない一文を入れる

4. 社内にナレッジを溜める

• 良いプロンプト例だけでなく、失敗したプロンプトと修正版をセットで共有する

• 会議やメールなど、よく使うタスクごとにテンプレートと注意点をドキュメント化する

• DX推進担当が、部署別の利用シーンを定期的にレビューし、ガイドラインをアップデートする

AI活用は「スピードアップ」と「リスク管理」の綱引きです。プロンプト設計と社内ルールをセットで整えることで、怖さだけが先行する状況から、安心して加速できるデジタル環境へ一段引き上げられます。

AIの勉強は何から始めればいいか――プロンプトとはから逆算する最短ルート学習法

「まず何を触ればいいのか」で迷っている間に、現場では静かに“プロンプト書ける人”と“眺めているだけの人”に分かれ始めています。遠回りな理論より、今日から3週間で業務に効く学び方に絞って整理します。

初心者が最短で伸びるAIプロンプトとは勉強法と、遠回りになりがちなNGな学び方

プロが見ていて伸びる人と伸び悩む人の差は、才能ではなく「順番」です。

最短で伸びるステップ

1. 1つのサービスに絞って毎日触る（例: ChatGPTなどの生成AIモデル）
2. 1業務だけテーマを決める（メールだけ、議事録だけなど）
3. 悪いプロンプトをあえて3パターン作り、どこを直すか自分でメモする
4. そのメモをテンプレート化して再利用する

遠回りになる学び方は次のようなパターンです。

良い学び方とNG学び方の違いを整理すると、次のようになります。

業界人の目線で言うと、「悪い例から直す」練習をした人の方が、半年後の上達スピードが明らかに速いです。

生成AIプロンプトとは作成ツールや書籍をどう選ぶかという迷わない判断軸

ツールや書籍選びで迷うほど、学習コストは増えます。ここでは判断軸だけを押さえます。

ツール選びのポイント

• 会社で正式に利用が許可されているか（セキュリティと情報管理の観点）

• テキストと画像の両方に対応しているか（今後の拡張性）

• チームで履歴やテンプレートを共有しやすいか（DX推進との相性）

書籍・教材選びのポイント

• プロンプトの文例だけでなく、「なぜその条件指定になっているか」が書いてあるか

• 失敗例と改善前後のプロンプトが載っているか

• ChatGPTなど具体的サービス名と、ビジネス活用シーンが紐づいているか

私の視点で言いますと、ツールや本は“辞書”ではなく“仕様書づくりの参考資料”として選ぶと失敗しにくくなります。

部署別AIプロンプトとは棚卸しワークと、社内勉強会で成果が出た進め方のリアル

社内での学習は、「テンプレート共有だけ」で終わらせるとほぼ失敗します。鍵になるのは、部署ごとの業務とプロンプトを棚卸しすることです。

まずは次のような簡単な表を作るところから始めます。

この棚卸しをベースにした勉強会は、次の流れだと成果が出やすいです。

1. 各自が「いつも困っている業務」を1つだけ持ち寄る
2. まずはあえて雑なプロンプトで入力し、微妙な回答をあえて共有する
3. どの条件や情報が抜けていたかを全員で言語化する
4. 修正版のテンプレートをその場で作成し、共有フォルダに保存する

このプロセスを通すと、「AIへの質問の質」と「自分たちの業務の整理」が同時に進みます。テンプレート集を配る前に、自分たちの業務データと条件を言語化するワークを1回挟むかどうかで、半年後の定着度が大きく変わります。

現場で培われたAIプロンプトとはノウハウをどう活用するか――読むだけで終わらせない実践ガイド

企画とDX推進とクリエイターのつまずきあるあるから逆算したAIプロンプトとは活用術

私の視点で言いますと、つまずきは職種ごとにパターンが決まっています。そこを踏まえてプロンプトを設計すると、一気に業務が回り出します。

まずは「全部AI任せ」にせず、自分が決める部分とAIに投げる部分を分けるメモを作成してからプロンプトを書くと迷いが減ります。

良いAIプロンプトとは例よりも悪い例と修正版を重視することで一気に上達する理由

テンプレ集を読んでも使えるようにならない最大の理由は、「なぜその形なのか」が腑に落ちていないからです。研修現場で定着率が高いのは、次の流れです。

1. わざと雑な指示を書く
2. 期待外れの回答をあえて受け止める
3. どこをどう直せばよいかを言語化する

悪い例の典型を挙げます。

• 悪い例

  「新商品の企画書を作って」

• 修正版

  「中小企業向けクラウドサービスの新商品について、営業向け提案書の構成案を5パターン提案してください。前提条件は次の通りです。箇条書きで簡潔に。」

この「どこまでが前提で、何を出力形式として指定したか」を自分の言葉で説明できるようになると、一気に上達します。

読み終えたあとに自分の現場で何を試すかまで落とし込むためのチェックリスト提示

最後に、明日から動くためのチェックリストを置いておきます。5つすべてにチェックが付けば、現場で回せるスタートラインに立てています。

• [ ] 自分の担当業務で、毎週繰り返しているタスクを3つ書き出した

• [ ] 上記それぞれについて、「目的」「前提情報」「成果物の形式」を1行ずつメモに整理した

• [ ] あえて雑なプロンプトを書き、出力結果を見ながら3回以上修正してみた

• [ ] 部署内で「よく使うプロンプト」を1つ共有し、別の人にも試してもらった

• [ ] セキュリティ観点で、外部に出せない情報と出せる情報の線引きを紙に書いて明確にした

このチェックリストを一周させるだけで、「AIは試したけれどイマイチだった」という状態から、「業務の一部が確実に速くなった」という実感レベルまで到達しやすくなります。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

2023年以降、自社とクライアント合わせて約300社に生成AIの導入支援をしてきましたが、「プロンプトとは何か」を曖昧にしたまま始めた現場ほど、効果測定の段階で手が止まります。テンプレを配っただけの営業部門では、全員が同じ長文プロンプトをコピペし、誤情報だらけの提案書が量産され、一次審査で一気に落ちた案件もあります。
一方で、プロンプトを「要求仕様書」として設計し直し、目的と前提条件を整理するだけで、企画書作成時間が3分の1になったチームも複数あります。違いはセンスではなく、考え方と書き方の順番でした。
この記事では、私が経営者として自社の現場で検証し、クライアントと一緒に失敗と改善を繰り返してきたプロンプト設計の手順を、そのまま再現できる形でまとめています。検索して出てくる「便利そうな例文集」ではなく、明日から自分の部署で成果と安全性を両立させるための土台を届けたいと考えて執筆しました。