プロンプトの基本知識と最新の活用例を紹介

ビジネスシーンだけでなくさまざまな分野で、生成AIの活用が広がっています。そんな中、生成AIに対する指示文や質問文を意味する「プロンプト」にも注目が集まっています。なぜなら、生成AIを使いこなす上で、いかに適切なプロンプトを作り出せるかが重要なポイントとなるからです。そこで本記事では、歴史や種類を含めたプロンプトの概要に加えて、代表的なプロンプトを紹介します。さらに、プロンプト作成のポイントや活用例、文例集や作成時の注意点などについても併せて解説します。

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プロンプトとは

プロンプトは、「指示する」「促す」といった意味を持ち、IT分野では古くから使用されている用語です。一般的には、コンピューターが命令の入力待ちであることを表示するのに使われるメッセージや記号を指し、「入力促進記号」とも呼ばれています。プロンプトには、キーボードでコマンド（命令）するシステムツール「コマンドプロンプト」と、AIが出力を生成するために必要な指示文「AIプロンプト」があります。ここでは、後者の「AIプロンプト」について解説します。

プロンプトの定義

生成AIの領域においてプロンプトとは、「生成AIに送る指示文や質問文」を指します。簡単なようですが、その役割は奥深く、ユーザーと生成AIをつなぐ橋渡し的な役割を果たしています。生成AIが質の高い解答をしてくれるかは、どれだけユーザーが明確な指示文や質問文を送れるかによって決まるのです。

プロンプトの役割

プロンプトの役割とは、生成AIが解答するのに必要な指示文や質問文を提供することです。何を生成してほしいのかを命令するだけでなく、指示文や質問文の背景や目的を共有する役割があります。プロンプトを正しく作成することで、生成AIから適切で正確な解答を得られる可能性が格段に高まるのです。

プロンプトの歴史と進化

ここでは、プロンプトの歴史と進化について確認していきましょう。

ルールベース時代（1950～1980年代）

プロンプトの歴史は、1950年代までさかのぼります。アラン・チューリングが、「機械は考えられるか」という問いを提示しました。そして、1956年のダートマス会議において、ジョン・マッカーシーが「人工知能」という概念を発表したことで、AI研究は本格的に始動したのです。当時AIに送るのは単純な命令文のみで、AIもまだ固定されたルールに基づいて動作していました。そこで、当時の研究者たちは明確な指示を送ることで、ルールベースのシステムに複雑なタスクを実行させようと試みたのです。これが、現代のプロンプト設計の原型になったと考えられます。

機械学習時代（1990～2010年代）

1990年代になると、機械学習や自然言語処理技術が進化したことにより生成AIの基盤が整い、プロンプトの概念も徐々に重要視されるようになりました。初期のプロンプトは、まだシンプルなテキスト入力だけでしたが、徐々に具体的な指示や条件などを含む形式に進化してきたのです。この流れに伴い、さまざまなアプローチが試され、プロンプトによって生成AIの能力を最大限に引き出すための技術や手法が開発され始めたのです。

大規模言語モデル（LLM）の台頭（2020年代～）

2020年代になると、OpenAIの「GPTシリーズ」などの大規模言語モデル（LLM）が登場し、プロンプトの重要性がさらに増大しました。膨大なデータセットを基にトレーニングされたこれらのモデルは、高度な言語理解と生成能力を有しています。そのため、ユーザーはテキスト生成においても、単なる指示ではなく、複雑な問いかけや条件を生成AIに与えられるようになったのです。

プロンプトエンジニアリングの体系化（2020年代～）

プロンプトエンジニアリングが生成AIの活用にとって、欠かせないものという認識が広がります。プロンプトエンジニアリングとは、AIから望ましい解答を得るために、プロンプトの指示や質問を設計・最適化するスキルを指します。AIの解答品質は、プロンプトをどのように作成するかによって大きく違ってくるため、より明確で適切なプロンプトを作成するスキルが求められているのです。

マルチモーダル・エージェント化（2025年現在）

マルチモーダルとは、テキスト・画像・動画・音声・数値といった複数種類のデータを同時に処理する能力を指し、エージェントとは、自律的に動くソフトウェアやシステムを指します。「マルチモーダル・エージェント」とは、さまざまな種類のデータを同時に処理し、ユーザーが設定した目標やタスクを達成するために、AIが自律的に行動する技術を指します。ユーザーが細かな設定をしなくても、AIが環境を認識・分析し、適切な行動を選択して目標を達成するのです。この技術は、業務の自動化や効率化、問題解決や意思決定支援など、さまざまなケースで活用できます。

プロンプトの種類

プロンプトは、主に3つの種類に分類されます。具体的な指示を与える「命令型」や文章の続きを生み出す「補完型」、そして例を示して判断を促す「実演型」です。目的や状況によって使い分けることで、AIとのコミュニケーションが円滑になります。ここでは、それぞれの特徴について以下の通りに紹介します。

命令型

命令型のプロンプトとは、生成AIに対する具体的な作業指示のことです。例えば、「こんな情報を教えてほしい」「この文章を翻訳してほしい」などが挙げられます。指示の内容が明確であればあるほど、望む内容に近い解答が得られるのです。

補完型

補完型のプロンプトとは、途中まで入力された文章やアイデアを参考にして、生成AIが続きを生み出す仕組みを指します。例えば、「公園で子どもたちが美味しそうに」という文章を入力した場合に、生成AIはその続きとして「アイスを食べている」や「ジュースを飲んでいる」といった内容を出力するのです。この手法は、文章やアイデアの冒頭だけは完成しているものの、その先がどうしても思い浮かばないときに便利な方法です。

実演型

実演型のプロンプトとは、あらかじめ例を提示し、それを基に生成AIに判断させたり分類させたりする手法を指します。例えば、「アクションもの」「コメディもの」など多数のカテゴリに分類したい映画があるとします。そのような時は、ユーザーがまず「映画Aはアクションもの」「映画Bはコメディもの」と具体例を示します。生成AIは、与えられた具体例を参照しながら、「映画Cはコメディもの」などと解答を返すのです。

代表的なプロンプト

はじめのうちはプロンプトの書き方に悩むことも多いかもしれません。そこで、ここでは代表的な書き方を紹介しますので、参考にしてみましょう。

深津式プロンプト

深津式プロンプトとは、noteのCXOである深津孝之氏が提唱した、ChatGPTで使える汎用性の高いプロンプトを指します。条件を明確に伝えることで、精度の高い解答が出力されます。

「深津式プロンプトのテンプレート」

深津式プロンプトは、AIがより的確にユーザーの意図を解釈し、役立つ情報を提供する目的で提唱されました。これにより、従来モデルでは見落とされる傾向にあった文脈やニュアンスを理解する能力を与えることで、人間とAIとのコミュニケーションが飛躍的に向上するのです。

ReActプロンプト

ReActプロンプトは、AIに対して「推論」「必要な行動」「最終的な結果」といった3段階の質問をすることで、高い精度の回答を得る書き方です。

「ReActプロンプトのテンプレート」

● 入力文章（質問または指示）
・ChatGPTに対してユーザーが質問または指示を入力する部分
・文章生成やデータ分析、要約など、具体的な指示を与える

● Thought
・質問または指示に対して、ChatGPTがどのように推論を進めるかを出力
・複数の情報源を評価したり、関連性を分析したりすることが可能

● Action
・ChatGPTが取った行動を出力
・指定されたデータの検索や関連ドキュメントの調査、あるいは特定のアルゴリズムの実行など、具体的なアクションが実行される

● Observation
・Actionから得られた情報を評価し、新たな質問の生成や追加調査が必要かどうかを出力

ゴールシークプロンプト

ゴールシークプロンプトは、ゴール（目標）をシーク（探す）するという名前の通り、目標を明確に設定し、達成するための具体的な行動計画を探し出すことを目的としています。明確に設定したゴールに向かって具体的な質問を繰り返し、答えを導き出すのがゴールシークプロンプトの基本的な手法です。

「ゴールシークプロンプトの基本的な流れ」
● ゴールの設定
明確にプロジェクトやタスクなどの最終目標を設定します。この段階では、具体的かつ達成可能なゴールであることが重要です。

● 返答に対してプロンプトを作成
ゴールを設定しゴールシークプロンプトを入力したら、ChatGPTからすぐに質問が返されます。この質問に答える形で、再びプロンプトを作成します。

● 何度も修正を繰り返しゴールを目指す
ChatGPTからの返答が満足できるものでなかったら、プロンプトに条件などを追加して再度入力します。また、ChatGPTからの質問に対しても、解答をプロンプトに入力します。このようなやり取りを繰り返しながら、適切な解答に導いていくのです。

プロンプト作成のポイント

AIに対するプロンプトの質問や指示が曖昧だったり適切でなかったりすれば、望むような回答は得られません。ここでは、以下の通りプロンプト作成のポイントを解説します。

具体的で明確な指示

生成AIに対しては、できる限り具体的かつ明確に指示する必要があります。指示内容が曖昧だと、AIからの解答精度も落ち、望む解答が得られません。例えば、ある新商品の紹介文を生成してもらう場合に「新商品の紹介文を考えてください」では、望む解答は得られないでしょう。「ターゲットとなるビジネスパーソンに訴求できる新商品の紹介文を考えてください」など、文章の対象や前提条件を補足すれば、質の高い解答が得やすくなります。つまり、豊富に情報を与え、生成AIが推測する必要が少なければ、それだけ望んだものに近い解答を得られるのです。

補足情報や条件を設定

生成AIの解答精度は100％ではありません。したがって、プロンプトの指示や質問が曖昧で情報不足だったり、難し過ぎたりする場合、望むような解答を得られない恐れがあります。このような事態を避けるには、あらかじめ補足情報や条件などを与え、解答精度を高める必要があるのです。解答精度が高まれば、望むものに近い解答が得られるでしょう。

出力形式の指定

生成AIが解答する際の出力形式を指定することで、望むような解答が得やすくなります。例えば、「500文字以内で」「箇条書きで」など、具体的に出力形式や条件を指定しましょう。

プロンプトの活用例

生成AIの活用によって、資料作成や定型作業の自動化など、さまざまな業務の効率化が実現可能です。ただし、これらを効果的に行うためには、目的に沿った適切なプロンプトの設定が重要となります。ここでは、プロンプトの活用例を解説します。

コンテンツ作成

近年、急速に普及しているのが生成AIを活用したコンテンツ作成です。記事の執筆やセールスコピーの作成、SNS投稿など、さまざまなシーンで活用されています。例えば「新商品についてのSEO対策済み記事を5,000文字で作成してください。見出し構造（H2/H3）を含め、事例を5つ挙げてください。」といった記事執筆の指示が挙げられます。他にも、「20代女性向けの新商品を取り扱う通販会社が、Web広告を出す際のセールスコピー例を作成してください。」などと設定することで、セールスコピーの候補案が生成されるのです。

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業務効率化

「四半期営業報告書をA4用紙1枚にまとめてください。前年比成長率をグラフ付きで記載し、主要課題3点と解決策を箇条書きで提案すること。」と指示すれば、報告書を生成してくれます。また、音声データを投入し、「以下の会議音声文字起こしから、決定事項・アクションアイテム（担当者/期限明記）・未決事項を抽出し、箇条書きで整理してください」と指示すれば、議事録も生成可能です。このように適切なプロンプト設定ができれば、人による最終チェックや調整は必要ですが、業務の一部をAIに任せられるため、定型業務などの省力化につなげられます。

教育やトレーニング

新入社員の教育や実務的なトレーニング内容を生成AIに指示をする際は、それぞれの目的に沿った具体的な提案が必要です。例えば「エクセルの初心者に向け、基本要素を1時間程度で習得できる新人研修の綿密なプログラムを立案してください。」といった指示を出したとします。このメッセージへの返答として「SUMIF関数」や「SUMIFS関数」が紹介されます。このように生成AIは、やりたいことは明確に表現できても、その解決策が不明な場合にも活用可能です。               

プロンプトの文例集

ビジネスで使える活用シーンごとのプロンプトの文例集を紹介します。便利な使い方の具体例をまとめ、テンプレートを掲載している「プロンプティア」を参照しました。

アイデア提案

ここで紹介するのは、販促キャンペーンのアイデアを出してもらうためのプロンプトです。

出典：https://prompt.quel.jp/10159

文章の要約

文章を要約してもらうためのプロンプトは、以下の通りです。

出典：https://prompt.quel.jp/10042

ビジネスメール作成

ビジネスメールを作成する際のプロンプト文例は以下の通りです。

出典：https://prompt.quel.jp/10194

プロンプト作成時の注意

プロンプト作成時の注意点を、以下の通りに紹介します。

個人情報の取り扱い

生成AIに指示するために入力した情報は、再学習に利用されるケースがあります。そのため、個人情報などをプロンプトに含めると、それが他のユーザーに表示されて外部に流出する恐れがあるのです。生成AIは、テキスト以外にもExcelやWord、PDFや画像など、さまざまな媒体のファイルを読み込めます。プロンプトを作成する際は、Excelの顧客リストやWordの重要文章などをそのままアップロードしないなど、個人情報の取扱いに細心の注意を払う必要があるのです。

著作権遵守

生成AIは、Web上に存在する膨大な量のデータを学習しています。したがって、プロンプトの設定次第では、著作権に保護されているコンテンツを生成してしまうリスクもあります。AIによって生成されたコンテンツが、著作権法の適用を受けるかは議論の余地がありますが、著作権によって保護されている特定の作品などを明示的に含めるのは避けましょう。

関連記事：著作権とは？制作担当者が知っておくべき保護の期限・期間や侵害しないための基礎知識＆ミッキー事例も紹介

プロンプトの悪い例

曖昧で具体性に欠けるプロンプトでは、求める結果が得られない可能性があります。誤解を招くような条件設定も不適切です。また、ユーザーにとって不利益をもたらす内容が含まれる結果にならないよう、詳細な補足情報の条件設定が必要でしょう。

プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングについて以下の通りに解説します。

プロンプトエンジニアリングの定義

生成AIから望ましい解答を得るために、プロンプトの指示や質問を設計・最適化するスキルをプロンプトエンジニアリングといいます。ChatGPTなどの生成AIを使いこなすのに必要なスキルとして注目されるようになりました。生成AIは、プロンプトの出来によって出力される解答品質が大きく異なるため、より適切に入力するスキルが求められているのです。

プロンプトエンジニアリングの業務内容

プロンプトエンジニアの業務内容について、以下の通りに解説します。

● プロンプトの設計・開発
目的のコンテンツを生成したり、タスクを実行したりするために最適なプロンプトを設計・開発します。

● AIモデルの分析
プロンプトの精度向上のために、AIモデルの分析も重要な業務です。さまざまなプロンプトでテストを実施し、データを収集してAIモデルのパターンや傾向を把握します。

● プロンプトの改善
生成結果を検証・評価・改善することで精度を高めるのもプロンプトエンジニアの業務の一つです。

生成AIの最新トレンド

「プロンプトの歴史と進化」でも触れている通り、2025年の生成AI市場で最も注目すべきトレンドは、「AIエージェント」の進化と普及です。また、マルチモーダルAIやパーソナライゼーションの進展もあり、生成AIはより身近で不可欠なパートナーとなりそうです。

・AIエージェントによる自律的な業務支援
従来のAIアシスタントを超え、より深い文脈理解と複雑なタスク処理が可能なAIエージェントが登場。個人アシスタントや業務自動化、パーソナライズされた体験の提供など、実用的なAIが急速に普及しています。

・マルチモーダルAIの進化によって生まれる新しい価値の創出
テキスト・画像・音声・動画など、複数の情報を組み合わせて処理できるAI「マルチモーダルAI」が主流になります。OpenAIの「GPT-4o」や動画生成AI「Sora」など、より複雑で高度なタスクへの応用が進んでいます。これにより、教育や医療、現場作業の支援など多様な分野での活用拡大が見込まれます。

まとめ

生成AIの性能を最大限に引き出すためには、プロンプトが重要となります。大切なのは、命令型・補完型・実演型といったプロンプトの種類を知り、用途に応じて使い分けることです。加えて、代表的なプロンプトを参考にしながら、「具体的で明確な指示」「補足情報や条件を設定」「出力形式の指定」を意識して、適切にプロンプトを作成しましょう。生成AIの発展が進めば、これまで以上にプロンプトが注目を集めます。適切なプロンプトを作成し、生成AIの性能を最大限に引き出せる人材は、今後さまざまな分野で求められます。本記事を参考に、練習と改善を繰り返し、プロンプトエンジニアリングのスキルを磨いてみてはいかがでしょうか。