用語辞典 / プロンプト・対話

プロンプトPrompt — 読み:ぷろんぷと

プロンプトとは、AI に渡す指示文・入力文のことです。同じモデルでも、プロンプトの書き方で出力の品質は大きく変わります。このページでは構成要素と実例、よくある失敗と対策をまとめます。

分類:プロンプト・対話タイプ:実務型(プロンプト 6 本)更新:2026年10月13日出典付き:はい
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導入Introduction

プロンプトとは、AI に渡す指示文・入力文のことです。同じモデルでも、プロンプトの書き方で出力の品質は大きく変わります。このページでは構成要素と実例、よくある失敗と対策をまとめます。

このページの使い方:定義と仕組みで概念を掴み、プロンプト集で実務に落とし込み、FAQ で細部を確認できます。関連用語のリンクで、必要な範囲だけをたどって学べます。
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用語の定義Definition

プロンプトとは、生成AIに対して特定のタスクを実行させるための指示や質問のことです。本記事では、プロンプトの種類、良いプロンプトを作るコツ、活用場面と注意点を解説します。

  • AI への入力テキスト全体を指す(指示に限らず参照資料も含む)
  • 役割・指示・制約・出力形式の 4 点を押さえると安定する
  • 出力は確率的なので、条件を検証可能な形で書くのがコツ

出典:my-best.ai 用語辞典「プロンプト」(https://my-best.ai/ai-dictionary/prompt/)

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仕組み・原理How it works

① 指示は「動詞 + 対象 + 条件」で書く

「調べて」ではなく「◯◯について、△△の観点で、300 字以内でまとめて」のように、行動・対象・条件を 1 文に収めます。あいまいな依頼は結果のばらつきに直結します。

② 文脈と例示を添える

背景情報や、望ましい入出力の例を 1〜2 組入れると、型式が安定します。例示は「良い例」だけでなく「避けたい例」も示すと効きます。

③ 出力形式を先に決める

表・箇条書き・JSON など、後工程で扱いやすい形を指定します。形式を固定すると、比較と自動処理がしやすくなります。

役割(Role)「あなたは〇〇です」— 語彙と判断基準を固定する指示(Instruction)動詞+対象+条件。1 文 1 指示で並べる入力データ(Context)処理対象の本文。長い場合は前後に区切りを入れる制約・条件(Constraints)文字数・禁止事項・根拠の扱いを明示する出力形式(Format)見出し/表/JSON。項目名まで指定する
プロンプトの基本構成:上から順に積む
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原始出處Origin

プロンプトは「AI に与える入力文」を指す語で、特定の論文で提唱されたものではありません。2020 年の GPT-3 論文が、モデルを再学習せずプロンプトだけで多様なタスクを解けることを示したことで、設計対象として広く認識されるようになりました。2022 年の対話型サービスと画像生成の普及以降、日常語として定着しています。

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応用シーンUse cases

文章作成の下書き

メール・告知文・レポートの初稿を作る

情報の整理と要約

長文から要点・ToDo・リスクを抽出する

分類・判定

問い合わせの種別判定、レビューの感情分類

対話による学習

分からない用語を段階的に質問して理解する

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メリット・デメリットPros & Cons

メリット

  • 同じモデルのまま、書き方だけで出力品質を改善できる
  • 自然言語なので、非エンジニアでも設計と改善ができる
  • 履歴を残せば、社内で再利用できる資産になる
  • 出力形式を固定すれば、後工程の自動化につなげられる

デメリット・注意点

  • あいまいな指示は、あいまいな出力として返ってくる
  • 長すぎるプロンプトはコンテキストを圧迫し、コストが増える
  • モデルの更新で挙動が変わることがある
  • 機密情報を書き込むと情報管理上のリスクになる
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よくある誤解Misconceptions

「長く書けば良くなる」
長さより構造です。役割・指示・条件・形式の 4 点が揃っていれば、短いプロンプトのほうが安定することも多くあります。
「おまじないの言葉を入れれば精度が上がる」
効果が確認できる表現は限られます。検証できない飾り言葉より、条件の明確化と例示のほうが再現性の高い改善になります。
「一度うまくいった型は永遠に使える」
モデル更新やデータ変更で結果は変わります。型は残しつつ、定期的に再検証する運用が必要です。
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関連用語Related terms

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

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プロンプト集Prompt collection

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔 〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

プロンプト

依頼の型(役割+指示+条件+形式)

すべての基本になるテンプレート

あなたは(役割:例=編集者)です。
目的:(何のために)
作業:(動詞で具体的に)
条件:
・(文字数・文体・必ず含める要素)
・(禁止事項)
出力形式:(見出し/表/箇条書き/JSON)

--- 入力 ---
(ここに対象テキスト)
プロンプト

良い例・悪い例を添える

型式を合わせたいときの定番

以下の作業を行ってください:メールの件名を 10 案つくる

【良い例】「【要返信】10/20 締切|見積書のご確認のお願い」
理由:緊急度・期限・依頼内容が一目で分かる

【避けたい例】「お願いします」
理由:用件が分からない

上記の基準に沿って 10 案を出し、各案の意図を 1 行で添えてください。
プロンプト

段階的に深掘りする

理解を目的にした対話

「(用語)」について、次の順で段階的に説明してください。
1. 一文での定義 2. 身近な例え 3. 仕組み 4. よくある誤解 5. 実務での使いどころ
各段階は 3 行以内。最後に、私が理解できたか確認する質問を 1 つ投げてください。
プロンプト

出力を先に固定する(JSON)

自動処理の前段として使う

以下の文章を読み、指定の JSON のみを出力してください。前置き・後書きは禁止。
{"category":"","priority":"high|mid|low","owner":"","due":"YYYY-MM-DD","summary":""}

--- 文章 ---
(ここにテキスト)
プロンプト

前提を確認させてから実行する

手戻りを減らす

依頼:(やりたいこと)
この依頼について、あなたが判断に迷う点を 3 つ挙げ、それぞれ推奨する仮定を添えてください。私の回答後に作業を開始してください。
プロンプト

出力を自分の基準で点検する

品質チェックを自動化する

以下の出力を点検してください。
観点:①事実誤認 ②指示との不一致 ③不要な断定 ④表記ゆれ
各観点で「問題箇所の引用 → 修正案」を示し、最後に修正版全文を出力してください。

--- 出力 ---
(点検したいテキスト)
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FAQ(よくある質問)FAQ

プロンプトは毎回同じ結果になりますか?
なりません。生成には確率的な要素があるため、条件を厳密にしても表現は変わります。形式や判断基準を固定し、許容できるばらつきの範囲を決めておくのが実務的です。
日本語と英語、どちらで書くべきですか?
日本語で問題ありませんが、専門用語を含む指示は英語のほうが安定する場合もあります。出力は日本語を指定し、指示だけ英語にする併用も有効です。
プロンプトはどこに保存すべきですか?
チームで共有する場合は、目的・作成日・利用モデル・結果のメモをセットで残します。個人のメモでも、置き換え箇所を明示しておくと再利用しやすくなります。
長すぎるプロンプトは避けるべきですか?
避けるというより、分割を検討します。上位 K 件など不要な情報を削り、出典を示すべき資料だけを残すと、精度とコストの両方が改善します。
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出典・参考文献References

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

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まとめSummary

プロンプトは AI への入力文であり、品質を決める最大の変数です。役割・指示・条件・出力形式の 4 点を揃え、検証できる条件を書くことが上達の近道です。

  • まず型を作り、うまくいった型を保存して再利用する
  • 条件は検証可能な形(文字数・項目名・禁止事項)で書く
  • 出力は必ず点検の工程を通してから使う

次はチュートリアルで手を動かす

プロンプト基本の型を身につける(15 分) — 所要 15〜30 分程度の実践形式です。

チュートリアルを開く →
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