Copilotプロンプトの書き方完全ガイド｜良い例・悪い例・すぐ使えるテンプレート集

「Copilotを導入したのに、思ったほど成果が出ない…」そんな悩みを感じていませんか？
多くの場合、その原因は プロンプト（指示文）の設計不足 にあります。Copilotは非常に強力な生成AIツールですが、ただ漠然と依頼するだけでは期待したアウトプットは得られません。

本記事では、Copilotを業務で活用するための プロンプト作成の基本ルール から、良い／悪い例の比較、部門別の実践事例、さらに 社内で活用を定着させる方法 までを体系的に解説します。
検索したその日から実務に活かせる具体例を多数紹介し、さらに ダウンロードしてすぐ使えるプロンプトテンプレート も用意しました。

Copilotを「ただの便利機能」から「業務を変革する武器」に変えるために、ぜひ最後までご覧ください。

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Copilotにおけるプロンプトとは？基本概念を理解する

Copilotにおける「プロンプト」とは、ユーザーが入力する AIへの指示文 のことを指します。どんなに高性能なAIであっても、指示が曖昧であれば出力は不十分になり、逆に指示が的確であれば業務でその力を最大限に発揮できます。

Copilotのプロンプトの特徴

Microsoft 365との統合性

ChatGPTのような汎用型AIと異なり、CopilotはWord、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsなどに組み込まれているため、社内データやドキュメントと連携した応答が可能です。

コンテキストを反映した回答

開いている文書や会議の内容をもとに出力を行えるため、「直前の議事録を要約して」「この表を見やすいグラフにして」といった具体的な依頼に強いのが特徴です。

曖昧な依頼に弱い

「良い提案書を作って」といった抽象的な指示では成果物の精度は低くなります。

ユーザーが理解すべきポイント

Copilotは「魔法のように自動で完璧な資料を作ってくれるツール」ではありません。
大切なのは、人間が意図を正しく伝えること。プロンプトは、その意図をAIに橋渡しするための言語であり、業務で成果を出すための最初の一歩となります。

良いプロンプトと悪いプロンプトの具体例

Copilotを使い始めたばかりの方が最もつまずきやすいのが、「指示が曖昧で意図した結果が得られない」という点です。ここでは、悪い例と良い例を比較しながら、どのように改善すれば精度が高まるのかを解説します。

悪いプロンプトの例

• 「提案書を作って」
  
• 「会議の内容をまとめて」
  
• 「表を見やすくして」

一見シンプルですが、これでは 誰向けに、どんな目的で、どのように仕上げるか が伝わらず、出力は漠然としたものになってしまいます。

良いプロンプトの例

• 「2024年度の売上データを基に、営業部長向けの提案書アウトラインを3項目で作成してください」
  
• 「本日の会議メモを、要点3つと次のアクションリストに整理してください」
  
• 「この表を前年同月比が一目でわかる折れ線グラフに変換してください」

良いプロンプトでは、目的・条件・出力形式 が明確に伝わっており、Copilotが必要な情報を的確に出力できます。

比較表：悪いプロンプト vs 良いプロンプト

悪いプロンプト	良いプロンプト	ポイント
「提案書を作って」	「2024年度の売上データを基に、営業部長向けの提案書アウトラインを3項目で作成して」	悪い例は漠然としており対象不明。良い例は 誰に／何を／どういう形で を指定している。
「会議をまとめて」	「会議メモを要点3つとアクションリストに整理して」	悪い例は主語や形式が不明確。良い例は 目的（要点＋アクション） が明確。
「表を見やすく」	「この表を前年同月比がわかる折れ線グラフに変換して」	悪い例は出力形式が指定されていない。良い例は 形式（折れ線グラフ） を具体的に指示している。

この違いを理解することで、Copilotのアウトプットは一気に業務で使えるレベルに変わります。

Copilotプロンプト作成の基本フレームワーク（4要素モデル）

良いプロンプトをつくるためには、行き当たりばったりではなく 「型」 を持つことが重要です。Copilotのプロンプトは次の4つの要素を押さえると格段に精度が高まります。

1. 目的（Purpose）

まずは「何を達成したいのか」を明確にします。
例：「営業部長向けの提案資料を作る」「会議内容を要約する」など。

2. コンテキスト（Context）

前提となる情報や対象データを指定します。
例：「2024年度の売上データを基に」「本日の会議メモから」など。

3. 形式（Format）

出力の形を具体的に指定します。
例：「表形式で」「要点を3つの箇条書きで」「折れ線グラフで」など。

4. 期待値（Expectation）

仕上がりのトーンや読者像を伝えます。
例：「経営層向けに専門用語を使わず簡潔に」「顧客向けに丁寧な言葉で」など。

実践プロンプト例

❌ 悪い例：「提案書を作って」
✅ 良い例：「2024年度の売上データを基に、営業部長向けの提案書アウトラインを3項目、箇条書きで作成してください」

このように「目的・コンテキスト・形式・期待値」を組み合わせることで、曖昧さがなくなり、業務でそのまま活用できるレベルのアウトプットを得られます。

よくある失敗例と改善のコツ

Copilotを使うとき、プロンプトの設計で多くの人が同じようなつまずきを経験します。ここでは、代表的な失敗パターンと、それをどう改善すればよいかを整理します。

失敗例1：指示が曖昧すぎる

• 悪い例：「会議をまとめて」
  
• 問題点：要点なのか、アクションリストなのか、誰向けかが不明確。

👉 改善策：「本日の会議メモを、要点3つと次回アクションのリストにまとめてください」

失敗例2：情報を盛り込みすぎる

• 悪い例：「会議の議題、参加者発言、決定事項、次回予定、課題リストを全部まとめて、社長向け報告書と社員共有用議事録を両方作って」
  
• 問題点：複数の依頼を一度に詰め込みすぎると、出力が混乱し精度が落ちる。
  

👉 改善策：依頼を分割する

1. 「会議内容を要点3つにまとめる」
   
2. 「要点を基に社長向けの報告書アウトラインを作成する」
   

失敗例3：出力形式を指定していない

• 悪い例：「売上データを整理して」
  
• 問題点：グラフにするのか、表形式にするのか、箇条書きかが不明。
  

👉 改善策：「2024年度の売上データを基に、前年同月比を表形式で整理してください」

失敗例4：AIに過剰な期待をする

• 悪い例：「このデータを完璧に分析して、来期の戦略を作って」
  
• 問題点：AIは万能ではなく、あくまで補助。戦略立案などは人間の判断が不可欠。
  

👉 改善策：「この売上データから、前年比の傾向と改善点を3つ提案してください」 → そこから人間が判断を加える。

ポイントまとめ

• 曖昧さを排除し、具体的に書く
  
• 複雑な依頼は分割する
  
• 出力形式を必ず指定する
  
• AIを補助ツールとして捉える

部門別・業務別で使えるプロンプト事例集

Copilotの強みは、WordやExcel、Outlook、Teamsなど日常業務に直結したアプリと統合されている点です。ここでは、部門ごとに活用しやすいプロンプト例を紹介します。実際の現場でそのまま使える形に整理しました。

営業・マーケティング部門

• 「2024年度売上データを基に、顧客向けプレゼン資料のアウトラインを5項目で提案してください」
  
• 「過去3か月の商談記録を整理し、成約につながった要因を箇条書きでまとめてください」
  
• 「この製品の紹介文を、顧客向けに200字以内でわかりやすく書き直してください」

👉 提案書作成や顧客対応でのスピード感が大幅に向上。

人事・総務部門

• 「新入社員研修の内容を、1日ごとのタイムテーブル形式で整理してください」
  
• 「勤怠レポートを要約し、残業時間が多い部署を上位3つ抽出してください」
  
• 「社内報用に、部活動紹介記事を300字程度で作成してください」

👉 社内文書の作成や人事データ分析で効率化。

経理・財務部門

• 「この月次データを基に、前年同月比の増減を表形式で整理してください」
  
• 「予算案を経営層向けに説明するスライドアウトラインを5枚分作ってください」
  
• 「取引先別の売掛金残高を要約し、リスクの高い上位5社をリスト化してください」

👉 数字の整理や報告資料づくりに即効性あり。

法務・コンプライアンス部門

• 「この契約書の主要条項を要点3つにまとめてください」
  
• 「新しい個人情報保護法改正について、社内通知用の200字文章を作成してください」
  
• 「この社内規定を新人向けにわかりやすい表現に書き換えてください」

👉 契約・規定関連の理解促進に有効。

IT・情報システム部門

• 「ヘルプデスクへの問い合わせ内容を分類し、FAQ形式で整理してください」
  
• 「システム障害報告を、経営層向けに専門用語を使わず要約してください」
  
• 「新規導入したツールのマニュアルを、社員向けに簡潔なチェックリスト形式にしてください」

👉 社内サポートやナレッジ共有がスムーズに。

ポイント

• 部門別に「すぐ使える」形で整理することで、読者は 自分の業務に直結するイメージ を持ちやすい。
  
• 汎用的な例だけではなく、職種別・目的別の深掘り が差別化につながる。
  

出力精度を高める実践テクニック

Copilotはシンプルな依頼でも答えてくれますが、ちょっとした工夫で出力の精度を大きく高められます。ここでは、実務ですぐに役立つテクニックを紹介します。

1. ステップ分解プロンプトを使う

一度に多くの条件を詰め込むと精度が落ちやすいため、段階的に依頼するのが有効です。

• 悪い例：「会議メモを要約して、提案資料に落とし込み、次回のアジェンダを作成して」
  
• 良い例：
  
  1. 「会議メモを要点3つにまとめて」
     
  2. 「まとめを基に提案資料のアウトラインを作成して」
     
  3. 「最後に次回のアジェンダを提案して」

👉 分割することで、論点が整理され精度が上がる。

2. ペルソナ指定でトーンを調整する

出力は「誰に向けたものか」を指定することで変化します。

• 例：「中学生にも理解できるように説明して」
  
• 例：「経営層向けに専門用語を避けて簡潔にまとめて」

👉 想定読者を明確にすると、伝わりやすい表現が得られる。

3. 出力形式を必ず指定する

「表形式」「箇条書き」「スライドアウトライン」などを明記すると、整った形で返ってきます。

• 例：「月次データを前年同月比で、表形式に整理してください」

👉 加工の手間が減り、そのまま業務に使える。

4. 再プロンプトで改善ループを回す

最初の出力がイマイチでも、そこで止めずに改善を依頼します。

• 例：「もう少し専門的な言葉に置き換えて」
  
• 例：「200字以内に要約し直して」

👉 プロンプトは1回で完結しない。試行錯誤するほど精度は高まります。

5. 制約条件を加えて精度を上げる

「字数制限」「期間指定」「比較対象」などを入れると、目的に沿った情報が得やすくなります。

• 例：「2023年と2024年の売上データを比較し、増減率を3つの要因に整理してください」
  

ポイント

• Copilotを活かす鍵は「小さく区切る」「対象を明示する」「繰り返し改善する」の3点。
  
• この習慣を持つだけで、同じプロンプトでも業務効率が段違いに変わります。

社内でCopilotを定着させるには？

個人がCopilotを使いこなせるようになっても、それだけでは組織全体の生産性向上にはつながりません。大切なのは、社内で使い方を共有し、組織全体に定着させることです。

属人的な利用から「ナレッジ共有」へ

個人が作ったプロンプトを独自に活用しているだけではノウハウが属人化してしまうため、社内ポータルやTeamsのチャンネルに「よく使うプロンプト集」を蓄積し、誰でも参照できる仕組みを整えることが大切です。

部門ごとの成功事例をナレッジ化

営業部なら「提案資料アウトライン生成」、人事部なら「社内研修資料作成」といった部門別の成功事例を集めて共有することで、他部門にも応用しやすくなり、「自分の業務でも使えるかもしれない」という発想が広がります。

ルールとガバナンスを整える

情報漏洩や誤用を防ぐには、「入力してはいけない情報」や「必ず出力を人間が確認する」といったルールを策定し、それらを社内研修で周知して安全に利用できる環境を整えることが重要です。

研修で基礎リテラシーを揃える

AIの使い方には人によって理解度の差があるため、社内研修を通じてプロンプト作成の基本フレームワークや失敗例の改善方法を共有することで、社員全体のスキル底上げにつながります。

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最新アップデートと今後の展望

Copilotはリリース以来、Microsoftのアップデートによって進化を続けています。プロンプトの作り方や活用シーンも、テクノロジーの進化とともに変化していくのが特徴です。

GPTモデルの進化による変化

• これまで以上に文脈理解力が高まり、曖昧な依頼でも一定の成果を返せるようになっています。
  
• 一方で、依然として「的確なプロンプト設計」が差を生む点は変わりません。むしろモデルが高度になるほど、具体的な指示を出せる人材の重要性が高まっています。

Microsoft 365アプリとの連携強化

• Excelでのデータ分析や、Teams会議の自動要約など、業務に直結する機能が強化されています。
  
• 今後もアプリ間の連携が進み、プロンプト1つで複数アプリをまたいだ処理が可能になることが予想されます。

プロンプト作成は「個人スキル」から「組織知」へ

• これまでは「上手にプロンプトを書ける人」が重宝されましたが、今後は 社内で共有される知識体系（ナレッジベース） として整備される流れが強まります。
  
• 個人の工夫に依存するのではなく、部門横断で「ベストプラクティス」を蓄積していくことが求められます。

今後の展望

• Copilotの機能は定期的に拡張されるため、「一度学べば終わり」ではなく、継続的にアップデートを追う必要があります。
  
• 社内教育や勉強会を通じて、最新機能とプロンプトの新常識をキャッチアップしていく仕組みを作ることが、今後の競争力につながります。

今日から使える！プロンプトテンプレート集

ここまででプロンプト設計の基本やテクニックを解説してきましたが、「すぐに業務で試したい」という方のために、用途別に使えるテンプレートをまとめました。コピペして調整すれば、すぐに活用できます。

営業・マーケティング部門

【提案資料作成】
「［年度］の売上データを基に、［役職］向けの提案書アウトラインを［項目数］で作成してください」

【顧客対応】
「この製品の紹介文を［ターゲット顧客］向けに、［文字数］以内でわかりやすく書き直してください」

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人事・総務部門

【研修スケジュール作成】
「［研修名］の内容を、［日数］日間のタイムテーブル形式で整理してください」

【人事データ分析】
「勤怠レポートを要約し、［条件］を満たす部署を上位［件数］抽出してください」

経理・財務部門

【月次報告】
「［月次データ名］を基に、前年同月比を［形式］で整理してください」

【経営層向け資料】
「予算案を経営層向けに説明するスライドアウトラインを［枚数］分作成してください」

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IT・情報システム部門

【FAQ化】
「［問い合わせ内容リスト］を分類し、FAQ形式で整理してください」

【障害報告要約】
「システム障害報告を、［対象読者：例 経営層／一般社員］向けに専門用語を使わず要約してください」

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法務・コンプライアンス部門

【契約書要約】
「［契約書名］の主要条項を要点［件数］にまとめてください」

【社内通知文】
「［法改正・規定変更内容］について、社内通知用に［文字数］で文章を作成してください」

まとめ｜Copilotを成果につなげるには「プロンプト設計」がカギ

Copilotは強力なAIアシスタントですが、その力を引き出せるかどうかは プロンプト（指示文）の設計次第 です。

本記事では以下を解説しました。

• プロンプトの基本概念と、良い／悪い例の違い
  
• 成功のためのフレームワーク（目的・コンテキスト・形式・期待値）
  
• よくある失敗と改善のコツ
  
• 部門別に使える具体的な事例集
  
• 精度を高める実践テクニック
  
• 社内に定着させるための研修・ナレッジ共有の重要性

個人がうまく使えるようになることはもちろん大切ですが、本当の成果は組織全体でCopilotを活用できてこそ生まれます。

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FAQ｜Copilotプロンプトでよくある疑問

Copilotを使い始めると、多くの方が似たような疑問を抱きます。ここではよくある質問と回答を整理しました。