「ChatGPTを使ってみたけれど、なぜか思った通りの答えが返ってこない…」
そんな経験はありませんか？
原因は、AIの性能ではなく指示の出し方＝プロンプトにあることがほとんどです。AIにとってプロンプトは“地図”のようなもので、指示があいまいだと目的地にたどり着けません。逆に、情報の伝え方を工夫するだけで、同じChatGPTでも精度や再現性は劇的に変わります。
「プロンプト設計」を戦略的に行う技術が、プロンプトエンジニアリングです。
この記事でわかること
- 初心者でも理解できる基礎知識
- 精度を高める7つの手法と事例
- 失敗例と改善のコツ
- 企業利用で注意すべきリスク対策
さらに、業務別のプロンプトテンプレート集もご用意しました。マーケティング資料、提案書、マニュアル作成など、明日から使える実例をダウンロードできます。
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プロンプトエンジニアリングとは？
生成AIは、与えられた指示文＝「プロンプト」に沿って推論を行い、最適と思われる出力を返します。しかし、プロンプトが曖昧だったり、情報が不足していたりすると、AIは方向性を誤り、汎用的で使いにくい回答をしてしまいます。
この問題を解決するのが、プロンプトエンジニアリング。意図を正確に伝えるための構造化された設計技術です。
単なるうまい質問ではなく、背景条件・目的・評価基準・制約などを盛り込み、出力の質・再現性・安全性を高める実務的スキルです。
定義と特徴
プロンプトエンジニアリングは、AIの挙動をコントロールするための指示設計術です。
特徴的なポイントは以下の通りです。
- 体系化された構造：背景情報（Context）、役割（Role）、具体的指示（Instruction）、出力形式（Format）の順序で組み立てる
- 再利用可能な型：一度作ったプロンプトはテンプレ化し、類似案件に転用できる
- 品質基準の明示：評価軸や禁止事項まで盛り込み、ブレを最小化
例
「あなたはB2Bマーケティングの専門家です。対象は製造業の中堅企業で、営業改革を検討中です。効果・コスト・リスクの3観点で新規施策を3つ提案し、表形式で出力してください」
このように、役割・背景・条件を一貫して提示することで、AIの理解精度が飛躍的に向上します。
なぜ重要か（ビジネスインパクト）
プロンプトエンジニアリングを取り入れることで、企業の生産性や競争力が直接向上します。
- 作業効率の改善
初稿の完成度が上がるため、修正工数が減少。複数案の生成や比較も短時間で可能になります。 - 品質の均一化
チームで統一プロンプトを使えば、出力の粒度やトーンが揃い、ブランドイメージを保った成果物が得られます。 - リスク低減
禁止情報や利用条件を明示すれば、情報漏洩や法的リスクを防ぎやすくなります。
歴史と背景（なぜ今注目されているのか）
プロンプトエンジニアリングが注目され始めたのは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）がビジネス現場に普及した2022年以降です。
以前はAIモデルの改良やチューニングは専門のエンジニアしかできませんでしたが、現在では非エンジニアでも出力を制御できる唯一の手段として、プロンプト設計スキルが求められています。
特にBtoB領域では、セキュリティ・再現性・効率化のすべてを兼ね備えた運用設計が必要となり、このスキルが組織的なAI活用の出発点になっています。
プロンプトの基本構成（3つの必須パーツ）
プロンプトエンジニアリングの成果は、指示文に盛り込む要素の質と量で決まります。多くの失敗は、AIに渡す情報が少なすぎるか、曖昧すぎることが原因です。
ここでは、最低限押さえるべき3つの必須パーツを紹介します。この3つを意識するだけで、出力の精度と再現性が大幅に向上します。
1. Context（前提・対象・制約条件）
AIが正しい答えを導くためには、「どんな状況で」「誰向けに」「どんな条件で」回答するのかを明確に伝える必要があります。ContextはAIにとって地図のような役割を果たし、道筋を間違えないためのガイドになります。
記載例
- 読者層（例：経営層、人事担当者、新入社員）
- 業界・業種（例：製造業、ITサービス業）
- 使用禁止事項（例：特定企業名、非公開データの利用禁止）
- 前提条件（例：2025年の最新情報に基づく）
悪い例：「新規事業の提案をして」
良い例：「あなたは経営コンサルタントです。対象は製造業の中堅企業で、2025年の市場動向を踏まえて、B2B向け新規事業案を提案してください。」
2. Instruction（具体的な依頼内容）
AIに「何をしてほしいのか」を明確かつ具体的に指示します。抽象的な依頼では、AIは平均的な回答を返すだけになりがちです。粒度、観点、求めるアウトプットの方向性まで具体化することが重要です。
効果的な指示のポイント
- タスクの種類（例：提案、比較、分析、要約）
- 観点の指定（例：効果・コスト・リスク）
- 数量の指定（例：3案、5項目）
- 優先度や順序（例：効果の高い順に並べる）
悪い例：「マーケティング戦略を提案してください。」
良い例：「営業効率化のための新規マーケティング施策を3案、効果・必要投資・導入難易度の3項目で比較し、効果の高い順に提案してください。」
3. Output Format（出力形式・評価基準）
どんな形式で答えてほしいのかを明示することで、後工程の編集や利用がスムーズになります。形式を指定しないと、段落や表、トーンが毎回バラバラになり、再利用性が低下します。
指定例
- 構成（例：見出し→要約→詳細→次の一手）
- 文字数（例：600〜800字）
- 書き方（例：敬体、簡潔な文章）
- 表や箇条書きの有無
- 評価基準（例：事実根拠が明確か、具体性があるか）
例：「表形式で出力し、1列目に施策名、2列目に効果、3列目にコスト、4列目にリスクを記載してください。」
この3つのパーツは、プロンプト設計の「最低限の骨組み」です。
代表的な手法（ユースケースと効果の理由）
プロンプトエンジニアリングには、目的や状況に応じた複数のアプローチがあります。それぞれの手法には、得意な場面と引き出せる効果があり、適切に使い分けることで出力の質と作業効率が大きく変わります。ここでは代表的な4つの手法を、実際のユースケースとともに解説します。
Zero-shot Prompting（ゼロショット）
概要
事前の例示や訓練データを与えず、背景や目的などの前提条件と指示のみでAIにタスクを実行させる方法です。
効果の理由
- 初期段階での叩き台づくりに最適
- 最小限の情報で多様な案を素早く生成できる
ユースケース
- アイデア出し（ブレインストーミング）
- 課題の全体像を掴むための初期調査
- 書き出しのたたき台作成
例
「あなたはB2Bマーケティング担当者です。製造業向けに営業効率化の新施策を3案、効果・コスト・導入難易度で比較し、表形式で提案してください。」
Few-shot Prompting（フューショット）
概要
良い作例を複数提示し、それを基準として新たな出力を生成させる方法です。
効果の理由
- 出力のトーン・構成・情報の深さを安定させられる
- 品質基準を事例で共有することで再現性が高まる
ユースケース
- 報告書や提案書などの定型文書作成
- ブランディングに沿った記事や広告文の作成
- 社内マニュアルやFAQの統一化
例
良い例：（自社の理想フォーマットを提示）「上記フォーマットや文章トーンを参考に、同テーマで新規原稿を作成してください。」
Role Prompting（ロールプロンプティング）
概要
AIに特定の役割や立場を与え、その視点から回答を生成させる方法です。
効果の理由
- 専門領域特有の視点や語彙が自然に反映される
- 求める観点や優先順位が明確になる
ユースケース
- 法務文書のチェック
- セキュリティリスク評価
- 業界特化の戦略立案
例
「あなたは情報システム部のセキュリティ担当です。SaaS導入のリスク評価をNIST基準に沿って作成してください。」
Chain-of-thought Prompting（チェーン・オブ・ソート）
概要
AIに思考過程を文章化させ、ステップごとに回答を組み立てる方法です。
効果の理由
- 推論の透明性が高まり、根拠の検証が容易になる
- 誤解や論理飛躍を防ぎやすい
ユースケース
- 意思決定の根拠整理
- 調査報告や戦略立案の説明部分
- プロジェクトのリスク評価
例
営業効率化の施策を提案してください。
- 前提条件の整理
- 評価基準の設定
- 案の列挙
- 各案の評価と結論
この4つの手法を組み合わせることで、AI活用の精度と効率は飛躍的に高まります。
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失敗例から学ぶプロンプト改善（Before/After）
実務で精度が伸びない原因の多くは、プロンプトの設計不良です。ここでは“ありがちな失敗”をなぜ失敗するのかまで言語化し、改善の筋道を示します。各ケースはそのまま現場で使えるよう、Before/Afterを並置します。
目的が曖昧で、平均点の回答になる
目的が曖昧だと、AIは“無難な一般論”に逃げます。達成したいゴールと評価軸を明示することで、出力が一気に実務レベルに近づきます。
Before（失敗例）
「営業戦略を考えて。」
After（改善例）
「あなたはB2B SaaSの営業企画です。目的：商談化率+20%。既存リード活用を前提に、効果／必要投資／実装難易度の3軸で施策を3案提案してください。結論→理由→実行手順の順で800字以内。」
なぜ効くか
「誰が・何のために・何を基準に」まで固定し、推論のゴールを揃えるから。
文脈・対象読者が欠落し、噛み合わない
相手（読者・意思決定者）の輪郭がないと、深さ・語彙・視点がズレます。対象と前提条件を最初に固定します。
Before（失敗例）
「生成AIの社内活用について説明して。」
After（改善例）
「読者：経営会議（非技術）。前提：情報セキュリティ方針を順守、PoCは3ヶ月以内。生成AI活用の投資対効果を、①コスト削減 ②売上寄与 ③リスク低減の観点で整理し、役員向けスライド骨子（5枚）を作成。各スライドに意思決定ポイントを付記。」
なぜ効くか
読者像と制約を固定し、伝わる深さと型”を先に決めているから。
出力形式が指定されず、編集に手間がかかる
形式が揺れると、レビューと整形に時間を奪われます。体裁・長さ・順序を明記し、再利用可能な形で出させます。
Before（失敗例）
「3つの施策を教えて。」
After（改善例）
表形式で出力。列は施策名｜狙い｜KPI｜初期費用｜運用工数｜主要リスク｜90日以内の最初の一手。最後に総括（100字）を付けてください。
なぜ効くか
出力の標準化により、転記・比較・意思決定が一気に速くなるから。
安全・正確性のガードレールがなく、リスクを招く
「わからないときは推測で埋める」挙動を抑え、出典・禁止事項・不確実性の扱いを明記します。
Before（失敗例）
「最新の市場規模をまとめて。」
After（改善例）
推測で埋めない。公開一次情報のみを参照し、数値には出典URLと取得日を必ず併記。出典が不明な場合は「不明」と明記し、確認が必要な前提を列挙。最後に不確実性と限界を100字で整理。
なぜ効くか
“事実と推測の線引きをプロンプトに内在化し、誤情報リスクを抑えられるから。
導入や運用体制の全体設計はこちらも参考にしてください。
ChatGPT活用推進はどの部署が主導すべき？
企業利用で押さえるべき注意点とリスク対策
プロンプトエンジニアリングは強力な武器ですが、企業利用では「精度」だけでなく「安全性」「コンプライアンス」「ブランド保護」も同時に満たす必要があります。
ここでは、組織での生成AI活用時に必ず押さえるべきリスク領域と、その回避・軽減方法を解説します。
情報漏洩リスクとその防止策
生成AIは入力された情報を外部に送信して処理します。そのため、機密情報や個人情報が第三者に渡る可能性がゼロではありません。
特にクラウド経由のAIサービスを使う場合は、この点の管理が非常に重要です。
防止策のポイント
- 入力禁止リストの明確化
- 顧客名、従業員個人情報、未発表の経営戦略など
- プロンプト内への制約明記
- 「機密情報は含めない」「推測で個人情報を補わない」
- 利用環境の管理
- セキュリティ設定済みの企業アカウントや専用環境でのみ利用
例：安全な指示文
「機密情報や個人名は入力しないでください。公開されている一次情報のみに基づき、○○業界の市場動向を分析してください。」
誤情報（ハルシネーション）への対策
生成AIは存在しない情報を「それらしく」出力してしまうことがあります。これをハルシネーションと呼びます。このまま業務文書に採用すると、意思決定や外部発信で大きなリスクになります。
対策のポイント
- 出典要求
- 「出典URLと取得日を明記」などの条件を必ず付ける
- 事実確認ステップの明文化
- プロンプトに「最後に検証手順を列挙」と書く
- ダブルチェック体制
- AI出力を人間が検証するフローを組織ルール化
例：ハルシネーション抑止プロンプト
「出典の確認が取れない場合は「不明」と明記してください。事実と推測を分けて記載し、最後に検証が必要な項目をリスト化してください。」
ブランドトーン・一貫性の維持
企業が発信するコンテンツは、情報の正確さだけでなくトーンや価値観の一貫性も求められます。AIは設定次第で語調や論調を変えるため、プロンプトでブランドトーンを固定しておくことが重要です。
実践例
- 「敬体（ですます調）で、冷静かつ事実ベースの表現を使用」
- 「社外向けは専門用語を避け、初学者にもわかる説明を心がける」
- 「自社のミッションと反する提案は含めない」
例：ブランドトーン指定プロンプト
「SHIFT AIのブランドガイドラインに沿い、事実に基づいた冷静で明瞭な文体で記述してください。専門用語は必要最小限とし、一般読者にも理解できるよう説明を加えてください。」
企業利用では「精度」よりも先に安全性と一貫性の基盤づくりが必須です。これらをプロンプト内に組み込むことは、組織的なAI活用のガードレールを設けることと同義です。
より詳細な組織体制づくりは、下記も合わせてご覧ください。
ChatGPT活用推進はどの部署が主導すべき？
業務別プロンプトテンプレート集（ダウンロード可）
プロンプトエンジニアリングを理解しても、「実際の現場でどう使えばいいか」が明確でなければ活用は進みません。
そこでここでは、BtoB企業の現場で特に利用頻度が高い業務別テンプレートを紹介します。さらに、全テンプレートと応用事例をまとめたPDF資料を無料配布し、社内展開にも使える形にしています。
企画書・提案書作成用
目的
新規事業やプロジェクト提案の初稿を短時間で作成する。
プロンプト例
あなたは経営コンサルタントです。対象はB2B製造業の中堅企業。新規事業提案書の骨子を作成してください。構成は以下の通りです。
- タイトル案（3つ）
- 背景と課題（300字以内）
- 提案内容（施策名＋概要＋期待効果）
- 導入スケジュール（表形式）
- 想定リスクと対策（箇条書き）
ポイント
- 構成を固定することで、社内レビューを短縮
- 導入スケジュールやリスク対策も初稿で提示し、議論のスピードを上げる
マーケティング施策立案用
目的
キャンペーンやプロモーションの企画案を複数パターン生成する。
プロンプト例
あなたはB2Bマーケティング責任者です。対象は製造業の経営層。
2025年Q2に実施するオンラインセミナー集客施策を5案、以下の観点で表形式にまとめてください。
- 施策名
- 概要
- 想定KPI
- 必要リソース
- 実施難易度（1〜5）
ポイント
- KPIと難易度を並べることで、経営判断がしやすい
- 表形式のため施策比較が容易
社内マニュアル・手順書作成用
目的
複雑な業務フローを整理し、誰でも再現可能なマニュアルを作る。
プロンプト例
あなたは社内業務改善担当です。対象業務は「新規顧客アカウントの登録プロセス」。
手順を次のフォーマットで作成してください。
- 概要（100字以内）
- 必要な前提条件と準備物
- 手順（番号付き、10ステップ以内）
- 注意事項（誤りやすいポイント）
- 完了確認チェックリスト
ポイント
- チェックリストを付けることで、新人や兼任者でも再現性が高まる
- 誤りやすいポイントを明示して事故防止
これらのテンプレートは、Context・Instruction・Output Formatをすべて満たす形に設計してあるため、そのままコピペして業務に使えます。さらに、自社向けに微調整して保存すれば、組織のAI資産として長期活用が可能です。
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まとめと次のアクション
プロンプトエンジニアリングは、単なるテクニック集ではなく、生成AIをビジネスの実務レベルで使いこなすための「設計技術」です。
重要なのは、この知識を知って終わりにせず、日々の業務で実際に試し、改善し続けることです。最初は小さなタスクからでも構いません。出力の違いを比較し、成功パターンをテンプレート化していくことで、個人のスキルはもちろん、組織全体の生産性と品質が大きく向上します。
AI活用は一度の設定で終わるものではありません。新しいモデルや機能が登場するたびに、プロンプト設計の最適解も変わっていきます。だからこそ、継続的に学び、組織的に知見を共有できる仕組みを持つことが、長期的な競争優位につながります。
SHIFT AIでは、こうした実践的なプロンプト設計スキルと運用ノウハウを体系的に学べる法人研修をご用意しています。業務の現場で確実に成果を出すために、ぜひ次の一歩としてご活用ください。
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プロンプトエンジニアリングのよくある質問（FAQ）
- Qプロンプトエンジニアリングは初心者でも習得できますか？
- A
はい。基本的な型（Context・Instruction・Output Format）を理解すれば、初心者でも短期間で効果を実感できます。初めは既存テンプレートを使い、徐々にカスタマイズしていくのがおすすめです。
- Q英語でプロンプトを書く方が精度が高いですか？
- A
モデルによって差はありますが、最新のChatGPTやGeminiは日本語でも高精度な応答が可能です。ただし、専門分野の情報量が多い場合や海外リサーチを伴う場合は、英語での指示が有効なこともあります。
- Q社内でプロンプトテンプレートを共有する方法は？
- A
共有フォルダやナレッジツールに、業務別のテンプレート集を保存するのが有効です。SHIFT AIでは、研修と合わせて部門別テンプレート作成支援も行っています。
- Q機密情報を入力しても大丈夫ですか？
- A
基本的に機密情報の入力は避けるべきです。必ず利用規約と社内ガイドラインを確認し、必要に応じて社内専用環境を利用してください。
- Q失敗しないプロンプト作成のコツは？
- A
ゴールと評価基準を明確にすること、文脈と対象読者を設定すること、出力形式を固定すること、この3点を守るだけで失敗は大幅に減らせます。
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