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title: 生成AIプロンプトとは？書き方のコツとビジネス活用テンプレ集 | NDIソリューションズ株式会社
description: 生成AIへの指示文「プロンプト」の質がアウトプットを決めます。役割・制約・背景・構造化の4要素と、業務で今すぐ使えるテンプレートを解説します。
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# 生成AIプロンプトとは？書き方のコツとビジネス活用テンプレ集

2026.10.19 (月)

[Video Questor](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/tag/video-questor) [生成AI](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/tag/生成ai)

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「[生成AI](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24)を導入したのに、思ったような回答が返ってこない」。そう感じている方も多いのではないでしょうか。

原因の多くは、AIの性能ではなく指示文（プロンプト）の側にあります。同じツールでも、指示の出し方ひとつで返ってくる答えの質は大きく変わります。

この記事では、業務で今すぐ使えるプロンプトの書き方を4つのコツに整理し、シーン別のテンプレートと、使うときの注意点まで一通り紹介します。

目次

1. [生成AIにおける「プロンプト」とは](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic01)
2. [ビジネスで使えるプロンプトの書き方4つのポイント](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic02)
3. [ビジネスシーン別プロンプトテンプレート集](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic03)
4. [生成AIプロンプト利用時に注意すべき3つのリスク](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic04)
5. [生成AIの活用範囲はテキストだけにとどまらない](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic05)
6. [まとめ](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/prompt-ai-o-vol-59#topic06)

 

## 生成AIにおける「プロンプト」とは

プロンプトという言葉は知っていても、その質が結果をどこまで左右するかは見落とされがちです。実は、同じ生成AIを使っても、指示文次第で返ってくる答えの質は大きく変わります。

この章ではまず、プロンプトとは何かを確認し、次に目的によって分かれるプロンプトの種類を整理します。

### プロンプトとは何か

プロンプトとは、生成AIに出す指示文のことです。そして、この指示文の質が、返ってくるアウトプットの質をほぼ決めます。

理由はシンプルで、AIは行間や空気を読まず、与えられた指示の範囲でしか動かないからです。たとえば、「いい感じにまとめて」とだけ伝えても、返ってくるのは集計したデータから抽出した「平均的にいい感じ」の回答になります。

コンピューターが生まれた頃から、情報処理の世界では「Garbage in, Garbage out（質の低い入力からは質の低い出力しか生まれない）」と言われてきました。生成AIも例外ではありません。曖昧な指示には、曖昧な答えが返ってきます。

### プロンプトの種類

生成AIへの指示は、つくりたい成果物によって大きく3種類に分かれます。  

- テキスト生成 … 文章の作成・要約・翻訳など（例：ChatGPT、Claude）
- 画像生成 … イラストや画像の作成（例：Midjourney、Adobe Firefly）
- コード生成 … プログラムの記述・修正（例：GitHub Copilot）

成果物ごとに、向いているツールも指示の書き方も変わります。本記事で扱うのは、業務で使う機会が最も多いテキスト生成のプロンプトです。

## ビジネスで使えるプロンプトの書き方4つのポイント

プロンプトの精度は、いくつかのコツを押さえているかどうかで大きく変わります。特に効果が大きいのは、次の4つの要素です。

| **要素** | **やること** | **効果** |
| --- | --- | --- |
| **①役割** | AIに立場・対象を与える（例：プロのマーケター／新入社員向け） | 視点が定まり専門性・深さが上がる |
| **②制約** | 文字数・形式・トーンを指定する | 修正が減り一発で意図に近づく |
| **③背景** | 目的・前提・受け手を共有する | 汎用的な回答が文脈に合う回答になる |
| **④構造化** | 「#」「■」で情報を区切る | AIが構造を正しく読む（詳細は[マークダウン記事](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/promptm-o-vol-57)） |

 

### ①役割と目的を明確に定義する

最初のコツは、AIに役割を与えることです。たとえば、「あなたはプロのマーケターです」と一言添えるだけで、回答の専門性が変わります。

これは役割を指定すると、AIはその立場から見た視点で回答を組み立てるからです。同じ投げかけをした場合でも、万人受けする説明とマーケター視点の説明では、中身がまるで違います。

さらに「新入社員向けに説明して」のように対象を加えると、表現の深さや言葉選びも調整されます。  
「どの目線で」「誰に向けて」答えるのかを、最初に決めておくとよいでしょう。

### ②制約条件を指定する

2つ目は、文字数・形式・トーンといった制約を具体的に伝えることです。後からの修正が目に見えて減ります。

制約がなければ、AIは平均的な長さと形式で出力します。それが意図と合わなければ、結局「もっと短く」「箇条書きで」と指示し直すことになります。

最初から「300文字以内で」「箇条書きで」「親しみやすいトーンで」と添えておけば、一度で意図に近い答えが返ってきやすくなります。

### ③背景情報で前提を共有する

3つ目は、なぜその作業が必要なのか、背景をAIに渡すことです。文脈が伝わると、回答が一気に実用的になります。

AIには、こちらの事情や社内の文脈は通じません。前提情報がないまま頼むと、誰にでも当てはまる汎用的な回答しか返ってきません。

「この記事は30代のIT担当者向け」「社内の経営会議で使う資料」など、受け手や用途を一行加えるだけで、表現の精度は変わります。

### ④記号・構造化で情報を整理する

4つ目は、指示を記号で区切って構造化することです。「#」や「■」で項目を分けると、AIが指示の構造を正しく読み取れます。

長い指示を一続きの文章で渡すと、AIが重要なポイントを見落とすことがあります。命令と条件と前提が混ざってしまうためです。

「#命令書」「#制約条件」「#出力形式」のように見出しをつけて整理すると、回答の精度が安定します。この構造化の具体的なやり方は、関連記事「マークダウン プロンプトの使い方」で詳しく扱います。

[ChatGPTって結局なにができるの？ 3分でわかる生成AIの基本 「生成AI基本の『き』」で学ぶ](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form)

## ビジネスシーン別プロンプトテンプレート集

コツを理解しても、毎回ゼロから指示を組み立てるのは手間です。よく使う業務はテンプレート化しておくと、指示の質を保ったまま時間も短縮できます。ここでは、メール作成・議事録づくり・アイデア出しの3つのシーンで、そのまま使える型を用意しました。

### 業務文書・メール作成テンプレート

役割・制約・背景・命令の4要素を一つの型にまとめると、そのまま使えるレベルの文書が出力されます。指示が曖昧だと修正が発生し、二度手間になります。型をつくっておけば、毎回ゼロから指示を考える必要もありません。

例として、取引先へのお詫びメールならこう書きます。

```
#役割
あなたは法人営業の担当者です
 
#背景
取引先A社へ、納期遅延のお詫びと新しい納品日を伝えたい
 
#制約条件
- 300文字程度
- 丁寧だが回りくどくしない
 
#命令
上記をふまえ、お詫びメールの本文を作成してください
```

社内報告書なども、同じ4要素の型を流用できます。

### 情報整理・要約・議事録テンプレート

長い文章をAIに渡すときは、対象テキストをコードブロック（\`\`\`）で囲んで指示と区別します。これだけで処理の精度が上がります。指示文とデータが地続きになっていると、AIがデータの一部を指示と誤解することがあります。

議事録ならこのようにして渡します。

```
#命令
以下の会議メモから、決定事項とToDoを箇条書きで抽出してください

#会議メモ
```
ここに会議メモを貼り付け
```
```

囲んだ範囲が処理の対象だと明確になり、抜け漏れが減ります。

### アイデア出し・企画立案テンプレート

発想を広げたいときは、あえて制約を外す指示が効きます。「実現可能性は無視していい」「まず20案出して」といった頼み方です。

通常のAIは、確率的に無難な案へ寄っていきます。条件をゆるめると、その枠から外れたユニークな案が出やすくなります。

アイデア出しは、まず量を出してから絞り込むのが基本です。生成AIなら、その量を出す工程をほぼコストをかけずに回せます。

## 生成AIプロンプト利用時に注意すべき3つのリスク

プロンプトを使いこなすほど、AIに渡す情報も増えていきます。その便利さの裏で、見落としがちなリスクもあります。ここでは次の3つを押さえておきます。

- 情報管理：機密情報・個人情報の入力
- 回答精度：事実と異なるハルシネーション
- 著作権：生成物に他者の著作物が紛れ込むリスク

### 機密情報・個人情報を入力しない

便利さの裏で、まず気をつけたいのが情報の取り扱いです。無料版の生成AIには、入力内容を学習データに使う可能性があるものがあります。

入力したデータが再学習に使われるサービスでは、社外秘の情報が意図せず外部に出てしまうリスクがあります。顧客情報や未公開の数字を、安易に貼り付けないよう注意が必要です。

業務で本格的に使うなら、入力したデータがAIの再学習に使われないと明記された、法人向けの環境を選ぶのが安全です。

### 生成AIの回答をそのまま使わない

2つ目は、出てきた回答を鵜呑みにしないことです。AIは事実と異なる内容を、もっともらしく生成することがあります。いわゆるハルシネーションです。

AIは確率的に言葉をつないで文章をつくるため、事実確認の工程を挟まないと、誤った情報をそのまま公開してしまいかねません。

特に数値・固有名詞・日付は要注意です。重要な情報は、必ず一次情報で裏付けてから使うことを習慣にしておくと安心です。

### AIが生成したコンテンツの著作権に注意する

3つ目は著作権です。AIの出力に、他者の著作物と似た表現が紛れ込むケースがあります。

生成AIは学習したデータをもとに文章や画像をつくるため、結果として既存の表現に近いものが出る可能性はゼロではありません。

外部に公開するコンテンツに使うなら、出力をそのまま流さず、オリジナリティを確認する一手間を入れておくと安心です。

[ChatGPTなどの生成AI、なんとなく理解したつもりになっていませんか？ 用語・ツール・リスクをまとめて整理 「生成AI基本の『き』」で確認する](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form)

## 生成AIの活用範囲はテキストだけにとどまらない

ここまではテキスト生成を前提に説明してきました。しかし、実際の業務で扱う情報は、テキストばかりではありません。社内の研修動画も、会議の記録も、PDFやスライドの資料も、日々の業務を経てナレッジとして溜まっていきます。ただし、必要な情報を必要なときに探し出せないというお悩みを抱えている人も多いのではないでしょうか。

こういった数々の情報を取りまとめる際にAIを使う場合は、今回紹介したプロンプトの考え方が、同じように適用できます。

### 動画AIへの質問にもプロンプトの書き方が活きる

ここまで紹介した4つのコツは、テキスト生成だけのものではありません。動画の内容から回答を返してくれるAIへの質問でも、そのまま通用します。

動画の内容から回答を返すチャット型のAIも、内部では大規模言語モデル（LLM）を使っています。そのため、背景・目的・制約を伝えるという原理は、テキストと変わりません。

「この研修動画の要点を3つに絞って」  
「◯◯の手順をステップごとに教えて」

このような聞き方をすると、動画が相手でも回答の精度は上がります。

### 録画した動画にチャットで質問できるツールが業務を変える

録画済みの動画に対して、チャットで質問したり情報を抜き出したりできます。そんなツールが、情報共有のあり方を変えつつあります。

これまでテキスト検索では拾えなかった動画の中の情報に、AIが直接アクセスできるようになるためです。長い動画を最初から見直す必要がなくなります。

Video Questorは、録画した動画をAIが解析し、チャットで内容を検索・活用できるツールです。動画に加えてPDFやスライドなどの資料もまとめて扱え、複数の動画や資料を横断して質問できます。回答には動画の該当箇所へのリンクが付くため、根拠をその場面で確かめられます。主な使い方は次のとおりです。

- 動画・資料を横断した検索と質疑応答
- 長時間の動画・資料の要約
- マニュアルの作成支援

初期費用は無料、料金は月額250,000円〜です。（[https://solution.ndisol.jp/videoquestor](https://solution.ndisol.jp/videoquestor)）

## **まとめ**

プロンプトの精度は、特別なスキルよりも押さえるべき型で決まります。まずは次の4要素を、普段の指示に一つずつ足すことから始めましょう。

- 役割 … 誰として・誰に向けて答えるかを決める
- 制約 … 文字数・形式・トーンを指定する
- 背景 … 目的や前提、受け手を共有する
- 構造化 … 「#」「■」で情報を区切る

そして、この考え方はテキストに限りません。動画コンテンツへのAI活用でも、同じ指示の工夫がそのまま精度につながります。

社内の研修動画や会議の録画にチャットで質問できる環境に興味があれば、生成AI×動画解析ツール「Video Questor（ビデオクエスター）」もあわせてご覧ください。（[https://solution.ndisol.jp/videoquestor](https://solution.ndisol.jp/videoquestor)）

 

当サイトでは、[AIチャットボット](https://solution.ndisol.jp/cb3)<https://solution.ndisol.jp/ai>、生成AI、[ChatGPT](https://solution.ndisol.jp/ai/blog/chatgpt-generative-ai-vol-24)、[動画活用](https://solution.ndisol.jp/videoquestor)に関する[ダウンロード資料](https://solution.ndisol.jp/ai/resource)をご用意しております。ご興味のある方はダウンロードいただき、資料をご活用ください。  
[【資料】生成AIと機械学習AI　AIチャットボットの違いがわかるガイド【〇×比較表】](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/05form)  
[【資料】生成AI 基本の『き』](https://solution.ndisol.jp/ai/resource/03form)  
[RAGも使えるAIチャットボットトライアル](https://solution.ndisol.jp/cb3/trial)

NDIソリューションズが提供する「[動画活用×生成AIツール Video Questor（ビデオクエスター）](https://solution.ndisol.jp/videoquestor)」は、組織全体でのナレッジシェアリングを促進するツールです。Video Questorは、動画の内容を自然言語で要約したり、特定のトピックに関する質問に回答したり、動画の該当部分をピックアップして提示することができます。これにより組織内で共有される研修や会議などの長い動画の中から必要な情報へ迅速にアクセスでき、時間を節約できます。

Video QuestorとQuestellaの詳細については、[Video Questor製品サイト](https://solution.ndisol.jp/videoquestor)をご覧ください。  
[【アカウント不要でお試し】Video Questorを体験して、製品について詳しく分かる、デモサイト](https://ndis.questella.biz/public/vq/chat/e683a99d5805edc734f038b43e8dc8fe33e477067f01c90b66b2df3441b611d5)

[![ChatGPT\_TOFU\_F](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/9015489/interactive-214724011587.png)](https://cta-service-cms2.hubspot.com/web-interactives/public/v1/track/redirect?encryptedPayload=AVxigLIN5TAiRfIicpzhFsAu%2BSvglKYX82Ihi2rjggEdYsYAJbSV5XRbSdNS%2Bd7VABe9IYmMxnfzrsgerR2Sn2sqCLVkA5bfaBuWu%2Fy9CCvZta1msKvm%2FmoJk%2BZNlslJAk1sHzVPd0K2YJgj7dqa%2BIMHfBUpNSrtBMEzJVIYZsTn9K6KkeqpVfbYIDftIHycwO0%2B0A%3D%3D&webInteractiveContentId=214724011587&portalId=9015489)

公開日：2026年10月19日<https://solution.ndisol.jp/hrga/resource/10form>

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