• 作成日 : 2026年1月14日

すぐに使える！ChatGPTのプロンプトをテンプレート付きで紹介

ChatGPTの出力は、能力よりも「指示の出し方」で大きく変わります。曖昧に頼むと一般論に寄り、条件をそろえると狙った形に近づきます。そこで重要になるのが、目的・前提・制約・出力形式をまとめたプロンプトです。

当記事では、まずプロンプトの基本を整理し、指示型・質問型・対話型をはじめとする代表的な型、書き方のコツを具体例とともに解説します。

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ChatGPTのプロンプトとは？

ChatGPTのプロンプトとは、ChatGPTに「何を、どの条件で、どのような形式で出力してほしいか」を伝える指示文です。質問や依頼の文章だけでなく、目的、対象者、前提、制約、出力形式、禁止事項まで含めて書くと、回答のブレが減り、再現性が上がります。

たとえば「5枚構成」「発表10分」「初心者向け」「結論を先に」「箇条書き3点」「根拠が弱い内容は要確認」「出典も併記」などの条件を添えると、求める成果に近づきます。さらに、社内資料やメモなどの素材を貼り付け、参照範囲を明示すると具体性が増します。

プロンプトは一度で完成させるより、アウトライン→本文→短文化→修正指示のように段階を分けて更新すると品質が安定します。一方、曖昧な表現や情報不足のまま入力すると、一般論に寄ったり誤解を招いたりする可能性が高まるため、足りない情報は質問させる指定も有効です。また、文体や見出し形式を指定すると整います。

ChatGPTの代表的なプロンプトの型

代表的なプロンプトの型は、指示の出し方を定型化して出力のブレを減らす枠組みです。目的や素材の有無に合わせて選ぶと、修正回数も抑えやすくなります。手元で迷いにくくなります。ここでは各型の特徴と例を紹介します。

指示型

指示型は、目的・前提・制約・出力形式を一括で指定し、狙った形のアウトプットを安定して得る型です。要件が固まっており、短時間で構成案や本文、要点の箇条書きを作りたい場面で役立ちます。たとえば、「10枚」「経営層向け」「結論先」「各スライド3点」などの条件を固定すると、初稿の品質がそろいます。

■ プロンプトの例

注意点は、条件を詰め込みすぎると矛盾が発生しやすいことです。たとえば「初心者向け」と「専門用語を省略せずに網羅」を同時に入れると、分量が破綻しがちです。必須条件と希望条件を分け、文字数・枚数・時間の上限を先に決めると整います。初回出力はそのまま採用せず、事実・数値は別途照合します。

質問型

質問型は、出力を作る前に不足情報を質問で埋め、前提のズレを先に潰す型です。目的や対象者が曖昧、素材が散らばっている、判断基準が定まっていない場面で役立ちます。企画の骨子、社内ルールの整理、FAQ作成、手順の分解など、最初に論点をそろえたい作業と相性が良いです。質問数の上限と、答えがない場合の扱い（要確認のまま進めるか停止するか）を決めると運用が安定します。

■ プロンプトの例

ただし、質問が広すぎると抽象的な回答になり、結局やり直しが増えることがあります。時間、対象、成果物の形、必須要素の4点に絞ると精度が上がります。回答は短くても具体例や数値を添えると改善します。また、誘導的な質問にすると結論が固定されるため、複数案提示の余地も残します。

対話型

対話型は、初稿を出した後に「意図→修正→再出力」を短い往復で繰り返し、完成形に寄せる型です。文章のトーン変更、重複削除、要点の圧縮、見出し案の比較、FAQの追加、表現統一など、ブラッシュアップ工程で役立ちます。レビューコメントを貼り付けて反映させる作業にも向きます。毎回「今回変える点」と「変えない点」を宣言し、差分で返すよう指定すると改善が速くなります。

■ プロンプトの例

注意点は、往復が長くなるほど前提が混ざり、意図が漂流しやすいことです。最新版だけを貼り、版番号と目的を冒頭に置きます。修正範囲を「この段落だけ」など小さく区切ると破綻が減ります。指示が曖昧だと同じ修正を繰り返しやすい点にも注意します。また、提案を根拠扱いせず、必要な事実は一次情報で確認します。

シナリオ型

シナリオ型は、役割・状況・目的・制約を具体的に設定し、その設定に沿った出力を得る型です。研修ロールプレイ、想定問答、顧客対応文面、会議の進行台本など、場面ごとの口調や専門度、判断基準をそろえたいときに役立ちます。読み手像（立場・知識・関心）まで書くと、情報の順序も整いやすくなります。

■ プロンプトの例

設定が曖昧だと一般論になり、設定が過剰だと矛盾や作り話を誘発しやすい点に注意しましょう。固有の事実や数値は別途提示し、出力は出典と突き合わせて確認します。また、聞き手を切り替えた比較がしやすい利点がありますが、機密情報は匿名化した条件で試作します。

深津式プロンプト

深津式プロンプトは、「命令書→制約条件→入力文→出力形式」の順で指示を整理し、出力の揺れを抑えるテンプレート型です。文章作成、要約、FAQ、手順書、比較表のたたき台など、要件を定型化して繰り返す場面で向きます。

■ プロンプトの例

制約が多すぎると矛盾が起き、モデルが都合よく補完してしまう場合があります。必須条件と希望条件を分け、社内定義、数値、引用文などの素材は入力側で与え、事実確認は別工程で行います。呼称や細部は媒体で説明が異なるため、ここでは一般に流通する枠組みとして扱います。

ゴールシークプロンプト

ゴールシークプロンプトは、最終ゴールを先に示し、AIに不足情報の質問や手順設計まで促して、ゴール達成に必要な指示文を組み立てさせる型です。何を作りたいかは決まっているのに、条件整理やプロンプト設計のやり方が分からない場面（初めての資料種別、専門領域の要約など）で役立ちます。

■ プロンプトの例

なお、AIが提案する手順や前提が自社ルールと合わないこともあります。質問への回答は具体的にし、機密は匿名化します。質問数上限、出力の版番号、完成条件（枚数・トーン・必須スライド）を明記して区切り、途中で目的が変わったら最初に宣言します。

ReActプロンプト

ReActプロンプトは、推論・思考（Thought）→行動（Action）→結果（Observation）をセットで繰り返し、結論に至る根拠と手順を同時に出しやすくする形式です。単に「〇〇の方法を提示して」と依頼すると、手順（Action）中心の回答に寄りやすい一方、ReAct形式なら「なぜその手順か（Thought）」と「確認結果がどう影響するか（Observation）」まで整理されやすくなります。調査、原因分析、要件整理、改善提案など、筋道と検証を重視する業務で使いやすい形式です。

■ プロンプトの例

注意点は、観察結果を捏造すると全体が崩れる点です。実際に参照した情報だけを書かせ、出典を必ず残します。行動の回数が増えるほど作業が長引きやすいため、「根拠が3件そろったら終了」など打ち切り条件を決めて運用します。

ChatGPTで効率よく使えるプロンプトの書き方のコツは？

プロンプトは、目的と前提を言語化し、条件と出力形式を固定すると精度と再現性が上がります。曖昧な依頼は一般論に寄りやすいため、先に決める項目をそろえることが重要です。ここではコツを紹介します。

目的を明確に伝える

目的は1文で言い切ると出力がぶれにくくなります。まず「何のために」「誰に」「読後に相手が何をできる状態にしたいか」を書き、成功条件も添えます。たとえば「社内で合意を取りたい」「問い合わせを減らしたい」などの目的に加え、想定読者の知識レベル、期限、文字数、トーンなどの制約も明示します。

目的が複数ある場合は1～2個に絞り、優先順位を付けます。出力形式（見出し数、箇条書きの数、表の有無）と、含めない話題や断定を避けたい表現も指定します。「不足情報がある場合は質問してほしい」と先に書くと手戻りを抑えられます。成功条件は「読者が次の行動を選べる」「判断材料がそろう」など、観察できる形にします。

専門家として回答してもらう

役割と専門領域を指定すると、観点と用語の粒度がそろいます。たとえば「広報担当」「法務レビュー担当」「品質管理の実務者」など立場を明示すると、重視する論点が変わります。加えて「初学者向け」「経営層向け」のように説明レベルも指定し、「編集者として冗長表現を削る」「監査担当としてリスクを洗い出す」など、期待する作業も書くと精度が上がります。

根拠が弱い推測は「要確認」として区別し、分からない場合は分からないと書くよう求めると、過度な断定を避けられます。役割を複数混在させると指摘が散るため、まず1つに絞り、必要なら版を分けて依頼しましょう。文体や表記ルールも併記すると、仕上げの統一作業が減ります。

必要な情報・背景を共有する

素材と前提を渡すほど、一般論ではなく自分向けの回答になります。社内ルール、用語の定義、必須の数字、参考にしてよい文章などを貼り付け、参照範囲を明示します。背景として、目的に至った経緯、現在の課題、関係者、締切、想定する読者の反応も共有すると、提案の筋が通りやすくなります。

数値は「時点」「単位」「母数」「集計条件」をセットで渡し、矛盾があれば指摘してほしいと書きます。機密や個人情報は匿名化し、必要最小限の情報に置き換えて入力しましょう。

完成イメージがある場合は、過去の良い例や避けたい例を短く添えると、出力の方向性がそろいます。未提示の情報を補う必要がある場合は、仮定を明示し、確認項目として分けるよう指定します。

具体的で分かりやすい指示を出す

出力形式と評価基準を具体化すると、修正回数を減らせます。たとえば、「結論を先に」「箇条書きは3点」「600字以内」「表は2列」など、形を決めます。次に、優先順位（正確性>分かりやすさ>簡潔さなど）と、やってはいけないこと（新しい事実の追加、断定、特定表現の使用）を明記します。

作業が大きい場合は、目的整理→アウトライン→本文→校正のように段階を分け、1回の依頼で求める成果物を1つに絞ります。最後に、欲しい出力を番号付きで列挙し、差分で修正してほしい場合は「修正前→修正後」で返すよう求めましょう。不足情報があるときは最大3問まで質問、のように上限を決めると往復が増えにくくなります。出力後は版番号を付けて管理します。

量・形式などの出力条件を決める

出力の量と形式を先に固定すると、回答のブレが減り、修正回数も減ります。文字数の上限、箇条書きの点数、見出し階層、表の有無、語調（です・ます）、用語の統一ルールを明記します。参照してよい素材の範囲と、してはいけないことも指定します。

たとえば「結論は冒頭2文」「理由は3点」「最後に次の行動を1文」「不確実は要確認」と決めると、汎用的な依頼でも再現性が上がります。出力後に自己点検の観点（誤字、表記ゆれ、主張の飛躍、重複）も付けさせ、最後に不足情報の質問を最大2つ出させると整いやすくなります。最初にテンプレ化しておくと、別案件でも同じ基準で依頼できます。

追加質問で精度を高める

不足情報を質問させると、前提のズレを早い段階で解消でき、誤解や手戻りを減らせます。「不足があれば最大3問まで質問」「回答がない項目は要確認として進める」など、質問数と扱いを先に決めます。目的、対象者、制約、素材の4点は結果に直結するため、質問の優先対象に入れると有効です。

さらに、読者が判断できる、次の行動が選べるなどの成功条件や、避けたい表現、必須の用語定義、想定される反論も質問対象に含めます。質問が広すぎると対話が長引くため、期限、決裁者の観点、成果物の形式など、決定に直結する内容に絞ると運用が安定します。質問への回答は箇条書きで、具体例や数値を添えると精度が上がります。

対話を前提に細かく調整する

初稿を一度で完成させるより、対話で差分修正を重ねるほうが品質が安定します。毎回「今回変える点」と「変えない点」を宣言し、「修正前→修正後」で返す形式にすると、意図の取り違えを防げます。修正対象は段落や項目単位で小さく区切り、目的と評価基準も添えます。

たとえば「専門用語を減らす」「根拠が弱い文を要確認に分離」「箇条書きの重複を統合」など、作業を1つに絞ると速く進みます。レビューコメントを貼り付ける場合は、指摘の優先度も付け、変更禁止の要素も明記します。往復回数の上限を決め、必要なら次回課題として残すと収束します。

最新モデルで精度を上げる

同じ指示でも、モデルの能力や得意分野の違いで出力品質が変わるため、性能が高いモデルを選ぶと精度が上がる可能性があります。ただし正確さはモデルだけでは決まらず、入力した素材の品質、条件の明確さ、検証の有無に左右されます。重要な用途では、出典提示、要確認表示、仮定の明示を必須にし、数値や固有名詞は原資料と照合します。

また、同じプロンプトで複数回出力し、主張や数字の差異を確認すると見落としが減ります。モデル選択に迷う場合は、同一素材で短い試行を行い、誤りの少なさ、指示追従、文章の安定性を比べて採用します。設定も記録します。精度だけでなく、費用や応答速度も含めて目的に合うモデルを選びます。

ChatGPTのプロンプトの型と条件を整えて再現性を高めましょう

プロンプトは、ChatGPTに目的・対象者・前提・制約・出力形式を指示し、回答のブレを減らす文章です。指示型・質問型・対話型などプロンプトの型を使い分けることで、初稿から仕上げまでの迷いが減ります。

また、ChatGPTに指示をだす場合は先に文字数、箇条書き数、文体、参照範囲、禁止事項を決めます。最新モデルを使用したり、具体的な指示を出したり、対話を通じて細かく調節したりなどすることで、より精度と再現度が高まるでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。