• 作成日 : 2026年9月28日

プロンプトエンジニアリングとは？使い方の基本とバックオフィス業務での活用法を解説

生成AIを使っても、思ったような回答が返ってこないと感じたことはないでしょうか。プロンプトエンジニアリングとは、生成AIへの指示文（プロンプト）を設計・最適化し、回答の精度を高める技術です。本記事では、プロンプト設計の基本の使い方から、人事・経理・総務で使えるプロンプト例、社内標準化やセキュリティ対策までをわかりやすく解説します。

プロンプトエンジニアリングとは？基本の意味と重要性

プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTやClaudeなどの生成AI（大規模言語モデル、LLM）に対する指示文を設計・最適化し、回答の精度や品質を高める技術です。プログラミングの知識は不要で、日本語による指示の工夫だけで実践できます。

生成AIはLLMと呼ばれる仕組みの上で動いており、入力された文章をトークンという単位に分解して処理し、その内容に応じて出力を組み立てます。そのため、同じLLMを使っていても、プロンプトの設計次第で出力される回答の質は大きく変わります。

指示の書き方で回答品質が変わる理由

指示文の具体性が、生成AIの回答精度を左右する大きな要因のひとつです。曖昧な指示には曖昧な回答しか返らない一方、条件や出力形式を明示すれば、人間が手直しする時間を減らせます。

例えば「売上報告書を作って」と入力した場合と、「中小企業の月次売上報告書を、前月比・前年同月比つきの表形式で、A4一枚に収まるように作って」と入力した場合とでは、返ってくる内容の精度がまったく異なります。後者のように目的・前提・出力形式を明示することが、プロンプト設計の基本的な考え方です。

非エンジニアにも求められるスキルになった背景

プロンプトエンジニアリングは、もはやエンジニアだけのスキルではありません。総務省が公表した令和7年版情報通信白書によると、日本企業のうち何らかの業務で生成AIを利用していると回答した割合は55.2％、「メールや議事録、資料作成等の補助」に活用していると回答した割合は47.3％にのぼります。

ツールの導入自体は進んでいるものの、指示文（プロンプト）の工夫次第で得られる回答の質に差が出るのが実情です。この差を埋める技術が、プロンプトエンジニアリングといえるでしょう。

参考：企業におけるAI利用の現状｜総務省 令和7年版情報通信白書

プロンプトエンジニアリングの使い方は？精度を上げる基本テクニック

プロンプトの精度を上げる代表的な手法として、ペルソナ付与・出力形式の指定・Few-shot・前提条件の提示・Chain of Thought（CoT）の5つが挙げられます。いずれもチャット画面に日本語で入力するだけで実践でき、回答のブレや的外れな出力を減らせます。

各テクニックの概要と使用場面を整理すると、以下のとおりです。

ペルソナ付与で回答の方向性を定める

ペルソナ付与とは、プロンプトの冒頭で「あなたは〇〇の専門家です」とAIに役割を指定する手法です。役割を指定すると、回答で重視する観点やトーンを調整しやすくなります。

例えば、就業規則について質問するとき、「あなたは中小企業向けの社労士です」と前置きすれば、大企業向けの複雑な規定ではなく、従業員数十名規模を想定した実務的な回答が返りやすくなります。

出力形式を指定して手直しの手間を減らす

出力形式の指定とは、「表形式で」「箇条書きで」のように回答の形を先に伝える手法です。形式を指定すると、後から整形する時間を削減できます。

よく使われる出力指定パターンをまとめると、以下のとおりです。

Few-shotで出力の質を安定させる

Few-shot（フューショット）とは、期待する出力の「お手本」を1〜3個プロンプトに添える手法です。AIは与えられた例のパターンを学習し、同じ形式・トーンで回答を返します。

例えば、商品紹介文を量産したい場合、1つ目の商品紹介文を自分で書いて「この形式に合わせて、以下の商品も同様に紹介文を作ってください」と指示すれば、トーンや構成が統一された文章を効率よく生成できます。

前提条件を提示して回答のズレを防ぐ

前提条件の提示とは、業種・企業規模・社内ルールといった制約をあらかじめ伝えておく手法です。前提を共有しておくと、一般論に終始しない、実務に即した回答を得やすくなります。

例えば「従業員30名の製造業」「就業規則は2025年4月改訂版が最新」といった情報を先に伝えておくと、AIはその前提を踏まえたうえで回答を組み立てます。プロンプトの冒頭または箇条書きの形で添えるとよいでしょう。

Chain of Thoughtで複雑な処理を段階的に進める

Chain of Thought（CoT、思考の連鎖）とは、AIに「ステップを分けて考えてください」と指示し、推論の過程を出力させる手法です。計算ミスや論理の飛躍を減らす効果があります。

経理業務で「この経費を損金算入できるか判断して」と聞くだけでは、根拠が不明な回答が返るケースがあります。「まず該当する税法の条文を示し、次にこの経費が条文に該当するか判定し、最後に結論を述べてください」と段階を指定すると、判断根拠つきの回答を得やすくなるでしょう。

プロンプトエンジニアリングをバックオフィス業務で活用するには？

プロンプトエンジニアリングは、文書作成・データ整理・ルール確認といった定型業務との相性が良い技術です。ここでは人事・経理・総務の職種別に、実務で使える指示文のパターンを紹介します。

人事：求人票や契約書ドラフトを作成する

求人票の作成では、ターゲット人材・業務内容・待遇を箇条書きで渡し、媒体に合った文体を指定するのがコツです。

プロンプト例は以下のとおりです。

雇用契約書のドラフト作成でも同様に、契約形態・勤務条件・試用期間などの要素を箇条書きで渡し、「労働基準法（第15条：労働条件の明示義務）に準拠した条項構成にしてください」と指定すると、たたき台として使える文案が得られます。最終的には社会保険労務士や弁護士のチェックを経て確定させましょう。

参考：労働基準法｜e-Gov法令検索

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経理：勘定科目の分類や仕訳確認を効率化する

経理業務では、勘定科目の判断に迷う場面が少なくありません。AIに仕訳の根拠まで出力させることで、ダブルチェックの工数を減らせます。

プロンプト例は以下のとおりです。

あなたは中小企業の顧問税理士です。以下の取引について、仕訳を作成してください。 ・取引内容：社員研修のためのオンライン講座受講料 55,000円（税込）を法人カードで支払った ・会計基準：中小企業会計指針 ・出力形式：借方／貸方を表形式で示し、勘定科目の選定理由を1行で添えてください。

「勘定科目の選定理由を添えてください」と一言加えるだけで、後から確認する担当者が判断根拠を把握しやすくなります。

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総務・経営企画：PDFやExcelを読み込ませる際のポイント

総務や経営企画の業務では、社内規定のPDFや売上データのExcel（エクセル）をAIに読み込ませて分析・抽出するケースが増えています。ファイルを添付する際は、対象範囲と出力形式を明示することが重要です。

意識したいポイントを整理すると、以下のとおりです。

特に「ファイルに記載のない内容は回答しないでください」という制約文は、AIが推測で誤った情報を生成するリスクを抑えるうえで有効です。ファイル添付時には添えておくとよいでしょう。

プロンプトエンジニアリングを社内で標準化するには？

プロンプトの社内標準化とは、個人がうまく使いこなせているノウハウをチームで共有し、組織全体のAI活用レベルを底上げする取り組みです。属人化した使い方のままでは、担当者が変わるたびに一から試行錯誤することになりかねません。

社内標準化を進める4つのSTEP

標準化は、業務の洗い出しからテンプレート運用まで、段階を踏んで進めると定着しやすくなります。

STEP1 業務棚卸し：AIに任せたい定型業務をリストアップする（例：議事録要約、FAQ回答、月次レポート作成）

STEP2 プロンプト作成：各業務に対応するプロンプトを作成し、ペルソナ・前提条件・出力形式を固定する

STEP3 テンプレート登録：Googleスプレッドシート（Google Sheets）やNotionなどの共有ツールに「業務名・プロンプト本文・使い方メモ」をセットで登録する

STEP4 運用と改善：定期的に利用者からフィードバックを集め、プロンプトを見直す

スプレッドシートでの管理は手軽に始められる方法です。プロンプトの数が増えてきたら、カテゴリ別のシート分割やタグ付けで検索性を高めるとよいでしょう。

カスタム指示やGPTsで再利用しやすくする

ChatGPTの「カスタム指示（Custom Instructions）」機能を使うと、毎回同じ前提条件を入力しなくても、事前に設定した役割や出力ルールが自動的に適用されます。

さらに、GPTs（カスタムGPT）を使えば、特定業務に特化したAIアシスタントを社内メンバー向けに作成・共有できます。例えば「経費精算チェック用GPTs」を作成し、経理部門の全員が同じ判断基準で仕訳確認をできるようにする、といった運用が考えられます。

属人化を防ぐには、個人のチャット履歴に頼るのではなく、テンプレートやGPTsとして「仕組み」に落とし込むことがポイントです。

なお、個人プランでのGPTsの新規作成は、2026年8月に停止されています。利用にはBusinessプランなど法人向けプランの契約が必要です。

プロンプトエンジニアリングのセキュリティにおける注意点は？

生成AIに社内データを入力する際は、情報漏洩リスクへの対策が欠かせません。2023年6月に個人情報保護委員会が公表した「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」でも、個人情報取扱事業者が生成AIサービスにプロンプトを入力する際の管理責任が示されています。

入力してよい情報・避けるべき情報のルールを決める

まず社内で「AIに入力してよい情報」と「入力を禁止する情報」を明文化することが重要です。判断基準の一例は以下のとおりです。

顧客名や金額をそのまま入力するのではなく、「A社」「〇〇万円」のようにマスキングすしてからプロンプトに含めるだけでも、リスクを低減できます。個人情報保護委員会の注意喚起でも、事業者が特定した利用目的の範囲内でプロンプトに個人情報を含めることの確認を求めています。

ただし、会社名だけを伏せても、契約内容・金額・日時・部署名などの組み合わせから対象を推測できる場合があります。

生成AIへ入力する情報は必要最小限に絞り、社内規程や利用するAIサービスのデータ取扱方針を確認したうえで扱うことが必要です。

参考：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について｜個人情報保護委員会

オプトアウト設定やAPI利用でリスクを下げる

ChatGPTの場合、設定画面の「データコントロール」から、入力内容をモデルのトレーニングに使用しない設定（オプトアウト）が可能です。この設定を有効にすると、以後の会話内容がChatGPTのモデル改善には使用されなくなります。

より高いセキュリティが求められる場合は、API経由での利用やAzure OpenAI Serviceのようなエンタープライズ向けプランの導入も選択肢になります。オプトアウト設定はあくまで今後の入力データが対象であり、設定前に入力した内容には遡って適用されない点にも注意しましょう。

参考：データコントロールに関するFAQ｜OpenAI Help Center

プロンプトエンジニアリングのよくある質問

導入を検討する段階でよく寄せられる疑問をQ&A形式で整理しました。

プログラミング知識がなくても実践できる？

プロンプトエンジニアリングにプログラミングの知識は必要ありません。ChatGPTやClaudeなどのチャット画面に日本語で指示を入力するだけで実践できます。「誰に・何を・どんな形式で」出力してほしいかを整理する文章力があれば、始められるでしょう。

無料ツールだけでも始められる？

ChatGPT（無料プラン）やGoogle Geminiの無料版でも、本記事で紹介した基本テクニックはひととおり試せます。まずは無料プランで基本操作を試し、より大きな利用上限や高度な機能、組織向けの管理・共有機能が必要になった段階で、各サービスの有料プランや法人向けプランを比較するとよいでしょう。

プロンプトの効果を測定する方法は？

定量的な測定には、「AIに任せた作業の所要時間」と「手直しにかかった時間」を記録する方法が実用的です。プロンプト改善前と改善後で比較し、短縮できた時間を数値化すると、社内での導入効果の説明にも活用できます。

プロンプトエンジニアリングとプロンプト作成の違いは？

プロンプト作成が指示文を書く行為そのものを指すのに対し、プロンプトエンジニアリングは出力結果を検証しながら指示文を継続的に改善していく、より体系的なアプローチを指します。1回書いて終わりではなく、試行と改善を繰り返す点が特徴です。

プロンプトエンジニアリングを実務に取り入れるために

プロンプトエンジニアリングとは、指示文の設計を工夫するだけでAIの回答精度を高められる実務技術です。ペルソナ付与や出力形式の指定、Chain of Thoughtといった手法を組み合わせれば、人事・経理・総務の定型業務を効率化できるでしょう。まずは日常業務の一場面でプロンプト設計を試してみることが、活用への第一歩になります。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。