生成AI活用のためのプロンプト設計：これだけは押さえたい5つの基本ポイント

生成AIで「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。

生成AIから最大の成果を引き出す鍵は、実は指示文＝プロンプトの書き方にあります。

本記事では、ChatGPT や Microsoft Copilot を使い始めたばかりの方向けに、今日から実践できるプロンプト設計の基本ポイントを５つに整理しました。

具体例とともに、生成AI初心者でもすぐに再現できるコツを分かりやすく解説します。

第1章：「プロンプト＝生成AIとの対話の設計図」として考える

生成AIを活用する際に最も大切なのは、生成AIが求めている情報をどれだけ的確に与えられるかです。

単に質問を投げかけるだけでは、望む成果は得られません。プロンプトは単なる質問ではなく、生成AIとの対話を通じてどんな成果を得たいのかを明確に伝える“設計図”として捉える必要があります。

プロンプトの質によって、生成AIが出力する内容の精度や実用性は大きく変わります。

例えば「マーケティングの提案をして」とだけ伝えると、生成AIは非常に幅広い可能性を考えすぎてしまい、意図に合わない提案が返ってくる可能性があります。

一方で、生成AIに期待する役割や目的、背景などを明確に伝えたプロンプトであれば、出力の質は大きく向上します。

改善前の例

マーケティングの提案をして

このプロンプトでは、対象や商品・サービス、利用する媒体などの情報がありません。そのため、汎用的で抽象的な回答になりやすいです。

ポイントを押さえた例

あなたはマーケティング戦略の専門家です。30代女性向けの新しい化粧品ブランドを立ち上げたいので、SNS活用を中心としたプロモーション戦略を3つ提案してください。提案は箇条書きで。

このプロンプトには、次の要素が明確に含まれています。

• 生成AIに期待する役割（マーケティング戦略の専門家）
• 対象（30代女性）
• 商品（新しい化粧品ブランド）
• 媒体（SNS）
• 出力形式（箇条書き）

プロンプトを単なる質問ではなく、成果を得るための設計図として意識して書きましょう。これが、初心者が最初に押さえておくべき基本姿勢です。

第2章：基本構造「Role・Instruction・Context・Output」を押さえる

生成AIに的確なアウトプットを求めるには、プロンプトの構造を意識することが重要です。特に初心者におすすめしたいのが、「Role・Instruction・Context・Output」という4つの要素を意識して設計する方法です。この構成は汎用的で再現性が高いのが特徴です。

Role：生成AIの役割を指定する

まず最初に、生成AIに「誰として振る舞ってほしいか」を明示します。これにより、回答の前提や口調、知識レベルが大きく変わります。

あなたは業務効率化に詳しいITコンサルタントです。

Instruction：生成AIにやってほしいことを伝える

どのようなタスクを実行してほしいかを具体的に書きます。曖昧な表現を避け、求めている行動をはっきりと示すことがポイントです。

以下の業務改善案の良し悪しを、プロと初心者の視点から比較してください。

Context：背景や目的、対象者などの文脈を共有する

適切な判断をさせるには、背景や意図の共有が欠かせません。対象読者や利用シーンなどを含めることで、より実用的な提案が得られます。

社内の業務プロセス見直しの一環として、チーム内で議論中の改善案です。

Output：出力形式やトーン、文字数などを指定する

どのような形式で出力してほしいかを指示します。箇条書きや表形式、文字数、敬語の有無などを伝えることで、使いやすいアウトプットが得られます。

出力はMarkdown形式の表で、3つの評価項目に分けてください。

4つの要素を組み合わせることで、生成AIは意図を正確にくみ取り、求める出力に近い結果を出してくれるようになります。迷ったときは、このフレームワークに立ち返りましょう。

第3章：深津式プロンプトで構造化する

プロンプト設計において、日本発のフレームワークとして知られる「深津式プロンプト」は、誤解を防ぎ、再利用しやすいのが利点です。

#命令書（役割と成果物）

生成AIに期待する役割や最終的なアウトプットの種類を明記します。

#制約条件（トーン・形式・語数など）

文体、フォーマット、使用言語、文字数などを指定します。

#入力文（生成AIが処理する対象）

読み取らせたい情報や文章をそのまま記載します。

#出力文（出力イメージ）

書き出し例や希望するフォーマット例を示します。

深津式プロンプト例

#命令書
あなたは社内提案資料の作成アドバイザーです。以下のメモをもとに、上司への提案文を作成してください。

#制約条件
300文字以内。敬語を使用。提案のポイントを簡潔にまとめること。

#入力文
新しい営業支援ツールを導入することで、訪問件数が増加する見込みがある。初期費用はかかるが、営業効率の向上による利益で回収できる想定。

#出力文
営業支援ツール導入のご提案です。訪問件数の増加が見込めるため、売上向上につながると考えています。初期費用は必要ですが、効率改善による利益で十分回収可能です。

深津式プロンプトは構造が明確なため、生成AIが誤解しにくく、何度も使い回しできる点が大きなメリットです。特にMicrosoft Copilotのような業務特化型生成AIと相性が良く、ドキュメント作成や業務サポートにも応用しやすい設計法です。

プロンプトの品質を一段階引き上げたい方は、ぜひこのフレームワークを取り入れてみてください。

第4章：出力は“一発勝負”ではなく“たたき台”

生成AIの活用において、一度で完璧な答えを得ようとする姿勢は逆効果になりがちです。

生成AIとのやり取りはあくまで“対話”であり、最初の出力は「たたき台」として捉えることが成功への近道です。

最初の出力は“仮の答え”

生成AIが返してくる最初の回答は、こちらのプロンプトに基づく推論の初稿です。これをゴールと考えるのではなく、スタート地点として捉えることが重要です。

例えば、生成AIに対して「提案文を作成して」と依頼した場合、最初に出力された文面に少し違和感を覚えることもあるでしょう。そこで重要なのは、なぜ違和感があるのかを言語化し、フィードバックとして生成AIに返すことです。

フィードバックの繰り返しで精度を高める

生成AIは、追加情報や再指示に柔軟に対応できる特徴があります。そのため、次のようなステップを踏むことで、最適なアウトプットに近づけることができます。

1. まず生成AIにプロンプトを入力し、初回の出力を得ます。
2. 内容を読み、「表現が硬い」「具体例が足りない」など改善点を整理します。
3. フィードバックを生成AIに伝え、修正を依頼します。
4. 修正案を評価し、必要に応じてさらに改善します。

このプロセスを2〜3回繰り返すことで、自分の意図に合った、質の高い成果物が得られやすくなります。

生成AIは“共同作業者”として扱う

生成AIを「一方的に命令を出すツール」ではなく、「一緒に作り上げるパートナー」として捉えることも大切です。このように対話的なスタンスで接することで、生成AIの能力を最大限に引き出すことができます。

とくにビジネスの現場では、プレゼン資料やメール、企画書などの文書作成において、生成AIとの数回のやりとりで質の高い成果物に仕上げることができます。

プロンプトの設計も大切ですが、出力をどう使うかも成果を左右する重要な視点です。“完璧な一発”を狙うのではなく、“たたき台から育てる”という意識が、生成AI活用の質を高めるコツです。

第5章：Copilotでは「C.G.E.S.モデル」で設計する

Microsoft 365 Copilot（以下、Copilot）は、社内データや業務文書を活用して支援を行う業務特化型の生成AIです。

そこで、本記事ではCopilot向けのプロンプト設計で紹介される「C.G.E.S.モデル」を用い、意図を正確に伝える方法を整理します。

C.G.E.S.モデルとは

項目	意味	ポイント
Goal（目標）	何を達成したいのか	具体的な成果や目的を明示する
Context（文脈）	背景や状況など	関連する文書や前提を示す
Expectation（期待値）	出力形式やトーン	箇条書き、文字数、敬語など
Source（参照情報）	参照すべきファイルや情報源	添付ファイル名やメールなどを指定

Goal：成果目標を明確に伝える

Copilotに何をしてほしいかを明確にします。例としては、顧客への回答案を作成する、会議内容を整理する、提案書の要約を作る、など。

Context：必要な背景や状況提示

現在の業務フェーズや対象案件、登録済みのデータなどを伝えることで、生成AIの出力精度が向上します。

Expectation：望む出力像の指定

敬語の有無、文字数、形式（箇条書き、表形式、メール文など）を明確に記述します。

Source：参照すべきファイルや情報源

Copilotがアクセスできるドキュメントやチャット履歴などを指定します。参照元を明示することで、より信頼できるアウトプットが得られます。

Copilot用プロンプト例

Goal:
　顧客への回答案を作成してください。

Context:
　昨日の［Aさんのメール］と［顧客要望まとめ.docx］をもとに

Expectation:
　箇条書きで300文字以内。丁寧な口調でお願いします。

Source:
　Aさんのメール、顧客要望まとめ.docx

このように記述することで、Copilotは「何を」「どんな文脈で」「どういう形式で」「どの情報を使って」出力すべきかを明確に理解できます。構造化されたプロンプトは、特に業務文書作成や定型処理に役立ちます。

まとめ：5つのポイントでプロンプト設計を強化

• プロンプト＝生成AIとの対話の設計図として考える
• 基本構造「Role・Instruction・Context・Output」を活用する
• 深津式プロンプトで構造化する
• 出力は“たたき台”として磨いていく
• Copilotでは「C.G.E.S.モデル」で目的に沿った設計を行う

おわりに

本記事では、生成AI初心者でもすぐに実践できるプロンプト設計の基本を5つの観点から整理しました。特に、Copilotのような業務特化AIを活用する場合、構造化されたプロンプトで意図を明確に伝えることが、成果の質を左右します。

まずは小さなケースから試しながら、プロンプトの設計スキルを磨いていきましょう。伝え方が変われば、生成AIの出力も大きく変わります。

執筆担当者プロフィール

松本 孝祐（日本ビジネスシステムズ株式会社）

Microsoft 365を中心に、Copilotの活用支援を担当。 合計4000人を超える受講者にCopilotを活用した業務効率化のコツを伝えています。 Copilotは使い方次第であなたの強力なパートナーになります、一緒にコパりましょう！

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