AIへの「頼み方（指示文）」を工夫して、ねらった答えを安定して引き出すための考え方とコツをまとめた分類です。
最適AIの研修でいちばん時間を割く分野です。ベーシック 全6回コースは第2回・第3回を「プロンプト設計 3原則と実践」に、第4回・第5回を「業務別AI活用設計 Few-shot」に充てており、ここに出てくる言葉がそのまま演習の対象になります。ゴールは受講者ごとの「マイ・プロンプト集」を完成させることです。
ざっくりAIに「これをやってね」と渡す、指示文や質問のことです。
プロンプトは、AIへの仕事の依頼書のようなものです。新人スタッフに仕事を頼むとき、あいまいに「いい感じにやっといて」と言うとズレた成果が返ってくるのと同じで、AIも依頼文がふわっとしていると的外れな答えを返します。逆に、目的・条件・形式をはっきり書くほど、ねらい通りの答えが返ってきやすくなります。
使いどころ「お客様からの問い合わせメールに丁寧な返信文を作って」「この議事録を3行に要約して」など、日々の事務作業の依頼文がすべてプロンプトです。
ざっくりAIから良い答えを引き出すために、頼み方そのものを工夫する技術です。
同じAIでも、頼み方ひとつで返ってくる答えの質は大きく変わります。プロンプトエンジニアリングは、聞き上手・頼み上手になる工夫のことだと考えてください。ベテランの上司が部下に的確な指示を出して良い成果を引き出すのと同じで、特別なプログラミングの知識は不要で、言葉の組み立て方が中心です。
使いどころ毎回ゼロから依頼文を書かず、「うまくいった頼み方」を社内で共有しておくと、誰が使っても安定した品質の文章や資料が作れます。
ざっくりAIに最初に渡しておく「あなたはこういう立場で、こう振る舞ってね」という土台の設定文です。
システムプロンプトは、会話が始まる前にAIへ渡しておく社内マニュアルや就業規則のようなものです。「あなたは当社のカスタマーサポート担当です。丁寧な敬語で答え、わからないことは推測せず確認を促してください」といった全体ルールをここで決めます。一度設定すれば、その後のやりとりすべてに効いてくるのが特徴です。
使いどころ自社用の問い合わせ対応AIを作るとき、ここに会社名・対応トーン・禁止事項を書いておくと、毎回の依頼文を短くしても安定した受け答えになります。
ざっくりその場その場で利用者が入力する、具体的なお願いや質問のことです。
システムプロンプトが「全体の決まりごと」だとすれば、ユーザープロンプトはその都度の個別依頼です。会社のルール（システムプロンプト）を前提に、「この見積書を読みやすく整えて」と窓口で具体的に頼むイメージです。私たちがチャット画面に打ち込む文章は、ほとんどがこのユーザープロンプトにあたります。
使いどころあらかじめ会社設定（システムプロンプト）を入れたAIに対し、担当者が「A社向けの提案メールを作って」と日々入力する部分がこれです。
ざっくりお手本（例）を一切見せずに、いきなり本番の指示だけで答えてもらうやり方です。
ゼロショットは、見本なしでいきなり頼む頼み方です。「このメールを敬語に直して」とだけ伝えるような、ふだん私たちが何気なくやっている指示の多くがこれにあたります。手軽で速い反面、こちらの細かい好み（言い回しや形式）は伝わりにくいので、思った通りにならないこともあります。
使いどころ「この文章の誤字を直して」「今日の予定を箇条書きにして」など、形式にこだわらない軽い作業はゼロショットで十分こなせます。
ざっくり「こんな感じで」とお手本をいくつか見せてから、同じ要領で答えてもらうやり方です。
Few-shot（フューショット、少数例提示）は、見本を2〜3個つけて頼む方法です。新人に「こういう形でお願い」と過去の良い例を見せると、口で説明するより早く正確に仕事を覚えてくれるのと同じ理屈です。例文を添えるだけで、こちらの望む言い回しや形式に近い答えが返ってきやすくなります。たとえば「例：『お世話になっております。〜』のような書き出しで、3通作って」と頼みます。
使いどころ自社のお礼メールや報告書のひな形を1〜2通見せてから「同じ調子で」と頼むと、会社らしいトーンの文章を量産できます。
ざっくり答えだけでなく、途中の考え方も順を追って書かせることで、正確さを高めるやり方です。
Chain-of-Thought（チェーンオブソート、思考の連鎖）は、AIに考えた筋道を途中式のように書かせる頼み方です。算数のテストで「答えだけでなく式も書きなさい」と言われると、見直しがきいてケアレスミスが減るのと同じで、AIも順を追って考えさせると複雑な問題で間違いにくくなります。「順番に考えてから答えて」と一言添えるだけで効果があります。
使いどころ料金プランの比較や、複数条件をふまえた見積もりの計算など、一気に答えると間違えやすい作業で「途中の計算も見せて」と頼むと検算しやすくなります。
ざっくり「まず○○、次に△△」と作業を段階に分けて指示するやり方です。
ステップバイステップ指示は、頼みごとを手順書のように小分けにして渡す方法です。一度に全部お願いすると抜け漏れが出やすいので、「①要点を3つ挙げる→②それぞれ説明する→③最後にまとめる」と段取りを示します。新人に複雑な仕事を任せるとき、作業を分けて指示すると安心して進められるのと同じ効果があります。
使いどころ提案資料を作らせるとき、「まず構成案→次に各見出しの本文→最後に表紙の文言」と段階で頼むと、一気に作らせるより整った仕上がりになります。
ざっくり「あなたは○○の専門家です」と立場を与えてから頼むやり方です。
役割（ペルソナ）の付与は、AIに名刺の肩書きを渡してから仕事を頼むようなものです。「あなたはベテランの経理担当です」「あなたは親しみやすい接客スタッフです」と立場を指定すると、その役にふさわしい言葉づかいや視点で答えてくれます。同じ質問でも、誰として答えるかで返ってくる文章のトーンや専門性が変わります。たとえば「あなたは中小企業の社労士です。就業規則のポイントをやさしく説明してください」と頼みます。
使いどころ「あなたは丁寧な営業担当です」と設定してから問い合わせ返信を作らせると、ぶっきらぼうにならず会社の顔として自然な文面になります。
ざっくり「300字以内で」「専門用語は使わずに」など、守ってほしい条件を先に伝えることです。
制約条件の指定は、依頼に守ってほしいルールを添えることです。仕事を頼むとき「A4一枚に収めて」「お客様に出すので砕けすぎない言葉で」と条件を先に伝えると、やり直しが減りますよね。AIも同じで、文字数・口調・避けてほしい表現などを最初に伝えるほど、手戻りなく望みの形に近づきます。
使いどころ「200字以内・敬語・専門用語なし」と条件をつけて社内向け案内文を作らせると、長すぎたり堅すぎたりせず、そのまま使える文章になります。
ざっくり「箇条書きで」「表にして」など、答えの見た目や形を指定することです。
出力フォーマット指定は、成果物をどんな形で出してほしいかを先に決めておくことです。「結論→理由→具体例の順で」「表で比較して」「箇条書きで5つ」と形を指定すると、受け取ったあとの整形作業がぐっと楽になります。報告書のひな形を渡してから記入を頼むのと同じで、後工程に合わせた形で出させるのがコツです。
使いどころ顧客リストの整理で「会社名・担当者・要件の3列の表にして」と指定すれば、そのまま表計算ソフトに貼り付けられる形で出てきます。
ざっくり「ここからここまでが本文」と境目をはっきりさせるための記号です。
区切り記号（デリミタ）は、指示文と素材（処理してほしい本文）を分けるための仕切りです。資料に付箋やマーカーで「ここを直して」と印をつけるのと同じ役割で、三本線（"""）やカギ括弧などで本文を囲むと、AIがどこを処理すればよいか取り違えにくくなります。たとえば「次の【 】内の文章を要約して。【ここに本文】」のように使います。
使いどころ長いメール文を貼り付けて要約させるとき、本文をカギ括弧で囲むと、指示の文章まで一緒に要約されてしまう事故を防げます。
ざっくり毎回使う頼み方を、穴埋め式のひな形にして使い回す仕組みです。
プロンプトテンプレートは、よく使う依頼文を穴埋め書式にしたものです。「お客様名【 】に、【商品名】の見積もり案内を、丁寧な敬語で作って」のように、変わる部分だけ空欄にしておけば、毎回ゼロから文を考えずに済みます。請求書や報告書の定型フォーマットと同じ発想で、誰が使っても一定の品質に保てるのが利点です。
使いどころ問い合わせ返信・お礼メール・議事録要約など、繰り返す業務ごとにテンプレートを用意しておくと、新人でもベテラン並みの文章を作れます。
ざっくり大きな仕事を複数の指示に分け、前の答えを次の入力につないでいくやり方です。
プロンプトチェーン（連鎖）は、ひとつの大仕事を工程ごとにバトンをつなぐ進め方です。一度に「企画から完成まで全部やって」と頼むより、「①情報を整理→②その結果をもとに構成→③構成をもとに清書」と前の成果を次へ渡すほうが、各段階を確認でき品質が安定します。流れ作業（ライン生産）で工程を分けるのと同じ考え方です。
使いどころアンケートの自由記述を「①分類→②各分類の要約→③改善提案」と段階的に処理させると、一発で頼むより的確な分析レポートになります。
ざっくりAI自身に「いまの答えを見直して直して」と自己チェックさせるやり方です。
自己検証（リフレクション）は、AIに自分の答えを校正させるひと手間です。人が書類を出す前に読み返して誤りを直すのと同じで、「いまの回答に間違いや抜けがないか確認して、必要なら直して」と続けて頼むと、最初の答えより質が上がることがよくあります。とくに数字や条件の多い作業で効果的です。
使いどころ見積もりや契約条件の文章を作らせたあと「数字と条件に矛盾がないか見直して」と頼むと、そのまま出してしまうミスを減らせます。
ざっくり「これはしないで」「この言葉は使わないで」と、避けてほしいことを伝える指示です。
ネガティブプロンプトは、やってほしくないことを先に伝える頼み方です。「専門用語は使わないで」「謝罪の言葉は入れないで」「箇条書きにはしないで」のように、禁止事項を明示します。新人に「お客様の前でこの話題は出さないでね」と釘を刺しておくのと同じで、地雷を避けてもらうための予防策になります。画像生成では「写したくないもの」を指定する場面でよく使われる言葉でもあります。
使いどころ謝罪メールを作るとき「言い訳がましい表現は使わないで」と禁止しておくと、誠実で簡潔な文面に整いやすくなります。
ざっくり判断材料となる資料や背景情報を、指示と一緒にAIに渡すことです。
コンテキスト注入は、依頼文に必要な前提資料を一緒に添えることです。社外の人に仕事を頼むとき、関連書類を渡さないと的外れな成果になるのと同じで、AISも知らない自社情報（商品仕様、過去のやりとり、社内ルールなど）は本文に貼り付けて渡す必要があります。これにより、AIが学習していない自社特有の事情にも沿った答えが得られます。
使いどころ「次の商品説明をもとに、お客様向けの案内文を作って」と自社の商品資料を貼り付けて渡せば、一般論ではなく自社製品に即した文章になります。
ざっくりうまくいった頼み方を保存しておき、必要なときに呼び出して使い回す仕組みです。
マイプロンプト集は、効果のあった依頼文をためておく自分専用の頼み方ノートです。一度うまくいったプロンプトを毎回考え直すのはもったいないので、メモやファイルに残して再利用します。よく効く営業トークや返信文例を社内で共有するのと同じで、チームで持ち寄れば全員の作業がそろって速く・うまくなります。
使いどころ「議事録要約」「クレーム一次返信」など業務別に良かったプロンプトを社内共有フォルダにまとめておくと、担当が替わっても同じ品質を保てます。
ざっくりAI自身に「良い指示文を作って」と、頼み方そのものを考えてもらうやり方です。
メタプロンプトは、指示文づくりをAIに手伝ってもらうテクニックです。良いプロンプトが思いつかないとき、「○○をうまくやらせるための指示文を考えて」とAI自身に下書きを作らせます。料理が苦手な人が「この材料で作れる献立を提案して」と頼むのに似ていて、頼み方のプロにたたき台を作ってもらうイメージです。出てきた指示文を少し直して本番に使えば、自分で一から考えるより手早く質の高い依頼ができます。
使いどころ新しい業務をAIに任せたいけれど頼み方が分からないとき、「この作業を頼むためのプロンプトを作って」と相談すると、たたき台がすぐ手に入ります。
ざっくり良い頼み方の基本は「役割・文脈・指示」の3点をそろえること、という考え方です。
プロンプトの3原則は、迷ったときに立ち返る頼み方のチェックリストです。①役割（誰として答えるか）②文脈（どんな前提・背景か）③指示（具体的に何をしてほしいか）の3つをそろえると、答えが一気に安定します。たとえば「あなたは丁寧な営業担当です（役割）。A社は当社の長年のお客様です（文脈）。値上げのお願いメールを作ってください（指示）」のように組み立てます。新人への仕事の振り方と同じで、この3点が抜けると成果がぶれます。
使いどころAIの答えがいまいちなとき、「役割・文脈・指示のどれが抜けているか」を見直すだけで、書き直しの当たりがつき、すぐに改善できます。
最適AIは、法人向けのAI研修・AI受託開発・AI顧問を提供しています。大阪本社に加えて岡山・広島・高松に拠点があり、中四国は対面でも伺えます。初回相談は無料です。
この用語集は、最適AIが法人向けAI研修「最適スクール」の受講者向けに作成した教材をもとに公開しています。2026年時点の一般的な用法をビジネス初学者向けにまとめたもので、特定の製品・サービスの推奨を目的とするものではありません。用語の意味や範囲は今後変わることがあります。