AIプロンプトの書き方｜仕事で使える5つの型

2026.04.03

ChatGPTやClaude、Geminiを仕事で使っているけど、なんか毎回「うーん、そうじゃないんだよな…」みたいな回答が返ってくる。そんな経験、ありませんか。

私もフリーランスとして独立してから毎日のようにAIを使っているんですが、最初の半年くらいは正直、AIの回答に満足できないことが多かったんですよね。

で、あるとき気づいたんです。AIが悪いんじゃなくて、指示の出し方（プロンプト）に「型」があるということに。

営業・起業・人材業界を経てエンジニアに転身し、今はAIを使った制作やレクチャーを仕事にしている私が、実務で本当に使っている「プロンプトの型」を5つ紹介します。

この記事を読むと、こんなことができるようになります。

型1：ロール指定 — 「あなたは〇〇の専門家です」

まず一番基本にして一番効果があるのが、AIに「役割」を与えることです。

たとえば「提案書を書いて」とだけ言うのと、「あなたはWeb制作歴10年のディレクターです。中小企業の経営者向けに提案書を書いてください」と言うのでは、回答の具体性がまったく違います。

ざっくりいうと、AIは「誰として答えるか」が決まると、その人が使いそうな語彙・構成・視点に自動で合わせてくれるんですよね。

私がよく使うのはこんな感じです。

ちなみに、2026年4月時点でこの「ロール指定」が特に効くのはClaude（Claude 4.5/4.6）とChatGPT（GPT-5.2）です。Gemini 3も対応していますが、やや効きが弱い印象があります。

これ、意外とやっていない人が多いんですが、「どんな形で答えてほしいか」を指定するだけで、使いやすさが全然変わります。

「メリットとデメリットを教えて」だけだと、長い文章でダラダラ返ってくることがありますよね。でも「メリットとデメリットを表形式で、各3つずつ」と指定すると、そのまま資料に貼れるレベルの整理された回答が返ってきます。

複雑なタスクをAIに頼むとき、一発で完璧な回答を求めるとだいたい失敗します。

で、私がやっているのは「思考のステップを分解して指示する」方法です。

たとえば「LPのコピーを書いて」ではなく、こう指示します。

ステップ1: まずターゲットユーザーの悩みを3つ挙げてください
ステップ2: 各悩みに対する解決策を1行で書いてください
ステップ3: ステップ1と2をもとに、ファーストビューのキャッチコピーを3案出してください

こうすると、AIが各ステップで「考えてから」次に進むので、最終的な出力の精度がかなり上がるんですよね。

私がクライアントのLP制作をするときも、いきなり全体を書かせるんじゃなくて、「ペルソナ整理→悩み抽出→構成案→各セクション」とステップを踏ませています。

AIって、放っておくと「いい感じの一般論」を返しがちなんですよね。

それを防ぐのが「制約条件」です。何を入れて、何を入れないかを明確に指示します。

制約をつけるとAIの「自由度」が下がるので、かえって狙い通りの回答が返ってきやすくなる。これ、けっこう逆説的なんですが、私の実感としては一番効果が大きい型かもしれません。

「AIを使っているけど、思った通りの回答が出ない」という方へ

MJ-Labでは、あなたの業務に合わせた生成AIの使い方をマンツーマンでレクチャーしています。

最後の型は「AIに自分の出力を評価させる」方法です。

1回目の回答をもらったあとに、こう聞きます。

上記の回答について、以下の観点で改善点を3つ挙げてください：
1. 読者にとって分かりやすいか
2. 具体性が十分か
3. 冗長な部分はないか

その上で、改善版を出力してください。

これ、やってみると分かるんですが、2回目の出力が明らかに良くなります。AIが「自分で自分を校正する」感じですね。

私はブログ記事の下書き、クライアントへの提案文、レクチャー用の資料…だいたい全部このフィードバックループを最後にかけています。

どれも難しいことじゃないんですが、5つ全部を意識するだけで、AIとの仕事のやり方がけっこう変わるはずです。まずは1つ、今日の仕事で試してみてください。

生成AIレクチャー（60分 ¥12,000〜）― あなたの業務に合わせた使い方を、マンツーマンで丁寧にお伝えします

AI導入コンサルティング（¥30,000/回〜）― 「社内でAIを活用したいけど何から始めれば？」にお答えします