プロンプトは、生成AIに渡す指示の文章です。同じ AI を使っても、条件を書かずに漠然と頼むと、求めていた答えは返ってきにくくなります。
指示を工夫すると、答えの形のずれは減らせます。ただし、AI の答えが正しいかどうかは、指示をどれだけ工夫しても人が確かめる必要があります。
プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングは、求める答えが返るように、AI の本体（モデル）への指示を書いて、試して、直す作業です。ChatGPT を提供する OpenAI は、モデルに向けて効果的な指示を書く作業と説明しています。
同じ指示でも、AI の答えが毎回同じになるとは限りません。そのため、書いた指示は試して、ずれていれば直す、を繰り返します。2026年11月時点で OpenAI の文書は、答えを測るテストを作ることも勧めています。
エンジニアだけの作業ではありません。東京都の「生成AI利用の手引き」（2026年3月）は都の職員が使うためのもので、プロンプトを「生成AIから応答を引き出すための指示・命令文」と説明し、指示のコツを例を付けて載せています。
書いて、試して、直す流れ
- 合格の線を決めるどんな答えなら合格かと、それをどう確かめるかを先に決める
- 指示を書く目的と背景、答えの形、見本を入れ、資料と指示を分ける
- 試して確かめる決めた合格の線と比べる。根拠や裏付けも確かめる。同じ指示でも答えは変わることがある
- 直して残すずれた点を指示に書き足し、うまくいった指示を残す
最初の段を飛ばすと、指示を直しても良くなったのかどうかを決められません。Claude を提供する Anthropic の文書も、何を成功とするかを決め、それで試す方法を用意してから指示を工夫する、という順で書かれています。
指示に何を書くか
事情を知らない新しい人に仕事を頼むつもりで、目的と背景、答えの形、見本を書き、貼り付けた資料とは区切ります。誰の立場で書いてほしいかを「人事の担当者として」のように1文添えるのも1つの手で、東京都の手引きも「立場をはっきり」させることを挙げています。Google が Workspace（Gmail やドキュメントなどの仕事用サービス）の利用者向けに出している案内は、役割、作業、背景、形式の4つを書く要素に挙げたうえで、毎回全部を使う必要はないとしています。
事情を知らない新しい人に頼むつもりで書く
社内では当たり前の前提も、書かなければ AI には伝わりません。Anthropic の文書は、Claude を、社内の決まりや仕事の進め方を知らない優秀な新入社員と考えるよう勧めています。書いた指示は、作業の事情をほとんど知らない同僚に見せて、そのとおりに作業できるかで試せます。
目的と背景を添える
何をしてほしいかに加えて、なぜそうしてほしいかを書きます。「省略記号を使わない」とだけ書くより、読み上げのソフトが省略記号を読めないという理由を添えたほうがよく効く、という例が Anthropic の文書にあります。東京都の手引きにも、どんな前提で聞いているかを分かりやすく説明してから指示する必要がある、とあります。
答えの形を決める
文字数、箇条書きか文章か、文体。答えの形を指定すると、意図したとおりのものを得やすくなります。書くときは、してほしくないことより、してほしいことを書きます。Anthropic の文書の例では、「マークダウンを使わない」（マークダウンは見出しや箇条書きを記号で付ける書き方）と書くより、「なめらかに流れる段落の文章で書く」と書きます。
見本を見せる
見本を入れると、答えの形や調子がそろいます。Anthropic はこれを最も信頼性の高いやり方の1つに数え、Google の Gemini の文書は毎回入れるよう勧めています。見本は実際の作業に近く、見本どうしが似すぎないように変化をつけ、まれな場合も含めて選びます。
資料と指示を分ける
議事録や問い合わせのメールを貼り付けて要約させるとき、貼った資料と自分の指示が混ざると、AI がどこまでを資料として読むかがあいまいになります。<資料> のような目印（タグ）や記号で資料を囲むと、指示と見分けやすくなります。Anthropic、OpenAI、Google の文書は、どれもこのやり方を挙げています。
指示の工夫では直せないこと
指示の書き方だけでは片づかないことには、たとえば次の3つがあります。もっともらしい誤り、AI に渡していない社内の情報を答えられないこと、読み込ませた文書に仕込まれた指示です。
もっともらしい誤りは、指示で減らせても、なくせません。Anthropic は、分からないときは分からないと答えてよいと伝える方法と、主張ごとに引用と出典を付けさせる方法などを挙げ、こうした方法でも誤りは大きく減るがなくならないので、重要な情報はいつも確かめるよう書いています。東京都の手引きも、資料に書かれていないことはその旨を答えさせると誤りを減らせるとしつつ、「回答等の根拠や裏付けを必ず確認」するよう職員に求めています。答えに間違いが混ざる理由は生成AIとはの記事に書きました。
社内の規程のように AI に渡していない情報は、指示の書き方を変えても答えの根拠になりません。資料を渡して、その資料をもとに答えさせる形にします。社内の資料を探して答えさせる仕組みはRAGとは？社内の資料で答えるAIの仕組みと、頼む前に決めることで扱っています。
読み込ませたメールや Web ページに、AI への指示が仕込まれていることもあります。AI がその指示に引っぱられて、頼んだことと違う動きをするおそれがあり、プロンプトインジェクション（間接型）と呼ばれます。Anthropic は対策として、指示の側で方針を伝えることに加えて、AI が触れられる機密のデータや操作を必要な範囲に絞ることを挙げています。
社内で使うときに決めておくこと
決めておくことは2つあります。指示に入れてよい情報と、うまくいった指示の残し方です。入れてよい情報は、使う環境と社内のルールで変わります。東京都は2023年の利用ルールで、個人情報など機密性の高い情報を入力しないとしていました。2026年の手引きでは、セキュリティを検証した庁内の共通ツールで機密性の高い情報の入力を認め、ほかの環境では認められていないことがあるとしています。使ってよいサービスと入力してよい情報の決め方はシャドーAIとは？社員が無断で使う生成AIを、禁止するか使い方を決めるかにまとめました。
うまくいった指示は、個人の手元に置いたままにしないようにします。東京都は、職員アンケートや、アイデアを出し合う催し（アイデアソン）をもとにした活用場面とプロンプトの例を、事例集（2024年1月）にまとめて公開しています。載せたプロンプトは活用のイメージで、実務で使ったものとは限らないと断ったうえでの公開です。Nue は、指示の文章だけでなく、何を合格としたか、どう確かめたかも一緒に残しておくと、別の人が同じ作業を引き継げると考えています。使い始めたあとに何をいつ確かめるかは生成AIの運用監視。実行・品質・成果を確かめる点検手順で扱っています。
よくある質問
プロンプトエンジニアリングの専門の担当者が要りますか
社員がチャットの画面で使う範囲なら、専門の担当者がいなくても、この記事で挙げた書き方から始められます。業務のシステムに AI を組み込み、同じ指示を繰り返し使う場合は、答えを測るテストを作り、指示を直すたびに結果を比べる作業が要ります。試すときの合格の決め方はPoCとは？意味と進め方、頼む前に決めておくことに書いています。Nue の生成AI導入支援では、プロンプトやモデルの切り替えを社内でできる状態にして渡します。