同じAIツールを使っても、指示（プロンプト）の質によって出力の精度・実用性は大きく変わります。
「なんとなく聞く」→「意図して指示する」
プロンプトの基本構造：4つの要素
良いプロンプトには、次の4つの要素が含まれています。この4つを「型」として覚えることが今回の中心テーマです。
| 要素 | 内容 | 問いかけ例 |
|---|---|---|
| ① 役割（Role） | AIに何の立場・専門家として振る舞ってほしいか | 「あなたは〇〇の専門家です」 |
| ② 目的（Purpose） | 何のためにこの出力が必要か | 「〇〇の目的で使う文章を作りたい」 |
| ③ 条件（Conditions） | 対象読者・文字数・トーン・含めるべき情報・避けるべき表現など | 「20代の求職者向け、200字程度、丁寧だが硬すぎない口調で」 |
| ④ 出力形式（Format） | 箇条書き／文章／表／見出し付きなど、どんな形で受け取りたいか | 「見出し＋箇条書きで」「表形式で」 |
ポイントは、この4つを毎回フルで書く必要はないが、「今、何が足りずに曖昧な出力になっているのか」を自分で判断できるようになることです。
悪い例 vs 良い例を比較してみよう
👎悪い例(A)
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1 |
自己紹介文を書いて |
→ AIは「誰向けの」「何のための」「どんなトーンの」自己紹介文か判断できず、当たり障りのない一般的な文章しか返せません。
👍良い例(B)
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1 2 3 4 5 6 7 8 |
あなたは就職活動中の求職者の文章作成をサポートするキャリアアドバイザーです。 【目的】IT未経験からエンジニア職に転職するための、企業向け自己紹介文を作りたい。 【条件】 ・対象：中小企業の採用担当者 ・文字数：200字程度 ・トーンは丁寧だが、意欲が伝わる前向きな表現 ・「学習意欲」と「継続力」の2点を必ず盛り込む 【出力形式】そのまま履歴書に貼れる、見出しなしの文章1本 |
→ 同じ「自己紹介文を作って」という依頼でも、条件を足すだけで採用担当者が読む前提の、目的に沿った文章に近づきます。
このコマで伝える一番のポイントは、「悪い例が間違っているわけではない」ということです。 最初は曖昧な指示で構いません。大事なのは、出てきた結果を見て「何が足りなかったか」に気づき、条件を足していく姿勢です。
出力例
（出力A）
初めまして。私は〇〇と申します。現在は△△の仕事をしておりますが、趣味は読書や旅行で、休日は友人と過ごすことが多いです。
明るく前向きな性格で、何事にも一生懸命取り組むことができます。
これまでの経験を活かし、新しい環境でも頑張りたいと思っています。どうぞよろしくお願いいたします。（※用途や対象が不明なため、汎用的ですが個性のない文章になりがちです）
（出力B）
私は現在、ITエンジニアへの転職を目指し、独学でプログラミングを学んでいます。
前職では目標達成に向けて粘り強く取り組む「継続力」を培い、日々の業務改善に貢献してまいりました。
現在はその継続力を活かし、最新技術の習得に励むなど、高い「学習意欲」を持ってスキルアップに努めております。
未経験からの挑戦ではありますが、持ち前の粘り強さと学ぶ姿勢を武器に、貴社の事業に一日も早く貢献したいと考えております。
ツールによる”クセ”の違いにも触れておく
同じ4要素の型で指示しても、ツールによって出力の傾向に違いがあります。前章の比較を踏まえて、軽く触れておくと理解が深まります。
- ChatGPT：指示に忠実で、フォーマット指定（箇条書き・表など）への追従性が高い
- Claude：文章の自然さ・論理展開の丁寧さに強みがあり、長文の構成整理に向く
- Gemini：検索連携（グラウンディング）に強く、最新情報を踏まえた回答が必要な場面に向く
「同じプロンプトでも、ツールが変われば少し出力の”個性”が変わる」という体験は、受講生が複数ツールを使い分ける動機づけにもなります。余裕があれば、演習で使うプロンプトを2つのツールに投げて出力を比べてみるのもおすすめです。
🚀情報のカスタマイズ、ChatGPTの「カスタム指示」の設定を行う。
ChatGPTの、設定内の「パーソナライズ」という項目に「カスタム指示（Custom Instructions）」という機能があります。ここに自分の職種・知識レベルや、回答してほしいトーン・形式といった”初期条件”をあらかじめ登録しておくと、毎回の会話で同じ前提を書き直す手間がなくなり、以降のすべての会話に自動的にその条件が反映されます。
設定手順（2026年時点／無料プランでも利用可）
- ChatGPTの画面左下（またはメニュー）から「設定」を開く
- 「パーソナライズ」を選択する
- 「カスタム指示」に、次の2点を入力する
- 自分について知っておいてほしいこと（職種・業界・前提知識のレベルなど）
- ChatGPTにどのように応答してほしいか（文体・詳しさ・専門用語の可否など）
この回のテーマに寄せて言えば、「ChatGPTにどのように応答してほしいか」の欄に、次のような一文を入れておくことをおすすめします。
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情報に確信があることだけを書いてください。 わからないときは「わかりません」と伝え、必要な情報があれば先に確認の質問をしてください。 |
この一文をあらかじめ登録しておくと、AIが不確かな内容をそれらしく断定してしまうこと（ハルシネーション）を減らし、足りない前提はAI自身が質問で確認してくれるようになります。ファクトチェックの手間そのものを減らせる、実務的に効果の高い設定です。ブラウザ版・スマホアプリ版のどちらからでも設定可能です。
演習：自己紹介文を作らせる（反復練習）
目的：一度で完璧を目指さず、対話しながら条件を足して精度を上げていくプロセスを体験する。
ステップ1：あえて曖昧に依頼する
「自己紹介文を書いて」とだけ入力し、出力を確認する。 → 「悪くはないが、自分には使えない」感覚を体験してもらう。
ステップ2：条件を1つずつ追加する
以下を1つ追加するごとに再生成し、出力の変化を観察する。
- 対象読者を指定する（例：転職先の採用担当者向け）
- 文字数を指定する
- トーンを指定する（丁寧・カジュアル・熱意重視 など）
- 含めてほしい要素を指定する（強み・実績・意気込み など）
ステップ3：ビフォー・アフターを比較する
最初の出力と、条件を4つ加えた最終出力を並べて、「何が変わったか」「どの条件が一番効いたか」を言葉にしてもらう。
💡 進行のコツ：ここで「一発で正解を出す」ことを目指させないこと。むしろ「1回目→2回目→3回目」と対話しながら詰めていく過程そのものが学びであることを、講師が言葉で強調する。
まとめ
- プロンプトは「役割・目的・条件・出力形式」の4要素で組み立てると精度が上がる
- 完璧な指示を最初から作る必要はない。AIとの対話は”一回で完璧”を求めるものではなく、出力を見ながら条件を足して詰めていくもの
- ツールが変わればクセも変わるが、指示の型（4要素）はどのツールにも共通して使える
課題
自分の業務・生活に関連するタスクを1つ選ぶ（例：お礼メール、資料の要約依頼、SNS投稿文、企画書のたたき台 など）。
① まず「悪い例」として曖昧なプロンプトを作り、AIの出力を記録する
② 4要素（役割・目的・条件・出力形式）を意識した「良い例」のプロンプトを作り、出力を記録する
③ ①と②を並べて提出し、「条件を足したことで何が変わったか」を3行程度でまとめる。