「ChatGPTに指示を出したいけれど、どう書けばいいのかわからない」
「頑張ってプロンプトを書いてみたけれど、意図した回答が返ってこない」
このような悩みを感じている方は多いのではないでしょうか？
生成AIを活用する上で、指示文（プロンプト）の質は結果を大きく左右します。しかし、効果的なプロンプトをゼロから考えるのは、意外と難易度が高いものです。
本記事では、そんな悩みを解決する「プロンプトを作るプロンプト」について、具体的な5つのテンプレートや活用事例、さらに最新のGPT-5.2環境での実践的なコツについて解説しました。
上場企業向けに生成AIコンサルティングを行っている弊社が、実務で検証を重ねた手法のみを厳選してご紹介します。
これを読めば、AIへの指示出しにかかる時間を大幅に短縮し、より精度の高い成果物を得られるようになるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
そもそも「プロンプトを作るプロンプト」とは？
ここからは、なぜ「プロンプトを作るプロンプト」が注目されているのか、その基本的な仕組みとメリットについて解説します。
- AI自身に最適な指示文（プロンプト）を作らせる仕組み
- 自分で考えるよりAIに任せたほうが精度が高くなる理由
プロンプトエンジニアリングの知識がなくても、この仕組みを理解すれば、誰でも高度なAI活用が可能になります。
メタプロンプティングという概念自体は、AIモデルのタスク遂行能力を向上させる手法として研究が進められています。 学術的な背景に関心がある方は、以下の論文も参照してください。 https://arxiv.org/abs/2311.11482
それでは、一つずつ順に見ていきましょう。
AI自身に最適な指示文（プロンプト）を作らせる仕組み
「プロンプトを作るプロンプト」とは、メタプロンプトとも呼ばれ、AIに対して「あなたがこれから実行するタスクのための、最適な指示文を書いてください」と依頼する手法のことです。
通常、私たちはAIに直接「ブログを書いて」「コードを修正して」と指示を出します。しかし、AIが最高のパフォーマンスを発揮するためには、前提条件、制約事項、出力形式、役割定義など、多くの情報を構造化して渡す必要があります。
これらを人間がすべて網羅して記述するのは骨が折れますし、抜け漏れも発生しがちです。そこで、AI自身にその「構成案」を作らせてしまうのです。
具体的には、「私は〇〇をしたいので、そのために必要な最高のプロンプトを作成してください」と入力します。するとAIは、自身の学習データに基づき、そのタスクを遂行するために必要な要素を論理的に組み立て、AIにとって解釈しやすい形式で指示文を生成してくれます。
つまり、人間は「やりたいこと（目的）」を伝えるだけで、AIとAIの間で最適なコミュニケーション言語への翻訳が行われるイメージです。この工程を挟むだけで、最終的なアウトプットの質が劇的に向上します。
このプロセスは「自動プロンプトエンジニアリング（APE）」とも呼ばれ、AIが人間よりも効果的な指示を生成できることが研究で示されています。 https://arxiv.org/abs/2211.01910
自分で考えるよりAIに任せたほうが精度が高くなる理由
なぜ人間が一生懸命考えるよりも、AIにプロンプトを作らせたほうが良い結果が出るのでしょうか。
最大の理由は、AIは「AIが理解しやすい論理構造」を熟知しているからです。人間が自然言語で書く文章には、どうしても曖昧さや行間を読む必要性が含まれます。しかし、AIモデルは明確な定義や構造化されたデータを好みます。
特に、最新モデル「GPT-5.2」では、複雑な質問に対してじっくり考えて回答する能力（思考時間の自動切替）がさらに強化されました。この高度な推論能力を最大限に引き出すためには、指示出しの段階でも論理的な整合性が求められます。
AIにプロンプトを作らせると、タスクの目的を達成するために必要な変数を自動的に洗い出し、マークダウン形式などで整理して出力してくれます。人間では気づきにくい「視点」や「条件」も補完してくれるため、結果として回答の精度が高まるのです。
また、GPT-5.2のような最新モデルは文脈理解能力が非常に高いため、プロンプト生成というメタ的なタスクにおいても、ユーザーの潜在的な意図を汲み取ることに長けています。結果として、プロンプトエンジニアリングの専門家が書いたような指示文を、一瞬で手に入れることができるのです。
大規模言語モデル（LLM）自体を最適化ツールとして利用する「OPRO」という手法の研究でも、AIによる最適化の有効性が実証されています。 https://arxiv.org/abs/2309.03409
【コピペOK】プロンプトを作るプロンプトの鉄板テンプレート5選
ここでは、すぐに実務で使える「プロンプトを作るプロンプト」のテンプレートを5つ紹介します。
- 万能型：やりたいことを伝えてプロンプトに変換してもらう基本の型
- 対話型：AIからの「逆質問」で要件を固める高精度な型
- 役割付与型：プロの視点で専門的な指示文を作らせる型
- 変数活用型：何度でも使い回せる「穴埋め式」プロンプトを作らせる型
- 逆設計型：理想の回答文から元のプロンプトを解析・生成させる型
状況に合わせて使い分けることで、あらゆるタスクに対応できるようになります。
それでは、具体的なプロンプト例とともに解説します。
実務ですぐに活用できる、日本語対応のプロンプトテンプレート集をこちらの記事で紹介しています。 合わせてご覧ください。
万能型：やりたいことを伝えてプロンプトに変換してもらう基本の型
最も基本的で、どのようなシーンでも使いやすいのがこの「万能型」です。やりたいことをざっくりと伝えるだけで、AIがそれを構造化されたプロンプトに変換してくれます。
使い方は非常にシンプルです。以下のテンプレートをコピーして、[やりたいこと]の部分を書き換えるだけで機能します。
テンプレート例：
あなたはプロンプトエンジニアです。以下の[目的]を達成するために、ChatGPTに入力する最高のプロンプトを作成してください。
[目的]：
（例：初心者向けのSEO記事を書きたい、Pythonでデータ分析コードを書きたい、など）
要件：
・変数を活用して再利用しやすくすること
・明確な制約条件を含めること
・出力形式を指定することこの型のメリットは、スピードです。とにかく急いで形にしたい時や、複雑な要件がない場合に重宝します。AIは指定された目的から推測し、必要な要素（ターゲット、トーン、文字数など）を勝手に補ってプロンプトを生成してくれます。
まずはこの型から試してみて、生成されたプロンプトを使って実際にタスクを実行してみましょう。もし結果が不十分であれば、後述する対話型などを試すというステップがおすすめです。
対話型：AIからの「逆質問」で要件を固める高精度な型
より具体的で、失敗のないプロンプトを作りたい場合におすすめなのが「対話型」です。これは、AIにいきなりプロンプトを作らせるのではなく、まずは不足している情報をAIから人間に質問させる手法です。
テンプレート例：
私は[目的]を達成するためのプロンプトを作りたいです。
最高のプロンプトを作成するために、私に足りない情報があれば質問してください。
すべての情報が揃うまで、プロンプトは生成しないでください。まずは質問のみを行ってください。このアプローチの優れた点は、ユーザー自身も気づいていない「曖昧な点」を明確にできることです。例えば「ブログ記事を書きたい」と伝えた場合、AIは「ターゲット読者は誰ですか？」「記事のゴールは何ですか？」「文体は？」といった本質的な質問を投げかけてきます。
これらに答えていく過程で、思考が整理され、結果として非常に解釈精度の高いプロンプトが完成します。GPT-5.2のような高性能モデルであれば、質問の質も非常に鋭く、コンサルタントと壁打ちをしているような感覚で要件定義が進みます。時間はかかりますが、クオリティを最優先する場合に最適です。
役割付与型：プロの視点で専門的な指示文を作らせる型
特定の専門分野におけるタスクを実行させたい場合、「役割付与型」が効果を発揮します。AIに対して、その分野の専門家になりきってプロンプトを作るように指示する方法です。
テンプレート例：
あなたは世界最高峰の[専門分野]の専門家であり、優秀なプロンプトエンジニアです。
その知見を活かして、[特定のタスク]を行うための最高品質のプロンプトを作成してください。専門家の視点を含めることで、一般人が思いつかないような詳細な指示や、専門用語を用いた精緻な条件設定が盛り込まれます。例えば、マーケティングの戦略立案であれば「あなたは世界的なマーケターです」、法律文書の作成であれば「優秀な弁護士です」と定義します。
これにより、生成されるプロンプトには、その職種特有の視点（例：マーケティングなら3C分析やSWOT分析のフレームワークを取り入れるなど）が自然と組み込まれます。
専門的な知識がない分野のタスクをAIに依頼する際、どのような指示を出せばプロレベルのアウトプットになるのかわからない時に、この型を使うと「プロの頼み方」を再現できます。
変数活用型：何度でも使い回せる「穴埋め式」プロンプトを作らせる型
業務で繰り返し同じようなタスクが発生する場合、「変数活用型」でテンプレート化しておくと非常に便利です。これは、毎回変わる部分（テーマやデータなど）を「変数」として定義し、穴埋め形式で使えるプロンプトを作らせる手法です。
テンプレート例：
以下のタスクを実行するためのプロンプトを作成してください。
その際、入力内容が変わる部分は {変数} として定義し、後から入力するだけで機能するテンプレート形式にしてください。
タスク：[定期的に行う業務内容]生成されたプロンプトは、例えば「{テーマ}について{文字数}で書いてください」といった形式になります。次回からは、その変数の部分だけ書き換えればすぐに実行可能です。
これはチームでの共有にも適しています。誰が使っても同じ品質の回答が得られるよう標準化できるため、業務効率化の観点から非常に価値が高い手法です。特に、日報の作成、メールの返信、定型的なレポート作成などで威力を発揮します。
逆設計型：理想の回答文から元のプロンプトを解析・生成させる型
すでに「理想的な回答のサンプル」が手元にある場合に使えるのが「逆設計型（リバースプロンプティング）」です。良い出力例をAIに見せて、「どのような指示を出せばこれが出力されるのか」を解析させます。
テンプレート例：
以下は、私が理想とする出力テキストのサンプルです。
ChatGPTに指示を出して、これと同じトーン、構造、品質のテキストを生成させるためのプロンプトを作成してください。
[理想の出力サンプル]：
（ここに文章やコードを貼り付ける）この方法は、言葉でスタイルやニュアンスを説明するのが難しい場合に非常に有効です。「こんな感じにして」と実物を見せるのが最も早いからです。
AIはサンプルの文章構造、使われている言葉選び、論理展開などを分析し、それを再現するための指示を言語化します。他社の優れたブログ記事や、過去にうまくいったメール文面などを再現したい場合に、このテクニックを使うと高い再現性を実現できます。
出力結果から逆算してプロンプトを抽出する技術は「Inverting LLMs」として研究されており、精度の高い再現が可能になっています。 技術的な仕組みはこちらの論文で解説されています。 https://arxiv.org/abs/2405.15012
プロンプト生成器やメーカー等のツールを活用する方法
ChatGPT上でプロンプトを生成する以外にも、専用のツールや機能を活用する方法があります。
- 入力するだけで指示文が完成する「プロンプト生成メーカー」サイト
- プロンプト生成AIとして特化した「GPTs」を活用する
- 画像生成AI（Midjourney等）専用のプロンプト生成ツール
これらを活用することで、より手軽に、あるいは特定の目的に特化したプロンプトを作成できます。
それぞれの特徴を見ていきましょう。
入力するだけで指示文が完成する「プロンプト生成メーカー」サイト
Web上には、フォームに必要な項目を入力するだけで、自動的に整ったプロンプトを生成してくれる「プロンプト生成メーカー」のようなサイトが多数存在します。
これらのサイトの多くは、役割、目的、制約条件、出力形式といった入力欄が用意されており、ユーザーはそれを埋めていくだけで済みます。プロンプトの構成を自分で考える必要がなく、UIに従って操作するだけで、ある程度品質の担保された指示文が完成するのがメリットです。
特に初心者の場合、「そもそも何を決めればいいのかわからない」という状態になりがちです。生成メーカーを使えば、入力項目自体がガイドラインの役割を果たしてくれるため、必要な要素の抜け漏れを防ぐことができます。
ただし、汎用的なツールが多いため、極めて特殊な要件や複雑な文脈を含むタスクには対応しきれないこともあります。その場合は、生成されたものをベースにChatGPTで調整するか、後述するGPTsなどを活用すると良いでしょう。
プロンプト生成AIとして特化した「GPTs」を活用する
ChatGPT（OpenAI）には、特定の目的にカスタマイズされた「GPTs」という機能があります。世界中のユーザーが作成したGPTsの中には、「プロンプト生成」に特化した優秀なBotが数多く公開されています。
例えば、「Prompt Generator」や「Super Prompts」といった名称で公開されているGPTsを探してみてください。これらは、プロンプトエンジニアリングの高度なテクニックがあらかじめ内部で設定されており、ユーザーと対話しながら最適な指示文を構築してくれます。
通常のチャット画面で一から指示するよりも、これらの特化型GPTsを使ったほうが、より洗練されたプロンプトを短時間で作成できるケースが多いです。特にGPT-5.2環境下では、これらのGPTsの動作も高速化しており、思考時間の自動切替機能と相まって、非常に精度の高いサポートが期待できます。
Store内で評価の高いものをいくつか試してみて、自分の使い勝手に合うものをお気に入り登録しておくと、作業効率が格段に上がります。
画像生成AI（Midjourney等）専用のプロンプト生成ツール
テキスト生成だけでなく、画像生成AIのためのプロンプト作成も難易度が高い作業です。MidjourneyやStable Diffusionなどは、独特なパラメータや英単語の羅列が求められるため、言語モデルとは違ったノウハウが必要です。
こうした画像生成専用のプロンプト生成ツールやGPTsも数多く存在します。「どのような絵を描きたいか」を日本語で入力すると、それを適切な英語のプロンプトに変換し、さらに画風（スタイル）、アスペクト比、照明効果などのパラメータを付与してくれるものです。
特に英語での詳細な描写が苦手な方にとって、これらのツールは必須級です。抽象的なイメージを具体的な視覚的指示言語に変換してくれるため、試行錯誤の回数を減らし、一発でイメージに近い画像を生成できる確率が高まります。
テキスト用と画像用では必要な要素が全く異なるため、目的に応じて適切なツールを使い分けることが重要です。
テキストから画像生成へのプロンプト最適化についても、「Inverse Prompting」という手法が研究されており、自動化の余地が広がっています。 https://arxiv.org/abs/2312.12416
プロンプト生成AIへの指示で失敗しないためのコツ
プロンプトを作らせる際にも、いくつかのコツを押さえておくことで、失敗を防ぐことができます。
- 作らせたいプロンプトの「目的」と「ゴール」だけは明確にする
- 一度で完璧を目指さず、生成された指示文を対話で修正する
- 具体的な出力形式（マークダウンや表）を指定して見やすくする
AI任せにするといっても、丸投げしすぎると期待外れの結果になることもあります。
最低限押さえておくべきポイントを解説します。
こちらはAIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐプロンプトや、精度の高い回答を得るための具体的な対策について解説した記事です。 合わせてご覧ください。
作らせたいプロンプトの「目的」と「ゴール」だけは明確にする
「プロンプトを作って」とだけ伝えても、AIは何のためのプロンプトを作ればいいのかわかりません。最低限、「何を達成したいのか（目的）」と「最終的にどうなってほしいのか（ゴール）」は人間側で定義する必要があります。
例えば「記事を書くプロンプトを作って」ではなく、「20代のエンジニアに向けて、転職活動の始め方を解説し、最終的に転職エージェントへの登録を促す記事を書くためのプロンプトを作って」と具体的に伝えます。
この「核」となる部分がブレていると、いくらAIが立派な構成を作っても、実用性のないプロンプトになってしまいます。AIはあくまで手段を最適化するツールであり、目的を決めるのは人間の役割です。
GPT-5.2のような最新モデルは文脈を推測する力が高いですが、それでも最初の方向性が間違っていると修正に時間がかかります。5W1H（誰に、何を、なぜ、など）を意識して、最初の指示出しを行うようにしましょう。
一度で完璧を目指さず、生成された指示文を対話で修正する
AIが生成したプロンプトが、最初から100点満点であるとは限りません。生成されたプロンプトを見て、「もう少し条件を厳しくしたい」「この項目は不要だな」と感じることはよくあります。
その際は、生成された結果に対してフィードバックを行いましょう。「このプロンプトだと少し硬すぎるので、もう少し親しみやすいトーンになるように修正して」「出力結果に表形式を含めるように条件を追加して」といった具合です。
対話を重ねることで、プロンプトはどんどんブラッシュアップされていきます。GPT-5.2は以前の会話内容を記憶し、考慮する能力に長けているため、修正の指示もスムーズに理解してくれます。
一度の出力で諦めず、AIと一緒に作り上げていく姿勢を持つことが、最高品質のプロンプトを手に入れる近道です。このプロセス自体が、自身のプロンプトエンジニアリングスキルを高める練習にもなります。
自己フィードバックを用いて反復的に出力を改善する「Self-Refine」という手法は、一度の生成よりも高品質な結果を生むことが証明されています。 https://arxiv.org/abs/2303.17651
具体的な出力形式（マークダウンや表）を指定して見やすくする
生成されたプロンプト自体が読みづらいと、それを使う際や確認する際にストレスになります。そのため、プロンプトを作らせる段階で、「マークダウン形式で出力して」「変数はリスト形式でまとめて」といったフォーマットの指定を行うことをおすすめします。
構造化されたプロンプトは、AIにとっても読みやすく、解釈ミスを減らす効果があります。また、人間が後から手動で微調整する際にも、どこに何が書かれているかが一目でわかるため編集が容易です。
例えば、「# 命令書」「# 制約条件」「# 出力形式」のように見出しを付けて整理させるだけでも、使い勝手は大きく変わります。可読性は、プロンプトの再利用性やメンテナンス性に直結する重要な要素です。
常に「コピペしてすぐに使える状態」での出力を求めるように意識しましょう。
プロンプトのフォーマット（書式）がLLMのパフォーマンスに与える影響については、最新の研究でもその重要性が議論されています。 詳細はこちらをご覧ください。 https://arxiv.org/html/2411.10541v1
どんな時に役立つ？プロンプト生成が特に有効な活用シーン
最後に、どのような場面で「プロンプトを作るプロンプト」が特に役立つのか、具体的なシーンを紹介します。
- 複雑な条件分岐が必要な業務効率化ツールを作る時
- ブログ記事やLP構成など、定型的なフォーマットが必要な時
- 英語での指示が必要な画像生成AIを利用する時
これらのシーンでは、自力で書くよりもAIに任せたほうが、圧倒的に効率的で高品質な結果が得られます。
複雑な条件分岐が必要な業務効率化ツールを作る時
例えば、「顧客からの問い合わせ内容に応じて、返信文のトーンや案内先を変える」といった、条件分岐を含むタスクを自動化したい場合です。
「クレームなら謝罪から入り、上長の確認を促す」「質問ならFAQのURLを提示する」など、複数のルールを一つのプロンプトに盛り込もうとすると、記述が複雑になり、論理矛盾が起きやすくなります。
こうしたケースでは、AIに要件を伝えてプロンプトを設計させることで、if-thenのような論理構造を整理し、AIが誤動作を起こしにくい記述にしてくれます。GPT-5.2の推論能力を活用すれば、複雑なロジックでも正確に動作するプロンプトを構築可能です。
業務システムにAIを組み込む際や、社内用のAIアシスタントを作る際には、この手法が必須と言えるでしょう。
ChatGPTを業務で最大限に活用するための具体的な事例40選や、導入を成功させる秘訣についてはこちらのガイドで徹底解説しています。 合わせてご覧ください。
ブログ記事やLP構成など、定型的なフォーマットが必要な時
SEO記事やランディングページ（LP）のように、ある程度決まった「型」が必要なコンテンツ制作にも最適です。
「PREP法で書いて」「AIDMAの法則に沿って構成して」と口頭で言うのは簡単ですが、それをプロンプトとして指示し、毎回安定したクオリティで出力させるにはコツが要ります。
AIにプロンプトを作らせることで、各セクションの文字数配分、見出しの階層構造、キーワードの配置ルールなどを厳密に定義したテンプレートが完成します。一度作ってしまえば、あとはテーマを変えるだけで量産体制が整います。
コンテンツ制作の現場では、ライターごとの品質のバラつきを抑えるためのディレクションツールとしても活用できます。
英語での指示が必要な画像生成AIを利用する時
前述した通り、Midjourneyなどの画像生成AIは英語でのプロンプト入力が基本です。また、単なる翻訳ではなく、AIが理解しやすい単語の並び順や、強調すべき表現（プロンプトウェイト）などの知識が必要です。
「夕焼けのサイバーパンクな都市」を描きたい時、自分で辞書を引いて単語を並べるよりも、ChatGPTに「Midjourney用のプロンプトを作って」と依頼し、スタイルや画角まで含めた英語プロンプトを生成させるほうが、はるかに高品質な画像が生成されます。
言語の壁を超えてクリエイティブな作業を行いたい時、プロンプト生成AIは最強の翻訳者兼ディレクターとして機能します。自分の語彙力に制限されず、イメージ通りの作品を作るために、積極的に活用すべきシーンです。
【警告】「プロンプトの空白」があなたの生産性を下げている？Microsoftの衝撃的なレポート
生成AIを導入したにもかかわらず、期待したほど業務効率が上がらない。そんな悩みをお持ちではありませんか？実は、AIを使いこなす以前の段階で、多くのビジネスパーソンが「ある壁」に直面していることが最新の調査で明らかになりました。
Microsoftが発表した「Work Trend Index 2024」によると、AI活用における最大の障壁の一つとして「プロンプトボックスは新しい空白ページ（The prompt box is the new blank page）」という概念が提唱されています。これは、真っ白な入力欄を前にして「そもそもAIに何をどう指示すればいいのかわからない」とフリーズしてしまい、かえって思考停止や時間のロスを招いている状態を指します。
実際、多くの企業でAIツールは導入されたものの、一部の「AIパワーユーザー」だけが恩恵を受け、大半の従業員はプロンプトの作成に苦戦し、結局従来通りのやり方に戻ってしまうという現象が起きています。プロンプトエンジニアリングを習得し、AIに適切な指示を出すスキルは、もはや現代の必須科目となりつつありますが、それを全従業員がゼロから習得するには膨大な学習コストがかかります。
AIに指示を出すための指示文を考える時間で、本来の業務時間が削られてしまっては本末転倒です。この「空白ページ症候群」を乗り越えるためには、個人のスキルアップでプロンプト力を高めるか、あるいはプロンプトそのものを不要にする仕組みを導入するか、二つのアプローチが存在します。
引用元：
Microsoft Work Trend Index 2024では、AI導入が進む中での労働者の実態や課題について調査が行われました。その中で、AIへの指示出し（プロンプト）の難易度が、多くのユーザーにとって心理的な障壁となっている現状が報告されています。（Microsoft “2024 Work Trend Index Annual Report: AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part”, May 8, 2024）
まとめ
今回の記事では、AIに最適な指示を出させるための「プロンプトを作るプロンプト」について、その技術と活用法を詳しく解説しました。
しかし、実務の現場では「毎回プロンプトを調整するのは面倒」「社員によってプロンプトの質にばらつきがあり、成果物が安定しない」といった課題も依然として残ります。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは、日本初のアプリ型インターフェースを採用した生成AI活用プラットフォームです。
本来ならユーザーが頭を悩ませて作成しなければならない複雑なプロンプトが、あらかじめ200種類以上の「タスク」としてパッケージ化されています。
例えば、議事録作成、メールの返信文作成、企画書の構成案出し、SNS投稿文の作成など、業務で頻出する作業をアプリとして選ぶだけで、誰でも熟練のプロンプトエンジニアと同等の高品質なアウトプットを得ることができます。
Azure OpenAI Serviceを基盤としているため、企業が最も懸念するデータセキュリティの問題もクリアしており、入力したデータがAIの学習に使われる心配もありません。
さらに、導入後の定着を支援するAIコンサルタントによるサポートも充実しているため、「導入したけれど使われない」という失敗を防ぐことができます。
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