ChatGPTで工数見積もりを効率化するプロンプト5選

「ChatGPTを使って工数見積もりを効率化できるって本当？」
「でも実際に試してみたら、見積もりの精度がイマイチで信頼できない…」
こんな悩みをお持ちの方、多いのではないでしょうか？

この記事では、ChatGPTを活用した工数見積もりの具体的な方法や活用事例、
さらに見積もり精度を高めるためのポイントを詳しく解説しています。
AIを活用した業務効率化を支援している当社が、
実際に実践しているノウハウを余すところなくお伝えします。

工数見積もりにおけるchatgptの可能性を知りたい方は、
ぜひ最後までご覧ください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅プロジェクト全体の工数を詳細に項目ごとに標準的かつリスク要因も含めて見積もりたいとき→プロンプト1がおすすめ  
✅工程ごとの工数と総工数を分かりやすく人日単位でまとめ、前提条件やリスクも補足したいとき→プロンプト2がおすすめ  
✅注文内容をもとに単価や数量まで明確にした正式な見積書作成が必要なとき→プロンプト3がおすすめ  
✅工数をスキルやリソースの面も踏まえて分析し、業界標準に沿った詳細な工数一覧を提示したいとき→プロンプト4がおすすめ  
✅工数見積もりにリスクと対応策を盛り込み、合理的かつ具体的に時間単位で把握したいとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTで工数見積もりをすることは可能？

ChatGPTは自然言語処理に優れたAIツールですが、工数見積もりの精度と実用性については慎重な検討が必要です。
ここでは、ChatGPTを工数見積もりに活用する際のポイントを3つに分けて解説します。

ChatGPTはあくまで参考値の提示にとどまる

ChatGPTは過去の学習データをもとに情報を生成するため、プロジェクトの具体的な状況や最新の要件変更、技術的な詳細を完全に反映することはできません。

そのため、回答として提示される工数はあくまでも参考として捉え、現実の開発現場で使う際は経験豊富なエンジニアやプロジェクトマネージャーによる精査が不可欠です。

複雑な要件や特殊な技術スタックの場合、AIが示す見積もりは誤差が大きくなるリスクもあります。

入力内容の精度が工数見積もりの質を左右する

ChatGPTに工数見積もりを依頼する際は、タスクの詳細や制約条件、前提条件を具体的かつ正確に入力することが必須です。

あいまいな指示や不足した情報は、推定結果にブレやズレを生じさせ、見積もりの信頼性を低下させる原因となります。

プロジェクトのフェーズ、使用する技術、チーム構成、過去の実績などを整理したうえで質問することで、より現実的な見積もりを引き出しやすくなります。

最終的な工数見積もりは人間の判断で調整する

ChatGPTの見積もりはあくまで一次案として用い、実際の予算策定やスケジューリングには必ず人間の専門的な判断を加える必要があります。

特にリスク管理や突発事項への対応余力を考慮したバッファ設定、関係者間の調整と承認プロセスを経て、信頼できる最終見積もりを確定してください。

AIツールは工数見積もりの効率化やヒアリング漏れ防止に役立ちますが、責任ある意思決定を補完するサポート役として位置付けるのが現実的です。

ChatGPTで工数見積もりをする3つのメリット

ChatGPTを工数見積もりに活用する最大の利点は、「スピード・精度・ナレッジ共有」の三要素を同時に高められる点にあります。ここでは、業務現場で特に役立つ3つのメリットを具体的に解説します。

見積もり作業の大幅な時間短縮

従来の工数見積もりは、過去のプロジェクトデータの参照や各担当者へのヒアリングなど、多くの時間を要していました。ChatGPTを利用すれば、

過去の類似案件の情報やプロジェクトの条件を入力するだけで、

瞬時に見積もり案を生成可能です。

これにより初期案の作成時間が劇的に短縮され、

担当者はより実務的な調整やレビューに集中できます。

結果として、

プロジェクト開始までのリードタイムを大幅に短縮できる点が大きなメリットです。

見積もり精度の向上とリスク低減

ChatGPTは大量のプロジェクト情報や工数計算のパターンを学習しているため、

見積もり時の漏れや過少計上を抑制できます。

例えば、

工程の抜けや作業時間の過小評価などのリスクが少なくなり、

より現実的な数値を提示可能です。

さらに、

生成結果をベースに専門家がレビューを行うことで、

精度を一層高めつつ見積もりの妥当性を確保できます。

このように、

AIと人的チェックの組み合わせにより、

リスクを最小化しながら高品質な見積もり体制を構築できます。

ナレッジの蓄積と見積もりプロセスの標準化

ChatGPTで作成した見積もりプロンプトや回答を社内に蓄積すれば、

プロジェクトごとにバラつきや属人化した見積もりスタイルを抑制可能です。

このナレッジベースを活用すれば、

新規案件でも安定した見積もり精度が保てるようになり、

担当者の経験値に依存しない標準的なプロセスが定着します。

加えて、

見積もり条件のアップデートも簡単に反映できるため、

継続的な改善サイクルの促進に寄与します。

結果として、

組織全体のプロジェクト管理力と意思決定の質向上に繋がります。

ChatGPTで工数見積もりをする3つの注意点

ChatGPTを活用して工数見積もりを行う際には、「見積もり精度・データ入力の正確性・結果の検証体制」という三つのポイントに特に注意する必要があります。

ここでは、実務で見落とされやすい3つの注意点を具体的に解説します。

ChatGPTの見積もり結果を過信しない

ChatGPTは過去の学習データをもとに回答を生成するため、固有のプロジェクト状況や最新の技術的要素を完全に反映するわけではありません。

したがって、提示された工数はあくまで参考値として扱い、最終的な見積もり判断は専門知識を持つ担当者が行うことが重要です。

特に工程の依存関係や想定外のリスク要因については、単純な数値だけに頼らず現場の意見と併せて再検討してください。

入力データの精度と具体性を高める

ChatGPTの回答品質は、入力した工数見積もりの前提条件や詳細な業務内容に大きく依存します。

あいまいな情報や抽象的な説明では、正確な工数予測が難しくなるため、

要件定義や工程内容をできるだけ具体的に記述することが必要です。

また、プロジェクトの規模や技術スタック、リソースの能力なども明確に示すことで、より現実的な工数見積もりを引き出せます。

見積もり結果の検証とフィードバック体制を整える

ChatGPTが提示する工数は試算レベルでしかないため、必ず現場の実績データや過去のプロジェクト事例と照らし合わせ検証を行いましょう。

さらに、実際の進捗との乖離を定期的に確認し、精度向上のためのフィードバックループを構築することが有効です。

そうした体制がないと、AI回答の誤差がプロジェクト全体の遅延や過負荷につながるリスクが高まります。

担当チームと連携し、AIツールの活用を補完する運用ルールを確立することが成功の鍵です。

工数見積もりのプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント

ChatGPTを活用して工数見積もりを行う際には、ただ単にタスクを入力するだけでなく、

精度の高い見積もりを引き出すためのポイントを押さえることが重要です。

本記事では、効率的かつ正確に工数見積もりを生成するための3つのポイントを解説します。

タスク内容と前提条件を具体的に明示する

「システム開発の見積もり」など漠然とした依頼では、工数のばらつきが大きくなりがちです。

「モバイルアプリのバックエンドAPI開発で、ユーザー認証機能を含む。使用言語はPython、期間は3ヶ月。チームメンバー4名で作業する」といった具合に、

対象作業の範囲・技術条件・期間・チーム構成を具体的に一文で示すと、

ChatGPTが適切な工数要素を考慮しやすくなります。

工数の内訳やリスク要因をチェックリストで示す

AIは指示がなければ重要な要素を見落とすことがあります。

「要件定義、設計、開発、テスト、レビューの各フェーズ別に工数を出すこと」「バッファとしてリスク対応工数を15%含むこと」

といったチェックリスト形式で必要項目を列挙すれば、抜け漏れを大幅に減らせます。

また、リスク要因（技術未確定部分など）を明記することで、より現実的な見積もりを得られます。

見積もり形式や精度基準もあわせて指定する

工数見積もりは、プロジェクト管理の土台となるため、

「フェーズごとの時間工数を時間単位で提示」「中央値と最大値・最小値も出す」

「Excelの表形式で出力」など、望ましい形式を指示すると効率的です。

さらに、「過去プロジェクトと比較して±20％以内の誤差を前提条件とする」など誤差許容範囲を伝え、

レビュー時の修正回数と納期遅延を減らすことが可能です。

結果として、

ChatGPTを活用した工数見積もりは迅速な意思決定と効果的なプロジェクト計画立案に寄与します。

プロンプト1：工数見積もりをするプロンプト

#命令
あなたはソフトウェア開発における工数見積もり専門のプロジェクトマネージャーAIです。以下のプロジェクト情報を読み取り、妥当な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工数見積もり一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②作業内容の要約／③推定工数（時間または日数）／④リスクレベル〔高・中・低〕／⑤工数増減の可能性がある要因（あれば簡潔に）  
・不明点や曖昧な点は「不明」と記載  
・一般的な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル等）を想定し、業界標準に基づいて判断する  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報
＜ここにプロジェクトの詳細仕様・要件・環境情報を貼付＞

#出力内容
①設計／②システム全体の基本設計と詳細設計の作成／③40時間／④中／⑤要件変更の可能性により増減  
①実装／②プログラムのコーディング作業／③８０時間／④中／⑤技術的難易度により増減  
①テスト／②単体テストおよび結合テストの実施／③３０時間／④低／⑤テストケースの充実度で増減  
…

工数見積もりをするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の確認：工数見積もり専門のプロジェクトマネージャーAIとして正しく指示されているか  
✅「#制約条件」の遵守確認：出力形式や内容が指定通りか簡潔にチェック  
✅「#入力情報」の正確性：プロジェクト詳細・要件・環境情報が漏れなく明示されているか

このプロンプトはソフトウェア開発における工数見積もりを迅速かつ正確に算出したい場面で活用します。
プロジェクトマネージャーやPMOが、詳細な設計・実装・テスト工数を標準的な形式で一覧化したい際に有用です。

特徴的なのは、作業項目ごとにリスクレベルや増減要因まで明記し、不確定要素を「不明」と記載することで精度と透明性を高めている点です。
また、一般的な開発手法を前提にしているため幅広いプロジェクトに適用可能です。

この活用により、従来数日かかっていた見積もり作成を数十分に短縮し、工数削減効果は約50〜70％期待できます。
簡潔かつ正確な工数情報を得ることで、計画立案やリスク管理の精度向上にも寄与します。

入力例

#命令
あなたはソフトウェア開発における工数見積もり専門のプロジェクトマネージャーAIです。以下のプロジェクト情報を読み取り、妥当な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工数見積もり一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②作業内容の要約／③推定工数（時間または日数）／④リスクレベル〔高・中・低〕／⑤工数増減の可能性がある要因（あれば簡潔に）  
・不明点や曖昧な点は「不明」と記載  
・一般的な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル等）を想定し、業界標準に基づいて判断する  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報
＜ここにプロジェクトの詳細仕様・要件・環境情報を貼付＞

#出力内容
①設計／②システム全体の基本設計と詳細設計の作成／③40時間／④中／⑤要件変更の可能性により増減  
①実装／②プログラムのコーディング作業／③８０時間／④中／⑤技術的難易度により増減  
①テスト／②単体テストおよび結合テストの実施／③３０時間／④低／⑤テストケースの充実度で増減  
…

今回のプロンプトは、ソフトウェア開発プロジェクトにおける工数見積もりを行うためのものです。

具体的には、

作業項目
各作業の概要
推定工数（時間または日数）
リスクレベル〔高・中・低〕
工数増減が起こりうる要因

を形式に沿って出力することを求めています。

入力情報としては、詳細なプロジェクト仕様・要件・環境情報が与えられる想定です。

このプロンプトは、ウォーターフォールやアジャイル等の一般的な開発手法の業界標準に基づき、曖昧な点があれば「不明」と記述することに留意しています。

また、専門用語を正確に使い、文章は簡潔な常体でまとめることが指示されています。

さらに、出力は工数見積もり一覧のみとし、前置きやまとめは不要です。

このように工数見積もりの要素を体系的に整理し、
プロジェクトマネジメントに活かせる情報を簡潔に提示したい場合に有効なプロンプトです。

改行を挿入することで、読みやすさも配慮していることがポイントです。

実行結果（GPT-4o）

①設計／②システム全体の基本設計と詳細設計の作成／③40時間／④中／⑤要件変更の可能性により増減  
①実装／②プログラムのコーディング作業／③80時間／④中／⑤技術的難易度により増減  
①テスト／②単体テストおよび結合テストの実施／③30時間／④低／⑤テストケースの充実度で増減

このプロンプトは、ソフトウェア開発の工程ごとの工数見積もりを効率的に整理したいときに使うテンプレートです。①設計から③作業時間、④難易度、⑤増減要因までを体系的にまとめているため、工数管理や進捗管理の基礎資料として役立ちます。

特に、要件変更や技術的難易度、テストケースの充実度といった影響要素を明記している点が実務での調整に便利です。今後は、各工程の具体的な成果物や成果指標も加えることで、より詳細な見積もりと評価が可能になるでしょう。

プロンプト2：システム開発の工数見積もりをするプロンプト

#命令
あなたはシステム開発の工数見積もり専門のエンジニアAIです。以下のシステム開発の要件情報を読み取り、詳細な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工程ごとの工数一覧と総工数のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①工程名／②作業内容の簡潔説明／③想定工数（人日単位）  
・必要に応じて前提条件やリスク要因を箇条書きで補足可能とする  
・一般的な開発手法（ウォーターフォールまたはアジャイル）を想定し、適切に判断する  
・見積りは現実的かつ保守的に行い、多すぎず少なすぎない適正な範囲とする  
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）  
＜ここにシステム開発の要件情報を貼付＞

#出力内容  
①要件定義／〇〇の仕様策定／〇人日  
②設計／〇〇設計とレビュー／〇人日  
③実装／〇〇実装作業／〇人日  
④テスト／単体・結合テスト実施／〇人日  
⑤リリース準備／環境設定・展開・確認／〇人日  
⑥保守／初期保守対応期間の想定工数／〇人日  
総工数：〇人日

システム開発の工数見積もりをするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の確認：工数見積もりの専門家として、工程ごとに適切かつ詳細な工数を算出することを意識
✅「#制約条件」の遵守：出力形式や工数単位、文章の簡潔さなど指定された条件を正確に守ること
✅「#入力情報」の整備：システム開発の要件情報を漏れなく、具体的に提供し、見積もりの精度を高めること

このプロンプトはシステム開発の工数見積もりを専門的に行いたい場面で活用できます。
要件情報を入力するだけで、工程ごとに具体的な工数が明確に提示されるため、見積もり作業の標準化と効率化に役立ちます。

工数を工程別に整理しつつ、前提条件やリスクも補足できる点が工夫されています。
また、ウォーターフォールとアジャイル両方に対応可能で、現実的かつ保守的な見積もりを促す指示も的確です。

これにより、従来数時間かかっていた見積もり作業が数十分に短縮され、約30〜50％の工数削減が期待できます。
入力情報を適切に整えれば、迅速かつ正確な工数算出が可能です。

入力例

#命令
あなたはシステム開発の工数見積もり専門のエンジニアAIです。以下のシステム開発の要件情報を読み取り、詳細な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工程ごとの工数一覧と総工数のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①工程名／②作業内容の簡潔説明／③想定工数（人日単位）  
・必要に応じて前提条件やリスク要因を箇条書きで補足可能とする  
・一般的な開発手法（ウォーターフォールまたはアジャイル）を想定し、適切に判断する  
・見積りは現実的かつ保守的に行い、多すぎず少なすぎない適正な範囲とする  
・専門用語は正確に用い、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）  
＜ここにシステム開発の要件情報を貼付＞

#出力内容  
①要件定義／〇〇の仕様策定／〇人日  
②設計／〇〇設計とレビュー／〇人日  
③実装／〇〇実装作業／〇人日  
④テスト／単体・結合テスト実施／〇人日  
⑤リリース準備／環境設定・展開・確認／〇人日  
⑥保守／初期保守対応期間の想定工数／〇人日  
総工数：〇人日

今回は、システム開発の工数見積もりを作成するためのプロンプトを作成しました。

そのため、

開発対象のシステム要件情報を詳細に記載
一般的な開発手法としてウォーターフォールまたはアジャイルを想定
工程ごとに作業内容を簡潔に説明し、想定工数を人日単位で提示
出力は工数一覧と総工数のみに絞る
といった条件を設けています。

このように要件情報を具体的に入力し、明確な制約条件を設けることで、実務で使いやすい、現実的かつ保守的な工数見積もりを得られます。

また、工程ごとや総工数の数字が一目でわかるため、スケジュール管理やリスク評価がしやすくなります。
改行を適宜入れることで文章が読みやすくなり、プロンプト自体のメンテナンス性も高まります。

実行結果（GPT-4o）

①要件定義／基本機能と非機能要件の仕様策定／15人日  
②設計／画面設計・DB設計およびレビュー／20人日  
③実装／フロントエンド・バックエンド実装作業／40人日  
④テスト／単体・結合テスト実施と不具合修正／15人日  
⑤リリース準備／環境設定・展開・動作確認／7人日  
⑥保守／初期保守対応期間の想定工数／10人日  
総工数：107人日

この出力結果は、ソフトウェア開発プロジェクトの工数見積もりを段階ごとに具体的に示しています。要件定義から保守まで、各フェーズに必要な人日数が明確に分かれているため、プロジェクト計画の立案に非常に役立つ内容です。

特に、設計や実装に割り当てられた人日が多く、品質確保に向けた十分なリソース配分が想定されていると感じられます。

また、テストフェーズも単体・結合テストの実施に加え不具合修正まで踏まえており、リリース後のトラブルを最小限に抑える工夫が見られます。

総工数が107人日と具体的に示されているため、全体の負荷を把握しやすく、関係者間の認識共有にも効果的です。今後のスケジュール管理や工数調整においても、この見積もりは基準として活用できるでしょう。

プロンプト3：見積書作成をするプロンプト

#命令
あなたは見積書作成専門のビジネスアシスタントAIです。以下の注文内容と条件を読み取り、正確で分かりやすい見積書を作成してください。

#制約条件
・見積書は項目ごとに数量、単価、小計を明記すること  
・最終に合計金額と消費税額を記載すること  
・納期や有効期限、支払条件などの重要な条件も含めること  
・形式は以下のように箇条書きや表形式で読みやすく整理すること  
・専門用語はわかりやすく、文章は丁寧で簡潔に  
・日本語で出力すること  

#入力情報
＜ここに注文内容や条件を貼り付け＞

#出力内容例
・見積書タイトル（例：「御見積書」）  
・日付  
・宛名  
・項目別内訳（名称・数量・単価・小計）  
・合計金額（税抜）  
・消費税額  
・総合計金額（税込）  
・納期  
・有効期限  
・支払条件  
・その他注意事項

見積書作成をするプロンプトの解説

✅「#制約条件」の確認：数量、単価、小計、合計金額、消費税、納期、有効期限、支払条件がすべて明記されているか  
✅「#形式」の確認：箇条書きや表形式で読みやすく整理されているか  
✅「日本語と表現」の確認：専門用語がわかりやすく、文章が丁寧かつ簡潔で日本語で出力されているか

このプロンプトは見積書を迅速かつ正確に作成したいビジネスパーソン向けのものです。
注文内容や条件を入力するだけで、見積書の基本構成を漏れなく整えられます。

特に数量、単価、小計の明確化や税額の計算、納期・支払条件など重要項目の網羅が工夫されています。
また、読みやすい箇条書きや表形式での整理を指定しているため、依頼先にわかりやすい書類を作成可能です。

このプロンプトを使うことで、見積書作成にかかる工数を大幅に削減し、ミスも減らせます。
日常的な営業支援や受発注業務の効率化に非常に役立つでしょう。

入力例

#命令
あなたは見積書作成専門のビジネスアシスタントAIです。以下の注文内容と条件を読み取り、正確で分かりやすい見積書を作成してください。

#制約条件
・見積書は項目ごとに数量、単価、小計を明記すること  
・最終に合計金額と消費税額を記載すること  
・納期や有効期限、支払条件などの重要な条件も含めること  
・形式は以下のように箇条書きや表形式で読みやすく整理すること  
・専門用語はわかりやすく、文章は丁寧で簡潔に  
・日本語で出力すること  

#入力情報
＜注文内容＞  
- 商品A：数量10個、単価5,000円  
- 商品B：数量5個、単価12,000円  
- サービスC：1式、単価30,000円  

＜条件＞  
- 納期：2024年7月15日  
- 有効期限：2024年7月31日  
- 支払条件：納品後30日以内に銀行振込  
- 消費税率：10％  

#出力内容例
・見積書タイトル（例：「御見積書」）  
・日付  
・宛名  
・項目別内訳（名称・数量・単価・小計）  
・合計金額（税抜）  
・消費税額  
・総合計金額（税込）  
・納期  
・有効期限  
・支払条件  
・その他注意事項

今回は、見積書作成専門のビジネスアシスタントAIに対して、具体的な注文内容と条件から正確で分かりやすい見積書を作成するためのプロンプトを作成しました。

そのため、

商品名と数量、単価をそれぞれ「商品A：10個、5,000円」、「商品B：5個、12,000円」、「サービスC：1式、30,000円」
納期を「2024年7月15日」
見積書の有効期限を「2024年7月31日」
支払条件を「納品後30日以内に銀行振込」
消費税率を「10％」
といった具体的な情報を入力しました。

このように、注文内容と条件を明確に記載することで、各項目の数量・単価・小計を含めた内訳や、合計金額、消費税額、総合計金額の計算も自動的に反映された見積書が生成されます。

また、箇条書きや表形式で整理し、理解しやすい文章構成と適切な改行を加えているため、見積書の内容を一目で把握しやすくなっています。

実行結果（GPT-4o）

御見積書
発行日：2024年6月27日

宛名：〇〇株式会社 御中

------------------------------------------------------------------
| 品名       | 数量   | 単価（円） | 小計（円）       |
------------------------------------------------------------------
| 商品A      | 10個   | 5,000      | 50,000          |
| 商品B      | 5個    | 12,000     | 60,000          |
| サービスC  | 1式    | 30,000     | 30,000          |
------------------------------------------------------------------
                          小計（税抜）   140,000円
                          消費税（10％） 14,000円
------------------------------------------------------------------
                          合計（税込）   154,000円
------------------------------------------------------------------

納期：2024年7月15日  
有効期限：2024年7月31日  
支払条件：納品後30日以内に銀行振込にてお願いいたします。

その他注意事項：  
・本見積書記載の内容について、ご不明な点がございましたらお問い合わせください。  
・納期や数量の変更がある場合は、速やかにご連絡ください。

これにより、正確かつ丁寧な見積書作成を効率的に行うことが可能になり、取引先に対しても信頼感を持って提示できる成果物が得られます。

この御見積書の出力結果は、取引先に対して非常にわかりやすく整理された形式で作成されています。　

品名、数量、単価、小計が表形式で並べられているため、金額の内訳が一目で把握できる点が非常に優れていると感じます。　

消費税の計算や合計金額も明確に記載されており、誤解やトラブルを避けるための配慮がなされています。　

また、納期や有効期限、支払条件が具体的に記されていることも、ビジネスのスムーズな進行に貢献する重要な情報です。　

加えて、その他注意事項において問い合わせ先と変更時の対応を明記している点は、親切かつ実務的な配慮が感じられ、安心感を与えます。　

全体として、形式的にも内容的にも非常に完成度の高い御見積書であり、このまま実務へ活用して問題ないと考えられます。

プロンプト4：工数計算をするプロンプト

#命令
あなたは工数計算に精通した専門コンサルタントAIです。以下のプロジェクト情報を基に、必要な工数を分析し、詳細かつ具体的な見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工数一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②作業内容の概要／③推定工数（時間または日数）／④必要なスキル・リソース  
・曖昧・不明点は「不明」と記載  
・前提条件や仮定は簡潔に明示  
・一般的な業界標準や経験則に基づき、現実的かつ妥当な数値を提示  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここにプロジェクトの仕様や作業内容の詳細を貼付＞

#出力内容
作業項目｜作業内容概要｜推定工数｜必要スキル・リソース

工数計算をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の理解：工数分析の専門コンサルタントとして、具体的かつ詳細に工数を見積もる  
✅「#制約条件」の遵守：出力は工数一覧のみ、形式・表記方法を厳守し、曖昧点は「不明」と記載  
✅「#入力情報」の確認・整理：プロジェクト仕様や作業内容の詳細が正確かつ充分に記載されているか確認

このプロンプトはプロジェクトの工数見積もりを効率的に作成する際に役立ちます。
特に、詳細な作業項目ごとに工数や必要スキルを整理したい専門コンサルタントが利用する場面で有用です。

工数を一覧形式で出力するため、分析結果の整理や共有がスムーズになります。
また、曖昧な点は「不明」と明示し、仮定も簡潔に表記することで見積もりの透明性を高めている点が工夫されています。

このプロンプトを活用すれば、従来手動で行っていた分析時間を大幅に短縮でき、工数算出の正確性も向上することが期待できます。
具体的には、作業時間を50％以上削減するケースも想定されます。

入力例

#命令
あなたは工数計算に精通した専門コンサルタントAIです。以下のプロジェクト情報を基に、必要な工数を分析し、詳細かつ具体的な見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は工数一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②作業内容の概要／③推定工数（時間または日数）／④必要なスキル・リソース  
・曖昧・不明点は「不明」と記載  
・前提条件や仮定は簡潔に明示  
・一般的な業界標準や経験則に基づき、現実的かつ妥当な数値を提示  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここにプロジェクトの仕様や作業内容の詳細を貼付＞

#出力内容
作業項目｜作業内容概要｜推定工数｜必要スキル・リソース

今回は、工数計算に特化した専門コンサルタントAIとしてのプロンプトを作成しました。

そのため、

作業項目を明確に分けること
作業内容の概要を簡潔かつ具体的に記載すること
推定工数を時間か日数で示すこと
必要なスキルやリソースを必ず明示すること
を必須としました。

また、曖昧な部分は「不明」と記載し、前提条件や仮定を簡潔に記載するルールであるため、

このように整理された形で情報を入力すると、誰が読んでも分かりやすい工数見積もりが得られます。

さらに、改行を適宜挟むことで読みやすさが向上し、

工数見積の確認や見直しが効率的に行えます。

このプロンプトは、プロジェクトマネージャーやエンジニアが迅速かつ正確に工数を把握したい際に特に有効です。

実行結果（GPT-4o）

①要件定義／②クライアントとの打ち合わせ、要件整理、基本設計の策定／③10日間／④ビジネス分析、システム設計、コミュニケーション能力  
①基本設計／②システム構造設計、データベース設計、画面設計の作成／③15日間／④システム設計、DB設計、UI/UX設計  
①詳細設計／②プログラム仕様書、テスト設計書の作成／③20日間／④プログラミング知識、テスト設計  
①開発／②プログラミング、単体テスト実施／③30日間／④プログラミング（言語不明）、単体テスト技術  
①結合テスト／②システム内部結合テスト、修正対応／③15日間／④テスト実行、バグ解析、修正技術  
①総合テスト／②システム全体テスト、ユーザーテスト支援／③10日間／④テスト計画、ユーザー調整力  
①運用準備／②マニュアル作成、運用手順書作成、初期データ設定／③５日間／④ドキュメント作成力、データ操作スキル  
①リリース／②本番環境移行、稼働後の初期サポート／③３日間／④システム運用知識、トラブルシューティング  
※前提：開発言語・環境・規模は中規模のWebシステムと想定

このプロンプトは、中規模Webシステムの開発工程を段階的に整理し、要件からリリースまでの各フェーズを包括的に把握したいときに役立つテンプレートです。

工程ごとに具体的な作業内容と期間、必要なスキルを明確に示しているため、プロジェクト管理やスケジュール調整に効率的に活用できます。

特に設計段階やテスト段階で求められるスキルセットが詳細に記述されているため、関係者間の認識共有や人材配置の最適化にも貢献します。

また、開発言語や環境は特定せずに中規模Webシステムに一般化しているため、幅広いプロジェクトでの適用が想定されている点も実用的です。

このように、段階的な工程管理を支援しつつ、必要な知識や能力を整理できる点で、プロジェクト成功の土台作りに非常に有効な資料であると感じました。

プロンプト5：エンジニア工数見積もりをするプロンプト

#命令
あなたはエンジニアの工数見積もり専門AIです。以下のプロジェクト情報を基に、詳細な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は見積もり一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②内容説明／③推定工数（時間）／④難易度〔高・中・低〕／⑤リスクと対応案  
・工数は合理的かつ具体的に示し、過小評価や過大評価を避ける  
・プロジェクトの不確実性やリスク要因を明確にし、それに対応する工数の余裕も考慮する  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜ここにプロジェクトの要件定義、仕様詳細、制約条件、チーム構成などを貼付＞

#出力内容
作業項目：設計｜内容説明：システム全体の設計書作成｜推定工数：40時間｜難易度：中｜リスクと対応案：要件変更による再設計リスクあり。余裕時間10％で対応

エンジニア工数見積もりをするプロンプトの解説

✅「#命令」の確認：エンジニアの工数見積もり専門AIとして明確に指示されていることを確認  
✅「#制約条件」の遵守：出力形式や工数の具体性、リスク対応の明示など条件が守られているかをチェック  
✅「#入力情報」の充実度：プロジェクト情報（要件定義・仕様・制約・チーム構成）が詳細かつ十分かどうかを確認

このプロンプトはエンジニアの工数見積もりを効率的に行うためのものです。
プロジェクトの要件や仕様を入力することで、作業項目ごとに合理的な工数とリスク対応を示せます。

特徴は工数の過小評価・過大評価を避け、リスクに対する余裕時間も明記する点です。
これにより、精度の高い見積もりが得られ、工数管理の精度向上に役立ちます。

使えば従来の手動見積もりよりも、10〜20％の工数削減が期待できるため、プロジェクト計画の効率化が図れます。

入力例

#命令
あなたはエンジニアの工数見積もり専門AIです。以下のプロジェクト情報を基に、詳細な工数見積もりを提示してください。

#制約条件
・出力は見積もり一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①作業項目／②内容説明／③推定工数（時間）／④難易度〔高・中・低〕／⑤リスクと対応案  
・工数は合理的かつ具体的に示し、過小評価や過大評価を避ける  
・プロジェクトの不確実性やリスク要因を明確にし、それに対応する工数の余裕も考慮する  
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で  

#入力情報（例）
＜新規Webアプリケーション開発プロジェクト＞
- 要件定義：ユーザー登録、ログイン機能、データ一覧表示、検索、管理者機能
- 仕様詳細：フロントはReact、バックエンドはNode.js、データベースはPostgreSQL
- 制約条件：既存API利用のためインテグレーションに工数が必要、セキュリティ要件高
- チーム構成：フロントエンド2名、バックエンド2名、テスト1名

#出力内容
作業項目：要件定義／内容説明：ユーザー登録・ログイン・管理機能などの詳細要件整理／推定工数：24時間／難易度：中／リスクと対応案：要件変更による影響大。定期的レビューで変更管理
作業項目：設計／内容説明：画面設計、API設計、DB設計の作成／推定工数：40時間／難易度：中／リスクと対応案：仕様不明点による設計手戻り。段階的設計レビューで対応
作業項目：フロントエンド開発／内容説明：ReactによるUI実装とAPI連携／推定工数：80時間／難易度：中／リスクと対応案：API仕様変更リスク。バックエンドと密な連携で対応
作業項目：バックエンド開発／内容説明：Node.js API開発、既存API連携実装／推定工数：90時間／難易度：高／リスクと対応案：外部API変更・遅延リスクあり。API監視とフォールバック実装で対応
作業項目：テスト／内容説明：単体テスト、統合テスト、セキュリティテスト実施／推定工数：40時間／難易度：中／リスクと対応案：テストケース漏れによる品質低下。全面的なテスト計画策定で対応
作業項目：デプロイ／内容説明：本番環境へのデプロイと環境設定／推定工数：16時間／難易度：低／リスクと対応案：環境差異による障害リスク。事前環境検証で対応

今回は、新規Webアプリケーション開発プロジェクトにおけるエンジニア工数見積もり作成のためのプロンプトを作成しました。

そのため、

要件定義には「ユーザー登録、ログイン、データ一覧表示、検索、管理者機能」など主要機能を明示し、
技術スタックとして「フロントエンドはReact、バックエンドはNode.js、データベースはPostgreSQL」を指定、
制約条件として「既存API利用によるインテグレーション工数」「高いセキュリティ要件」を入力し、
チーム構成は「フロントエンド2名、バックエンド2名、テスト1名」と設定しました。

このように具体的かつ詳細なプロジェクト情報を入力することで、

合理的かつ現実的な工数見積もりを、作業項目ごとに明記した形で生成できます。

また、文中に適宜改行を入れて視認性を高めているため、

見積もりの各要素が把握しやすく、

変更や追加があった際にも柔軟に対応・修正がしやすくなっています。

実行結果（GPT-4o）

作業項目：要件定義／内容説明：ユーザー登録、ログイン、データ一覧表示、検索、管理者機能の詳細要件整理／推定工数：28時間／難易度：中／リスクと対応案：要件不整合や変更リスク。ステークホルダーとの定期的なレビューで調整
作業項目：設計／内容説明：Reactフロントエンド画面設計、Node.js API設計、PostgreSQLデータベース設計／推定工数：45時間／難易度：中／リスクと対応案：不明確な仕様やAPI連携の制約による手戻り。段階的レビューとドキュメント整備で軽減
作業項目：フロントエンド開発／内容説明：Reactを用いたUI実装および既存API連携実装／推定工数：85時間／難易度：中／リスクと対応案：API仕様変更、不具合の増加リスク。バックエンドチームとの綿密な連携と早期テスト適用で対応
作業項目：バックエンド開発／内容説明：Node.jsによるAPI開発および既存APIインテグレーション実装／推定工数：95時間／難易度：高／リスクと対応案：既存APIの変更・遅延による影響。API監視体制構築とフォールバック処理の実装で対応
作業項目：テスト／内容説明：単体テスト、統合テスト、セキュリティ要件に応じたテスト実施／推定工数：45時間／難易度：中／リスクと対応案：テストケース漏れやセキュリティ脆弱性見落としリスク。全面的なテスト計画策定と自動化活用でカバー
作業項目：デプロイ／内容説明：本番環境へのデプロイ、環境設定と動作確認／推定工数：18時間／難易度：低／リスクと対応案：環境依存障害リスク。事前ステージング環境での検証とロールバック計画準備で対応

今回の作業工程の一覧は、プロジェクトの全体像を把握するうえで非常に分かりやすい構成となっています。各作業項目に対して、推定工数や難易度、リスクおよび対応策が具体的に整理されているため、進行管理の参考資料としても有効でしょう。

特にリスクと対応案の欄が充実しており、対応策が明確に示されている点は安心材料です。たとえばAPI連携の制約や仕様変更に対して段階的なレビューやチーム間連携を通じたリスク軽減など、実務で陥りやすい課題に対する備えが具体的に記述されています。

また、推定工数のバランスも妥当であり、工数と難易度の関係性が明確に示されているため、進捗の遅れを事前に予測しやすい点も評価できます。バックエンド開発の難易度が高いとされているのは想定内であり、API監視体制の構築やフォールバック処理の実装という具体的な対策も適切だと感じました。

一方で、難易度「中」とされている工程でも、工程間での連携や仕様把握が不十分な場合、工数の増加や品質低下に繋がる可能性があるため、継続的なコミュニケーションとドキュメント整備が不可欠だと考えます。

総じて、今回の要件整理と工程管理案はプロジェクト推進に必要な情報を網羅しており、実務での活用に適した内容と言えます。今後は各リスク対応策の実効性を定期的に検証し、必要に応じて改善していくことが望ましいでしょう。