プロンプトの書き方のコツ｜記号とマークダウンの使い分け

AIに指示を出しても、返ってくるのが毎回ぼんやりした文章で、結局自分で書き直している。そんな状態が続いていませんか。

この記事では、生成AIのプロンプトの書き方のコツを、記号やマークダウンの使い方まで含めて具体的に解説します。ChatGPT・Claude・Geminiのどれを使っていても共通で効く書き方に絞っているので、ツールを乗り換えても無駄になりません。社内でAIを使い始めた広報・営業・総務の担当者、そして「部下に配る書き方の基準」を作りたい経営者に向けた内容です。

読み終わる頃には、自分の業務に合わせたプロンプトの型を1つ作り、明日からそれを使い回せる状態を目指します。なお、ツールごとの初期設定や社内ルールの整備はこの記事では扱いません。使い分けから知りたい方はChatGPT・Claude・Geminiの使い分けを先に読んでから戻ってきてください。

Contents / 目次

1. プロンプトの書き方で押さえるコツは3つだけ
2. プロンプトの記号とマークダウンの使い方
3. プロンプトを書き上げる5ステップ
4. プロンプトの書き方で、修正の手間はどのくらい減るか
5. よくある失敗と回避法
6. プロンプトだけ磨いても業務が回らない理由
7. まず最初にやること

プロンプトの書き方で押さえるコツは3つだけ

結論から言います。生成AIの出力が安定するかどうかは、指示文の言い回しのうまさではなく、材料・形式・制約の3つを渡せているかで決まります。凝った言い回しを覚える必要はありません。

プロンプトとは、生成AIに渡す指示文のことです。多くの人はこれを「質問」だと思っていますが、実務では「発注書」だと考えたほうが近いです。外部のライターに原稿を頼むとき、元ネタも、納品形式も、文字数も伝えずに「いい感じでお願いします」とは言わないはずです。AIに対しても同じことが起きています。

押さえるコツは次の3つです。

• 材料を渡す：AIが知らない自社の情報（議事録、過去のメール、商品仕様、社内ルール）を本文に貼り付ける
• 形式を指定する：箇条書きか文章か、何項目か、どこに何を書くかを先に決めて伝える
• 制約を数字で言う：文字数、件数、文体、使ってはいけない表現を、感覚語ではなく数値と具体語で伝える

この3つを、よくある書き方と並べて比べてみます。

コツ	ありがちな指示	直したあとの指示
材料を渡す	「うちの会社の強みを紹介する文章を書いて」	「以下の会社概要と施工実績3件をもとに書いて」（実際のデータを貼る）
形式を指定する	「わかりやすくまとめて」	「見出し3つ、各見出しの下に箇条書き2点。最後に一言でまとめる」
制約を数字で言う	「短めでお願い」	「全体400字以内。1文は60字まで。ですます調。カタカナ語は使わない」

ポイント。「いい感じに」「わかりやすく」「しっかり」は、AIにとって意味のない言葉です。人間の同僚なら空気を読んで補ってくれますが、AIは補いません。感覚語が1つ出てきたら、数字か具体例に置き換える。これだけで出力はかなり変わります。

ChatGPTのプロンプトの書き方のコツを検索している方も多いですが、この3点はChatGPTに限った話ではありません。実際の業務での使い方の例はChatGPT業務効率化の具体例とプロンプトの型でも紹介しています。

プロンプトの記号とマークダウンの使い方

使う記号は「見出しの#」「箇条書きの-」「区切りの—」の3つで足ります。これ以上増やしても書くのが面倒になって続かなくなります。

マークダウンとは、記号を使って文章の構造を示す書き方のルールです。「ここは見出し」「ここは箇条書き」といった役割を、記号ひとつで示せます。AIに対しては、どこが指示でどこが元データなのかを区切って伝える手段になります。OpenAIのプロンプトエンジニアリングのガイドも、マークダウンの見出しと箇条書きは、プロンプトの部分ごとの区切りと階層をAIに伝えるのに役立つと説明しています。

ひとことで言うと、記号は指示と元データの境目を、AIにも書き手自身にも分かるようにするためのものです。長い指示をそのまま流し込むと、書いている本人ですら、どこが指示でどこが元データなのか区別がつかなくなります。記号を入れておけば、読み返したときにその境目がすぐ分かります。

生成AIのプロンプトで使う記号の一覧と使いどころ

実務で覚えておけばいいのは、次の表の範囲です。記号は半角で書くのをおすすめします。半角と全角が混ざると、あとから型を使い回すときに置き換えが面倒になるためです。

記号	役割	使いどころ
# ／ ##	見出し	「依頼」「背景」「材料」「出力の形」のようにブロックを分ける
– ／ *	箇条書き	条件・制約・チェック項目を1行ずつ並べる
1. 2. 3.	番号付きリスト	順番に意味がある手順を渡すとき
—	区切り線	指示と元データの境目に置く。ここから下は資料だと示す
**強調**	太字	絶対に外せない条件が1〜2個あるときだけ
“`（バッククォート3つ）	コードブロック	そのまま扱ってほしい原文・コード・表データを囲む

逆に、絵文字や矢印、装飾の記号を大量に入れるのはおすすめしません。書く手間が増えるわりに、指示と元データの境目をはっきりさせるという本来の目的には効きません。

マークダウンで書いたプロンプトの例

実際の形はこうなります。これが基本の型で、業務が変わっても中身を差し替えれば使い回せます。

# 依頼
下の議事録から、社内共有用のサマリーを作ってください。

# 背景
- 読む人：会議に出ていない営業メンバー
- 使う場面：翌朝のチャット共有
- 知りたいこと：決まったことと、自分がやること

# 出力の形
1. 決定事項（箇条書き・最大5件）
2. 未決事項（箇条書き・最大3件）
3. 誰が何をいつまでに（表形式）

# 制約
- 全体600字以内
- 1項目は40字以内
- 議事録に書かれていない内容は足さない
- 発言者の推測はしない

# 材料
---
［ここに議事録の本文を貼り付ける］
---

ポイントは「材料」を一番下に置き、区切り線で囲んでいることです。指示を先、材料を後ろにまとめておくと、書き手が指示だけを読み返して直せます。長い資料を上に貼ると、その下に書いた指示が自分でも見つけにくくなります。

ただし、何万字もある長い資料を渡すときは、AnthropicとGoogleのガイドが勧める置き方は逆になります。Anthropicのプロンプトのガイドは、2万トークン以上の長い資料を、質問や指示より上に置くよう勧めています。GoogleのGeminiのプロンプトのガイドも、資料を先に渡し、具体的な指示や質問はプロンプトの最後に置くよう勧めています。

XMLタグで区切る書き方も覚えておくと便利

資料を複数渡すときは、記号よりもタグで囲むほうが分かりやすくなります。開始と終了のタグではさむと、どこからどこまでが1つの資料なのかがはっきりします。

次の2つの資料を突き合わせて、金額が違う行だけ抜き出してください。

<資料A 見積書>
［見積書の内容を貼る］
</資料A>

<資料B 請求書>
［請求書の内容を貼る］
</資料B>

タグの名前は自由に決めて構いません。「資料A」でも「過去メール」でも、開始と終了が対になっていれば区切りとして読み取れる形になります。Anthropicのガイドは、指示・背景・例・入力が混ざるプロンプトでは、それぞれをタグで囲むと誤解が減ると説明しています。OpenAIとGoogleのガイドもタグで区切る書き方を紹介しており、Googleのガイドは、1つのプロンプトの中では記号かタグのどちらかにそろえるよう勧めています。

記号を付ければ答えの中身が良くなる、というわけではありません。記号が役立つのは、指示と資料が混ざって構造が分かりにくいときです。3行で済む依頼にわざわざ見出しを付ける必要はありません。なお、Anthropicのガイドには、プロンプトの書式が返答の書式に影響することがあり、プロンプトからマークダウンを外すと返答のマークダウンが減るとあります。

プロンプトを書き上げる5ステップ

ここからは実際の手順です。書き出しから完成まで、5つのステップで進めます。慣れれば短時間で組めるようになります。

ステップ1。ゴールと使い道を1行で書く

最初に「誰が・どこで・何に使うものか」を1行書きます。ここを省くと、AIは無難で汎用的な文章を返してきます。

たとえば「商品紹介文を書いて」ではなく、「展示会で配るA4チラシに載せる、初めて当社を知る人向けの商品紹介文」と書く。この1行があると、専門用語の量や文の長さを読む人に合わせた文章が返ってきやすくなります。

ステップ2。材料を集めて貼る

ここが一番大事で、一番手を抜かれる工程です。AIはあなたの会社のことを知りません。知らないことは、それらしく作られます。

渡すべき材料は次のとおりです。

• 元データ：議事録、メール文面、商品仕様、アンケートの自由回答など、加工前のもの
• 過去のお手本：社内で「これは良かった」と評価された文章を1〜2本。文体をそろえるのに効く
• やってはいけないこと：使えない表現、触れてはいけない情報、他社名の扱いなど

お手本を渡すやり方は、専門的にはFew-shot（数例提示）と呼ばれます。かんたんに言うと「これと同じ感じで」とサンプルを見せる方法です。文体の指定を言葉で説明しづらいときは、実物を1〜2本貼るほうが早く伝わります。

ステップ3。出力の形を先に決める

AIに書かせる前に、自分が受け取りたい形を決めます。決めていないと、長い文章が返ってきて結局読み直す羽目になります。

形の指定は、この3つを埋めれば十分です。

1. 構造（見出し何個、箇条書きか表か）
2. 分量（全体の文字数、または項目数）
3. 粒度（1項目あたり何字まで）

ステップ4。制約を数える

制約は「〜しないで」ではなく「〜して」の形に直します。禁止だけを並べても、代わりに何を書けばいいのかが伝わらないからです。

たとえば「専門用語を使わないで」は、「中学生でも読める言葉に言い換えて、専門用語を使う場合は直後にカッコで補足を入れて」と書き換えます。やってほしい動作が明確になるぶん、直しの手間が減ります。

ステップ5。一発で完成させず、差分で直す

最初の出力をそのまま使えることはまずありません。そこから直す指示を出すほうが、完璧なプロンプトを最初から書くより早いです。

直す指示は、全部作り直させないのがコツです。次のような言い方を使い分けます。

• 部分修正：「2つ目の項目だけ、もっと具体的な数字を入れて書き直して。他はそのまま」
• 方向転換：「全体的に売り込みが強い。事実の説明だけに寄せて、形容詞を半分に減らして」
• 自己点検させる：「今の出力の中で、渡した資料に書かれていない情報があれば指摘して」

3つ目は、事実と違う内容が混ざるのを防ぐのに効きます。仕組みと対策は生成AIのハルシネーションはなぜ起きるのかで詳しく解説しています。

送信前のチェックリスト

書き終えたら、送る前に次の5項目を確認してください。

• 感覚語が残っていないか：「いい感じ」「しっかり」「わかりやすく」を数字か具体例に置き換えたか
• 材料を貼ったか：AIが知らない自社の情報を、本文に実際に貼り付けたか
• 出力の形を指定したか：構造・分量・粒度の3つを書いたか
• 禁止形になっていないか：「〜しないで」を「〜して」に直したか
• 機密情報が混ざっていないか：顧客名、個人情報、未公開の数字を貼っていないか

プロンプトの書き方で、修正の手間はどのくらい減るか

いちばん大きい変化は、生成の速さではなく手直しの時間が減ることです。AIが5秒で出した文章を30分かけて直しているなら、その30分が本当のコストです。

どのくらい減るかは、業務の種類や元データの整い方で大きく変わります。数字で語るより、自分の業務で「今どれだけ手直ししているか」を1週間だけ記録してみてください。プロンプトの書き方を変える前後で同じ作業を計れば、自社にとっての効果がそのまま分かります。

手ごたえが出やすいのは、議事録の要約や応対記録の整理のように、渡す材料がはっきりしている業務です。逆に、材料が手元にない企画出しのような仕事は、プロンプトの書き方を変えても差が出にくくなります。

定着させるための3つのこと

定着させるために必要なのは、次の地道な3つです。

• 業務を1つに絞っている：全社展開ではなく、議事録なら議事録だけを毎日やる。型が固まってから隣に広げる
• プロンプトを人ではなく業務に紐づけている：「Aさんのプロンプト」ではなく「見積書チェック用」として共有フォルダに置く
• 直した内容を書き残している：手直しした箇所をプロンプトの制約欄に追記していく。使うほど手直しが減っていく

逆に、プロンプト集を配っただけで、直した内容を書き残していないと、使われなくなりやすくなります。使いながら育てる前提がないと、配った瞬間から古くなっていきます。

よくある失敗と回避法

ここからは、起こりやすい失敗と直し方です。

失敗1。材料を渡さずに、聞き方だけを工夫してしまう

指示文の言い回しを何度も練り直しているのに、肝心の元データを1行も貼っていない。この状態だと、AIは一般論しか返せません。

結果として「間違ってはいないけれど、うちの話ではない文章」が出てきます。防ぎ方は単純で、プロンプトを直す前に、貼れる資料がないかを先に探すこと。聞き方より渡す材料のほうが、出力への影響は大きいです。

失敗2。「あなたはプロの〇〇です」を付ければ良くなると思っている

役割を与える一文は、文章のトーンや語り口をそろえたいときには使えます。ただし、この一文を足しただけで内容が正確になるわけではありません。

役割だけを書くより、「読む人は誰か」「どんな場面で使うか」も書いたほうが、AIは目的に合った内容を返しやすくなります。

「あなたはプロの広報担当です」より、「取引先の経営者が朝5分で読むメール」のほうが、はるかに具体的な指示になります。

失敗3。1回のプロンプトで全部やらせようとする

「アンケート200件を分析して、傾向をまとめて、改善案を10個出して、社内報告用のスライド構成にして」。これを一度に頼むと、どれも中途半端な出力が返ってきます。

次のように分けてください。

1. まず分類だけをやらせる
2. その分類を材料にして、傾向をまとめさせる
3. その傾向を材料にして、改善案を出させる

1ステップごとに人が目を通せるので、途中でおかしくなったときに戻れるのも利点です。

失敗4。禁止事項ばかり並べる

「誇張しないで」「専門用語を使わないで」「長くしないで」と禁止だけを並べると、代わりに何を書けばいいのかが伝わらず、当たり障りのない文章になりがちです。

やってほしい動作に翻訳するのが回避法です。「誇張しないで」は「事実として確認できることだけを書き、根拠がない形容詞は使わない」。禁止を1つ書いたら、その隣に「代わりにこうして」を1つ足す。これを習慣にしてください。

失敗5。出力が長すぎるのを、毎回手で削っている

分量を指定しないと、長い文章が返ってくることがよくあります。毎回削っているなら、それは制約の書き漏れです。

「全体300字」「箇条書き5点まで」「前置きと結びのあいさつは書かない」の3行を、自分の型に常設してください。一度書いておけば、以後ずっと効きます。

プロンプトだけ磨いても業務が回らない理由

率直に言うと、プロンプトの書き方をいくら覚えても、社内の業務が自動で楽になることはありません。プロンプトは出発点であって、仕組みではないからです。

20行も30行も作り込んだ完成プロンプトを暗記することに、あまり価値はありません。実務で効いてくるのは、何を渡すか（コンテキストの設計）と出てきたものを誰がどう確認するかです。

プロンプト集を配っただけでは使われない

詳しい担当者が力作のプロンプト集をExcelにまとめ、全社に共有する。しばらくすると、使っているのは作った本人だけ、ということも起こります。

理由は3つあります。

• コピーして貼る手間があること
• 自分の案件に合わせて書き換える判断ができないこと
• 誰も更新しないこと

回避策は、プロンプトを文書ではなく入口にしてしまうことです。よく使う業務ごとに、指示をあらかじめ書き込んだ置き場所を用意して、現場の人は材料を貼るだけにする。この形にすると使われ方が変わります。作り方はAIエージェントを自社業務用に作る手順にまとめています。

自分たちでやる範囲と、任せたほうが早い範囲

線引きの目安をお伝えします。ここは会社ごとに事情が違うので、絶対的な正解はありませんが、判断の材料にはなるはずです。

やること	社内でやれる	外部に相談したほうが早い
個人の作業を速くする	◎ この記事の型で十分	不要
部署で書き方をそろえる	○ 型を1本作って共有	推進役がいない場合
業務システムに組み込む	△ 詳しい人がいれば	◎ 設計と運用ルールが要る
機密情報の扱いを決める	△ 判断が難しい	◎ 社内規程とセットで

見落とされがちなコストが1つあります。AIを業務に組み込むと、「誰が最終確認するか」を決める必要が出てきます。ここを決めずに走ると、間違いが見つかったときに責任の所在が宙に浮きます。プロンプトの精度より、この線引きのほうが後々効いてきます。

もう1つ、書いておきます。プロンプトの型づくり自体は、社内の誰か1人が集中して取り組めば形になります。難しいのはそこではなく、その型を全員が使う状態にすること、そして半年後も更新され続けている状態にすることです。

まず最初にやること

まずは、この記事の「マークダウンで書いたプロンプトの例」をコピーして、自分が今週いちばん時間を取られている作業に当てはめてみてください。1本作れば、明日から使い回せます。プロンプトを社内で共有する段階まで進みたい方は、誰でも書けるAIプロンプト共有の作り方が次の一冊になります。

ここまで読んで、「型は作れそうだけれど、社内に定着させるところまでは自信がない」と感じた方もいると思います。大分・福岡を拠点にする株式会社コレットラボのAI導入支援・DX支援では、会社の知識や判断基準を指示と参照資料に反映し、必要な確認を含めて設計・開発します。導入後も、使い勝手と効果を確かめながら改善します。対象の業務が決まる前から、ご相談いただけます。