ChatGPT・Claude・Geminiで日常的に叩くプロンプトの型は5つに集約できる。「最初の一言」が出てこない原因は、入力欄の前で固まる本人の能力の問題ではない。「何をどう頼めばいいか」の型を知らないだけだ。この5つを押さえれば、真っ白なチャット欄に詰まる場面は消える。

筆者も最初はそうだった。Claudeで業務メモを要約させたら、1回目と2回目で構成がガラッと変わって「自分の聞き方が悪いのか」と30分悩んだ。原因は聞き方ではなく、型を知らなかったことに帰着する。

AIチャットに何を入力していいかわからない人向けに、コピペですぐ叩ける5つのプロンプトの型と具体例を以下に並べる。「プロンプトエンジニアリング」という言葉は一旦忘れて、友達にLINEを送る感覚で読んでよい。

プロンプトの正体、AIへの指示文の構造を分解する

プロンプトとは、AIチャットの入力欄に打ち込む文章のことになる。要するに「AIへの話しかけ方」そのもの。英語で「prompt」は「促す」の意味で、AIに「こういう回答をしてね」と促す指示文だと理解すればよい。

「プロンプトエンジニアリング」と聞くとエンジニア向けの専門技術に聞こえるが、2026年時点でOpenAIの公式ガイドでも「明確に、具体的に書く」ことが基本として置かれている。「上手な頼み方」のコツを押さえれば十分である。

仕様上はこういう構造になる。AIチャットは「めちゃくちゃ物知りだが、こちらの事情を何も知らない相手」だ。だから「自分が何者で」「何をしてほしくて」「どんな形で返してほしいか」を伝えれば、的確な答えが返ってくる。逆にここが曖昧だと、当たり障りのない回答が返ってきてガッカリする。仕様的にはそういう仕組みだ。

コピペで使える「最初の一言」5つの型

最初から完璧な文章を書く必要はない。以下の5つの型のどれかに当てはめれば、AIの回答の質は上がる。

型1: 質問型 —「〇〇とは何か」「〇〇はどうすればいいか」

一番シンプルで、一番出番が多い型になる。知りたいことをそのまま聞くだけ。

具体例:

  • 「iPhoneの写真をパソコンに取り込む方法を、初心者向けに教えて」
  • 「確定申告の医療費控除はいくらから申請できるか」

コツ: 「初心者向けに」「中学生でもわかるように」などレベル指定を1つ足すだけで、回答のわかりやすさが劇的に変わる。

型2: 要約型 —「この文章を〇〇文字で要約して」

長いメール、議事録、Webページのテキストをコピペして「要約して」と頼む型である。

具体例:

  • 「以下の会議メモを箇条書き5つにまとめて。決定事項と未決事項を分けて」
  • 「このニュース記事を100文字で要約して。小学生にもわかる言葉で」

コツ: 「箇条書きで」「表形式で」など出力形式を指定すると、使いやすい形で返ってくる。

型3: 壁打ち型 —「〇〇について一緒に考えて」

答えがひとつに決まらない相談ごとに噛む型になる。アイデア出しやブレスト的に使える。

具体例:

  • 「共働きで子どもの夏休みの過ごし方を考えたい。予算は週5,000円以内で、室内でできるアイデアを5つ出して」
  • 「転職活動中だが、自己PRが思いつかない。経理を5年やっていた強みを3つ挙げて」

コツ: 条件（予算・人数・期間など）を具体的な数字で伝えると、現実的な提案が出やすい。

型4: 変換型 —「この文章を〇〇に直して」

すでにある文章を、別のトーンや形式に変えてもらう型である。

具体例:

  • 「以下のビジネスメールを、もっとカジュアルなSlackメッセージに書き直して」
  • 「この英語の説明文を、自然な日本語に翻訳して。IT用語はカタカナのままでよい」

コツ: 変換前の文章と「どう変えてほしいか」の2つを渡す。ビフォー＆アフターのペアで考えると理解しやすい。

型5: チェック型 —「この文章におかしいところがないか確認して」

自分が書いた文章の誤字脱字チェック、ロジックの穴探し、計算の検算などに回す型になる。

具体例:

  • 「以下のメールに誤字脱字・敬語の間違いがないかチェックして。修正箇所は理由も教えて」
  • 「この見積書の計算が合っているか確認して。合計金額と内訳を照合して」

コツ: 「修正箇所は理由も教えて」と付けると、なぜ直されたかがわかるので自分の学びにもなる。

「うまく聞けない」を防ぐ3つの基本ルール

型を知っていても、伝え方があいまいだとAIの回答はブレる。Anthropicの公式プロンプトガイドでも強調されている3つの基本ルールを押さえておくべきである。

ルール1: 「誰に」「何を」「どんな形で」を入れる

これはOpenAIもAnthropicも共通で推奨している基本構造になる。

  • 誰に（役割）:「あなたはExcelに詳しいITサポート担当である」
  • 何を（タスク）:「VLOOKUP関数の使い方を説明してほしい」
  • どんな形で（出力形式）:「手順を番号付きリストで、具体例つきで」

3つ全部を毎回入れる必要はない。最低限「何を」だけでも具体的に書けば、回答は格段によくなる。

ルール2: 一度で完璧を求めない — 「追加注文」でよい

AIチャットは1回で終わりではない。返ってきた回答を見て「もうちょっと短くして」「具体例を増やして」「専門用語を減らして」と追加指示を投げる運用が前提になる。1回目で完璧を狙うより、2〜3往復で精度を上げるほうが仕様上の出力品質は高い。

動かないと意味がない。筆者がAIツールを検証する際に毎回意識する点だが、プロンプトも同じで、まず1回投げてみて、返ってきたものを見てから調整する手順が一番速い。

ルール3: 個人情報・機密情報は入れない

AIチャットに入力した内容は、サービスによってはモデルの学習に使われる可能性がある。2026年5月時点で、ChatGPTは設定でオプトアウト可能、Claudeは無料プランでもデフォルトで学習に使用しない方針を取る。ただしマイナンバーや顧客リストなど機密性の高いデータはどのサービスにも入れないのが鉄則になる。

ダメなプロンプトと良いプロンプトのビフォーアフター3選

「型はわかったが、自分のプロンプトが良いのか悪いのかわからない」という人のために、よくあるビフォーアフターを3つ並べる。

例1: 調べもの

Before（ぼんやり）:「パソコンの選び方教えて」

After（具体的）:「在宅勤務でExcelとZoomを同時に使いたい。予算10万円以内でノートPCを選ぶとき、チェックすべきスペックを優先度順に教えて」

→ 用途・予算・形式を入れるだけで、回答が「あなた専用のアドバイス」に化ける。

例2: メール作成

Before:「お礼メール書いて」

After:「取引先の田中さんに、昨日の打ち合わせのお礼メールを書いて。次回の日程候補（5月12日か13日）を提案する一文も入れて。200文字以内で」

→ 宛先・目的・文字数を指定すると、そのままコピペで貼れる文章が返ってくる。

例3: 献立の相談

Before:「今日の晩ごはん何にしよう」

After:「冷蔵庫に鶏むね肉・キャベツ・卵がある。子ども（小学生）が食べやすくて、30分以内に作れる晩ごはんを3つ提案して。カロリー目安もつけて」

→ 材料・制約・出力数を伝えると、実用的な提案になる。筆者も週末に娘と晩ごはんのメニューを考えるとき、この型をよく使っている。

それでも困ったら？ AIに「聞き方」を聞く裏ワザ

最終手段として押さえておきたいのが、「何を聞けばいいかわからないが、こういうことがしたい。どう聞けばよいか」とAI自身に投げる方法になる。

たとえばこう書く。

「ChatGPTに旅行の計画を手伝ってほしいが、どういう情報を伝えればよいか。私が入力すべき項目を箇条書きで教えて」

すると「日程」「予算」「人数」「行きたいエリア」「こだわりポイント」など、自分が伝えるべき情報のチェックリストがAI側から返ってくる。そのチェックリストを埋めてから改めて質問を投げれば、驚くほど的確な回答が返ってくる。

これはAnthropicの公式ドキュメントでも推奨されている手法であり、プロのエンジニアも日常的に叩いているテクニックになる。「わからないことがわからない」状態を、AIの力で解きほぐせる仕組みである。

FAQ

ChatGPTに質問するのにプログラミングの知識は必要？

不要。日本語で「〇〇を教えて」と打つだけで動く。2026年5月時点で、ChatGPT・Claude・Geminiいずれも日本語に対応しており、普段LINEやメールを書くのと同じ感覚で入力すればよい。

プロンプトを間違えたらAIが壊れたりしない？

壊れない。おかしな回答が返ってきたら、新しいチャットを開いてやり直せばよい。AIは1回の入力で壊れる構造ではないので、気軽に何度でも試してよい。

長文を入力しても大丈夫？

問題ない。2026年5月時点で、ChatGPT（GPT-4o）は約12万トークン（日本語で約6〜8万文字）、Claudeは最大100万トークンの入力に対応する。ただし一度に大量の文章を丸投げすると要約精度が落ちるケースがあるため、章ごとに分けて投げるのが現実解になる。

無料プランでもこの記事の方法は使える？

使える。ChatGPT・Claude・Geminiの無料プランで、上記5つの型はすべて実践できる。ただし無料プランには1日の利用回数に制限があるため、慣れて頻繁に叩くようになったら有料プランの検討が妥当な判断になる。

AIの回答が毎回違うのは入力が悪いから？

入力のせいとは限らない。AIには「Temperature」という仕組みがあり、同じ質問でもわざと少しずつ違う回答を生成する設計になっている。出力形式を具体的に指定する（「箇条書き5つで」など）と回答のブレを抑え込める。詳しくはこちらの記事で解説している。

参考文献