AIに文章を頼もうとして、入力欄の前で手が止まることはありませんか。「町内会のお知らせを書いて」と書けばよいのか、もっと特別な言い方が必要なのか。質問する前に、その質問の書き方で迷ってしまう場面です。ここで出てくる「プロンプト」は、一言でいえば、AIに渡す指示や質問などの入力です。難しい用語に見えますが、文章を作ってほしいときに書く依頼文も、その一つとして捉えられます。

IBMの解説では、生成AIは、利用者のプロンプトや依頼に応じて文章や画像などを作るモデルとして説明されています。生成AIとは、新しい内容を生成するAIを指します。ここでは、そのうち文章を作る場面に絞って考えましょう。（出典: IBM）



たとえば、町内会のお知らせには、清掃活動の案内もあれば、会費の集金や集会の連絡もあります。読む人が全世帯なのか、役員だけなのかによっても、必要な説明は変わるでしょう。「お知らせを書いて」という言葉だけでは、依頼する側が頭に浮かべている事情までは入力されていません。文章が返ってきても、使いたかった内容とは違う可能性が残ります。

この記事で考えるのは、上手な言葉でAIを操る方法ではありません。自分が欲しい文章を作るために、どの材料を渡すとよいかという疑問です。町内会のお知らせという架空の例を通じて、目的、背景、回答の形式を依頼に加える考え方を紹介します。読み終えたら、長い指示文を暗記する必要はありません。「この依頼だけを受け取った相手が、作業を始められるだろうか」と確かめる見方を持ち帰ってください。

プロンプトを身近なものにたとえるなら、作業を頼むときの依頼メモです。たとえば、地域の集まりで別の担当者にお知らせの下書きをお願いするとき、「例の件、よろしくお願いします」だけでは、何を書くのか確認が必要になるでしょう。「清掃活動への参加を呼びかけたいです。全世帯に配るので、初めて参加する人にもわかる文章をお願いします」と添えれば、作る文章の方向が具体的になります。

このたとえは、AIに人と同じ意識や理解があるという意味ではありません。入力に何を含めるかを考えるための整理方法です。IBMは、生成AIが学習データに含まれるパターンなどの表現を利用し、プロンプトに応じて新しい内容を生成すると説明しています。依頼メモという見方は、その入力を自分で点検しやすくするためのものです。（出典: IBM）



依頼メモに入れる項目として、この記事では三つを提案します。目的は「何を実現したいか」、背景は「誰に向けた、どのような事情の依頼か」、回答の形式は「どのような形で受け取りたいか」です。町内会の例なら、目的は清掃活動への参加の呼びかけ、背景は全世帯への配布、形式は見出しと短い本文、と整理できます。

すべての依頼で、この三つを長々と書く必要はありません。「この文章を短くしてください」のように、元の文章と作業がはっきりしているなら、短い依頼で始める選択もあるでしょう。反対に、読む人や使い道が仕上がりを左右するなら、その条件を先に伝えるほうが、必要な内容を指定しやすくなります。目指すのは長いプロンプトではなく、作業に関係する条件が抜けていないプロンプトです。

なぜ、同じ「お知らせを書いて」でも、条件を添える意味があるのでしょうか。文章を作る生成AIは、学習した情報のパターンを土台に、入力に応じて内容を生成します。IBMの説明では、学習によって作られたモデルが、プロンプトへの応答を生成する基盤になります。モデルとは、ここでは、学習で得たパターンを使って出力を作る仕組みと捉えるとよいでしょう。（出典: IBM）

ただし、この仕組みを知るために、内部の計算まで覚える必要はありません。利用者にとっての要点は、入力に書いた条件が、どのような回答を求めているかを示す手がかりになることです。目的が「参加を呼びかける」なら、参加に必要な案内を求められます。背景が「初参加の人にも配る」なら、内輪だけに通じる省略を避けるよう依頼できるでしょう。形式を「見出しと箇条書き」にすれば、受け取りたい形も明示できます。



ここで、AIに任せる部分と、自分が渡すべき部分を分けてみてください。架空のお知らせなら、丁寧な言い回しの候補を作ることは依頼できます。しかし、その地域の集合場所や決定済みの開催時刻は、依頼する側が用意する情報です。もっともらしい文章になっていても、それだけで実際の予定と一致したとは判断できません。

会話を続ける場合にも、入力は手がかりになります。Googleの用語集では、利用者の入力やモデルの返答を含む以前のやり取りが、その後の会話の文脈になると説明されています。（出典: Google for Developers）したがって、最初の回答を見て「対象者は役員だけです」「参加を強制する表現は避けてください」と条件を追加する進め方も考えられます。これは会話で条件を補う使い方です。この説明から、やり取りのたびにモデル自体の学習が行われると受け取る必要はありません。

ここからは、依頼文の書き方を比べるための架空の例です。実際にAIを操作して得た結果ではなく、入力を組み立てるための提案として紹介します。最初の依頼を「町内会のお知らせを書いてください」とすると、作業の種類は伝わります。しかし、何の行事か、誰が読むのか、どの情報を必ず載せるのかは、この一文からは決まりません。

条件を加える例は、次のようになります。「町内会の清掃活動への参加を呼びかけるお知らせの下書きを作ってください。対象は町内会の全世帯です。架空の設定として、開催日は11月15日、集合は午前9時、場所は中央公園の入口、持ち物は軍手です。初めて参加する人にも伝わる丁寧な表現にしてください。見出し、短い案内文、日時・場所・持ち物の箇条書きの順でまとめてください。書いていない事項は補わず、末尾に確認事項として挙げてください」。



この例で増やしたのは、専門用語ではなく、お知らせを作る材料です。日時や場所は内容の条件であり、全世帯向けという指定は読む人の条件です。「見出し、案内文、箇条書き」という指定は、受け取る形を示しています。長く書いたから優れているのではなく、後で人が埋め直す必要のある部分を、依頼の段階で明らかにしている点に意味があります。

雨天時の扱いが未定なら、「雨天時の対応は未定なので、決定事項として書かないでください」と加える方法もあるでしょう。連絡先が必要でも、まだ掲載先を確認できていないなら、その事情を伝えられます。未定の情報を無理に埋める必要はありません。確定している内容と、確認が必要な内容を分けて渡すことが、この例のポイントです。実際に利用するときは、ここに示した架空の日時や場所を、そのまま使わないよう確認してください。

プロンプトの例を見ると、「決まった順序で書かなければ使えないのでは」と感じるかもしれません。しかし、今回の「目的・背景・形式」は、依頼を整理するための提案です。この三語を入力すること自体に、正解を保証する働きがあるという説明ではありません。必要な情報が明確なら、自然な文章で伝える形でも、項目を分けて書く形でも、依頼内容を示せるでしょう。

希望する書き方を言葉だけで説明しにくい場合は、短い例を添える方法も考えられます。Googleの用語集には、望む回答の例を複数含めるプロンプトが紹介されています。（出典: Google for Developers）たとえば、架空の表現例として「ご都合のつく方はご参加ください」のような一文を示し、「この程度のやわらかい表現でお願いします」と頼む使い方です。これは文体を伝えるための提案であり、特定の回答が得られるという実測結果ではありません。



気をつけたいのは、読みやすさと事実の正しさを別に確かめることです。Googleの用語集では、出力が事実に基づいている性質を、事実性という概念として説明しています。（出典: Google for Developers）文章が丁寧で、指定した形式に整っていることは、日時や場所の正しさを確認したことにはなりません。お知らせとして使う前には、手元の決定事項と照らし合わせる必要があります。

たとえば、持ち物の欄に、入力していない道具が加わっていれば、それが実際に必要かを確認してください。「不足を補わないでください」と依頼した場合も、返ってきた文章の点検は省けません。希望を入力する作業と、その希望や事実に沿っているかを読む作業は、それぞれ別の役割です。プロンプトを工夫するほど確認が不要になる、と考えないことが、安心して下書きを扱うための見方になります。

明日から試すなら、立派なプロンプトを完成させようとするより、普段の依頼文に足りない条件を一つ加えてみてください。「お知らせを書いてください」と入力したら、送信する前に「何のお知らせでしょうか」と読み返します。行事が書けていれば、今度は「誰が読むのでしょうか」「どの形で受け取りたいのでしょうか」と確認すると、補うべき情報を探しやすくなるでしょう。

町内会の例では、文章の飾り方より先に、参加するための情報を確かめたいところです。日時、集合場所、持ち物のうち、決まっているものは入力に含めます。決まっていないものは、未定であることを伝えてください。依頼文を整える途中で、自分の手元にも情報が足りないと気づく場合があるでしょう。そのときは、AIへの言い方を探し続けるより、担当者に決定事項を確認するほうが、次の作業につながります。



送信前の確認項目として、次の三つを提案します。

- 何のために作る文章か、用途が伝わっていますか。
- 読む人と、必ず含める情報を渡していますか。
- 希望する形と、未定の情報の扱いを示していますか。

回答を受け取った後は、そのまま配布する前に、決定事項と照合してください。内容は合っていても長すぎるなら、「日時・場所・持ち物は残し、案内文を短くしてください」と修正を依頼する方法があります。会話の前のやり取りが文脈になるというGoogleの説明を踏まえた、条件を補いながら進める使い方の提案です。（出典: Google for Developers）

プロンプトで最初に身につけたいのは、気の利いた言い回しではなく、依頼に必要な材料を見つける習慣です。次に文章を頼むときは、入力済みの一文を読み返し、「この中に、読む人の情報はあるでしょうか」と確かめてみてください。なければ一文だけ足してから送信します。その小さな手順を、AIに渡す依頼メモを作る出発点にしてはいかがでしょうか。

- What Is Artificial Intelligence (AI)? | IBM
- Bảng thuật ngữ về công nghệ máy học: AI tạo sinh | Google for Developers

資料の取得日時は2026年11月5日07:30 UTCです。提供資料に記載されたIBM記事の公開日は2024年8月9日、更新日は2026年10月2日です。取得日は、記事の公開日や機能の提供開始日を意味しません。