ChatGPTプロンプト例文30選｜コピペ用と改造の判断基準

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リスキルAIキャリア編集部

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この記事でできることは3つです。

1. 仕事でそのまま使えるChatGPTプロンプト例文を30本コピペできる
2. 出力がズレたとき、目的・前提・制約・出力形式のどこを直すか判断できる
3. 転職・副業・収入UPに使える形へプロンプトを改造できる

例文を増やすだけでは、仕事では使えません。必要なのは、例文を自分の業務に合わせて変える判断基準です。

向いているのは、文章作成・要約・企画・Excel関数など「言語と手順で片づく仕事」が多い人です。社外秘の顧客データ処理や、正解が一意に決まる検算だけの仕事には向きません。向き不向きは後半で線引きします。

用途別・最初に使うべき例文早見表

30本を全部読む必要はありません。まず自分の目的の行だけ見てください。例文選びで止まる時間が一番ムダです。

迷ったら「成果物が文章ならメール・要約系」「キャリアに使うなら転職・副業系」「作業手順が必要ならExcel・業務改善系」から選んでください。この記事は例文集ではなく、改造までやる記事です。

まず使えるChatGPTプロンプト例文30選

用途別に30本を一覧にしました。【】が変数（穴埋め）です。ここを自分の状況へ置き換えれば動きます。実行例と改造手順は表の後に続きます。

カテゴリ別の実行例（悪い出力→修正プロンプト）

例文は貼るだけでは崩れます。同じ依頼でも、悪い出力の特徴を知り、直す指示を1つ足すと結果が安定します。代表4カテゴリで実演します。

実行例：お詫びメール

入力例「あなたはBtoB SaaSの営業担当です。取引先の情報システム部長へ、納期が3営業日遅れる件をお詫びするメールを300字以内で。言い訳を書かず、代替案を2つ入れてください」。

悪い出力の特徴は次の3つです。

• 「ご迷惑をおかけします」が連続し、何が遅れるか分からない
• 代替案がない
• 相手に次の判断を促していない

修正プロンプト「上のメールを、①遅延対象 ②新しい納期 ③代替案2つ ④相手に選んでほしい行動、の順に書き直して。謝罪は冒頭1回だけに」。

実行例：会議要約

入力例「以下の文字起こしを、決定事項・保留・担当別ToDoの3ブロックで要約して」。悪い出力は本文を薄めただけで長く、読む人が次の行動を判断できません。

修正プロンプト「各ブロックを最大3項目、1項目1行に。ToDoは担当者名と期限を必ず付けて」。要約の良し悪しは、読み手が次に動けるかで決まります。

実行例：企画・マーケ

入力例「平日ランチの集客案を10個」。悪い出力は割引とSNS投稿ばかりで、実行順を選べません。

修正プロンプト「予算は月3万円。各案にコスト・効果・難易度を5段階で付け、最後に実行順の推奨1位と理由を」。数値の枠を入れると案の質が上がります。

実行例：転職・副業

入力例「経歴を魅力的に書いて」。悪い出力は数字を勝手に盛り、そのまま出すと面接で崩れます。

修正プロンプト「数字がない部分は推測で作らず、事実だけで実績文を3案。盛った表現は使わない」。AIに実績を捏造させないことが、転職用途では最優先です。

ChatGPTプロンプトの基本形は5要素で十分

例文の読み方に迷うなら、先に型を覚えてください。プロンプトは5要素が揃えば動きます。長さではなく、欠けた要素を足すのがコツです。

OpenAIの公式ヘルプでは、プロンプト改善の基本として「明確で具体的な指示を書く」「参考情報を与える」「複雑な作業を分割する」「出力形式を指定する」といった考え方が示されています。この記事の5要素は、それを実務用に置き換えたものです。

• 役割：誰の立場で答えるか
• 目的：何を完成させるか
• 前提：誰向け・どんな状況か
• 制約：字数、口調、禁止事項、件数
• 出力形式：表、箇条書き、メール形式など

下のテンプレに埋めるだけで、上の例文と同じ構造になります。「あなたは【役割】です。目的は【成果物】。前提：読み手【】／背景【】／使う場面【】。制約：字数【】／口調【】／禁止事項【】。出力形式：【表・箇条書き・件名＋本文など】」。

出典は英語の一次情報です。OpenAI Help CenterのPrompt engineering best practices for ChatGPTと、OpenAI Platform DocsのPrompt engineeringを確認してください。

失敗例から直すChatGPTプロンプト改善例（8テーマ）

なぜ例文が使えるかは、悪い例と比べると分かります。直すのは毎回1要素だけです。まとめて足すと指示が矛盾して悪化します。

直すのは毎回1要素だけです。複数を同時に変えると、どの指示が効いたか分からなくなります。

コピペで終わる人と伸びる人の差

同じ例文でも結果は分かれます。差は才能ではなく、出力のどこを見てどこを直すかの手順を持っているかです。

ここで3つ以上「コピペで終わる人」に当てはまるなら、例文を増やしても結果は変わりにくいです。必要なのはテンプレ暗記ではなく、出力がズレたときに原因を切り分ける力です。

プロンプト運用力の到達度は、次の5問で自己確認できます。

到達度セルフチェック5問

• 出力がズレたとき、目的・前提・制約・出力形式のどれを直すか即答できる
• 同じ用途のプロンプトを毎回検索せず、保存した型から呼び出せる
• 出力を評価軸で採点し、80点未満だけ修正させられる
• 役割設定が効く条件（業界・読み手・制約つき）を説明できる
• 機密情報を入れてよいかを、社内規程と照らして判断できる

3問以上「できない」なら、自己流の限界が近いです。PEP検定では、プロンプトを覚えているかではなく、目的・前提・制約・出力形式を業務に合わせて組み替えられるかを確認できます。違いの詳細は生成AIを使いこなせる人と使えない人の違いで解説しています。

プロンプト例文を改造する判断基準（症状別）

どこまで直すかで迷う人が多いので、症状から直す箇所を逆算します。直す場所はゴール・前提・制約・出力形式・評価ループの5か所だけです。

出力が悪いときの修正順

上から順に1つずつ試します。同時に複数を変えないでください。

1. ゴールを1行で書き直す（例「文章を書いて」→「面接後のお礼メールを作る」）
2. 読み手を足す（例「30代女性」→「育休復帰を検討する30代営業職」）
3. 制約を1つだけ足す（例「300字以内」「箇条書き5個」）
4. 出力形式を固定する（例「表形式」「件名＋本文」）
5. 評価軸で見直させる（例「100点満点で採点し80点未満だけ修正」）

最後の評価ループには次をコピペしてください。「今の出力を、目的への一致30点・読み手への適合25点・具体性25点・そのまま使える形式20点で採点し、80点未満の項目だけ修正版を出してください」。

症状別の直し方はプロンプトが効かない原因5つ、型の使い分けはプロンプトのフレームワーク9選を参照してください。次のどれかで詰まるなら、自己流の限界です。

• 出力がズレたとき、どの指示を直すべきか分からない
• 毎回プロンプトを検索している
• 仕事で使える品質か、自分で判断できない
• 転職・副業で「生成AIを使えます」と言える根拠がない

この状態なら、PEP検定で現在地を測ってから学習範囲を絞ってください。

転職・副業・収入UPに使うプロンプト例文

リスキリングや副業では、成果・数字・制約を入れた例文が使いやすいです。数字がない部分を推測で作らせないのが要点です。

職務経歴書を具体化する

「あなたはキャリアアドバイザーです。以下を職務経歴書の実績文へ書き換えてください。前提：職種【営業事務】／経験【請求書作成、顧客対応、売上集計】／数字【月80件の請求処理、一次対応を1日15件】／応募職種【カスタマーサクセス】。制約：実績を盛らない、数字がない部分は推測で作らない、3案。出力形式：実績文／伝わる強み／不足している追加情報」。

生成AIスキルを職務経歴書に書くときの注意点

「ChatGPTを使えます」だけでは通用しません。書くべきはツール名ではなく、業務成果です。

• 悪い例：ChatGPTを活用した業務効率化ができます
• 良い例：定例メール文面の作成をテンプレート化し、作成時間を1件15分から5分へ短縮

数字がない場合は、月◯件・作業時間・修正回数・確認工数など、実測できる指標を先に集めてください。AIに実績を捏造させないことが前提です。

実績文への変換には次を使えます。「あなたはキャリアアドバイザーです。以下の生成AI活用経験を職務経歴書に書ける実績文へ変換してください。前提：現職【営業事務】／使った業務【メール作成、議事録要約、Excel関数の下書き】／実測数字【メール作成15分→7分、週10件】／応募職種【カスタマーサクセス】。制約：実績を盛らない、数字がない成果は推測で書かない、ツール名でなく業務成果で書く。出力形式：実績文3案／深掘り質問3つ／回答に必要な追加情報」。

生成AIスキルを履歴書に書く前に、PEP検定でプロンプト運用力の基準を確認しておくと、面接での深掘りに答えやすくなります。

効いている指示と、おまじない指示の見分け方

削っても出力が変わらない指示は、テンプレから外します。判断は感覚ではなくA/Bテストで行います。

1. 同じ依頼文を2つ用意する
2. 片方だけ「あなたは超一流の〜」などの文を入れる
3. 出力を比較する
4. 具体性・読み手への適合・出力形式の安定性、3点に差がなければ削る

役割設定は「業界・読み手・制約」まで書いて初めて機能します。肩書きだけでは出力がほぼ変わりません。「ステップバイステップで」は計算過程や作業手順の分解に向きます。短いメールやSNS文に毎回入れても、出力はほぼ変わりません。

プロンプト例文を使い回す変数化の手順

毎回検索してコピペするのは非効率です。毎回変わる情報を【】で括り、毎回同じ指示は設定へ逃がすのが基本です。

1. 成功した出力のプロンプトを1つ用意する
2. 相手・数値・目的など毎回変わる語を【】に置換する
3. 字数や口調など常に同じ条件はカスタム指示へ移す
4. 変数名を短く統一し、テンプレとして保存する
5. 2〜3回別案件で使い、崩れたら制約を1つ追加する

やりすぎ基準を含む詳細はプロンプト変数化とは？で解説しています。

ChatGPTプロンプトが効く仕事・向かない仕事の線引き

例文は万能ではありません。向き不向きを分けて判断してください。

• 使いやすい：文章作成、要約、企画のたたき台、Excel関数の設計、翻訳、レビュー観点出し
• 向かない：一意の正解を出す検算、最新の社内制度の事実確認、社外秘データの処理
• 要注意：法務・医療・税務など、誤りが実害を生む領域は必ず人が検証する

向かない仕事に無理やり使うより、使いやすい仕事で型を回すほうが先に成果が出ます。

機密情報を入れてよいかの判断フロー

機密の入力可否は勘で決めず、フローで判断します。1つでも該当すれば入力しない側が安全です。

1. 個人情報・顧客名・未公開の数値を含むか → 含むなら匿名化する
2. 会社の生成AI利用規程で禁止されていないか → 不明なら情報システム部門に確認
3. 学習に使われない設定・契約か → 不明なら入れない
4. 漏えい時に実害が出るか → 出るなら仮データに置き換えて検証

具体的に、入力してはいけない例は次の通りです。

• 顧客名、担当者名、メールアドレス、電話番号
• 未公開の売上、原価、見積金額
• 社内会議の未公開議事録
• 契約書、NDA、採用候補者の情報
• 社内システムの画面キャプチャ

匿名化すれば試せる例は次の通りです。

• 「株式会社A」→「取引先A」
• 「売上1億2,000万円」→「売上X円」
• 「田中様」→「顧客担当者」
• 実データの表 → 列名だけ残した仮データ

社内規程がある会社では、この記事より社内規程を優先してください。判断に迷う情報は、ChatGPTに入れる前に情報システム部門または管理部門へ確認してください。データの扱いはプラン・設定・契約で変わるため、OpenAI公式のEnterprise privacyと社内規程を入力前に確認してください。

例文を集めて終わらせないために

今日やることは2つです。

1. この記事の例文を1つ選び、自分の業務用に【】で変数化する
2. 出力を「目的への一致・読み手への適合・具体性・そのまま使える形式」で採点する

ここまで自力でできれば、例文集を探す段階は卒業です。逆に、どこを直せばよいか判断できないなら、PEP検定でプロンプト運用力を外部基準で確認してください。

よくある質問

Q. ChatGPTプロンプトの例文はそのままコピペして使えますか

使えます。ただし、相手・目的・字数・出力形式を変えないと業務ではズレます。最低限、【相手】【目的】【制約】【出力形式】の4つは自分の状況に置き換えてください。

Q. ChatGPTのプロンプトで一番大事な項目は何ですか

目的です。「何を完成させるか」が曖昧だと、前提や制約を足しても出力は安定しません。最初の1行で「誰に出す何を作るのか」を書いてください。

Q. プロンプト例文を保存するときのおすすめ形式は

スプレッドシートで「用途／プロンプト本文／変数／使う場面／失敗したときの修正メモ」に分けて保存してください。例文だけを保存すると、次に使うときに改造できません。

Q. 生成AIスキルを転職や副業でアピールするには何を書けばよいですか

「ChatGPTを使える」では弱いです。メール作成時間を何分短縮したか、議事録作成を週何件処理したか、提案文の作成数がどう変わったかなど、業務成果で書いてください。

Q. 無料版のChatGPTでも例文は使えますか

使えます。本記事の例文は特定機能に依存しません。ただし長文処理や新しいモデルは有料版が有利な場面があります。利用可能なモデル・回数制限・料金は変更されるため、最新情報はOpenAI公式の料金ページで確認してください。

Q. ChatGPTのプロンプトは日本語と英語で差がありますか

日常業務の日本語タスクでは、日本語で十分に動きます。専門用語や固有名詞は英語のほうが安定する場面もありますが、まず日本語で試し、崩れる箇所だけ英語にすれば十分です。

Q. 長いプロンプトと短いプロンプトはどちらが良いですか

長さより構造です。ゴール・前提・制約・出力形式が揃えば短くても動きます。矛盾を足すほど悪化するため、1回に直すのは1要素にとどめてください。

Q. プロンプト力はどう測ればよいですか

自己評価だけでは分かりません。確認すべきは例文を暗記しているかではなく、出力がズレたときに前提・制約・出力形式を自分で組み替えられるかです。外部基準で測りたい場合は、PEP検定のような手段を使う方法があります。