業務プロンプトの書き方｜4点で出力が1,100字→150字になりました

「AIに頼んだのに、返ってきた文章が長くて結局そのまま使えない」。原因はたいてい書き足りないことではなく、出力の形を決めていないことです。

業務で使うプロンプトを 役割・入力・出力の形・禁止 の4点で書く手順を説明します。同じ依頼・同じデータで前と後を実際に比べたので、出力もそのまま載せます。

業務プロンプトの書き方は4点だけ｜長く書くことではない

先に結論です。足すのは次の4点で、これ以外を長々と書く必要はありません。

OpenAIの公式ガイドも、役割については "Describe the purpose, communication style, and high-level goals of the assistant"、データの区切りについては "XML tags can help delineate where one piece of content begins and ends" と書いています。この2つは、そのまま①と②のことです。

準備｜何を貼ってよいかを先に決める

会社としてのルールが決まっていないうちは、顧客名・メールアドレス・電話番号・契約書の中身を貼らないでください。 線引きは社内の生成AI利用ルールの作り方に分けて書きました。この記事の例も実在しない架空の問い合わせです。実データで試すのはルールを決めてから。

手順｜同じデータで、前と後を比べる

題材は「賃貸管理会社に届いた問い合わせ5件を、台帳に貼れる形に整理する」です。データはこれ（架空）。

エアコンが効かない、部屋が28度から下がらない（301号室、昨日から）
退去したいがいつまでに言えばいいか
共用部の電球が切れている（2階廊下）
water leaking from ceiling, second floor, urgent
鍵をなくした、今日中に入りたい

前｜4点が無いプロンプト

入力したのはこれだけです。

問い合わせを整理して
（上のデータ5行）

返ってきたのは約1,100字の文章でした。冒頭だけ引用します。

優先度：高（即対応）

1. 天井からの水漏れ（2階） ※英語での問い合わせ

• 対応区分：設備トラブル／緊急
• 備考：階下への被害拡大・電気設備への影響の恐れ。水漏れ箇所の直上の部屋（3階側）の特定が必要

内容は悪くありません。問題は3つあります。

1. そのまま台帳に貼れない——見出しと箇条書きの自由な構造で、列が揃っていない
2. 頼んでいないものが足されている——「不足情報」「対応の順番（案）」「全体を通しての確認事項」の3つの節が勝手に付いた
3. 推測が混ざっている——末尾に「2階の水漏れと2階廊下の電球切れは、同一箇所の可能性があります」と書かれました。データにそんなことは書いていません

3つ目がいちばん危ない。もっともらしいので、読んだ人が事実だと思ってしまいます。

後｜4点を足したプロンプト

同じデータに、4点だけ足しました。

あなたは賃貸管理会社の一次受付担当です。          ← ①役割

# 入力
<問い合わせ>
（データ5行）
</問い合わせ>                                    ← ②入力の区切り

# やること
<問い合わせ>の各行を1件として、下の表に整理する。

# 出力の形                                       ← ③出力の形
Markdownの表。列は次の5つで固定し、順番も変えない。
| No | 種別 | 緊急度 | 部屋 | 一次回答の要否 |
- 種別は「設備／契約／共用部／鍵」の4つから1つだけ選ぶ
- 緊急度は「即日／3日以内／通常」の3つから1つだけ選ぶ
- 部屋は本文に書かれている場合だけ書く。書かれていなければ「記載なし」
- 一次回答の要否は「要／不要」

# 禁止                                           ← ④禁止
- 表以外の文章を出力しない
- 本文に書かれていないことを推測して補わない
- 5行より多く出力しない

返ってきたのは、これで全部です。

実測した差

いちばん効いたのは字数ではありません。④の禁止に入れた「本文に書かれていないことを推測して補わない」の1行です。 これがあると、AIは空欄を埋めようとせず「記載なし」と書きます。空欄が空欄のまま返ってくることが、後工程では一番ありがたい。

うまくいかないときの直し方

• 表以外の説明文が付いてくる → ④に「表以外の文章を出力しない」を入れる。①〜③だけでは止まりません
• 語彙がばらつく（設備／設備不具合／設備トラブル） → ③で選択肢を列挙して「この中から1つだけ選ぶ」と書く。例示ではなく限定として書くのがコツです
• 勝手に件数が増える・減る → ④に「◯行より多く出力しない」を入れる。入力の行数と出力の行数が合わない事故はこれで止まります
• データの一部が指示だと解釈された → ②の区切りが弱い。<問い合わせ> のようなタグで前後を挟む
• 毎回打ち直すのが面倒 → 固定部分（①③④）を保存する。ChatGPTならカスタム指示やGPTs、Claudeならプロジェクト機能に入れれば、毎回貼るのは入力データだけになります

この作業をAIに任せてよいか｜人が確認する場所の判定表

4点を足しても、人が見る場所が消えるわけではありません。 どこまで任せてどこで止めるかは、作業の性質で決まります。

目安は1つ。間違えたときに後から気づけるものは任せてよく、気づけないものは人が見る。 合計値が1桁違えば気づきますが、緊急度の判定を1件見落としても画面上は何も起きません。

自社で型を作るのが大変なときの頼み先

4点は1人が1つの作業に当てるぶんなら今日から使えます。大変なのは社内の全部署ぶん作って、更新し続けるところです。

そこまで外に頼む場合の比較は生成AIコンサル会社おすすめ6選にまとめました（料金と契約期間を公式サイトの記載だけで並べています）。「入れたけれど使われていない」状態からなら、社員が生成AIを使わない理由が先かもしれません。

型を作る前に、自社のどこが弱いかを出しておく

プロンプトの型が効くのは、その作業をAIに任せてよいと決まっている場合です。どの業務から手を付けるかが決まっていないなら、順番が逆になります。

AI適合度診断（10問・5分）で、人・業務・データ・体制のどこが弱いかを点数で出せます。連絡先の入力は要りません。 AI適合度診断を受ける

作りたい仕組みがもう決まっているなら、AI見積もりに書けば概算が約3分で出ます（SIer相場との比較つき）。

出典

• OpenAI「Prompt engineering」 https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering （2026年9月9日閲覧）——役割の記述 "Describe the purpose, communication style, and high-level goals of the assistant"、区切りの記述 "XML tags can help delineate where one piece of content begins and ends"
• 本文の入出力例は、当社が2026年9月9日に架空のデータで実際に実行した結果です（出力の長さ・生成時間・推測の混入の有無はその実測値）