【生成AI講座】プロンプトの作り方を文章・メール・画像の例文付きで解説

「生成AIを導入したのに、社員が使いこなせていない」「何をどう教えればいいかわからない」——そんなお悩みはありませんか？

総務省『令和8年版 情報通信白書』によると、自社の業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%にのぼります。一方で、導入効果を「わからない」と答える割合は他国より高く、「導入したけれど、使いこなせていない」のが多くの職場の実態です。

出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第2章第1節（図表Ⅰ-2-1-6）

出力が「思っていたのと違う」原因のほとんどは、AIの性能ではなく指示の出し方＝「プロンプト」にあります。この記事では、文章・メール・画像の用途別に、社員研修にもそのまま使えるプロンプトの型を「悪い例・良い例」で解説します。共通テクニックや業務で使う際の注意点もあわせて紹介します。

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生成AIとは？従来のAIとの違いと主な種類

「生成AIという言葉はよく聞くけれど、社員に説明できるほどはわかっていない」という方も多いのではないでしょうか。まずは基本から整理しましょう。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、大量のデータから学習したパターンをもとに、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生成するAIのことです。代表的なサービスに、ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilotなどがあります。

従来のAIとの違いは「識別」か「生成」か

従来のAIの多くは、与えられたデータを分類・予測・識別することを得意としてきました。たとえば「この画像は猫か犬か」を判定したり、過去の売上データから来月の需要を予測したりする用途です。

これに対して生成AIは、「猫が宇宙服を着て月に座っているイラストを描いて」といった指示に応じて、これまで存在しなかったものを新たに作り出すことができます。

	従来のAI	生成AI
主な役割	分類・予測・識別	新しいコンテンツの生成
典型例	画像認識、需要予測、不正検知	文章作成、画像生成、要約、翻訳
使い方	専門家がシステムに組み込む	誰でも自然な言葉（プロンプト）で指示できる
成果を左右するもの	学習データとモデル設計	使う人の指示（プロンプト）の質

最後の行が、本記事のテーマです。生成AIは誰でも使える一方で、指示の出し方次第で、出てくるものの質が大きく変わる道具なのです。

生成AIの主な種類とできること

生成AIは、生成するものや得意な用途によって、大きく7つの種類に分けられます。

種類	できること	代表的なサービス例
① 会話型	質問への回答、壁打ち、アイデア出し、メール・文章の下書き	ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot
② 要約型	長い文章・資料・議事録の要点整理、言い換え	ChatGPT、Gemini、QuillBot など
③ 記事作成型	ブログ記事・広告文・SNS投稿など、まとまった文章の作成	ChatGPT、Claude など
④ コード生成型	プログラムの自動生成、コードの補完・修正・解説	GitHub Copilot など
⑤ 画像生成型	イラスト・写真風画像の生成、デザイン案の作成	Adobe Firefly、Canva、Midjourney、Stable Diffusion
⑥ 音声生成型	テキストの読み上げ、ナレーション・音楽の生成	Amazon Polly、Suno など
⑦ 動画生成型	テキストや画像からの短い動画生成	Sora、Runway など

①〜③はいずれもテキストを生成するAIで、ChatGPTのような一つのサービスで兼ねられることも多くあります。本記事で扱う「文章生成」「メール生成」は①〜③、「画像生成」は⑤にあたります。

業務で使う生成AIサービスを選ぶ3つの観点

業務で生成AIを使う場合、サービスは次の3つの観点で選ぶと失敗が少なくなります。

観点	確認するポイント
① 目的に合った機能か	文章作成・要約が中心ならテキスト系、資料用のイラストなら画像系など、使いたい業務から逆算して選ぶ。Microsoft 365やGoogle Workspaceなど、普段使っているツールと連携できるかも確認する
② 誰でも使いやすいか	日本語での指示や出力に十分対応しているか、ITに詳しくない社員でも迷わず操作できる画面か
③ セキュリティ対策は十分か	入力データがAIの学習に使われない設定にできるか、法人向けプランで管理者による利用状況の管理ができるか

特に③は、後述する情報漏洩リスクに直結します。個人で使っている無料プランをそのまま業務に使うのではなく、会社が許可したサービス・プランを使うことが大前提です。

【ツール比較】文章・メール作成に最適な生成AIの選び方（ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot）

「文章やメールの作成には、どのAIが一番向いているの？」——社員からも、よく聞かれる質問ですよね。結論から言うと、4つとも文章・メール作成の基本性能は高く、本記事で紹介するプロンプトの型はどれでも同じように使えます。選ぶ決め手になるのは、性能の差よりも「普段の業務環境との相性」です。

ツール	提供元	特に強みを発揮する場面	向いている組織・使い方
ChatGPT	OpenAI	文章作成から画像生成、データ分析まで1つで幅広くこなす汎用性	まず1つ導入して、いろいろな業務で試したい
Gemini	Google	Gmail・Googleドキュメントなど、Google Workspaceとの連携	社内のメール・文書作成をGoogle Workspaceで行っている
Claude	Anthropic	長い資料の読み込み・要約や、自然で読みやすい長文の作成	報告書・マニュアル・記事など、長文を扱う業務が多い
Copilot	Microsoft	Outlook・Word・Teams・ExcelなどMicrosoft 365との連携	社内のメール・文書作成をMicrosoft 365で行っている

選び方の目安

• すでにGoogle WorkspaceかMicrosoft 365を全社で使っている → それぞれと連携できるGemini／Copilotから検討すると、使い慣れた画面のまま導入でき、社員への浸透も早くなります
• 特定のツール環境に縛られず、幅広い業務で使いたい → 汎用性の高いChatGPTから試すのが一般的です
• 長い資料を読ませる・長文を書かせる業務が中心 → Claudeも有力な候補になります

いずれのツールでも、業務で使う際は前述の「③ セキュリティ対策」の観点から、法人向けプランで入力データが学習に使われない設定になっているかを必ず確認してください。1つのツールに絞らず、用途によって使い分けている企業も少なくありません。

※各ツールの機能・料金プラン・連携範囲は頻繁に更新されます。本記事の比較は2026年10月時点の一般的な傾向であり、導入前には各サービスの公式情報を確認してください。

ビジネスで生成AIが活用されている業務

前述の総務省白書によると、日本企業で最も生成AIの活用が進んでいる業務類型は「議事録・メール作成補助」で約7割。導入効果を実感していると回答した割合も、この類型が約7割と、他の類型に比べて顕著に高い結果となっています。

つまり、文章とメールの作成は、生成AIの効果を最も実感しやすい領域です。社員研修で最初に取り上げるテーマとしても最適で、本記事でもこの2つから解説を始めます。

「一部の社員だけが使いこなしている」状態から抜け出したい企業様へ manebiでは、生成AIの基礎からプロンプト、リスク対策までを全社員が短時間で学べる教材をご用意しています。研修の進め方とあわせて、資料で詳しくご紹介しています。

生成AIの出力が「思っていたのと違う」のはなぜ？原因はプロンプトにある

「AIに頼んだのに、結局自分で書き直すことになった」——そんな経験から、生成AIを使わなくなってしまった社員もいるかもしれません。でも、それはAIのせいではないことがほとんどです。

生成AIへの指示文をプロンプトと呼びます。期待どおりの出力が得られない場合、その原因のほとんどはプロンプトが漠然としていることにあります。

たとえば「新しいガジェットについてのブログ記事を書いて」と指示したとします。この指示では、AIは何について、誰に向けて、どのようなトーンで書けばいいのかがわかりません。その結果、当たり障りのない、どこかのウェブサイトから情報を拾い集めたような一般的な文章しか生成できないのです。

ここで社員に伝えたいのが、次の考え方です。

生成AIは、あなたの頭の中を読めない「新人アシスタント」である

優秀な新人でも、「いい感じにやっておいて」と頼まれたら困ってしまいますよね。目的・相手・期限・形式を伝えてはじめて、期待に沿った仕事ができます。生成AIもまったく同じです。

以降の章では、この「伝えるべきこと」を用途別に型として整理していきます。型があれば、社員にも教えやすくなります。

文章生成のプロンプトの作り方｜含めるべき6つの要素と例文

ブログ記事、レポート、企画書のアイデア、SNSの投稿文——毎日の文章作成に、時間を取られすぎていると感じることはありませんか？ 文章生成でAIに「優秀なライター」になってもらうには、「役割」と「詳細な条件」を与えることがポイントです。

文章生成プロンプトの6要素

要素	内容	指定の例
① 役割（Role）	AIに演じてもらう専門家の立場	「あなたはプロのマーケターです」
② 目的（Objective）	何のための文章か、そのゴール	「商品の購買意欲を高める」
③ ターゲット（Target）	誰に読んでほしいか、具体的な読者像	「20〜30代の音楽好きの社会人」
④ 文体（Tone）	文章の雰囲気、言葉遣い	「丁寧」「フレンドリー」「情熱的」
⑤ キーワード（Keywords）	必ず含めてほしい重要な言葉	「ノイズキャンセリング」「長時間バッテリー」
⑥ 出力形式（Format）	体裁や構成	「見出し付き」「箇条書き」「表形式」

実践例①：ブログ記事の作成

テーマは「新発売のワイヤレスイヤホン『製品A』のブログ記事作成」です（製品名は架空のものです）。

❌ 悪い例

「製品A」のブログ記事を書いて

⭕ 良い例

あなたは、最新ガジェットに詳しいITジャーナリストです。

【目的】
新発売のワイヤレスイヤホン「製品A」の魅力を伝え、
読者の購買意欲を高めるブログ記事を作成してください。

【ターゲット】
20代から30代の、音楽やポッドキャストを高音質で楽しみたいと考えている人

【文体】
専門用語は避けつつも、説得力のある情熱的なトーン

【必ず含めるキーワード】
ノイズキャンセリング、長時間バッテリー、空間オーディオ、フィット感

【出力形式】
1. 読者の興味を引くタイトル
2. 結論を先に述べた導入文
3. キーワードを用いた見出し付きの本文
4. 購入を後押しするまとめ

	悪い例	良い例
AIが把握できること	製品名だけ	書き手の立場・目的・読者・雰囲気・必須要素・構成
起こりやすい出力	スペックを無機質に並べただけの記事	読者に合わせて魅力を伝える、構成の整った記事

ここまで具体的に指示を出すことで、AIはあなたが求める文章の「完成形」を明確にイメージできるようになります。

実践例②：企画のアイデア出し

ビジネスシーンでよくある「企画のアイデア出し」も見てみましょう。テーマは「社内のコミュニケーションを活性化させるイベント企画」です。

❌ 悪い例

社内イベントのアイデアを出して

⭕ 良い例

あなたは経験豊富なイベントプランナーです。
社内コミュニケーションを活性化させるための、ユニークなイベント企画のアイデアを5つ提案してください。

【条件】
・目的：部署間の交流を促進し、チームワークを高めること
・対象：全社員 約100名
・予算：1人あたり3,000円以内
・形式：オンラインでもオフラインでも実施可能な企画

【出力形式】
「企画名」「概要」「期待できる効果」の3項目で、表の形で整理してください。

	悪い例	良い例
AIが把握できること	「社内イベント」というテーマだけ	目的・人数・予算・形式・まとめ方
起こりやすい出力	「懇親会」「BBQ大会」など、自社に合わないかもしれない定番案	自社の条件に合い、そのまま比較検討できる表形式の5案

アイデア出しでは、「制約条件」を加えることでAIの思考がぐっと深まります。文章生成は、生成AIが最も得意とすることの一つです。この6要素の型を使って、自分だけの優秀なライティング・パートナーを育ててみてください。

メール作成のプロンプトの作り方｜5つの必須情報と例文

「言葉遣いが失礼になっていないか不安」「一日に何通も書くのが大変」「丁寧に書くと要点がぼやけてしまう」——メール作成には、こうした悩みがつきものですよね。

効果的なメール生成のコツは、「誰が、誰に、何を、なぜ伝えたいのか」というメール作成の基本を、明確にAIへ教えることです。

メール生成プロンプトの5つの必須情報

必須情報	内容
① 差出人と宛先	あなたの立場と、相手との関係性
② 目的	依頼・感謝・謝罪・催促など、メールの核となるゴール
③ 要点	最も伝えたい核心的な内容（箇条書きで整理）
④ 背景・状況	関連する日時やこれまでの経緯など、文脈を理解するための補足情報
⑤ トーン	非常に丁寧／やや緊急／カジュアルなど、メール全体の雰囲気

これらをプロンプトに盛り込むことで、AIは文脈を正確に理解し、状況にふさわしいメールを生成してくれます。

実践例①：取引先へのアポイント依頼メール

取引先に新製品を紹介するため、打ち合わせのアポイントを依頼するメールです（社名・製品名は架空のものです）。

❌ 悪い例

取引先にアポのメールを書いて

⭕ 良い例

あなたは、誠実で信頼感のある営業担当者です。
取引先の担当者へ、新製品紹介のための打ち合わせを依頼するメールの草案を作成してください。

【差出人と宛先】
差出人：株式会社〇〇 営業部 鈴木
宛先：株式会社△△ 購買部 高橋様

【目的】
新製品「AIアナライザーX」のご紹介

【要点】
1. 「AIアナライザーX」が、高橋様の部署の業務効率化に大きく貢献できる製品であること
2. 詳しいご説明のため、30分ほどお時間をいただきたいこと
3. 希望日時として、来週の火曜か水曜の午後を提示すること

【トーン】
常に相手への敬意を払い、丁寧かつわかりやすい言葉遣い

件名も提案してください。

背景と要点を整理して伝えるだけで、AIは件名から結びの言葉まで、完成度の高いビジネスメールを数秒で作成してくれます。

実践例②：書きにくい「支払い催促」のメール

次は、支払期日が過ぎた取引先への「催促」という、少しデリケートな状況です。こうしたメールで最も重要なのは「トーン」の指定です。

❌ 悪い例

入金が遅れている取引先に催促メールを書いて

⭕ 良い例

あなたは、冷静で丁寧な経理担当者です。
支払期日を過ぎた請求について、取引先に状況確認を促すメールを作成してください。

【件名】
【株式会社〇〇】お支払い状況のご確認（請求書番号：12345）

【宛先】
株式会社△△ 経理ご担当者様

【要点】
1. 先月お送りした請求書（請求書番号：12345）の支払期日が昨日であったこと
2. 本日時点で入金の確認が取れていないこと
3. 状況をご確認いただき、お支払い予定日をお知らせいただきたいこと

【トーン（最重要）】
・相手を責めるような高圧的な表現は絶対に避けてください
・あくまで「状況の確認」というスタンスで、丁寧かつ事務的な文体にしてください
・「行き違いでしたらご容赦ください」という一文を必ず含めてください

	悪い例	良い例
AIが把握できること	「催促する」という目的だけ	立場・請求情報・伝える3点・避けるべき表現
起こりやすい出力	一方的で強い口調になり、関係を損ねかねない文面	「状況確認」のスタンスで、配慮の行き届いた文面

催促、お詫び、お断りなど、心理的な負担が大きいメールほど、生成AIに下書きを任せるメリットは大きいと言えるでしょう。

画像生成のプロンプトの作り方｜6つの構成要素と例文

「資料にちょっとしたイラストを入れたいけれど、デザインは苦手で……」という方も多いのではないでしょうか。SNS投稿に添える画像が欲しいとき、デザインのアイデアを膨らませたいときにも、画像生成AIは強力な味方になります。

画像生成も「漠然とした指示」では思いどおりにならない

たとえば「猫の画像」とだけ入力しても、ごく普通の子猫のイラストや写真が出てくるだけです。

頭の中で描いている特定のイメージ——たとえば「宇宙服を着て、月に座っている、アニメ風のかわいい三毛猫」をAIに描いてもらうには、その設計図となる具体的なプロンプトが必要です。

画像生成のプロンプトは文章生成とは少し異なり、「要素となるキーワードをカンマ（、）で区切って並べていく」のが基本です。

画像生成プロンプトの6つの構成要素

構成要素	内容	指定の例
① 主要な被写体	何を描いてほしいか（最も重要）	宇宙服を着た三毛猫
② 画風・スタイル	絵の雰囲気	油絵風、アニメ風、スケッチ風、写真のようにリアル
③ 構図・アングル	カメラワーク	全身、顔のアップ、俯瞰、広角レンズ
④ 背景・場所	被写体がどこにいるか	月面、オフィス、森の中
⑤ 光・色	画像の印象を決める光と色使い	夕暮れの光、映画のような照明、鮮やかな色
⑥ 品質・解像度	仕上がりの品質	最高品質、高精細、4K

※⑥のような品質キーワードの効き方はサービスによって異なります。最近の画像生成AIには、キーワードの羅列よりも自然な文章での指示のほうが意図を汲み取りやすいものもあります。うまくいかない場合は、同じ要素を文章の形で伝えてみてください。

実践例①：ブログのアイキャッチ画像

未来の都市に関するブログ記事のアイキャッチ画像を作ります。

❌ 悪い例

未来の都市

⭕ 良い例

空飛ぶ車が行き交う未来的な超高層ビル群、アニメ風のデジタルアート、
夕暮れ時、オレンジ色の光がビルに反射している、
広角レンズで撮影したようなダイナミックなアングル、最高品質、傑作

良い例は、6つの構成要素を次のように組み合わせています。

要素	指定内容
主要な被写体	空飛ぶ車が行き交う、未来的な超高層ビル群
画風	アニメ風のデジタルアート
光・色	夕暮れ時、オレンジ色の光がビルに反射している
構図	広角レンズで撮影したようなダイナミックなアングル
品質	最高品質、傑作

実践例②：商品のイメージ写真

新しい香水の広告に使うようなイメージ画像です。

❌ 悪い例

香水の写真

⭕ 良い例

ガラスの香水瓶、朝露に濡れた白いバラの花びらの上、
柔らかい朝の自然光が差し込んでいる、本物の写真のようにリアルに、高精細、4K

商品・場所・光、そして写真のようなリアルさといった要素を組み合わせることで、AIはプロのカメラマンが撮影したかのようなイメージを生成してくれます。

画像を商用利用する前に、必ず規約と権利を確認する

生成した画像を、ブログや広告など商用目的で利用する場合は、必ず次の2点を確認してください。

• サービスの利用規約：商用利用を許可／特定の条件下でのみ許可／禁止とルールはさまざまです。無料プランと有料プランで可否が異なる場合もあります
• 既存の著作物・商標との類似：実在の人物、特定のキャラクター、ブランドのロゴなどに似た画像は、著作権・商標権・肖像権の侵害につながるおそれがあります

著作権法上の考え方と、商用利用前のチェック方法は、後述の「注意点③」で詳しく解説します。

生成AIのプロンプトに共通する5つの黄金律

「用途ごとに型があるのはわかったけれど、全部覚えるのは大変そう」と感じた方もいるかもしれませんね。ご安心ください。ここで紹介する5つのテクニックは、文章・メール・画像のすべてに共通して使えます。これをマスターすれば、今後どのような新しい生成AIが登場しても、すぐに使いこなせるようになるはずです。

テクニック1：とにかく「具体的に」伝える

最もシンプルで、最も重要なテクニックです。

❌ 悪い例

かっこいい車

⭕ 良い例

未来都市のハイウェイを疾走する、流線型の赤いスポーツカー、夜景、ネオンライトの反射

これは画像生成の例ですが、文章やメールでもまったく同じです。「企画書を書いて」ではなく、「誰に向けた、どんな目的の、何ページくらいの企画書か」を伝えることで、アウトプットの質は劇的に向上します。

迷ったときは、「AIは私の頭の中を読めない新人アシスタントだ」と考えてみてください。

テクニック2：AIに「役割」を与える（ペルソナ設定）

AIに特定の専門家やキャラクターになりきってもらう役割設定（ペルソナ設定）は非常に強力です。

用途	役割設定の例
文章生成	「あなたは、経験豊富なITジャーナリストです。」
メール生成	「あなたは、冷静かつ丁寧な経理担当者です。」
画像生成	「あなたは、世界的に有名な風景写真家です。」

最初に役割を与えるだけで、AIはそのペルソナにふさわしい言葉遣い・専門知識・スタイルを選んでくれるようになります。結果として、生成される内容に一貫性と深みが生まれます。

テクニック3：「出力形式」を明確に指定する

欲しいアウトプットの「形」を、最初からAIに伝えてしまいましょう。

• 「以下の要点を箇条書きでまとめてください」
• 「メリットとデメリットを表形式で比較してください」
• 「生成する画像のアスペクト比は16:9にしてください」
• 「メールの件名も3つ提案してください」

出力形式を指定しておくと、生成されたものを後から自分で手直しする手間を大幅に減らせます。

テクニック4：一度で完璧を求めず「対話」する

プロンプトは一回きりの「命令」ではなく、AIとの「対話」のキャッチボールです。最初のアウトプットが完璧でなくても、がっかりする必要はありません。そこからが本番です。

• 「ありがとう。とても良い文章ですね。もう少しユーモアを加えて書き直してください」
• 「素晴らしいアイデアです。それぞれのメリットを、さらに詳しく説明してください」
• 「この画像の色合いを、もっと暖色系にして再生成してください」

追加の指示を重ねることで、アウトプットを理想の形に近づけていけます。AIを優秀な「壁打ち相手」として活用しましょう。

応用：Canvas機能で「部分修正」の対話をする

最近の生成AIには、チャット欄とは別の編集エリアに文章を表示し、画面上で直接、部分的に修正を指示できる機能が備わっています。ChatGPTやGeminiの「Canvas」、Claudeの「Artifacts」などがその代表です。

通常のチャットで修正を頼むと、AIは文章全体を書き直すため、気に入っていた部分まで変わってしまうことがあります。Canvasのような機能では、直したい箇所だけを選択して指示できるため、対話による修正の効率が大きく上がります。

操作	指示の例
段落を選択して指示	「この段落だけ、結論を先に述べる形に書き直してください」
一文を選択して指示	「この一文を、もっと柔らかい表現にしてください」
全体に対して指示	「全体の長さを今の7割程度に短くしてください。見出しは変えないでください」
自分で直接編集してから指示	「私が修正した2段落目のトーンに合わせて、ほかの段落も整えてください」

ブログ記事や企画書、長めのメールなど、何度も推敲を重ねる文章ほど、この「選んで直す」対話が効果を発揮します。

※機能の名称・提供範囲（無料プランで使えるかどうか等）はサービスやプランによって異なり、頻繁に更新されます。

テクニック5：「制約条件」をあえて加える

意外かもしれませんが、「〇〇はしないでください」「〇〇文字以内で」といった制約を加えることも、質の高いアウトプットを引き出すコツです。

• 「専門用語は使わずに、中学生にもわかるように説明してください」
• 「キャッチコピーを10個考えてください。ただし『革新』という言葉は使わないでください」

選択肢をあえて狭めることで、AIはより創造的で、あなたの意図に沿ったユニークな答えを出してくれることがあります。この「出してほしくないもの」を指定する考え方を、さらに一歩進めたのが次の「ネガティブプロンプト」です。

失敗を防ぐ「ネガティブプロンプト」の書き方と指定例

ネガティブプロンプトとは、「出してほしくないもの」をあらかじめ指定して、AIの出力から弾くための指示です。もともとは画像生成の用語ですが、文章やメールでも同じ考え方が使えます。特に、ハルシネーション（もっともらしい誤情報）を防ぐ指示は、業務で生成AIを使ううえで欠かせません。

① ハルシネーション対策の指定例

AIは「わからない」と答えるより、それらしい答えを作ってしまう傾向があります。これを防ぐには、「わからないときにどうするか」を先に決めておくのが効果的です。

【禁止事項】
・確実な根拠のない数値、統計、法令名、固有名詞を作らないでください
・わからないことや情報が不足していることは、推測で補わず「不明」と書いてください
・推測を含む箇所には、文末に【要確認】と付けてください
・私が提供した資料に書かれていない内容は、追加しないでください

これで誤情報を完全に防げるわけではありませんが、確認すべき箇所が目に見えるようになるため、人間によるファクトチェックが格段に楽になります。

② 文章のNGワード・NG表現の指定例

自社の表記ルールや、ブランドイメージに合わない表現を弾くときに使います。

【使わない表現】
・「革新的」「画期的」「業界No.1」など、根拠を示せない誇張表現
・「〜と言っても過言ではありません」などの定型的な言い回し
・専門用語やカタカナ語の多用（使う場合は必ず説明を添える）
・他社や他社製品を否定・比較する表現

③ メールの禁止表現の指定例

催促やお断りなど、人間関係に配慮が必要なメールで特に有効です。

【避けること】
・相手を責める、または相手の落ち度を断定する表現
・「至急」「必ず」など、相手に圧迫感を与える言葉
・社内の事情や、担当者個人の感情を書くこと

④ 画像生成のネガティブプロンプトの指定例

画像生成AIでは、描いてほしくない要素をキーワードで指定します。専用の「ネガティブプロンプト」入力欄があるサービスではそこに、ない場合は通常のプロンプトの末尾に「〜は含めないでください」と書き添えます。

低品質、ぼやけている、文字、透かし（ウォーターマーク）、ロゴ、指の数が不自然、余分な人物

ネガティブプロンプトを書くときのコツ

コツ	内容
禁止の数を絞る	禁止事項を並べすぎると、AIが肝心の指示を見落としやすくなる。本当に避けたいものを3〜5個程度に絞る
「しないで」と「してほしい」をセットにする	「専門用語を使わないで」だけでなく「中学生にもわかる言葉で」と、代わりにどうしてほしいかも書くと精度が上がる
見出しで区切る	「【禁止事項】」のように独立させて書くと、ほかの指示と混ざらず伝わりやすい
出力後にも確認する	指定しても守られないことはある。禁止した表現が残っていないか、最後は必ず人間がチェックする

プロンプト作成セルフチェックリスト（保存版）

プロンプトを送信する前に、次の項目を確認してみてください。社員研修の配布資料としてもお使いいただけます。

• AIに「役割（誰として答えるか）」を与えたか
• 「何のために」使うアウトプットか（目的）を伝えたか
• 　「誰に向けて」か（読み手・宛先）を具体的に書いたか
• 文体・トーン（丁寧／フレンドリー／事務的など）を指定したか
• 　必ず含めたい情報やキーワードを列挙したか
• 出力形式（箇条書き・表・見出し・文字数・件名など）を指定したか
• 　避けてほしい表現や禁止事項（ネガティブプロンプト）を伝えたか
• 個人情報・機密情報を入力していないか
• 出力された事実関係を、自分で確認する前提で使っているか

生成AIを業務で使うときの4つの注意点

「便利なのはわかるけれど、社員に自由に使わせて大丈夫だろうか」——人事・法務のご担当者なら、まず気になるのはこの点ですよね。

総務省『令和8年版 情報通信白書』によると、日本企業が生成AIの活用に関して懸念するリスクは、「社内情報の漏洩などのセキュリティリスク」が最も多く、次いで「出力結果の精度の問題」、「著作権等の権利侵害の可能性」の順となっています。生成AIは万能の魔法の杖ではありません。最低限おさえておきたい注意点は次の4つです。

注意点①：ハルシネーション（もっともらしい誤情報）

生成AIは、事実と異なる内容を、もっともらしい文章で出力することがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。存在しない統計、架空の法令や判例、実在しない書籍名などが自然な文脈で混ざるため、気づきにくいのが厄介な点です。

• 数値・固有名詞・法令・日付は、必ず一次情報（公的機関の資料、公式サイトなど）で確認する
• 社外に出す文書や意思決定に使う情報は、人間がファクトチェックしてから使う
• プロンプト側でも、前述の「ネガティブプロンプト（ハルシネーション対策）」で推測箇所を明示させる

情報の正しさを最終的に確認し、アウトプットに責任を持つのは、私たち人間です。

注意点②：機密情報・個人情報の入力

サービスや設定によっては、入力した内容がAIの学習に利用されたり、サービス提供者のサーバーに保存されたりする場合があります。

• 顧客情報、従業員の個人情報、未公開の財務情報、契約内容などは、会社が許可したサービス・環境以外には入力しない
• 必要な場合は「A社」「〇〇様」などに置き換えて入力し、出力後に手元で差し替える

注意点③：著作権・知的財産権（生成物の商用利用）

生成AIと著作権の関係は、「AIの開発・学習段階」と「生成・利用段階」に分けて考えるのが基本です。文化庁が公表している「AIと著作権に関する考え方について」（令和6年3月15日、文化審議会著作権分科会法制度小委員会）では、この2つの段階に「AI生成物が著作物に当たるか」を加えた3つの観点で整理されています。

観点	主な論点	基本的な考え方
① 開発・学習段階（AIが既存の著作物を学習する）	著作権法第30条の4	著作物に表現された思想・感情の「享受」を目的としない利用（AI学習のための情報解析など）は、原則として著作権者の許諾なく行える。ただし、享受する目的が併存する場合や、著作権者の利益を不当に害することとなる場合は対象外
② 生成・利用段階（社員がAIで作ったものを使う）	通常の著作権侵害と同じ基準で判断	生成物に既存の著作物との「類似性」（創作的表現が共通していること）と「依拠性」（既存の著作物をもとに創作したこと）の両方が認められれば、著作権侵害となりうる
③ AI生成物の著作物性	人の「創作的寄与」があるか	AIが自律的に生成したもの（簡単な指示で生成ボタンを押しただけのもの等）は著作物に該当しない。人がAIを「道具」として使い、創作意図と創作的寄与があれば著作物になりうる

企業の担当者が特に注意すべきなのは、社員が日常的に関わる「② 生成・利用段階」です。AIが作ったものであっても、それをSNSに投稿したり、販売したりすれば、利用した社員・企業が権利侵害の責任を問われる可能性があります。権利者からは、侵害物の利用の差止めや廃棄を求められることもあります。

特に見落としやすいのが「依拠性」です。同資料では、生成AIの学習データに既存の著作物が含まれていた場合、利用者がその作品を知らなくても、通常は依拠性があったと推認されるとされています。「元ネタを知らなかった」は言い訳にならない、ということです。

チェック項目	具体的な対応
① 類似性のチェック（最重要）	依拠性は本人が知らなくても推認されうるため、「似ていないこと」の確認が最大の防御になる。公開前に、画像は画像検索、文章はコピペチェックツールなどで、既存の著作物と酷似していないかを確認する
② 既存作品に似せるプロンプトを使わない	特定の作家名・作品名・キャラクター名を指定して「〇〇風に」と生成させたり、他者の画像を読み込ませて加工させたりしない。既存作品の類似物を狙った指示は、侵害物が生まれるリスクを直接高める
③ 生成過程の記録	使用したサービス名・プロンプト・生成日時を記録しておく。社内で確認・説明できる状態にしておくための、実務上の工夫として有効
④ 利用規約の確認	商用利用の可否、生成物の権利の帰属、クレジット表記の要否をサービスごとに確認する
⑤ 人の手による仕上げ	AIが自律的に生成しただけのものは、著作物として保護されない。自社の権利として守りたい成果物は、人が具体的な指示で修正を重ねたり、加筆・修正を加えたりする（人が加筆・修正した部分は、通常、著作物性が認められる）

※文化庁「AIと著作権に関する考え方について」は、公表時点での一定の考え方を示したもので、それ自体に法的な拘束力はありません。個別の利用が権利侵害にあたるかどうかは具体的な事情に応じて判断されるため、判断に迷う場合は法務部門や弁護士にご相談ください。上記①〜⑤のうち③④は、同資料ではなく実務上の一般的な対策として紹介しています。

注意点④：社内ルール（ガイドライン）の確認

同白書では、日本企業のリスク対策として最も多いのが「全社的な指針やガイドラインを整備している」（41.1%）でした。所属する会社に生成AIの利用ガイドラインがある場合は、まずその内容を確認しましょう。

生成AIでやって良いことの例	生成AIでやってはいけないことの例
公開情報をもとにした文章の下書き・要約	顧客・従業員の個人情報の入力
メールや議事録のたたき台作成	未公開の機密情報・ソースコードの入力（許可されていない環境で）
企画のアイデア出し・壁打ち	出力内容を確認せずにそのまま社外へ提出
社内向け資料の構成案づくり	特定の作品・キャラクター・ロゴに似せた画像の生成・商用利用

※上記は一般的な例です。実際の可否は、各社のガイドラインと利用するサービスの規約に従ってください。

ただ、ガイドラインは「作って終わり」になりがちです。全社員が内容を理解し、日々の業務で守れる状態にするには、周知と教育をセットで行うことが欠かせません。

「ガイドラインは作ったけれど、社員への浸透に不安がある」企業様へ manebiの生成AI教材は、著作権・セキュリティ・AI倫理といったリスク面も網羅しています。受講履歴と理解度テストで、全社員への周知状況を確認できます。

生成AI講座の種類と選び方

ここまでの内容を、社員に体系的に学んでもらいたいときに役立つのが生成AI講座です。とはいえ、講座の種類が多すぎて、どれを選べばいいか迷ってしまいますよね。

種類	主な対象	学べる内容
初心者・ビジネス実務向け講座	生成AIをこれから使う一般社員	生成AIの基礎、できること・できないこと、注意点
プロンプト活用講座	業務で使い始めた人	本記事で扱ったようなプロンプトの型、用途別の活用法
法人向け生成AI研修	企業の全社員・部門単位	自社業務に合わせた活用、社内ガイドラインの浸透
エンジニア・開発者向け講座	開発者・データ人材	LLMの仕組み、API連携、AIアプリ開発

まず決めるべきは、「AIを作る側」の人材を育てたいのか、「AIを使う側」として業務に活かしてほしいのかです。ほとんどの社員にとって必要なのは後者であり、まずは「使う側」の講座から始めるのがおすすめです。

講座で学ぶメリット

• 体系的に学べる：独学では断片的になりがちな知識を、基礎から順序立てて習得できる
• リスクも一緒に学べる：ハルシネーションや著作権など、「過信しない」ための知識を漏れなくおさえられる
• 再現性のある型が身につく：自己流ではなく、誰が使っても一定の品質が出るプロンプトの型を学べる

生成AI講座を選ぶときのチェックポイント

• 　学習目的（使う側／作る側）とカリキュラムが合っているか
• 　実務への落とし込み（メール・資料作成など具体例）があるか
• ハルシネーション・情報漏洩・著作権などのリスク教育が含まれているか
• 生成AIの進化に合わせて、内容が更新されているか
• 　料金や運営会社の情報が明示されているか
• （法人の場合）受講状況の管理や、理解度の確認ができるか

企業でAI研修を設計・導入する具体的な進め方については、以下の記事で詳しく解説しています。

全社員の生成AIリテラシーを底上げするには、継続的な教育が不可欠

ここまで見てきたとおり、生成AIの成果を左右するのは「使う人のプロンプト力」と「リスクへの理解」です。一部の詳しい社員だけが使いこなしていても、組織全体の生産性は上がりません。逆に、ルールを理解しないまま使う社員が一人でもいれば、情報漏洩や権利侵害のリスクが残り続けます。

社員に生成AIが定着しない3つの原因

「ツールを導入して説明会も開いたのに、使われていない」——そんなとき、社員の側には次のような本音があることが少なくありません。

原因	社員の本音	会社としての打ち手
使い方の「型」を知らない	「何を入力すればいいのかわからない」「一度試したけど微妙だった」	本記事のような用途別のプロンプトの型を、全員が同じ教材で学べるようにする
リスクが怖くて使えない	「情報漏洩したら自分の責任になるのでは」「どこまで入力していいのかわからない」	ガイドラインとリスク教育をセットで提供し、「ここまでなら使ってよい」を明確にする
学ぶ機会が一度きり	「研修は受けたけど、忙しくて忘れた」「新しい機能についていけない」	短時間の教材で繰り返し学べる環境をつくり、技術の変化に合わせて内容を更新する

一方で、全社員を対象とした生成AI教育には、運営する側の課題もあります。

• 生成AIの進化が速く、研修内容がすぐに古くなる
• 社員のITリテラシーに差があり、一律の集合研修ではレベルが合わない
• 拠点やシフトが分散していると、全員の受講を徹底しにくい
• 受講したかどうか、理解できたかどうかを把握しにくい

こうした課題の解決策として、eラーニングの活用が広がっています。manebi eラーニングでは、生成AIの基礎からプロンプトの作り方、業務別の活用法、リスク対策まで、生成AI関連の教材を多数ご用意しています。

生成AI関連コースの一例

コース名	内容
「生成AI時代のDX」シリーズ（全34本）	DXと生成AIの基礎から、プロンプト作成やファクトチェックの実践、営業・事務・人事・カスタマーサポートなど部門別の活用法、セキュリティ・著作権・AI倫理のリスク対策、自社ガイドライン作成ワークまでを体系的に学習
「生成AIのビジネスにおける活用」シリーズ（全6本）	生成AIの概要・種類からChatGPT活用の基礎、プロンプトエンジニアリング、業務での活用事例、GPTsまでを全6本でコンパクトに学習
「初心者のためのAI活用術」シリーズ	メール作成やスケジュール管理など、日常業務でのAI活用法を初心者向けに解説
生成AI講座～実践！プロンプトエンジニアリング～	生成AIを優秀なアシスタントとして使いこなすための、実践的なプロンプト作成術を解説
初心者のためのAI基礎知識（AI入門編／ChatGPT導入編／AI著作権編／AIセキュリティ編／AI倫理編）	AIの基礎から、著作権・セキュリティ・倫理といったリスク面までを、初心者向けにシリーズで学習
1から始める“ChatGPT”①〜⑬	従来のAIとの違い・注意点から、メール・報告書・提案書の作成、議事録、企画・アイデア出しなど業務別の活用法までを網羅
Copilot①〜⑤	Microsoft Copilotを使った文章作成・データ分析・マーケティングへの活用を学習
【日本一の研修】Excelプラス生成AI	ChatGPTやCopilotをExcel業務に活用する手法や留意点を学ぶ

※上記は本記事公開時点で提供しているコースの一例です。生成AIの技術動向に合わせて、コースの追加・入れ替え・名称変更を随時行っているため、最新のラインナップは資料請求またはお問い合わせよりご確認ください。

いずれも動画で短時間から受講でき、受講履歴の一元管理と理解度テストによる効果測定が可能です。新人・若手・管理職・役員といった階層別の配信にも対応しているため、ITリテラシーに差がある組織でも、レベルに合わせて段階的に学んでもらえます。

「社員に何をどう教えればいいかわからない」とお悩みの人事・教育ご担当者様へ 生成AI研修のカリキュラム例と、教材の詳しい内容をまとめた資料をご用意しています。まずは自社の社員に合う教材があるか、ご確認ください。

自社に活かせる事例｜DX・デジタルリテラシー教育を仕組み化した2社

生成AI研修を全社に根づかせるには、「一度きりの研修」ではなく、デジタルスキルを継続的に学べる仕組みが欠かせません。ここでは、manebi eラーニングでDX・デジタルリテラシー教育の土台を築いた2社の取り組みと、生成AI研修に活かせるポイントを紹介します。

株式会社ミツボシコーポレーション｜DX推進と連動した学習の仕組みで、自ら学ぶ社員が増加

卸売業・小売業（従業員135名※2022年3月末現在）。2021年4月に「DX推進室」を設立。

課題	manebiで仕組み化したこと	得られたベネフィット
研修制度が整っておらず、自ら学ぶ社員が少なかった	全社必須の研修に加え、社員が自ら申し込む「完全申込制」の研修を開始。RPA導入を見据えたExcelマクロ研修など、ツール導入とスキル教育を連動	必須研修は全社員が受講を完了。申込制の研修には開始1カ月で6名、同年8月時点で18名が参加

生成AI研修に活かすなら：全員必須の基礎（リスク・ガイドライン）と、意欲のある社員が先に進める応用（プロンプト活用）の二段構えが有効です。

導入の経緯や運用の工夫は、こちらの事例で詳しくご紹介しています。

西本Wismettacホールディングス株式会社｜既存教材と社内の学びを一か所に集約

世界44カ国に拠点を持つ企業（従業員1,813名※2021年12月31日時点）。食品業界のデジタル化を受け、人材育成の強化を経営課題に。

課題	manebiで仕組み化したこと	得られたベネフィット
拠点ごとに育成がばらばらで、社員のスキルも多様化し、一律の研修が合わなかった	「DX・デジタルリテラシー」教材の拡充を評価して導入。社内勉強会の録画や、DXの他社事例も教材として追加	研修後に社員から人事へ質問が届くようになり、研修のフォローアップが習慣化しつつある

生成AI研修に活かすなら：基礎は既存教材で全社員に、自社業務に合わせたプロンプト活用は社内勉強会の録画で共有すれば、多拠点でも情報を古くさせずに展開できます。

多拠点・多国籍の組織でどのように教育を統一したかは、こちらの事例をご覧ください。

まとめ

生成AIの成果は、プロンプトの出し方で大きく変わります。本記事のポイントは次のとおりです。

項目	ポイント
用途別の型	文章は6要素（役割・目的・ターゲット・文体・キーワード・出力形式）、メールは5つの必須情報（特にトーン）、画像はキーワードの組み合わせで伝える
共通の5つの黄金律	具体的に／役割を与える／出力形式を指定／対話で磨く／制約条件（ネガティブプロンプト）を加える
業務での注意点	事実確認は人間が行う、機密情報を入力しない、商用利用前に類似性と規約を確認する、社内ガイドラインに従う

AIは万能ではなく、社員一人ひとりの能力を拡張する「優秀なアシスタント」です。今回の型を社員の皆さんと共有し、組織全体で生成AIを使いこなしていきましょう。

全社員の生成AI活用を、教育の仕組みから整えたい企業様へ manebi eラーニングなら、生成AIの基礎・プロンプト・リスク対策を、全社員が自分のペースで学べます。受講状況の管理から理解度の確認まで、人事のご担当者様の負担を抑えて運用できます。

よくある質問

Q1. 生成AIは無料でも使えますか？業務で使うなら有料版が必要ですか？

試すだけなら無料プランでも可能ですが、業務で使うなら、入力データを学習に使わない設定や管理機能がある法人向けプランが安心です。まずは自社のガイドラインで、許可されているサービス・プランを確認してください。

Q2. プロンプトはどのくらい長く書けばよいですか？

長さよりも、「役割・目的・相手・形式・制約」が含まれているかが重要です。最初は短く指示し、出力を見ながら条件を足していく「対話」のやり方がおすすめです。

Q3. 生成AIが作った文章や画像を、そのまま社外に出しても問題ありませんか？

そのまま使うのは避けてください。事実関係の確認（ハルシネーション対策）と、既存の著作物との類似チェックを行い、最終的な責任は人間が持つことが原則です。

Q4. 社員向けの生成AI研修には、どのような教材がありますか？

manebi eラーニングでは、AIの基礎・リスク対策からプロンプト、ChatGPTやCopilotの業務別活用まで、生成AI関連の教材を多数ご用意しています。階層別の配信や受講状況の管理にも対応しています。