良い回答は良い質問から生まれます。コーディング・文章作成・分析・学習の場面別に、コピーして即使える50のテンプレートと、プロンプトを磨き込む共通原則をまとめました。
AIを知りたい
AIをうまく使うためのプロンプトのコツを教えてください！
AIエンジニア
プロンプトの質がAIの出力品質を決めると言っても過言ではありません。開発、ビジネス、学習の各場面で使えるプロンプトテンプレートを紹介します。
AIを知りたい
すぐに使えるテンプレートが欲しいです！
AIエンジニア
コピペして使えるプロンプト集を用意しました。
プロンプトテンプレートとは
プロンプトテンプレートとは、AIに効果的な指示を出すための定型文です。目的に応じたテンプレートを使うことで、一貫して高品質な出力を得ることができます。Claude、GPT、Geminiのいずれでも使用可能です。
開発用プロンプト集
AIを知りたい
開発で使えるプロンプトを教えてください！
AIエンジニア
実際に使える開発プロンプトです。
| 目的 | プロンプト |
|---|---|
| コードレビュー | 「以下のコードをレビューして。バグ、セキュリティ、パフォーマンスの観点で問題点と修正案を提示して」 |
| リファクタリング | 「このコードをSOLID原則に従ってリファクタリングして。変更理由も説明して」 |
| テスト生成 | 「この関数のユニットテストを生成して。正常系、異常系、エッジケースを含めて」 |
| デバッグ | 「このエラーの原因を分析して。再現手順、根本原因、修正方法を教えて」 |
| ドキュメント | 「この関数のJSDocコメントを生成して。パラメータ、戻り値、使用例を含めて」 |
ビジネス用プロンプト集
AIを知りたい
ビジネスで使えるプロンプトも教えてください！
AIエンジニア
業務効率化に使えるプロンプトです。
| 目的 | プロンプト |
|---|---|
| メール作成 | 「以下の要件で丁寧なビジネスメールを作成して：[要件]。トーンはフォーマルで」 |
| 議事録 | 「以下の会議内容を議事録にまとめて。決定事項、TODO、次回アジェンダを含めて」 |
| 企画書 | 「以下のアイデアを企画書にまとめて。背景、目的、施策、KPI、スケジュールを含めて」 |
| データ分析 | 「このデータの傾向を分析して。数値の根拠と共にインサイトを3つ提示して」 |
| プレゼン資料 | 「以下のテーマでプレゼン構成を作って。スライド10枚、各スライドの要点と話すポイントを含めて」 |
Claude Code専用プロンプト集
AIを知りたい
Claude Code用のプロンプトも教えてください！
AIエンジニア
Claude Codeならではの実践的なプロンプトです。
| 目的 | プロンプト |
|---|---|
| プロジェクト理解 | 「このプロジェクトの構造とアーキテクチャを説明して」 |
| バグ修正 | 「[エラーメッセージ]のバグを修正して。原因を説明してからコードを変更して」 |
| 新機能実装 | 「[機能の説明]を実装して。既存のコーディングパターンに合わせて」 |
| PR作成 | 「現在の変更でPRを作成して。タイトル、説明、テスト結果を含めて」 |
| 全体リファクタ | 「src/以下のTypeScriptコードでany型を使っている箇所を見つけて適切な型に修正して」 |
プロンプト作成の黄金ルール
AIを知りたい
いいプロンプトを書くコツは何ですか？
AIエンジニア
5つの黄金ルールを覚えましょう。
| ルール | 説明 | 悪い例→良い例 |
|---|---|---|
| 具体的に | 曖昧さを排除 | 「いい感じに」→「3つの改善案を箇条書きで」 |
| 役割を指定 | 専門家の視点を引き出す | 「見て」→「シニアエンジニアとしてレビューして」 |
| 出力形式を指定 | 期待する形を明示 | 「教えて」→「表形式で比較して」 |
| コンテキストを提供 | 背景情報を共有 | 「修正して」→「本番環境でエラーが出ている。修正して」 |
| 段階的に依頼 | 複雑なタスクは分割 | 「全部やって」→「まず分析して、次に設計、最後に実装」 |
AIを知りたい
プロンプトの書き方で結果が変わるんですね！
AIエンジニア
プロンプトエンジニアリングは現代の必須スキルです。このプロンプト集をブックマークして、日常的に使ってみてください！
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カテゴリ別AIプロンプト一覧表：用途と実例で使い分ける
AIプロンプトはカテゴリごとに書き方のパターンが異なります。以下の表では、5つの主要カテゴリごとに使い方のコツと具体的なプロンプト例をまとめています。
| カテゴリ | 用途・目的 | 書き方のコツ | プロンプト例 |
|---|---|---|---|
| ソフトウェア開発 | コード生成 | 言語・フレームワーク・入出力を明示する | 「Python + FastAPIで、JWTトークン認証付きのユーザー登録APIエンドポイントを作成してください。バリデーションにはPydanticを使用」 |
| コードレビュー | レビュー観点（セキュリティ/パフォーマンス等）を指定する | 「以下のPythonコードをセキュリティの観点でレビューし、SQLインジェクションやXSSの脆弱性がないか確認してください」 | |
| デバッグ支援 | エラーメッセージと期待される動作を両方提示する | 「以下のコードで TypeError: ‘NoneType’ が発生します。期待される動作はJSON配列の返却です。原因と修正案を提示してください」 | |
| ビジネス | 企画書・提案書の作成 | 読者（決裁者）・目的・制約条件を明記する | 「経営会議向けに、AI画像検査システム導入の投資提案書を作成してください。投資額3000万円、期待ROI 200%、3ページ以内」 |
| メール文面の作成 | 相手との関係性とトーンを指定する | 「取引先A社の部長宛に、納期が1週間遅延する旨のお詫びメールを作成してください。フォーマルなトーンで、代替案も提示」 | |
| 市場分析レポート | 分析フレームワークとデータソースを指定する | 「日本の生成AI市場について、PEST分析のフレームワークで2024-2027年の市場予測レポートを作成してください」 | |
| データ分析 | データ前処理 | データ形式・欠損値の扱い・出力形式を指定する | 「CSV形式の売上データ（日付/商品名/数量/金額列）の前処理コードを書いてください。欠損値は前方補完、外れ値はIQR法で除去」 |
| 可視化 | グラフの種類・軸ラベル・色を明示する | 「matplotlibで月別売上の折れ線グラフとカテゴリ別構成比の円グラフを横並びで作成。日本語フォント対応、保存形式はPNG 300dpi」 | |
| 統計分析 | 検定手法・有意水準・仮説を明記する | 「施策A群とB群のCVRデータ（各群500サンプル）でA/Bテストを実施してください。カイ二乗検定、有意水準5%で結果を解釈」 | |
| ライティング | ブログ記事の作成 | ペルソナ・文字数・SEOキーワードを指定する | 「IT初心者向けに『クラウドとは？』を解説する記事を3000字で作成。SEOキーワード: クラウドとは、クラウドサービス、メリット」 |
| リライト・改善 | 改善の方向性（読みやすさ/SEO/トーン）を指定する | 「以下の記事を読みやすさの観点で改善してください。CMS風にh2/h3の見出し構造を整理し、段落を200字以内に収めてください」 | |
| 要約 | 要約の粒度（一文/段落/箇条書き）を指定する | 「以下の1万字の技術レポートを、経営者向けに箇条書き5項目（各50字以内）で要約してください。数値データを優先的に含めて」 | |
| 学習・教育 | 概念の解説 | 説明レベル（初心者/中級者/専門家）を指定する | 「ニューラルネットワークのバックプロパゲーションを、高校数学の知識だけで理解できるように段階的に解説してください」 |
| 練習問題の作成 | 難易度・出題数・解答付きかを指定する | 「Python中級者向けにリスト内包表記の練習問題を5問作成してください。各問題に模範解答と解説を付けてください」 | |
| 学習計画の立案 | 現在のレベル・目標・期間を明記する | 「プログラミング未経験者が3ヶ月でWebアプリを作れるようになる学習ロードマップを作成。週15時間の学習時間を想定」 |
プロンプトの品質を決める最も重要な原則は「具体性」です。曖昧な指示ほどAIの出力も曖昧になります。上表の例に共通するのは、(1)出力形式の指定、(2)対象読者の明示、(3)制約条件の提示、(4)成功基準の定義という4要素です。まずはこのテンプレートに自分のタスクを当てはめ、実際にAIに投げて出力を確認し、プロンプトを段階的に改善していくPDCAサイクルが上達の最短経路です。