AI副業研究ラボ プロンプト作成術〜基礎編〜

「AIを使っているけど、毎回出てくる結果がバラバラでチェックが大変…」
「もらったプロンプトを使っても、なんかしっくりこない…」

そう感じたことはありませんか。

その原因の多くは、指示の「抽象度」にあります。

プロンプトには型があり、その型を知っているかどうかで、AIの出力の質はまったく変わってきます。

今回は、利用者数No.１*のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」で開催された会員向けオンラインウェビナー「AI副業研究ラボ プロンプト作成術〜基礎編〜」の内容の一部を特別公開します。

※ GMOリサーチ&AI株式会社調べ ■調査項目/調査時点（2025年2月）における累計登録者数 ■調査対象/企業が運営するAI活用事例や実践ノウハウなど、ビジネス目的でのAI活用に関する講義を提供するコミュニティサービスを対象とし、講義を行わないネットコミュニティや個人運営のコミュニティ、ビジネス目的以外のコミュニティサービスは対象外とする

【※このウェビナーは終了しました。最新の参加案内はコミュニティ説明会でご案内しています。】

ウェビナー概要

ウェビナー名	AI副業研究ラボ プロンプト作成術〜基礎編〜
開催日時	2026年2月17日（火）21：30〜22：30
開催場所	オンライン（Zoom）

このウェビナーの内容は以下のとおりです。

• AIプロンプトが必要な理由と、全ての基礎になる考え方
• プロンプトの基本：「誰に・どんな条件で・何を頼むのか」の3要素
• 役割・前提条件・指示の組み合わせ方と実践的な活用法
• ライティングや画像生成など、用途別のプロンプト作成デモ

では、その内容の一部を見ていきましょう。

プロンプトがAI活用の全ての基礎である理由

AIを使った副業や業務効率化を始めた方の多くが、「なんとなく使えているけど、出力がバラバラ」という壁にぶつかります。

この問題の根本にあるのがプロンプト（AIへの指示文）の使い方です。

出力のバラつきをなくす手段

AIに「記事を書いて」と一言で伝えると、その結果はガチャのようにバラバラになりがちです。

ある日は高品質な記事が出てきても、翌日はまったく使えない内容になることがあります。

プロンプトとは、AIへの「マニュアル」です。

マニュアルがある職場とない職場、どちらで働きたいか聞かれれば、誰もがマニュアルありを選びます。

AIにとっても同じで、プロンプトがあることで出力の質と再現性が安定します。

エージェントなど最新AI技術の土台

「プロンプトはもう時代遅れ」という声もありますが、これは半分正解で半分不正解です。

AIエージェントといった最新技術が登場しているからこそ、プロンプトの基礎を理解していると、これらの新しい概念がスムーズに入ってきます。

雑談のアイデア出しや壁打ちにはプロンプトは不要でも、ライティングや画像生成など「毎回一定以上の品質を出したい」場面では、プロンプトは今も必要不可欠です。

AIに「伝わる指示」と「伝わらない指示」の違い

プロンプトを書くとき、「何でも詳しく書けばいい」わけではありません。

「どこを具体的に書くか」を知ることが、伝わる指示の第一歩です。

抽象的な指示がもたらす出力のバラつき

「美味しいラーメン屋に連れて行って」と友人に言われても、味噌なのか塩なのか、価格帯はどのくらいなのかが分からなければ答えられません。

AIへの指示も同じです。

「おすすめの副業を教えて」「いい感じのデザインを作って」といった指示は、AIにとって抽象的すぎるため、的外れな回答が返ってきてしまいます。

「いい感じ」の定義は人によって異なり、AIも同様に解釈に迷います。

具体的な伝え方とGoogle検索との共通点

プロンプトは「Google検索の応用版」と考えると分かりやすくなります。

検索でうまく情報が見つからないとき、検索ワードを変えるように、AIへの指示も具体性が結果を左右します。

5W1H（誰が・いつ・どこで・何を・どのように）を意識することで指示の抽象度が下がり、出力の精度が上がります。

ただし、何でもかんでも詳しく書く必要はなく、「どこを具体的にするかを選ぶ」ことが重要です。

プロンプトを構成する3つの要素

プロンプトの基礎は「誰に・どんな条件で・何を頼むのか」のたった3つです。

この型さえ押さえれば、あとはAIに肉付けしてもらうことができます。

役割：「誰に書いてもらうか」の設定

「あなたはプロのウェブライターです」という指示はよく見られますが、これだけでは不十分です。

料理人にもフレンチ・和食・中華と専門が分かれるように、ライターにもSEOライター・法律系ライター・コピーライターなど種類があります。

どんな専門家に、どんな視点で書いてもらうのかを明確にすることが、役割設定の本質です。

役割が曖昧なままだと、AIも方向性が定まらず出力がブレます。

前提条件：「どんな状況か」の設定

どんなメディアに向けて書くのか、どんな読者を想定しているのか、禁止事項は何か。

これらを「前提条件」として伝えます。

同じ「ダイエット」というテーマでも、医師が書く記事とトレーナーが書く記事ではトーンも内容もまったく変わります。

ターゲットや禁止事項などの制約条件を明確にすることが、出力の精度を左右します。

提供先のメディアやクライアントが変わらなければ、この部分は固定することができます。

指示：「何を作りたいか」の設定

最後に、何を作りたいのかを具体的に伝えます。

「記事全体を書いて」なのか「まずアウトラインだけ作って」なのかで、出力は大きく変わります。

指示の部分は、案件や依頼ごとに変わる要素です。

役割と前提条件を固定しておけば、指示の部分を変えるだけで様々な依頼に対応できます。

これが、プロンプトを「型」として持つことの強みです。

ウェビナーでは、今回紹介した3要素をもとに実際にプロンプトをAIに作成させるデモも行われました。

ライティングプロンプトをAI自身に生成してもらい、さらにブラッシュアップしていく方法や、画像生成への応用など、より実践的な内容も紹介されています。

まとめ：プロンプトの型を身につけてAI活用の再現性を高めよう

プロンプトは時代遅れではなく、AIを使いこなすための基礎中の基礎です。

この型を身につけることで、ライティングから画像生成、企画書作成まで、あらゆるAI活用の精度と再現性が高まります。

SHIFT AIでは、今回紹介した基本的な考え方だけでなく、実際の副業への応用方法や実践的なノウハウも学べる環境も提供しています。