AIプロンプトの書き方｜3社の公式ガイドは、名前が違うだけで同じ4要素だった

※本記事にはプロモーションが含まれる場合があります。

「プロンプトのコツ100選」のような記事が大量にあります。読んでも、どれが本当に効くのか判断できません。

そこで、OpenAI・Google・Anthropicの公式プロンプトガイドを3社とも読み比べました。結果はこうです。

3社とも、ほぼ同じ4つの要素を推奨していました。名前が違うだけです。

	OpenAI	Google	Anthropic
① 誰として答えるか	Identity	ペルソナ	`<instructions>` 内で指定
② 何をしてほしいか	Instructions	タスク	`<instructions>`
③ 前提・材料	Context	コンテキスト	`<context>` `<document>`
④ 例・出力の形	Examples	形式	`<example>`

違うのは「区切り方」だけです。 AnthropicはXMLタグを明確に推奨し、OpenAIはMarkdownの見出しとXMLタグの組み合わせを推奨、Googleの利用者向けガイドは自然な日本語で4要素を書けばよいという立場です。

つまり、覚えることは「4要素」と「区切る」の2つだけです。

この記事では、3社の公式ドキュメントに書かれていることだけを整理します。当サイトには用途別のプロンプト記事が5本あるので、具体的なコピペ用プロンプトはそちらへ案内します。

この記事の調べ方
① 3社に共通する「4要素」
まとめると1文になります
② 違うのは「区切り方」だけ
③ 実際に書くとどうなるか
④ 用途別のプロンプトはこちら
⑤ 公式ガイドに書かれていないこと
⑥ 迷ったときの3つの直し方
⑦ 長い資料を渡すときは「順番」で最大30%変わる
1. 具体的にはこう書きます
よくある質問
まとめ
出典（2026年9月1日確認）
1. 次に読む記事

この記事の調べ方

各社の公式ドキュメントだけを2026年9月1日に読んでいます。「プロンプト術」を紹介する第三者記事は使っていません。

確認先	取得できたか
OpenAI「Prompt engineering」（API ドキュメント）	✅ 4セクション構成・区切り記号の推奨
Google「ビジネスで効果を発揮する AI プロンプトの書き方」	✅ 4要素とその実例
Anthropic「Use XML tags to structure your prompts」	✅ XMLタグの使い方・例の推奨数

① 3社に共通する「4要素」

まず、3社が同じことを言っている部分です。

誰として答えるか（役割）

Googleの公式ガイドは、これをペルソナと呼びます。OpenAIはIdentityとして「目的とゴールを説明する」セクションを置きます。

あなたはプロのビジネスアナリストです。

この1行があるだけで、返ってくる文章の語彙と粒度が変わります。専門用語を使ってよいのか、初心者向けに噛み砕くのかが決まるためです。

何をしてほしいか（タスク）

動詞を明確にします。 「要約して」「比較して」「箇条書きにして」「反論を挙げて」は、それぞれ違う作業です。

Googleの公式例では、こう書かれています。

今週のプロジェクト最新情報から主なアクションアイテムを要約してください。

「まとめて」ではなく「アクションアイテムを要約する」と対象を絞っている点が要点です。

前提・材料（コンテキスト）

AIが知らない情報を渡す部分です。社内の事情、読者層、締め切り、これまでの経緯。

Googleの公式例では、

リーダーシップチームが早急に対応する必要があるアイテムに焦点を当ててください。

というように、何を優先するかまで含めています。

出力の形（形式・例）

箇条書きか、表か、文章か。何文字か。 ここを指定しないと、毎回違う形で返ってきます。

Googleの公式例では、

回答を 3 つの箇条書きでエグゼクティブサマリーとして提供してください。

Anthropicはさらに踏み込んで、例そのものを渡すことを推奨しています。公式ドキュメントには3〜5個の例を入れると結果が最も良い、と書かれています。

Q8. 資料と指示、どちらを先に書くべきですか？

長い資料なら、資料が先です。 Anthropicの公式ドキュメントは「長文データをプロンプトの上部に、質問・指示・例より上に置く」ことを推奨し、質問を最後に置くと応答品質が最大30%向上したとテスト結果を示しています。対象は2万トークン以上の長文入力です。

まとめると1文になります

「（役割）として、（材料）をもとに、（タスク）してください。（形式）で出してください。」

これが3社の公式ガイドの最大公約数です。

② 違うのは「区切り方」だけ

ここが各社で分かれる唯一の部分で、検索候補にも「プロンプト書き方記号」が出てくる理由です。

事業者	推奨する区切り方
Anthropic	XMLタグ（`<instructions>` `<context>` `<example>` など）
OpenAI	Markdownの見出し＋XMLタグの組み合わせ
Google（利用者向け）	自然な文章で4要素を書けばよい

AnthropicはXMLタグを明確に推奨

Anthropicの公式ドキュメントは、XMLタグについてこう説明しています。

文脈・指示・例といった複数の要素が混ざるプロンプトでは、XMLタグが決定的な違いを生む
内容の種類ごとに別のタグで包む（<instructions> <context> <input>）ことで、取り違えが減る
タグ名は一貫させ、内容を表す名前にする
階層があるものは入れ子にする（<documents> の中に <document index="n">）
例は <example> で包み、複数なら <examples> でまとめる。3〜5個が最も良い

複数の資料を渡すときは、<document> の中に <document_content> と <source> を入れる、という具体的な形まで示されています。

OpenAIはMarkdownとXMLの併用

OpenAIの公式ドキュメントは、「Markdownの書式とXMLタグの組み合わせ」で論理的な境界を伝えられる、としています。

Markdownの見出しとリストは、大きなセクションの区切りと階層の伝達に有効
コードはバッククォートで正確に囲む
XMLタグは、参照用の資料などが「どこから始まりどこで終わるか」を区切るのに向く
XMLの属性でメタデータを付けられ、指示の中から参照できる

そして開発者向けメッセージの構成として、Identity / Instructions / Examples / Context の4セクションを挙げています。

Googleは自然文でよい

Googleの一般利用者向けガイドは、記号の指定を必須としていません。4要素を含んだ自然な文章で書く例が示されています。

普段ChatGPTやGeminiをブラウザで使う分には、これで十分です。 XMLタグが効いてくるのは、長い資料を複数渡すときや、同じ形式で繰り返し処理させるときです。

③ 実際に書くとどうなるか

同じ依頼を、3段階で書き分けます。

悪い例

議事録まとめて

役割・材料・形式のどれもありません。返ってくるものが毎回変わります。

4要素を入れた例（Google型・自然文）

あなたは会議の記録係です。
以下の文字起こしから、決定事項・保留事項・次のアクションの3つに分けて整理してください。
発言者名は残し、雑談は省いてください。
それぞれ箇条書きで、次のアクションには担当者と期限を明記してください。

（ここに文字起こしを貼る）

区切りを明示した例（Anthropic型・XMLタグ）

<instructions>
以下の文字起こしから、決定事項・保留事項・次のアクションの3つに分けて整理してください。
発言者名は残し、雑談は省いてください。
次のアクションには担当者と期限を明記してください。
</instructions>

<format>
それぞれ箇条書き。次のアクションは「担当者／期限／内容」の順。
</format>

<transcript>
（ここに文字起こしを貼る）
</transcript>

長い資料を貼るときほど、後者の効果が出ます。 「どこまでが指示で、どこからが資料か」が一目で分かるためです。

議事録に特化したプロンプトはAIで議事録を作るプロンプト5選にコピペ用の形で載せています。

④ 用途別のプロンプトはこちら

この記事は「型」の説明までです。 実際にコピペして使えるプロンプトは、用途別の記事にまとめてあります。どれも公式情報の実査つきです。

用途	記事	その記事の要点
議事録を作る	AIで議事録を作るプロンプト5選	プロンプトの仕事は「書かせること」より補わせないこと。1時間の会議は約2万字
文章を添削してもらう	AIに文章を添削してもらう方法	「直った文章」ではなく「直す理由」を受け取る型
ブログ記事を作る	AIでブログ記事を作成する手順	7工程のうちAIが肩代わりできるのは3つだけ
レポートを作る	AIでレポートを作成する5ステップ	詰まるのは文章ではなく出典
メールを書く	AIでメールを作成する方法	Gmailの下書き作成は日本の無料アカウントでは使えない

⑤ 公式ガイドに書かれていないこと

3社の公式ドキュメントを読んで、書かれていなかったことも記録しておきます。

よく見る「コツ」	公式の裏付け
役割・タスク・文脈・形式を書く	✅ 3社とも推奨
例を複数入れる	✅ Anthropicが3〜5個を推奨
区切り記号（XML・Markdown）を使う	✅ OpenAI・Anthropicが推奨
「深呼吸して」「ステップバイステップで考えて」	⚠️ 公式の一般向けガイドには記載を確認できず
「あなたは世界一の◯◯です」と持ち上げる	⚠️ 役割指定は推奨されているが、誇張表現の効果には言及なし
チップを払うと言う、感情に訴える	❌ 記載なし

効果が無いとは言えませんが、公式が推奨しているのは上の3つだけです。まずここを押さえてから、それ以外を試すのが順番です。

⑥ 迷ったときの3つの直し方

プロンプトを書いても思うような答えが返ってこないとき、闇雲に長くしないでください。原因はたいてい3つです。

1. 動詞が曖昧

「まとめて」「いい感じにして」は、AIが解釈を選べてしまいます。「3つに分類して」「200字に要約して」「反論を3つ挙げて」のように、作業を1つに絞ります。

2. 材料が足りない

AIは前提を知りません。読者は誰か、何のための文章か、避けたい表現は何かを書き足します。ここを足すのが、最も効果が大きい修正です。

3. 指示と材料が混ざっている

長い資料を貼ったとき、どこまでが指示か分からなくなります。ここで区切り記号が効きます。Anthropic型のXMLタグか、--- のような区切り線を入れてください。

⑦ 長い資料を渡すときは「順番」で最大30%変わる

3社の公式ドキュメントの中で、具体的な数字が出ている推奨がひとつだけありました。Anthropicの長文コンテキスト向けガイドです。

2万トークンを超えるような長い資料を扱うときの推奨として、こう書かれています。

長文のデータはプロンプトの上部に置く。 質問・指示・例よりも上に配置する。これはすべてのモデルで性能が向上する
質問を最後に置くと、テストで応答品質が最大30%向上する。 特に複雑で複数の文書を含む入力で効果が大きい
複数の文書はXMLタグで構造化する。 各文書を <document> で包み、<document_content> と <source> などのメタデータ用の小タグを入れる

つまり順番が逆でした。

多くの人は「指示を書いてから、資料を貼る」という順番で書きます。公式の推奨は逆です。

	順番
よくある書き方	指示 → 資料
公式の推奨	資料 → 指示・質問

具体的にはこう書きます

<documents>
<document index="1">
<source>2026年8月度 営業会議 文字起こし</source>
<document_content>
（長い文字起こしをここに貼る）
</document_content>
</document>
<document index="2">
<source>前月の議事録</source>
<document_content>
（前月分をここに貼る）
</document_content>
</document>
</documents>

上の2つの資料を比べて、先月からの変化を3点にまとめてください。
数値の変化があるものを優先してください。

指示が最後に来ています。 資料が長いほど、この順番の効果が出ます。

⚠️ この推奨はAnthropicの公式ドキュメントに書かれているもので、対象は「2万トークン以上の長文入力」です。短い依頼では順番を気にする必要はありません。

1時間の会議の文字起こしは約2万字になります（AIで議事録を作るプロンプト5選で国会会議録を実測しました）。会議1本分の文字起こしを貼る時点で、この「長い資料」の領域に入ります。

よくある質問

Q1. プロンプトは長いほうがいいですか？

必要な情報が入っていれば長くて構いません。 Googleの公式ガイドも「一般的にプロンプトが詳細であるほど、より良い結果が得られる」としています。ただし関係のない情報を足しても改善しません。足すべきは役割・材料・形式です。

Q2. XMLタグは必ず使うべきですか？

用途によります。 ブラウザで短い依頼をする分には不要です。長い資料を複数渡すときや、同じ形式で繰り返し処理させるときに効果が出ます。AnthropicとOpenAIはどちらも公式に推奨しています。

Q3. サービスごとに書き分ける必要はありますか？

4要素の部分は共通で構いません。 3社とも同じ要素を推奨しています。違うのは区切り方だけなので、Claudeを使うときだけXMLタグを足すくらいの意識で足ります。

Q4. 「ステップバイステップで考えて」は効きますか？

3社の一般利用者向け公式ガイドには、この指示の推奨を確認できませんでした。 効果を否定するものではありませんが、公式の裏付けがある施策ではないという位置づけです。まず4要素を整えてください。

Q5. 例は何個入れればいいですか？

Anthropicの公式ドキュメントは3〜5個としています。それ以上入れても改善は頭打ちになります。1個でも、無いよりは大きく変わります。

Q6. 日本語で書いても大丈夫ですか？

問題ありません。 Googleは日本語の公式ガイドで日本語の例を示しています。XMLタグの中身も日本語で構いません（タグ名は英語のほうが安定します）。

Q7. プロンプトを保存しておく意味はありますか？

あります。 同じ作業を毎回書き直すと、その時間が固定費として乗り続けます。うまくいったプロンプトを3〜5個テキストファイルに置いておくだけで済みます。この効果はAIによる業務効率化は個人にどこまで効くかでも扱いました。

まとめ

OpenAI・Google・Anthropicの公式プロンプトガイドを読み比べた結果です。

✅ 3社とも同じ4要素を推奨していました。Identity/Instructions/Context/Examples（OpenAI）、ペルソナ/タスク/コンテキスト/形式（Google）、XMLタグで分ける（Anthropic）。名前が違うだけです
✅ 覚える型は1文：「（役割）として、（材料）をもとに、（タスク）してください。（形式）で出してください」
違うのは区切り方だけ。AnthropicはXMLタグ、OpenAIはMarkdown＋XML、Googleは自然文で可
✅ 例は3〜5個（Anthropicの公式推奨）
⚠️ 「深呼吸して」「チップを払う」といった定番の”コツ”は、3社の一般向け公式ガイドに記載を確認できませんでした
🔑 長い資料を渡すときは「資料が先、指示が最後」。Anthropicの公式ドキュメントに応答品質が最大30%向上とある（2万トークン以上が対象）
返答が悪いときは、長くする前に「動詞・材料・区切り」の3点を見直す