SECTION 28

実践プロンプト集

すぐ使える — 業務別AIプロンプトテンプレート

content_copy コピー＆ペーストですぐ使える tune 変数を差し替えてカスタマイズ business 5業務カテゴリ対応
SECTION 28 — GUIDE

プロンプト集の使い方

3ステップで即活用
content_copy
STEP 1
コピー
コードブロックをそのままコピー
arrow_forward
edit
STEP 2
カスタマイズ
{{変数}} を自分の情報に書き換え
arrow_forward
send
STEP 3
実行
GeminiやChatGPTに貼り付けて送信
info
{{変数}} の見方
二重中括弧で囲まれた部分が書き換え箇所。例：{{会社名}} → 自社名に変更
lightbulb
出力が微妙なら改善を
「もっと簡潔に」「箇条書きで」など続けて指示するだけで品質が上がります
warning
機密情報に注意
社外秘の数値・個人情報は入力前に匿名化またはダミーデータに置き換えてください
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 2 / 26
CATEGORY 01
description

ビジネス文書

メール / 議事録 / 報告書

SECTION 28 — ビジネス文書

メール作成プロンプト

社外 / 社内
business

社外向けメール（提案・依頼）

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# 社外向けビジネスメール作成 あなたはビジネスライティングの専門家です。 以下の条件で丁寧なビジネスメールを作成してください。 【送信先】 {{会社名}} {{担当者名}}様 【件名】 {{件名}} 【目的】 {{提案内容・依頼内容}} 【自社情報】 {{会社名・部署・氏名}} 【補足】 {{添付資料の有無・期限など}} # 条件 - 件名から本文まで完成形で出力 - 敬語は丁寧語（ます・です調） - 300字程度に収める - 結びに次のアクションを明記する
group

社内向けメール（報告・連絡）

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# 社内向けメール作成 社内メールを簡潔に作成してください。 【宛先】 {{部署名または役職}} 【件名】 {{件名}} 【要件】 {{伝えたい内容を箇条書きで}} 【期限】 {{対応期限があれば記入}} 【トーン】 {{丁寧 / カジュアル}} # 条件 - 要点を先に書く（BLUF形式） - 箇条書きを活用して読みやすく - 200字以内を目安 - アクションが必要な場合は太字で強調
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 4 / 26
SECTION 28 — ビジネス文書

メール作成プロンプト

お詫び / 提案
sentiment_dissatisfied

お詫びメール

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# お詫びメール作成 誠意が伝わるお詫びメールを作成してください。 【相手】 {{顧客名 / 取引先名}} 【発生した問題】 {{具体的なトラブル内容}} 【原因】 {{判明している原因}} 【対処済みの内容】 {{すでに行った対応}} 【今後の対策】 {{再発防止策}} # 注意 - 言い訳をせず、まず謝罪から始める - 責任の所在を曖昧にしない - 具体的な再発防止策を必ず含める
lightbulb

提案メール（新サービス・改善案）

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# 提案メール作成 相手が読みたくなる提案メールを作成してください。 【提案先】 {{会社名・担当者}} 【提案内容】 {{提案の概要を3行で}} 【相手の課題】 {{解決できる課題・悩み}} 【メリット】 {{数値で示せるなら数値で}} 【次のステップ】 {{打ち合わせ希望日など}} # 構成 件名 → 共感の一文 → 提案骨子 → 期待効果 → CTA（行動促進）
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SECTION 28 — ビジネス文書

議事録要約プロンプト

構造化要約テンプレート
tips_and_updates 活用シーン
  • 会議後の議事録作成
  • 長い録音テキストの要約
  • 決定事項の整理・共有
  • TODO管理への連携
check_circle
Google Meet 連携
Meet の文字起こしテキストをそのまま「発言内容」に貼り付けると即座に要約できます
summarize

議事録構造化要約

content_copyコピー
# 議事録要約 以下の会議の発言内容を構造化して要約してください。 【会議名】 {{会議名}} 【日時】 {{YYYY年MM月DD日 HH:MM〜}} 【参加者】 {{参加者一覧}} 【発言内容】 {{ここに文字起こしまたはメモを貼り付け}} # 出力形式 ## 議題サマリー（3行以内） ## 決定事項（箇条書き） ## 継続検討事項（箇条書き） ## TODO（担当者・期限付き表形式） | TODO | 担当 | 期限 | ## 次回会議予定
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SECTION 28 — ビジネス文書

報告書作成プロンプト

週次 / 月次
today

週次業務報告書

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# 週次報告書作成 以下のメモを週次業務報告書にまとめてください。 【氏名・部署】 {{氏名}} / {{部署}} 【対象週】 {{MM/DD〜MM/DD}} 【今週の業務メモ】 {{箇条書きで作業内容・進捗を貼り付け}} 【課題・困っていること】 {{あれば記入}} # 出力形式 1. 今週の主要成果（TOP3） 2. 進捗状況（タスク別） 3. 課題と対応策 4. 来週の予定 5. 上長へのお願い事項
calendar_month

月次報告書（KPI付き）

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# 月次報告書作成 月次業務報告書をKPI評価付きで作成してください。 【部署・担当者】 {{部署名・氏名}} 【対象月】 {{YYYY年MM月}} 【目標KPI】 {{KPI名: 目標値を箇条書きで}} 【実績データ】 {{KPI名: 実績値を箇条書きで}} 【主要活動】 {{月中の主な取り組みを箇条書き}} # 出力形式 - KPI達成率表（目標/実績/達成率%） - 達成・未達の要因分析 - 翌月の改善アクション
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 7 / 26
CATEGORY 02
bar_chart

データ分析

CSV分析 / レポート生成 / 異常検知

SECTION 28 — データ分析

データ分析プロンプト

CSV / スプレッドシート傾向分析
table_chart

CSV・スプレッドシート傾向分析

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# データ傾向分析 以下のデータを分析して傾向とインサイトを 報告してください。 【データの種類】 {{売上/アクセス/在庫など}} 【期間】 {{YYYY/MM〜YYYY/MM}} 【データ】 {{CSVまたは表データを貼り付け}} # 分析してほしい内容 1. 全体トレンド（増加/減少/横ばい） 2. 最大値・最小値・平均値 3. 前月比/前年同月比 4. 注目すべき変化点 5. 経営判断に使えるインサイト3点 # 出力はマークダウン形式で
Gemini Advanced での使い方
1

Google Driveのスプレッドシートを開く

2

データ範囲を選択してコピー

3

プロンプトのデータ欄に貼り付けて送信

info
数千行のデータは先に「上位20行を抜粋」してから貼り付けると精度が上がります
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 9 / 26
SECTION 28 — データ分析

レポート生成プロンプト

分析結果 → 経営報告書
assessment

分析結果を経営報告書に変換

content_copyコピー
# 経営報告書作成 以下の分析データを経営層向け報告書に 変換してください。 【報告対象】 {{報告先: 役員/部長など}} 【分析データ・数値】 {{KPI数値・グラフデータを貼り付け}} 【伝えたいメッセージ】 {{特に強調したい結論}} # 出力形式（エグゼクティブサマリー） 1. 要点（3行以内、数値を必ず含める） 2. 状況説明（現状と背景） 3. 課題とリスク 4. 推奨アクションと期待効果 5. 意思決定に必要な承認事項
報告書の品質チェックプロンプト
上記の報告書を以下の基準でレビューしてください。 - 数値は具体的か（曖昧な表現がないか） - 経営判断に直結する内容か - 冗長な箇所はないか - 次のアクションが明確か 改善が必要な箇所を指摘し、 修正版も出力してください。
tips_and_updates
ポイント：報告書完成後にこのレビュープロンプトを使うと、提出前の品質チェックができます
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 10 / 26
SECTION 28 — データ分析

異常検知プロンプト

数値データの異常値発見
活用例
  • 売上の急激な落ち込み検出
  • システムエラーログの異常スパイク
  • 在庫数の不自然な増減
  • アクセス数の通常外パターン
warning
注意：AIの指摘はあくまで参考です。最終判断は必ず人間が行ってください
error_outline

数値データ異常値検知

content_copyコピー
# 異常値検知・分析 以下のデータから異常値を発見し、 原因の仮説を提示してください。 【データ種別】 {{売上/アクセス数/エラー数など}} 【通常の範囲】 {{平均値・標準的な変動幅}} 【データ】 {{時系列データを貼り付け}} # 分析観点 1. 統計的異常値（平均±2σ超えなど）の特定 2. 急激な変化点（前後比較50%超など） 3. 季節性・曜日パターンとの乖離 4. 複合異常（複数指標の同時変化） # 出力 - 異常箇所の一覧（日時・値・偏差） - 想定される原因TOP3と確率 - 推奨する次のアクション
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 11 / 26
CATEGORY 03
campaign

マーケティング

SNS投稿 / 広告コピー / SEO記事

SECTION 28 — マーケティング

SNS投稿プロンプト

X / Instagram / LinkedIn
tag

X（旧Twitter）

content_copyコピー
# X投稿文作成 X（旧Twitter）向けの投稿を 作成してください。 【テーマ】 {{伝えたい内容}} 【ターゲット】 {{想定読者層}} 【トーン】 {{親しみやすい/専門的}} # 条件 - 140字以内 - 冒頭1行で引きつける - ハッシュタグ3個以内 - 3パターン出力
photo_camera

Instagram

content_copyコピー
# Instagram投稿文作成 Instagram用キャプションを 作成してください。 【投稿内容】 {{写真・商品・イベント内容}} 【ブランドイメージ】 {{おしゃれ/ナチュラル/高級など}} 【CTA】 {{プロフのリンクへ/DM歓迎など}} # 条件 - 絵文字を適切に使用 - ハッシュタグ10〜15個 - 読みやすい改行 - 共感を誘う書き出し
work

LinkedIn

content_copyコピー
# LinkedIn投稿文作成 LinkedIn向けの専門的な投稿を 作成してください。 【テーマ】 {{業界知識/実績/学び} 【伝えたい価値】 {{読者へのメリット}} 【経歴情報】 {{肩書き・専門領域}} # 条件 - 冒頭3行で価値を提示 - ストーリー性を持たせる - 専門性を示す具体的数値 - 問いかけで締めくくる
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 13 / 26
SECTION 28 — マーケティング

広告コピープロンプト

A/Bテスト用バリエーション
ads_click

A/Bテスト用広告コピー生成

content_copyコピー
# 広告コピー A/Bテスト作成 以下の商品・サービスの広告コピーを A/Bテスト用に複数パターン作成してください。 【商品・サービス名】 {{商品・サービス名}} 【ターゲット顧客】 {{年齢・職業・悩みなど}} 【USP（独自優位性）】 {{競合と異なる強み}} 【媒体】 {{Google広告/Meta広告/バナーなど}} 【文字数制限】 {{ヘッドライン◯字/本文◯字}} # 各パターンの訴求軸 - パターンA: 感情訴求（不安・欲求） - パターンB: 論理訴求（数値・実績） - パターンC: 社会的証明（口コミ・実績） - パターンD: 緊急性訴求（期間限定）
tips_and_updates A/Bテストの進め方
1

4パターン生成してまず2つを比較

2

1週間ほど運用してCTRを計測

3

勝ちコピーと残り2パターンを比較

lightbulb
Geminiに「このコピーをさらに改善して」と追加指示するだけで、高速PDCA回しが可能です
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 14 / 26
SECTION 28 — マーケティング

SEO記事プロンプト

キーワード最適化記事
search

SEO最適化記事構成・本文作成

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# SEO記事作成 以下の条件でSEO記事を作成してください。 【メインキーワード】 {{ターゲットキーワード}} 【サブキーワード】 {{2〜3個の関連キーワード}} 【ターゲット読者】 {{読者のレベルと目的}} 【文字数】 {{1500〜2000字}} 【自社の強み】 {{差別化できる情報・実績}} # SEO要件 - タイトルにキーワードを自然に含める - H2/H3の見出し構造を明確に - 冒頭100字以内に結論を提示 - キーワード密度3〜5% - 内部リンク設置提案も含める
記事品質チェックプロンプト
上記の記事をSEO観点で評価し、 改善点を指摘してください。 チェック項目： - EAT（専門性・権威性・信頼性） - 検索意図との一致度 - 重複表現・冗長箇所 - CTA（行動喚起）の有無 - メタディスクリプション案も出力
check_circle
推奨フロー：構成案作成 → 人間がチェック → 本文生成 → 品質チェックプロンプトでレビュー
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 15 / 26
CATEGORY 04
code

開発・技術

コードレビュー / API設計 / デバッグ

SECTION 28 — 開発・技術

コードレビュープロンプト

GASスクリプト レビュー依頼
レビュー観点
  • バグ・論理エラーの検出
  • パフォーマンス改善案
  • セキュリティリスク
  • 可読性・保守性の向上
  • GAS API活用の最適化
info
Gemini 1.5 Pro は 100万トークンのコンテキストウィンドウを持つため、大きなスクリプトも一度に貼り付けられます
reviews

GASコードレビュー依頼

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# GASコードレビュー 以下のGoogle Apps Scriptを コードレビューしてください。 【スクリプトの目的】 {{このスクリプトが何をするか}} 【現在の問題（任意）】 {{動作しない箇所や気になる点}} 【コード】 ```javascript {{GASコードをここに貼り付け}} ``` # レビュー観点 1. バグ・論理エラーの指摘 2. パフォーマンス改善（API呼び出し削減など） 3. エラーハンドリングの充足性 4. セキュリティリスク（認証・スコープ） 5. 改善版コードの提示
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 17 / 26
SECTION 28 — 開発・技術

API設計プロンプト

エンドポイント設計の壁打ち
api

REST API エンドポイント設計

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# REST API 設計壁打ち 以下の要件に基づいてREST APIの エンドポイント設計を提案してください。 【サービス概要】 {{作りたいサービスの説明}} 【主要リソース】 {{ユーザー/商品/注文など}} 【必要な操作】 {{CRUD操作・特殊操作}} 【認証方式】 {{JWT/APIキー/OAuthなど}} # 出力形式 | メソッド | パス | 説明 | 認証 | 表形式でエンドポイント一覧を出力。 リクエスト/レスポンスのJSONサンプルも 主要エンドポイントについて示してください。
Gemini Apps Script連携例
// GASからGemini APIを呼び出す function callGemini(prompt) { const url = 'https://generativelanguage... const payload = { contents: [{parts: [{text: prompt}]}] }; const res = UrlFetchApp.fetch(url, { method: 'post', contentType: 'application/json', payload: JSON.stringify(payload) }); return JSON.parse(res).candidates[0]; }
lightbulb
GASからGemini APIを呼び出すひな型としても活用できます。Section 9で詳解
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 18 / 26
SECTION 28 — 開発・技術

デバッグプロンプト

エラー解析テンプレート
エラー情報を揃えるチェックリスト
  • エラーメッセージ全文
  • エラー発生箇所（行番号）
  • 実行環境（GAS/Node.js等）
  • 直前に行った変更内容
  • 再現手順
warning
情報が多いほどAIの回答精度が上がります。エラーメッセージは省略せず全文を貼り付けてください
bug_report

エラー解析・デバッグ支援

content_copyコピー
# エラーデバッグ支援 以下のエラーを解析して解決策を 提示してください。 【エラーメッセージ】 {{エラー全文をそのまま貼り付け}} 【発生箇所のコード】 ``` {{エラー付近のコードを貼り付け}} ``` 【環境】 {{実行環境・バージョン}} 【試したこと】 {{すでに試した解決策}} # 回答形式 1. エラーの原因説明（初心者にも分かる言葉で） 2. 修正コード（コピーして使えるもの） 3. 再発防止のための改善提案
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 19 / 26
CATEGORY 05
people

人事・総務

求人票 / 評価コメント / 社内FAQ

SECTION 28 — 人事・総務

求人票作成プロンプト

採用要件 → 完成求人票
person_search

求人票・ジョブディスクリプション作成

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# 求人票作成 以下の情報をもとに魅力的な求人票を 作成してください。 【職種名】 {{職種名}} 【雇用形態】 {{正社員/契約社員など}} 【主な業務内容】 {{担当業務を箇条書きで}} 【必須スキル】 {{MUST条件を箇条書きで}} 【歓迎スキル】 {{WANT条件を箇条書きで}} 【会社の魅力・文化】 {{入社メリット・社風など}} # 出力 - 応募者が魅力を感じる書き方で - MUSTとWANTを明確に分離 - 企業文化が伝わる会社紹介文も作成 - IndeedとLinkedIn両方に対応した形式
info
ポイント：求人票は「企業が選ぶ」から「候補者が選ぶ」視点への転換が重要。AIに「応募者目線で」と指定しましょう
活用プロンプト追加
上記の求人票を以下の観点で 改善してください。 - 多様性・インクルージョン配慮 （性別・年齢を限定しない表現） - ジョブホッパーを歓迎する文言 - リモートワーク・柔軟な働き方の強調
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 21 / 26
SECTION 28 — 人事・総務

評価コメントプロンプト

人事評価 / フィードバック
rate_review

人事評価コメント作成

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# 人事評価コメント作成 以下の情報をもとに人事評価コメントを 作成してください。 【評価対象者】 {{氏名・役職・経験年数}} 【評価期間】 {{期間}} 【良かった点】 {{具体的なエピソード・成果}} 【改善が必要な点】 {{改善してほしい行動・結果}} 【来期への期待】 {{次のステップ・目標}} # 注意 - SBI（状況・行動・影響）フレームを使う - 批判でなく成長を促す表現に - 具体的な行動変容の提案を含める - ポジティブとネガティブを7:3の比率で
SBIフレームとは
S

Situation（状況）

「先月のプレゼン発表の際に」

B

Behavior（行動）

「データで根拠を示した説明をした」

I

Impact（影響）

「顧客の承認が早まり受注につながった」

Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 22 / 26
SECTION 28 — 人事・総務

社内FAQ作成プロンプト

規程・マニュアル → FAQ化
活用シーン
  • 就業規則のQ&A化
  • 経費精算フローのFAQ
  • システム操作マニュアルのFAQ
  • 新入社員向けオンボーディングFAQ
check_circle
生成したFAQはGoogle Siteや社内WikiにそのままコピペでOK。Chatbotに連携も可能
quiz

社内規程・マニュアルからFAQ作成

content_copyコピー
# 社内FAQ作成 以下のドキュメントから社内FAQ を 作成してください。 【対象ドキュメント】 {{規程名またはマニュアル名}} 【対象読者】 {{新入社員/全社員/管理職など}} 【内容】 {{ドキュメントのテキストを貼り付け}} # 出力形式 Q: よくある質問（社員が実際に疑問に思う表現で） A: 回答（平易な言葉で、原文より分かりやすく） # 条件 - 10〜15問生成 - Q は「〜できますか？」形式 - A は3行以内で簡潔に - 参照先（規程の何条）を末尾に付記 - カテゴリ別にグルーピング
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 23 / 26
TIPS
tips_and_updates

活用のコツ

変数化 / 改善ループ

SECTION 28 — 活用のコツ

変数化テクニック

テンプレートの再利用
変数の書き方ルール
二重中括弧 {{ }} 記法
{{会社名}}
arrow_forward
株式会社LCREATOR
{{製品名}}
arrow_forward
Gemini for Work
{{件数}}
arrow_forward
3件
lightbulb
Google Docsのテンプレート機能に変数化プロンプトを保存しておくと、毎回コピーするだけで使えます
変数化プロンプトの実例
auto_fix_high

汎用テンプレート化プロンプト

# プロンプトの変数化依頼 以下のプロンプトを変数化して 再利用可能なテンプレートにしてください。 {{既存のプロンプトをここに貼り付け}} # 変数化の条件 - 毎回変わる部分を {{変数名}} に置換 - 変数名は日本語で分かりやすく - 変数の説明リストも出力 - 入力例（サンプル値）も添付
check_circle
一度作ったプロンプトをこれで変数化すると、チーム全員が使えるテンプレートになります
Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 25 / 26
SECTION 28 — 活用のコツ

プロンプトの改善ループ

結果 → 修正 → 再実行
send
実行
プロンプトを送信
arrow_forward
manage_search
評価
結果を確認・判断
arrow_forward
edit_note
修正
プロンプトを改善
arrow_back
check_circle
完成
再利用テンプレートに
format_list_bulleted 修正パターン1：詳細追加
「もっと詳しく」 「具体的な数値例を含めて」 「実際のビジネスシーンを想定して」
compress 修正パターン2：絞り込み
「3点に絞って」 「箇条書きで簡潔に」 「初心者向けに言い換えて」
style 修正パターン3：トーン変更
「よりフォーマルに」 「親しみやすいトーンで」 「経営層向けに書き直して」

最初の出力が70点でも問題なし。追加指示で100点に近づける繰り返しこそが、プロンプトエンジニアリングの本質です。

Google AI 研修 SECTION 28 — 実践プロンプト集 26 / 26

Section 28 完了

5つのカテゴリ・15種類のプロンプトをマスターしました。
今日から業務で使い始めてみましょう。

arrow_forward 次のセクション: Section 29 — まとめと今後のロードマップ
カテゴリ数
5
プロンプト数
15+
変数化テンプレート
対応済み
改善ループ
習得済み
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