はじめに——シリーズ最終回に贈る「共通言語」
Gemini（4/15）→ ChatGPT（4/16）→ Claude（4/17）→ Skywork（4/18）と、4回にわたってAI各社の公式プロンプトガイドを読んできたこのシリーズ、今日が最終回です。
4記事を通じて気づいたことがあります。
GeminiにはGemini独自の5要素フレームワーク、ChatGPTには3ステップ、ClaudeにはXMLタグ構造、SkyworkにはCAREフレームワーク——と、それぞれ推奨の書き方は違います。でも、全部に共通している考え方が1つあります。
「AIに推測させない。全部こちらから伝える。」
この考え方を1つのフォーマットに落とし込んだのが「Mega-Prompt（メガプロンプト）」です。役割・タスク・コンテキスト・フォーマット・制約を1つのプロンプトにまとめて書くだけ。どのAIを使っても出力品質が大幅に上がります。
今日は、そのフレームワークの完全解説と、コピペで使えるテンプレートを8種類まとめてお届けします。このシリーズを読んでくれた人だけに贈る「まとめの資産」です。
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📌 シリーズ全記事リンク 【4/15】Gemini Prompting Guide 101を日本語で解説 → [リンクを設置] 【4/16】OpenAI公式が教えるChatGPTプロンプトの書き方 → [リンクを設置] 【4/17】Anthropic公式が教えるClaudeプロンプトの書き方 → [リンクを設置] 【4/18】Skywork DeepResearchと5つのスーパーエージェント → [リンクを設置] 【今日】Mega-Prompt CAREフレームワーク完全テンプレート集（本記事） |
第1章 Mega-Promptとは何か
1-1 なぜAIの答えはいつもぼんやりするのか
「ChatGPTに聞いてみたけど、なんか求めていたのと違う」「何度聞き直しても的外れ」——この問題の原因は、ほぼ100%プロンプトにあります。
AIは「指示の曖昧な部分」を推測で埋めながら動いています。推測が多いほど、出力がぼんやりします。逆に言えば、AIが推測しなくていい状態を作ることができれば、出力は劇的に変わります。
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通常のプロンプト |
Mega-Prompt |
|---|---|
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AIの推測量が多い |
AIの推測量がほぼゼロ |
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出力がぼんやりしがち |
初稿から精度が高い |
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修正・聞き直しが多い |
1〜2回で完成することが多い |
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使い捨て（毎回書き直す） |
テンプレート化して何度も使い回せる |
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どのAIでも同じ品質 |
AIの特性に合わせた最適化ができる |
1-2 Mega-Promptが「資産」になる理由
一度うまく作ったMega-Promptは何度でも使い回せます。テーマやトピックのパーツだけ入れ替えれば、毎回ゼロから書く必要がありません。
たとえばこの記事の末尾にあるテンプレート⑧（H’SAI lab マスタープロンプト）を1本作ってしまえば、あとは「テーマ：〇〇」の部分を変えるだけで、H’SAI labスタイルの記事が毎回生成できます。
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💡 「プロンプトライブラリを育てる」という考え方 うまくいったプロンプトを1か所に保存しておく習慣を作りましょう。 Notionや Google Drive のメモ1枚でも十分です。 月1〜2本ずつ増やしていくと、半年後には自分だけの「AI専用ツールキット」ができあがります。 |
第2章 CAREフレームワーク完全解説
今日の記事の核心です。Mega-Promptの書き方を「CARE」という4つの要素で整理します。Skyworkが公式推奨しているフレームワークですが、ChatGPT・Claude・Gemini全部に使えます。
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文字 |
要素名 |
AIに伝えること |
|---|---|---|
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C |
Context（コンテキスト） |
背景・状況・読者像・目的 |
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A |
Ask（依頼） |
実行してほしい具体的なタスク |
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R |
Rules（ルール） |
制約・禁止事項・トーン・文字数 |
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E |
Examples（例） |
出力のサンプル・参考にしてほしい例 |
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C |
Context（コンテキスト）——「誰が・なぜ・どんな状況で」 |
AIに「どんな人向けに書けばいいか・なぜこれが必要か・どんな状況で使うか」を伝える要素です。これがないとAIは「とりあえず一般的な内容」を返してきます。
書き方のコツ：読者像・目的・制約をまとめて1〜3文で。
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❌ コンテキストなし |
✅ コンテキストあり |
|---|---|
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（何も書かない） |
「読者はAIツール初心者の30〜40代で、副業に興味があります。このブログ記事はH’SAI labの読者向けで、難しい言葉を使わずに書いてください」 |
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A |
Ask（依頼）——「何をしてほしいのか」 |
「何をしてほしいか」を動詞から始めて明確に書く要素です。「書いて」より「〇〇字以内のブログ記事を書いて」、「調べて」より「詳細なレポートを作って」が正しい書き方です。
ChatGPT・Claude・Gemini・Skywork、全AI公式ガイドが共通して「動詞を明確に」を推奨しています。
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❌ 曖昧な依頼 |
✅ 明確な依頼 |
|---|---|
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「ブログを書いて」 |
「AIツール初心者向けに、NotebookLMの使い方を説明するブログ記事の書き出し（400字）を書いてください」 |
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「調べて」 |
「2026年の生成AI市場トレンドについて詳細なレポートを1,500字以上で作成してください」 |
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R |
Rules（ルール）——「守ってほしいこと・やらないでほしいこと」 |
制約・制限・トーンを伝える要素です。「〜しないで」という否定形より「〜で書いて」という肯定形の方が効果的です（Claude編で紹介した内容と同じです）。
- トーン：「やわらかく親しみやすく・でも馴れ馴れしくなく」
- 文字数：「5,000字以上で」「400字以内で」
- 構成：「共感フック→解説→実践例→CTA の流れで」
- 禁止：「専門用語を使う場合はカッコ内で補足して」
- フォーマット：「箇条書きではなく説明文で」「H2/H3見出し付きで」
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E |
Examples（例）——「こういう感じで返してほしい」 |
「こういうスタイルで」という例を1〜3個添える要素です。例があると、AIは「なんとなく」ではなく「この人が求めているもの」を正確につかめます。
ClaudeのFew-shotプロンプティング（Claude編参照）と同じ考え方です。例がない場合は、先にAIに「こういう記事の書き出しの例を3つ作って」と頼み、気に入ったものをEに入れるという逆引き活用法も使えます。
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📝 例の入れ方（具体的なイメージ） E: 良い書き出しの例→「ChatGPTに何度聞いても的外れな答えしか返ってこない…。 そんな経験、ありませんか？実は問題はプロンプトの書き方にあります。」 このように「こういうトーンで始めてほしい」というサンプルを1文入れるだけで、 AIの出力が一気にスタイルに近づきます。 |
第3章 CAREと各AIフレームワークの対応表
4記事で登場したフレームワークをCAREに変換するとどうなるか、一覧にまとめました。「言葉は違うけど言っていることは同じ」——これがわかると、どのAIに切り替えてもプロンプトの書き方に迷わなくなります。
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AI |
公式推奨フレームワーク |
CAREへの対応 |
記事リンク |
|---|---|---|---|
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Gemini |
5要素（Persona・Task・Context・Format・Tone） |
C=Context / A=Task / R=Format+Tone / E=Examples |
4/15記事 |
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ChatGPT |
3ステップ（タスク→コンテキスト→形式） |
A=タスク / C=コンテキスト / R+E=形式指定 |
4/16記事 |
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Claude |
XMLタグ構造（instructions/context/examples） |
A=instructions / C=context / E=examples / R=rules |
4/17記事 |
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Skywork |
CARE/PTCFフレームワーク（公式推奨） |
そのままCAREで記述・詳しく・量・形式の明示が鍵 |
4/18記事 |
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✅ CAREはどのAIにも使える「共通言語」です。 フレームワーク名や書き方のスタイルは違っても、AIに伝えるべき情報は同じです。 CAREを覚えれば、どのAIを使うときも同じ考え方でプロンプトを書けます。 |
第4章 コピペで使えるテンプレート集（8種）
このシリーズの「まとめの資産」です。全部コピペ可能なプロンプトとして掲載します。各テンプレートの末尾に「どのAIで特に効果的か」のワンポイントを添えています。
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T1 |
基本の4要素型（万能・入門用） |
全AI共通 |
まず「これだけ覚えれば十分」という最小構成です。どのAIでも使えます。
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C（コンテキスト）： 読者は[ターゲット像]です。 このプロンプトの目的は[目的]です。 A（依頼）： [動詞から始める具体的なタスク] R（ルール）： ・[文字数/長さの指定] ・[トーンの指定] ・[禁止事項] E（例）： 理想のアウトプットのイメージ：[サンプルを1〜2文] |
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💡 ワンポイント：まず C と A だけ書いて試してみて、出力が物足りなければ R と E を追加していくという段階的な使い方がおすすめです。 |
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T2 |
Claude向け XML構造型 |
Claude 推奨 |
Claude編（4/17）で紹介したXMLタグ構造と CAREを組み合わせたテンプレートです。
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<context> 読者は[ターゲット像]です。目的は[目的]です。 </context> <instructions> [具体的なタスクを動詞から書く] </instructions> <rules> ・[文字数/長さ] ・[トーン] ・[禁止事項・制約] </rules> <examples> <example> [理想のアウトプットのサンプル1] </example> <example> [理想のアウトプットのサンプル2] </example> </examples> <input> テーマ：[ここにテーマを書く] </input> |
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💡 ワンポイント：<examples>タグが効果的。「こういう感じで」という例を1〜2個入れるだけでClaudeの出力が一気にスタイルに近づきます。 |
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T3 |
Skywork向け リサーチ深掘り型 |
Skywork 推奨 |
Skywork編（4/18）で解説した「詳しく・量・形式の明示」をCAREに組み込んだテンプレートです。
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C（コンテキスト）： あなたは[役割/肩書き]として行動してください。 対象読者は[ターゲット像]です。 目的：[リサーチの目的] A（依頼）： [テーマ]について詳細なリサーチレポートを作成してください。 ※「詳しく」「詳細に」を必ず入れる R（ルール）： ・[文字数]以上で（例：1,500字以上） ・[セクション数]のセクションに分けて（例：5つ） ・各セクション[文字数]以上で（例：300字以上） ・H2/H3見出し付き ・[引用スタイル]形式のインライン引用を必ず付ける（例：APA形式） ・比較表を最低[数]つ含める E（例）： [レポートの構成イメージや書き出しのサンプル] |
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💡 ワンポイント：ナレッジベースに関連資料をアップしてから@でファイルを参照すると、さらに深いリサーチ結果が得られます。 |
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T4 |
ブログ記事作成用（H’SAI lab 標準） |
Claude / ChatGPT |
HIROROさんが実際に使えるH’SAI labスタイルのブログ記事作成専用テンプレートです。テーマ部分だけ変えて使い回せます。
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C（コンテキスト）： ブログ名：H’SAI lab（不安を希望に変える） 読者：AIツール初心者・副業に興味のある30〜40代の日本人 文体：やわらかく親しみやすい、でも専門的に見える ブランドスタイル：共感フック→わかりやすい解説→実践的なアドバイス→CTA A（依頼）： 以下のテーマでブログ記事の本文を書いてください。 R（ルール）： ・約5,000字（最低4,500字以上） ・H2/H3見出しで章立てする ・専門用語は必ずカッコ内で日本語補足する ・各章2〜3段落 ・冒頭は共感フック（「〜という経験、ありませんか？」形式）で始める ・末尾にまとめと次回予告・SNSへの誘導（CTA）を入れる ・「不安を希望に変える」というブランドの精神を反映する E（例）： 良い書き出し例：「ChatGPTに何度聞いても的外れな答えしか返ってこない…。 そんな経験、ありませんか？実は問題はプロンプトの書き方にあります。」 テーマ：[ここにテーマを書く] |
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💡 ワンポイント：このテンプレートはClaudeとの相性が特に良いです。XMLタグで囲む版（テンプレート②）に変換して使うとさらに精度が上がります。 |
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T5 |
SNS投稿文（X / Instagram）生成用 |
ChatGPT / Claude |
X投稿文を複数パターン同時生成するテンプレートです。記事公開当日にそのまま使えます。
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C（コンテキスト）： 投稿者：H’SAI lab（@hiroro_ailab） フォロワー像：AIツールに興味のある初心者・副業に興味のある30〜40代 トーン：親しみやすく・正直・前向き A（依頼）： 以下の記事のX（Twitter）投稿文を3パターン書いてください。 R（ルール）： ・各パターン140字以内（ハッシュタグ含む） ・パターンA：共感フック型（「〜という経験、ありませんか？」で始める） ・パターンB：テクニック訴求型（「〇〇するだけで変わる」形式） ・パターンC：シリーズ訴求型（前後の記事への導線を含める） ・末尾に「[記事URL]」と関連ハッシュタグ3〜4個を入れる ・ハッシュタグ例：#AI初心者 #プロンプト #ChatGPT #H’SAIlab E（例）： 良いX投稿の例：「Claudeってどう使えばいいの？ XMLタグを使うだけで、出力品質がまったく変わります💜 Anthropic公式ガイドを全部読んでまとめました📝 [URL] #Claude #プロンプト #AI初心者」 記事タイトル：[ここに記事タイトルを入れる] 記事の要点：[ここに3〜5点の要点を入れる] |
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T6 |
YouTube動画 台本・構成案生成用 |
ChatGPT / Claude |
H’SAI labのYouTubeチャンネル向けに動画の台本や構成案を生成するテンプレートです。
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C（コンテキスト）： チャンネル名：H’SAI lab 視聴者：AIツール初心者・副業に興味のある30〜40代の日本人 チャンネルの雰囲気：親しみやすく・正直・前向き・わかりやすい解説 A（依頼）： 以下のテーマでYouTube動画の構成案と台本を作成してください。 R（ルール）： ・動画の尺：約[X]分（例：8〜10分） ・構成：①フック（最初の15秒）②自己紹介・今日の内容予告 ③本編 ④まとめ ⑤CTA ・フックは視聴者の悩みや驚きから始める ・専門用語はナレーション内で必ず口頭で補足 ・CTAには「チャンネル登録・いいね・次回予告」を含める ・読み上げ用の台本形式（ナレーターが読む文章）で書く E（例）： 良いフックの例：「実はChatGPTの答えがぼんやりする理由、 プロンプトの書き方にあるって知ってましたか？今日はその解決法を全部教えます」 テーマ：[ここにテーマを書く] |
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T7 |
AIツール比較記事用（Skywork Deep Research型） |
Skywork |
Skyworkのリサーチ機能を最大限活かしてAIツール比較記事を作るテンプレートです。
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C（コンテキスト）： あなたはAIツール専門のシニアリサーチアナリストとして行動してください。 対象読者：AIツール初心者〜中級者の日本人ブロガー・副業ワーカー ナレッジベース：@[関連資料ファイル名]を参照してください（アップ済みの場合） A（依頼）： [比較するAIツールA]と[比較するAIツールB]を徹底比較した 詳細なレビュー記事を作成してください。 ※「詳細に」「包括的に」を明示する R（ルール）： ・2,000字以上 ・5つのセクションに分けて、各セクション400字以上 ・セクション構成：①概要比較 ②機能比較（表あり）③価格比較 ④向いているユーザー ⑤結論 ・比較表を最低2つ含める ・APA形式のインライン引用を必ず付ける ・H2/H3見出し付きのレポート形式 ・初心者でもわかる言葉で、専門用語にはカッコ内で補足 E（例）： 比較表のイメージ：| 機能 | ToolA | ToolB | の形式で縦横で整理 |
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💡 ワンポイント：このテンプレートはSkyworkのDocuments Agentで使うと、引用付きの完成レポートが出てきます。出力後にSkyworkの引用URLをクリックして事実確認をするのを忘れずに。 |
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T8 |
H’SAI lab マスタープロンプト（使い回し版） |
全AI対応 |
このシリーズを読んでくれた方だけに贈る「締めのテンプレート」です。テーマ部分だけ変えれば、H’SAI labスタイルの記事・SNS・YouTube台本に使い回せます。
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ H’SAI lab マスタープロンプト v1.0 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【C：コンテキスト】 ブログ：H’SAI lab（不安を希望に変える） 運営者：HIRORO（AIツール・副業をやさしく解説する個人クリエイター） 読者像：AIツール初心者・副業に興味のある30〜40代・日本人 ブランド精神：不安を希望に変える / やさしく・正直・前向き キャラクター：Hiroro（オレンジ・金色のちびキャラ）/ ラボちゃん（白銀・青の惑星型AIロボット） 【A：依頼】 今日のタスク：[ここを毎回変える] 例①）ブログ記事本文（5,000字）を書く 例②）X投稿文を3パターン書く 例③）YouTube台本（8分尺）を書く 【R：ルール】 ・専門用語はカッコ内で日本語補足する ・冒頭は共感フック形式（読者の悩みから始める） ・末尾はまとめ＋次回予告＋SNS誘導（CTA）で締める ・「AIっぽい文章」にならないよう、自然な会話調で書く ・H’SAI labの記事は「正直な体験談」が強み——感想や気づきを入れる 【E：例】 H’SAI lab らしい書き出し： 「〇〇に何度挑戦してもうまくいかない…そんな経験、ありませんか？ 実は原因は〇〇にあります。今日はその解決法を全部お伝えします。」 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ テーマ：[ここにテーマを入れる] 追加指示：[ここに今回だけの特別な指示を入れる] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ |
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🎁 このテンプレートの使い方 ① 「テーマ」と「今日のタスク」の部分だけ毎回変える ② 「追加指示」欄に「今回だけ」の特別な指示を入れる ③ あとはそのままClaude・ChatGPT・Skyworkに貼り付ける ClaudeにはXMLタグ版（テンプレート②）に変換してから使うとさらに効果的。 SkyworkにはRulesに「詳しく・[字数]以上で」を追加して使ってください。 |
第5章 Mega-Promptを使うときの注意点3つ
注意点①：長すぎると逆効果になることがある
「詳しく書けばいいほどいい」というわけではありません。500字を超える長大なプロンプトは、かえってAIが重要ポイントを見失ったり、出力が機械的になったりすることがあります。
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文字数の目安 |
特徴 |
向いている場面 |
|---|---|---|
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100字以下 |
手軽・素早い。ただし出力がぼんやりしやすい |
アイデア出し・カジュアルな質問 |
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100〜300字 |
バランスが良い。ほとんどの用途はこの範囲でOK |
ブログ記事・SNS投稿・調査 |
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300〜500字 |
精度が高い。時間をかけた丁寧なプロンプト |
重要な記事・複雑なリサーチ |
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500字以上 |
過剰になりやすい。必要な場合のみ |
特殊な制約が多い専門的タスク |
注意点②：AIごとに微調整が必要
CAREは共通言語ですが、各AIの特性に合わせた一工夫が効果を高めます。
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AI |
CARE使用時の微調整ポイント |
|---|---|
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Gemini |
PersonaとToneを明示する。Google Workspaceとの連携を活かすならURLやドキュメントを直接渡す |
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ChatGPT |
Custom Instructionsに定型のCとRを先に設定しておくと毎回の入力が短縮できる |
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Claude |
CAREをXMLタグに変換する（テンプレート②）と精度が上がる。Eタグへの例が特に効果的 |
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Skywork |
Rに「詳しく・〇字以上・[セクション数]のセクションに分けて」を必ず入れる。ナレッジベース活用も忘れずに |
注意点③：最初の1本を作ることから始める
「いきなり完璧なテンプレートを作ろうとしない」ことが一番重要です。
まず今日のテンプレート①（基本の4要素型）を使って1回試してみてください。うまくいった部分を保存し、物足りなかった部分を追加していく——その繰り返しで、少しずつ「自分専用テンプレート」が育っていきます。
最終的な目標は、テンプレート⑧（H’SAI lab マスタープロンプト）のように「テーマだけ変えればいい状態」を作ること。今日から少しずつ育てていきましょう。
第6章 シリーズ全体の振り返りと、これからの使い方
5記事で学んだこと
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記事 |
AI |
最大のポイント |
|---|---|---|
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4/15 Gemini |
Gemini |
5要素フレームワーク。Persona（役割）指定がGoogle AIの鍵 |
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4/16 ChatGPT |
ChatGPT |
3ステップ＋役割指定。Custom Instructionsで毎回の手間を減らす |
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4/17 Claude |
Claude |
XMLタグ構造が独自の強み。Few-shot（例）指定で精度が劇的に上がる |
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4/18 Skywork |
Skywork |
「詳しく・量・形式」の明示が必須。ナレッジベースで深さを底上げ |
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4/19 今日 |
全AI共通 |
CAREフレームワーク。プロンプトは資産——テンプレートを育てる |
これからの使い方
プロンプトを学ぶのは一度でいい。あとは使い続けるだけです。
今日お渡しした8つのテンプレートは「そのまま使えるもの」ですが、使い続けるうちに「自分の言葉」に育っていきます。H’SAI lab専用の言い回しや、読者に響いた表現をどんどん足していってください。
半年後には、あなただけの「AIプロンプトライブラリ」ができあがっているはずです。
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✅ Mega-Promptとは「AIに推測させない」ための設計——CAREの4要素が基本 ✅ C（背景）A（依頼）R（ルール）E（例）——この順番で書くだけで精度が上がる ✅ CAREはどのAIにも使える共通言語——Gemini・ChatGPT・Claude・Skywork全対応 ✅ 各AIへの微調整：Claude→XMLタグ / Skywork→詳しく・量・形式の明示 ✅ プロンプトは資産——テンプレートを育てると、毎回の手間がどんどん減る ✅ まず今日のテンプレート①から試して、テンプレート⑧を目指して育てていく |
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【次のシリーズ予告】 AIプロンプトガイドシリーズはこれで完結です。 次は「Skywork 実践活用シリーズ」 予定しています。 H’SAI labの更新情報はX（@hiroro_ailab）でお知らせしています。 フォローしてお待ちください！ |
