Geminiのプロンプト設定ガイド【Google推奨・9つのコツと実践例】

プロンプト設計の基本とマルチモーダルの理解

GeminiはGoogleが提供する生成AIですが、同じ質問でもプロンプトの書き方ひとつで返ってくる回答の質が大きく変わります。Googleは公式ドキュメントとして「プロンプト設計戦略」を公開しており、このページではその要点をもとに、実際に使えるプロンプト例を交えて解説します。

▶ 出典：Google Gemini プロンプト設計戦略（公式・日本語）

プロンプト設計とは？

▶ 出典：Google Gemini プロンプト設計戦略（公式・日本語）

プロンプト設計とは、AIの言語モデルに対して望ましい回答を引き出すための質問・指示のプロセスです。何をするかを伝える指示、背景情報、具体的な例、出力形式の指定など、複数の要素を組み合わせることで、より精度の高い回答を得られるようになります。

Geminiは2026年現在、テキスト・画像・音声・動画・PDFなど複数の入力形式（マルチモーダル）に対応しています。プロンプトの原則はテキスト・マルチモーダル問わず共通して適用できます。

9つのプロンプト設計のコツ

1. 明確な指示を出す

あいまいな指示より、具体的な条件を明示したほうが精度の高い回答が返ってきます。

以下の文章を、中学生でも理解できる言葉で3行以内に要約してください。
専門用語は使わず、文末は「〜です・〜ます」体で統一してください。

[文章をここに貼り付け]

2. 例を含める（Few-Shot Prompting）

望ましい出力のパターンを例として示すと、モデルはそのパターンを踏襲して回答を生成します。これを「Few-Shot Prompting（少数例学習）」と呼びます。

例：レビューの感情分析

以下のレビューをポジティブ・ネガティブ・中立のいずれかに分類してください。

例1：「操作が直感的で使いやすい」→ ポジティブ
例2：「値段の割に機能が少ない」→ ネガティブ
例3：「可もなく不可もなく」→ 中立

分類対象：「デザインは好みですが、バッテリーの持ちが気になります」

例がゼロの場合（Zero-Shot）より、1〜3個の例を添えるだけで分類精度が上がります。

3. 言語モデルに部分的な入力を任せる

文章の冒頭だけ書いて続きを生成させる、あるいは穴埋め形式にすると、モデルが主体的に内容を補完します。創作・アイデア出し・文章の展開を考える場面で有効です。

例：ブログ記事の続きを生成

以下のブログ記事の書き出しに続く本文（300字程度）を書いてください。
トーンは親しみやすく、読者が「試してみたい」と思える内容にしてください。

書き出し：「Geminiに話しかけるようになって、調べ物の時間が半分になりました。」

4. 出力の書式を指定する

箇条書き・表・JSON・Markdown・番号リストなど、出力形式を明示することで、そのまま使えるデータが得られます。

例：比較表を出力させる

GeminiとChatGPTを以下の項目で比較した表をMarkdown形式で作成してください。

比較項目：料金プラン / 対応言語 / 画像生成 / 最大コンテキスト長 / 無料枠

表の最後に「総評」として1〜2行のコメントを追加してください。

例：JSONで出力させる

以下の商品情報をJSON形式で整理してください。 キー名は英語（name, price, category, in_stock）を使用してください。 商品情報：ワイヤレスイヤホン、4,980円、オーディオ、在庫あり

5. コンテキスト情報を追加する

背景情報・前提条件・制約をプロンプトに含めると、Geminiの回答がより的確になります。情報が多いほど精度が上がりやすい傾向があります。

例：ターゲットと制約を明示する

言語モデルに与える情報が豊富であればあるほど、より精度の高いレスポンスが期待できます。例えば、特定の製品に関する顧客のレビュー分析を行う場合、その製品の基本情報や市場背景などのコンテキストを提供することで、より深い洞察を得ることができます。

私はフリーランスのWebデザイナーです。
主なクライアントは中小企業（飲食・小売）で、予算は10〜30万円が多い状況です。

このような顧客に対して、SNS運用の提案を3案、それぞれ月額費用の目安つきで提案してください。

6. 接頭辞を使う

プロンプトの各パートに「役割：」「指示：」「入力：」のようなラベル（接頭辞）を付けると、モデルが構造を把握しやすくなり、複雑なプロンプトでも意図通りに動作しやすくなります。

例：翻訳タスクに接頭辞を使う

指示：以下の日本語テキストを英語に翻訳してください。ビジネスメール向けのフォーマルなトーンにしてください。

入力テキスト：
先日はお時間をいただきありがとうございました。ご提案の件について、社内で検討した結果をお伝えします。

出力形式：翻訳文のみ（説明不要）

7. パラメータ値を調整する（主にAPI利用時）

Gemini APIを直接使う場合、以下のパラメータを調整することで出力の傾向を変えられます。

パラメータ	説明	低い値	高い値
Temperature	出力のランダム性	安定・再現性高い	多様・創造的
Top-K	次の単語の候補数	限定的	広範囲
Top-P	確率的サンプリング	保守的	冒険的

事実確認や要約など正確さが求められるタスクはTemperatureを低く（0〜0.3）、創作や発想系のタスクは高め（0.7〜1.0）に設定するのが一般的です。通常のGeminiアプリ（Webブラウザ・スマホ）ではこれらの設定は非公開ですが、Google AI StudioやAPIを使う場合は直接調整できます。

8. プロンプトを繰り返し改善する

1回のプロンプトで理想の回答が得られないことはよくあります。Googleは「プロンプトは反復して改善するもの」と位置づけています。

改善のアプローチ例：

• 指示の言い回しを変える（「要約して」→「3つの要点にまとめて」）
• 条件を追加する（「さらに具体例を1つ加えて」）
• ロール（役割）を与える（「あなたはプロのコピーライターです」）
• 出力が長すぎる場合は文字数を指定する（「200字以内で」）

一度うまくいったプロンプトはメモしておくと、同種のタスクで再利用できます。

9. 非推奨事項：苦手分野を把握する

言語モデルには得意・不得意があります。以下の用途には使用を慎重にしてください。

慎重に使うべき場面

• 数学・論理演算の正確な計算（検算が必要）
• 最新情報・リアルタイムデータの参照（情報がカットオフ以降の場合は不正確）
• 法律・医療・財務に関する具体的なアドバイス（専門家への確認が必要）

Geminiの回答は流暢に見えても誤りが含まれる場合があります。重要な判断の最終確認は人間が行うことが前提です。

マルチモーダルプロンプトの使い方

マルチモーダルは、テキストだけでなく、画像や動画などの複数のモードを組み合わせたプロンプト設計を指します。このアプローチでは、言語モデルが画像の関連部分から情報を取得するためのヒントを与えたり、画像の内容を参照するように言語モデルに求めたりすることが重要です。具体的な指示を与えることで、モデルは特定の出力を生成することができます。例を追加することで、モデルがパターンを特定し、指定された画像とレスポンスの関係を新しい例に適用できるようになります。また、タスクを小さく簡単なステップに分割することや、出力形式を指定することも有効です。

Geminiはテキストだけでなく、画像・PDF・動画なども入力として受け付けます。マルチモーダル入力を使う際のポイントを紹介します。

画像を入力する場合

画像を貼り付けた上で、注目してほしい箇所や欲しい情報を明示すると精度が上がります。

例：図表の読み取り

添付の画像はWebサイトのアクセス解析データです。
以下の点について日本語で回答してください。
1. 最もアクセスが多い曜日
2. 前月比で大きく変化しているページ
3. 改善が必要だと考えられる指標とその理由

例：デザインのフィードバック

添付はLP（ランディングページ）のデザイン案です。
ターゲットは30代女性・スキンケア商品の購入検討者です。
CTAボタン・ファーストビュー・フォントの観点から改善点を3つ挙げてください。

PDFや長文ドキュメントを入力する場合

Geminiは長いコンテキストウィンドウ（Gemini 1.5 Pro以降は最大100万トークン）に対応しているため、長文PDFをそのまま貼り付けて要約・質問・比較ができます。

添付のPDF（契約書）について以下を回答してください。
1. 契約期間と自動更新の有無
2. 解約時の注意事項（違約金の有無を含む）
3. 甲乙どちらに有利な条件が多いか、理由とともに説明してください

※ 法的なアドバイスは不要です。条文の内容を整理するだけで構いません。

まとめ

Googleが推奨するGeminiのプロンプト設計のコツを9点と、マルチモーダル活用の基本をまとめました。

実践で特に効果が出やすいのは「具体的な条件を明示する（コツ1）」「Few-Shotで例を見せる（コツ2）」「出力形式を指定する（コツ4）」の3つです。まずこの3点を意識するだけで、Geminiからの回答の質は変わってきます。

プロンプトは一度作ったら終わりではなく、結果を見ながら少しずつ改善していくものです。うまくいったパターンをメモしておくと、次のタスクでも応用が利きます。

更新履歴

• 2026-04-09：全体リライト
• 2025-08-24：情報更新
• 2023-12-20：初版公開