配られたプロンプトの型で、AIが一般論しか返さない本当の理由：職員が写した型は、肝心の欄が空欄のままだった

ある市役所が、プロンプトのテンプレート集を配る研修を開いた。

研修の翌週、職員が型を写して、子育て支援策の案をAIに頼んだ。

返ってきた案は、どの市にも当てはまる一般論だった。

型の文脈の欄は、空欄のままだった。

職員は、研修で受け取った型のとおりに書いた。では、なぜAIは、どの市にも当てはまる案しか返さなかったのか。

型を配る研修は、もう全国の話である

型を配る研修は、もはや一部の先進的な自治体の話ではない。

総務省の調査では、2025年10月31日時点で、生成AIを導入済みの都道府県と指定都市は100%だった。その他の市区町村でも45.6%に達した。

研修で配った型は、庁内の机から机へ回る。空欄のまま写す職員が増えれば、一般論の案が庁内に積み上がる。

どの市にも当てはまる案は、自分の市の課題を一つも解かない。

配られた型の正体は、五つの欄の枠だった

研修で配るテンプレートは、プロンプトを役割、文脈、指示、形式、制約の五つの欄に分けている。欄に分けると、毎回書き換える場所が目に見える。

五つの欄は、使い回せる度合いが欄ごとに違う。

役割、形式、制約は、課や業務ごとにほぼ決まる。庁内でそろえられる欄である。

指示は、当日の仕事ごとに変わる。文脈は、自治体ごと、課ごと、年度ごとに変わる。

写して使えないのは、文脈の欄だけだ。冒頭の職員が空欄で残したのも、その欄だった。

文脈の欄が空のとき、AIの中で何が起きるのか

自治体の規模、予算の上限、対象者、法的根拠は、職員にとって当たり前の前提だ。AIの手元には、四つの前提が一つもない。

人口も予算も空欄のまま子育て支援策を頼む。症状も体温も伏せたまま薬を頼むのと同じだ。

出てくるのは、一般向けの薬である。

人口も予算も対象者も知らないAIは、空いた欄を一般論で埋める。

AIが返す一般論は、受け取った情報に正直な答えだ。答えの出来を決めていたのは、型の出来ではなく、文脈の欄だった。

案内文の出来は、文脈の欄で差がつく

住民向けの案内文の型を例にする。文字数や語調を決める形式の欄と、個人情報や法令を守らせる制約の欄は使い回せる。

毎回書き直すのは、サービス名と対象者を書く文脈の欄だ。文脈の欄が、案内文の出来をいちばん左右する。

うまくいかなかった依頼に条件を足すと、足す条件の多くは文脈の欄に入る。人口5万人、高齢化率35%、対象は65歳以上、といった条件である。

次の文面のかっこの中を、自分の課の事情に書き換えて使える。

役割：あなたは（例：市の高齢福祉課の職員）です。
文脈：（例：人口5万人、高齢化率35%。対象は65歳以上の一人暮らしの方。根拠は市の見守り事業の要綱）
指示：（例：見守りサービスの申し込みを案内する文を作ってください）
形式：（例：400字以内、やさしい語調、見出しをつける）
制約：（例：要綱にある内容だけで書く）

議会が承認するかを見極めてほしい、という依頼は、AIに意思決定を渡すプロンプトだ。AIに頼むのは、想定質問と回答案の下書きである。

テンプレートを共有するとき、前提にした状況の欄が欠けやすい

部署ごとにテンプレートを集め、作成日、作成者、利用頻度、改善履歴を管理する運用は、組織の力になる。

落とし穴は、型だけが前提を置いて旅に出ることだ。隣の課や次の年度の職員は、誰がどんな事情で型を作ったかを知らない。

前提の違いに気づかず使えば、冒頭の子育て支援策と同じ一般論が返る。

管理表に、もう一つ欄を足す。型が前提にした状況の欄だ。

人口規模、対象者、作った時点の制度を書く。

状況の欄があると、隣の課や次の年度の職員が、前提の違いに気づける。自分の課の数字に書き換えてから、型を使える。

空欄だった人口や予算の数行が、案を変える

型を配るときは、文脈の欄の記入例と、型が前提にした状況を書き添える。受け取った職員は、文脈の欄を自分の課の事情に書き換えてから使う。

子育て支援策の案を変えるのは、型の出来ではなく、空欄のままだった文脈の欄の数行である。

出典

• 自治体における生成AI導入状況（令和7年度）（総務省, 2026）

この記事の考え方は、拙著『ChatGPT はじめてのプロンプトエンジニアリング』の2章1節「プロンプトの重要性と設計方針」に書きました。この節を読むと、配られた型を写すだけでなく、自分の課の事情と狙いを、どの欄にどう書けばよいかを考えられるようになります。