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システムプロンプトとは？普段のプロンプトとの違いと会社で使う前の確認点

AIツールギャラリー編集部更新: 2026年9月13日
システムプロンプトとは？普段のプロンプトとの違いと会社で使う前の確認点

AIに依頼する文面を毎回整えても、返答の形式や注意点が会話ごとにそろわないことがあります。

会話中の依頼と、設定画面やアプリ側にあらかじめ置く指示は、同じプロンプトと呼ばれても扱われ方が異なります。

この記事では、システムプロンプトの意味、設定する場所、書く内容を整理します。会社で利用するときに、誰が設定を変えられるかや、提供元が説明するデータの扱いも確認します。

設定する場所と、会社で確認したい項目を分けて整理します！

この記事の監修者

山原 慎也
山原 慎也

AIリスキル株式会社 代表取締役

AIツールギャラリーを運営するAIリスキル株式会社の代表取締役。企業・自治体向けの生成AI研修とAI導入支援を手がけています。

実績: 大阪・関西万博 公式プログラム「AI HEROES COLLECTION」司会進行 / 神戸市デジタル人材育成エコシステム構築事業の運営 / MBS「せやねん!」「よんチャンTV」に生成AIの専門家として出演 / Felo日本初コアアンバサダー / Genspark第1期公式アンバサダー / Skywork公式アンバサダー / AKOOL公式パートナー など

システムプロンプトとは何ですか

事前に設定する指示と、利用者が会話中に入力する依頼を分けて示すシステムプロンプトの概念図

システムプロンプトは、AIの役割、目的、出力条件などをあらかじめ示す指示を説明するときに使われる言葉です。呼び方と置く場所は、製品やAPIによって異なります。

OpenAIの現行Responses APIでは、「instructions」や「developer message」という項目が案内されています。

Anthropic APIでは「system」、Gemini APIでは「system_instruction」という名称です。

これらは、それぞれ会話の前提となる振る舞いを設定する項目です。名称が違う点を残したまま確認してください。

普段のプロンプトとは役割が違います

普段のプロンプトは、会話中に「この資料を要約してください」のように入力する依頼や質問です。プロンプトとはで説明している指示そのものが、この出発点になります。

一方、システムプロンプトは、回答の目的や形式を会話の前からそろえるために置く指示です。本記事では、この2つを「今回の依頼」と「事前に置く条件」に分けて説明します。

比べる点システムプロンプト普段のプロンプト
主な役割AIの役割や出力条件を示す今回してほしい作業を伝える
置かれる場所の例設定画面、プロジェクト、アプリ側の指示チャットの入力欄
確認したい点誰が編集するか、どの会話に適用するか依頼に必要な前提が足りているか

この表は用語を整理するための見方です。実際の名称や優先順位は、利用する製品・APIの公式情報で確認してください。

どこで設定しますか

ChatGPTのカスタム指示、Claudeのプロジェクト指示、GeminiのGem、各社APIの指示項目を製品名つきで並べた図

設定場所は、会話サービスの画面と、アプリを作る側が使うAPIで分けて見ると整理しやすくなります。同じ目的に見える機能でも、適用範囲は製品ごとに異なります。

会話サービスで設定する場合

ChatGPTのCustom Instructionsは、Web/DesktopではSettingsのPersonalizationから設定します。

OpenAIは、設定の変更が既存の会話を含むすべてのチャットへ直ちに適用され、以前の指示を過去の会話から消すには会話履歴の削除が必要だと説明しています。

Claudeには、全会話へ適用するInstructions for Claudeがあります。

Project instructionsはプロジェクト内の会話だけに適用され、プロジェクト画面のSet project instructionsから保存します。

Gemini Appsでは、Gemini web appのExplore GemsからNew Gemを開き、Gemに指示を書いて保存できます。Gemの指示は、繰り返す目的やガイドラインに合わせて応答を調整するための機能として案内されています。

アプリに組み込む場合

OpenAIのResponses APIでは、「instructions」または「developer message」で高い優先度の指示を渡せます。これはChatGPTのカスタム指示と同じ画面設定ではなく、アプリ側の実装で指定する項目です。

AnthropicのAPIは「system」パラメータの例を示しています。GoogleのGemini APIは「system_instruction」パラメータでモデルの振る舞いを設定すると案内しています。

製品名だけで同じ設定だと考えず、どの会話に適用するか、誰が編集できるかを画面や契約の説明で確認してください。

何を書くと役立ちますか

GeminiのGem作成ガイドが挙げるPersona、Task、Context、Formatを、業務用の指示の下書きとして整理した図

書き始めるときは、役割、目的、前提、出力形式を分けると、後から見直す場所が分かりやすくなります。GeminiのGem作成ガイドは、Persona、Task、Context、Formatを考慮する例を示しています。

OpenAIは「instructions」に口調、目標、正しい応答例を置けると説明しています。Anthropicも、system promptで役割を示すことや、明確で直接的な指示、出力形式、例を案内しています。

最初は4つに分けます

  • 役割: 「社内文書の下書きを補助する」のように、何の補助をするかを書きます。
  • 目的: 「貼り付けた情報を要約する」のように、今回そろえたい作業を書きます。
  • 前提: 使う情報の範囲や、不明な点をどう扱うかを書きます。
  • 形式: 見出し、箇条書き、確認が必要な点など、出力の並び方を書きます。

指示は、回答の形や作業の前提をそろえるためのものです。回答内容が事実に合うかは別に確認する必要があるため、重要な判断ではハルシネーションとはもあわせて確認してください。

会社の固有情報を例文にしません

設定の下書きには、実際の顧客名や案件番号を入れずに、扱う情報の種類と出力条件を書けます。実データを含める前の確認は、後の「機密情報は書いてよいですか」で扱います。

利用者は上書きできますか

OpenAI Responses APIで確認できるdeveloperとuserの優先関係と、Claude共有プロジェクトのCan viewとCan editを混同しないための図

「上書き」には、設定そのものを編集することと、会話中の依頼が設定より優先されることの2つの意味があります。この2つを分けないと、誰が何を変えられるかがあいまいになります。

APIでは優先順位が明示される場合があります

OpenAIのResponses APIは、developer messageがuser messageより優先されると説明しています。

アプリの開発者がdeveloper messageを設定する場合、利用者の入力はその後ろの優先度として扱われます。

これはOpenAIのResponses APIについて確認できた説明です。ChatGPTのCustom Instructions、ClaudeのProject instructions、Gemの指示に同じ優先順位を当てはめることはできません。

設定の編集権限も別に確認します

ChatGPTのCustom Instructionsは、設定した利用者が編集または削除できます。

Claudeの共有プロジェクトでは、Can editのメンバーはプロジェクト指示を変更でき、Can viewのメンバーは変更できません。誰が設定を管理し、回答を誰が確認するかは、AIガバナンスとはで扱う論点です。

Gemの指示とClaudeのProject instructionsについて、会話中の依頼と衝突した場合の優先順位は、本記事で確認した公式ヘルプには明示を確認できませんでした。実際に使う前に、管理者の設定と公式ヘルプを確認してください。

機密情報は書いてよいですか

各社が説明する契約、設定、フィードバック、接続先を個別に確認する図

この問いは、入力する場所がカスタム指示か会話本文かだけでは決まりません。利用するプラン、データ利用の設定、フィードバック、接続アプリ、会社の規程を分けて確認する必要があります。

OpenAIが説明する範囲

OpenAIは、個人向けのChatGPTでは設定により新しい会話がモデル改善に使われ得ると説明しています。一方で、ChatGPT Business、Enterprise、APIの入出力は既定で学習に使わないと案内しています。

OpenAIは、Custom Instructionsの利用に関する情報もモデル性能改善に使われると説明しています。データエクスポートに含まれることや、第三者プラグイン利用時に関連情報が開発者へ渡る可能性も案内しています。

どの契約と機能を使うかで、確認する資料は変わります。

AnthropicとGoogleが説明する範囲

Anthropicは、Claude for WorkやAnthropic APIなどの商用製品では、入出力を既定で学習に使わないと説明しています。ただし、明示的に送るフィードバックには関連する会話を含む別の扱いが案内されています。

Googleは、Gemini Appsでプロンプト、共有したファイル、Gemなどの指示を収集対象として説明しています。

Keep Activityをオフにした場合の保持やフィードバック時の扱いも、Gemini Apps Privacy Hubに記載されています。

これらは各社が説明するデータの扱いです。会社で入力してよい情報の範囲は、提供元の説明だけで決めず、契約プラン、組織設定、接続先、社内規程を確認してください。

提供元の仕様と社内の運用を分けて考える視点は、責任あるAIとはでも確認できます。

まとめると何を確認しますか

システムプロンプトを業務で使う前に、設定場所、編集者、データ利用の説明をこの順で確認する3点チェック図

システムプロンプトは、AIの役割や出力条件を事前にそろえるために使う指示です。製品やAPIごとに名称と設定場所が異なるため、言葉だけで同じ機能だと決めないことが大切です。

会社で確認するときは、まず設定がどの会話へ適用されるかを見ます。次に、誰が編集できるかと、会話中の依頼との優先関係を分けて確認します。

最後に、利用する契約、データ利用設定、フィードバック、接続アプリの説明を確認します。実際のデータを含める前に、この3点を社内の規程と照らし合わせてください。

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