Perplexity プロンプト例｜AI検索を最大活用する質問テンプレート集
はじめに
AI検索エンジン「Perplexity」は、自然言語で入力した質問に対して、的確な回答とその出典を提示してくれる革新的なツールです。しかし、質問の仕方＝「プロンプト」の良し悪しによって、得られる情報の質や有用性には大きな差が生まれます。
特に、マーケティング、ビジネス分析、学習・研究といった目的別のプロンプト設計ができると、Perplexityの力を何倍にも引き出すことが可能です。ChatGPTと違い、PerplexityはリアルタイムWeb情報と出典の可視化が特徴のため、「何を・どう聞くか」が重要な鍵となります。
本記事では、Perplexityをより効果的に使うための具体的なプロンプト事例集を、目的別・業務別に体系化して紹介します。すぐにコピーして使えるテンプレートも多数掲載しており、初心者から上級者まで必携の内容です。
プロンプトの基本構造と考え方
4 要素を組み合わせて「質問の設計図」を描く
Perplexity の応答は入力したプロンプトを解析して生成されますが、その振る舞いは〈主語〉〈時制〉〈内容指定〉〈条件指定〉という四つの部品をどう組み合わせるかで決まります。たとえば「2024 年現在の日本SaaS市場における成功事例を中小企業に限定して教えてほしい」という一文には、「日本SaaS市場」という主語、「2024 年現在」という時制、「成功事例」という欲しい情報の種類、そして「中小企業」という条件指定が含まれており、AI が回答範囲を迷う余地はほとんどありません。逆に「最近のSaaSはどう？」のように主語も時制も曖昧な質問では、Perplexity は広すぎる候補を拾い集めるしかなく、結果としてピントのぼけた要約を返すことになります。つまり四つの部品は「回答精度の境界線」を描く設計図であり、毎回の質問をこの枠組みに当てはめて書く習慣を付けることが、検索精度を一段引き上げる最短ルートになるのです。
「抽象度を下げる→焦点を合わせる」の二段階思考
プロンプトを書き出すときは、まず漠然とした疑問を言語化したあと、一呼吸おいて「この問いをどこまで具体化すれば望む粒度の答えが返るか」を逆算すると成功率が高まります。マーケティング施策を調べたいのなら「成功事例」で終わらせず、「広告経由の新規獲得に成功した事例」「チャーンを 10 ％以上改善した事例」など、指標や結果を具体的に指定するイメージです。焦点が合えば合うほど、有用な引用や数値が含まれた回答が得られるため、あとで上司やクライアントに提示するときも説得材料として流用しやすくなります。Perplexity を単なる情報収集ツールではなく「半自動レポートライター」に変えるには、この二段階思考を習慣化することが欠かせません。
出典付き回答を活かせる「引用視点」の挿し込み
Perplexity の最大の特色は回答の末尾に出典 URL が並ぶ点ですが、この強みを最大化するにはプロンプトの段階で「出典が欲しい」と明言しておくことが重要です。「2025 年予測を一次情報に基づいて教えてください」「出典リンクを回答内に挿入してください」といった一文を添えるだけで、AI はニュースサイトや調査レポートなど信頼度の高いページを優先的に抽出してくれます。出典リンクは企画書や提案書に直接貼り付けてもリサーチ過程を示す根拠になるため、ビジネス用途では特に価値が大きいと言えるでしょう。
ビジネスリサーチ向けプロンプト事例
成長市場の潮流を「時系列＋要因」で掘り下げる
ビジネスリサーチで重要なのは、静止画のようなスナップショットではなく「時間軸で捉えた変化」です。Perplexity に対し「2019 年から 2024 年にかけて日本のSaaS市場が伸びた要因を三つの時期に分けて示してください」と尋ねれば、AI はコロナ禍によるリモート需要拡大、VC 投資の活発化、IT 補助金政策などを時系列で整理して提示します。この構造化データは、そのまま市場分析レポートの年表やグラフの見出しに転用でき、調査工程の大幅な短縮につながります。
競合比較は「指標の定義」を添えて指示する
競合分析を依頼するとき、「シェア」や「ユーザー数」という単語だけでは何を比較するかが不明確になります。そこで「利用企業数」「年間売上高」「年間成長率」を個別に定義したうえで「Chatwork と Slack を国内市場で上記三指標で比較し、一次情報の出典を示してください」と書くと、AI は各指標ごとに数値と出典を対応づけて回答します。指標定義を盛り込むことで、のちの作業者がデータの解釈を誤るリスクを減らせる点が大きなメリットです。
ニーズ調査では「ペイン→理想像→阻害要因」の三点セット
市場の課題を調べたいときは、「◯◯業界が抱える課題」をただ列挙させるより、「現場のペイン」「理想像」「阻害要因」という三段構造で具体化してもらうと分析の質が跳ね上がります。たとえば「建設業界の勤怠管理について現場のペイン、理想像、阻害要因をそれぞれ詳しく説明してください」と投げれば、手書きタイムカードの煩雑さ→リアルタイム一元管理の理想→IT リテラシー不足や端末コストが阻害要因、といったストーリーが返ってきます。このまま SWOT や 4P の材料に流用可能です。
マーケティング・SEO調査向けプロンプト事例
キーワード調査は「増加率」を指定してトレンドを可視化
単に「人気キーワード」を列挙させると検索ボリューム順に羅列されがちですが、「前年同月比で検索数が 30 ％以上増えた SaaS 関連キーワードを十個示してください」と変化量を条件に加えると、成長の勢いを持つ新語やニッチワードが抽出されやすくなります。こうして得たリストは新規記事のタネや広告運用の入札候補として活用でき、コンテンツマーケティングの差別化に直結します。
コンテンツ構成案は「読者ペルソナ」を明示すると説得力が増す
SEO 記事の構成を生成させる場合、「生成AIとは？」とだけ尋ねると広く浅いアウトラインしか出てきません。しかし「IT 担当者一年目の若手が上司に提出する調査レポート向けに」と読者像を具体的に指定すると、基礎概念→業務活用→導入事例→費用感→リスク対策というように実務視点を重視した骨子が返ります。読者ペルソナを先に固定することで、企画段階から検索意図に合致した記事設計が行えます。
競合サイト診断では「URL 列挙＋評価軸」の二段プロンプト
SEO 競合を深堀りするときは、まず「ChatGPT 比較記事で検索トップ 5 の URL を挙げてください」で候補を取得し、続けて「各 URL について記事ボリューム、内部リンク数、外部被リンク数、更新頻度を比較してください」と二段階で質問します。こうすると自動で表形式の比較レポートが生成されるため、社内共有用のドキュメント作成が数分で完了します。
プロダクト開発・ユーザー理解向けプロンプト事例
ペインポイント抽出は「具体的状況の描写」で深堀り
ユーザーの不満を洗い出す際、「freee のユーザーが困っている点を教えてください」よりも「毎月の請求書発行フローにおいて freee のユーザーが感じる課題」を尋ねる方が、請求書テンプレートの設定難易度や自動消込のエラー率など具体的な痛点を得やすくなります。状況を描写することで AI は関連する口コミやフォーラム情報を選択的に抽出し、より実践的な改善ヒントを提供してくれるのです。
機能要件の優先度は「重み付け基準」を示して計算させる
新機能の優先順位を決めるとき、「ユーザーに必要な機能は？」と尋ねても列挙しか返りません。ここで「重要度 5・実装難度 3・差別化度 2 の重みで優先度を数値化し、上位 3 機能を示してください」と条件を付ければ、AI がスコア計算まで行い定量的に並べ替えて提示します。ふわっとしたアイデアを数値根拠付きのロードマップに変える作業が、プロンプト一行で済むのは大きな時短効果です。
UI/UX 改善策は「指標改善」というゴールを追加
UX 向上を相談するときは、「LTV を 10 ％改善するための UI 改善案」と目標指標をプロンプトに含めると、チャーン抑止フローの最適化やオンボーディングチュートリアルの AB テストなど ROI を意識した提案が得られます。単なるデザイン改善アイデアではなく、事業KPI 直結の示唆が返るため経営層への説得力も高まります。
教育・学習支援向けプロンプト事例
学習段階を明示して専門語のレベルを合わせる
「生成AIを説明して」と尋ねるだけでは学習者の前提知識が考慮されません。そこで「中学生に理解できるように」あるいは「エンジニア向けに」と明示することで、Perplexity はたとえばモデルの仕組みを身近な例え話や数式を使い分けて解説してくれます。学習段階をプロンプトに埋め込むだけで、教材準備の手間が激減します。
フィードバック重視の問題演習は「採点基準」を提示
自習用問題を作る場合、「Python 中級向けの演習問題を出して」だけだと粒度がばらつきます。「PEP8 に準拠し可読性を重視して採点してください」と採点基準まで指定すれば、AI は模範解答と一緒にポイント解説を返し、学習者は自動でフィードバックを得られます。これにより講師が個別添削に割く時間が大幅に削減されます。
継続学習を促す「次に学ぶべき項目リスト」の自動生成
学習計画の最後に「この内容を学び終えたら次に学ぶべき 5 トピックを難易度付きで提案してください」と追記すると、AI は関連トピックを階段状に提示します。学習者は進捗に合わせて自動生成されたロードマップを頼りに学習を継続でき、モチベーション維持にも効果的です。
社内ナレッジ活用・FAQ対応向けプロンプト事例
内部文書を参照する場合は「ファイル名・更新日」を条件に
社内規定が複数バージョン存在する環境では、「2023 年改訂版の経費規定を参照して稟議フローを説明してください」とバージョンを限定しないと、AI が旧版の規定を引用してしまう危険があります。ナレッジベース運用ではプロンプトの中に「参照元ファイル名」や「更新日」を明示して誤回答を防ぐことが重要です。
アクセス権別の回答制御は「公開範囲」を明文化
社内 FAQ を作るとき、権限によって閲覧できる情報が異なる場合は「公開範囲：一般社員」「公開範囲：管理職」といったタグを回答文頭に付与するようプロンプトで指定すると、Perplexity は文脈に応じて機密度を調整した回答を返します。回答者が情報漏えいを意識せずに済むため、オペレーションが格段に安全になります。
更新サイクルを回す「フィードバック要求」プロンプト
ナレッジ精度を上げるには利用者の声を集めることが不可欠です。「回答に不足がある場合は ‘フィードバック：◯◯’ と入力してください」と AI に案内文を毎回付けさせることで、質問者が違和感を感じた瞬間にコメントを残せる仕組みを作れます。収集したフィードバックは管理者が定期的に確認し、プロンプトやドキュメントを更新することで FAQ の品質が継続的に向上します。
プロンプト作成の NG 例と改善例
抽象的・広すぎる質問は情報が散漫になる
「AI 業界のトレンドを教えて」という問いは対象も時期も指定がなく、AI は断片的な話題を繋ぎ合わせるだけで終わってしまいます。改善例として「2023〜2024 年の日本における生成AIツールの利用動向を市場規模推計とともに説明してください」と書けば、対象期間と地域が絞られ、回答は具体的な数値と引用を伴うものに変わります。
用語定義が曖昧なままの比較は意味を持たない
「人気ツールを教えて」では人気の尺度が不明確です。ユーザー数なのか売上なのか、それとも検索トレンドなのかを定義せずに比較を依頼すると、AI は異なる指標のデータを混在させてしまいます。「検索ボリューム上位」「有料契約社数上位」など指標を明示し、同じ物差しで比較させることが不可欠です。
出典を要求せずに専門情報を求めるのは危険
医療・法律・金融のような専門領域で「最新の治療法を教えて」と尋ね、出典を求めないまま回答を使用すると、誤情報をそのまま引用するリスクがあります。専門分野では必ず「一次論文を出典に」「官公庁の統計に基づく」など出典条件をプロンプトに含め、回答を検証可能な形で取得しましょう。
Perplexity Proでできる高度な応用
PDF 要約×改善提案で「インスタント要約レポート」を生成
Pro プランでは PDF をアップロードし、「三つの重要ポイントと業務への改善提案を 500 字で」と指示するだけで、長大なホワイトペーパーや報告書も数十秒で要約付きレポートに変換できます。情報収集から要点整理、次のアクション提案まで一気通貫で完結するため、経営陣への報告スピードが飛躍的に向上します。
連続プロンプトで「比較→要約→提案」の自動化
検索履歴を保持したまま次の質問を投げられるため、「競合 A と B の機能を比較」→「差分を要約」→「当社が優位に立つための施策を提案」の三段階を会話形式で自動生成できます。従来はリサーチ・分析・提案を別々に行っていた調査フローを、一つのチャットセッションで閉じられるのは大きな業務改革ポイントです。
企業内文書検索で「社内 Google」を構築
API 連携で SharePoint や Box のドキュメントを Perplexity に接続し、社内限定の全文検索 AI を構築すれば、マニュアルや議事録、ナレッジを横断検索して要約まで返す「社内 Google」が完成します。属人化した暗黙知を AI が吸い上げ、誰でも同一水準の回答にアクセスできる環境は、組織知の底上げに直結します。
まとめ
本稿では Perplexity を最大限活用するためのプロンプト設計術とユースケースを、ビジネスリサーチ・マーケティング・プロダクト開発・教育・社内ナレッジの五領域に分けて解説しました。要素を具体化し、時制や条件を付け、出典要求を明示する──わずかな工夫で検索結果の質は劇的に向上します。さらに Pro プランを組み合わせれば PDF 要約や連続プロンプト、社内ドキュメント検索など、従来人手で数時間かかっていた作業が数十秒に短縮されます。
AI との対話は「質問力」が成果を決める時代です。今日から四要素を意識してプロンプトを設計し、Perplexity をあなたの“即席リサーチパートナー”として活用してみてください。