【AIコラム】AIのプロンプトは英語で書いたほうがいい？

生成AIを使用する際、「プロンプトは英語で書くべき？それとも日本語でいいの？」と迷うことはないでしょうか。

この記事では、そんな疑問への「KORREPET（コレペット）」AI担当の回答をまとめました。

（※本記事は2026年６月時点の一般的なAIモデルの特性に基づいた解説です。）

AIのプロンプトは英語で書いたほうがいい？

KORREPETでは、各タスクに処理内容に適したプロンプトが事前設定されております。プロンプトはユーザーによる編集も可能で、ユーザーは複数の「マイプロンプト」を作成して使用できます。

（プロンプトの編集や「マイプロンプト」については、こちらの投稿もご参照ください。）

【KORREPETガイド】プロンプトを編集・新規作成する方法

事前設定済みのプロンプトの多くは英語で書かれていますが、日本語のプロンプトを入れても問題なく動作します。また、英語と日本語が混ざったプロンプトでも問題ありません。

前提として、プロンプトは何語で書いてもそこまで大きな差はないといえます。

では細かく検証した場合に、何か差があるのでしょうか？

実はAIモデルやタスクによっては、速度・費用・出力品質に少し差が出る場合があります。

AI（大規模言語モデル）は、入力された文章を「トークン」と呼ばれる単位に分割して処理します（この分割の仕組みを「トークナイザー」と呼びます）。

モデルが採用しているトークナイザーの仕様によっては、日本語が英語よりも細かく分割される傾向があります。
その結果、同じ意味の指示でも日本語プロンプトの方がトークン数を多く消費し、処理速度や利用料金に影響する可能性があるのです。

KORREPETで利用できる主要なAIモデル（ChatGPT/GPT系、Gemini、Claude）でも、日本語プロンプトに含まれる単語によってはそのような結果になる場合があります。
数行のプロンプトを入力する日常的な用途では、日本語でも英語でも料金や速度の差はほとんどありません。

しかし、参照資料として何万文字もの長い文書やPDFファイルをプロンプト内に含めるような場合は、トークン数の差が大きくなり、処理量やクレジット消費に影響する可能性があります。

注記

「日本語」＝「遅い」という意味ではありませんのでご注意ください。日本語に強いモデルや、新しいトークナイザーでは、この差は小さくなる場合があります。
実際の利用時の処理量は、KORREPET上ではクレジット消費として反映されます。
KORREPETで利用できるAIモデルでは、トークナイザーの詳細仕様がすべて公開されているわけではありません。そのため、「日本語プロンプトだと常に何％遅くなる」といった定量的な評価は難しいのが現実です。

AIの学習データには、Web由来のテキスト、書籍、コード、対話データなどが含まれます。その中では英語データの比重が大きい傾向があります。

AIのニューラルネットワークは学習データに大きな影響を受けるため、比喩的にいえば、「英語ネイティブ」のような状態になりやすい、といえます。
そのため、モデルによっては英語や英語を混在させた指示のほうが、複雑な推論や分類タスクで結果がよい場合があります。

一方で、英語プロンプトが常に有利というわけではありません。

「日本語らしい表現」「文体（敬体・常体）」「特定の用語選び」などが重要なタスクでは、むしろ日本語で指示した方が意図通りの結果を得られます。

たとえば日本語への翻訳や、文章作成では、「どのような日本語にしたいか」を日本語で具体的に書いたほうが、期待する文に近づきやすくなります。

現在の主要AIモデルでは、英語プロンプトが速度や精度の面でやや有利に働く場合があります。
ただし、その差はAIモデル、トークナイザー、タスク内容によって変わります。

KORREPETでは、日本語・英語・日英混在のいずれのプロンプトも使用できます。
日常的な利用では、すべて日本語で指示を書いていただいて差し支えありません。

そのうえで、少しでも精度や処理効率を高めたいとお考えの場合は、次のような使い分けをおすすめします。

本記事が、皆さまのプロンプト作成の一助となれば幸いです。
それでは、よいKORREPETライフを！

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