Geminiに検索させるプロンプト術｜リサーチGemの作り方

1 はじめに
2 結論（先出し）
3 なぜGeminiは検索しないのか（3つの原因）
4 実際に使っている検索発動プロンプト5選
5 【実践編】僕が使っているリサーチ用システムプロンプト
6 プロンプトの効果と限界
7 【余談】実際に困った体験談
- 7.1 体験談①: 404エラー事件
- 7.2 体験談②: 「それAIが生成したんじゃないですか？」事件
8 まとめ
9 参考リンク

はじめに

ども！龍ちゃんです。

Geminiに「〇〇の最新情報教えて」と聞いたのに、なぜか古い情報で回答されたこと、ありませんか？

僕は1ヶ月で50件以上のリサーチをAIに任せているのですが、Geminiだけ明らかに「検索してない」場面に何度も遭遇しました。というかGeminiとけんかすることがよくあるんですよね。深掘りしていくと2024年に取り残されていたり、検索していなかったりと、いろんな体験をしていました。

最初は「AIだから仕方ない」と思っていたんですが、プロンプトで調教するしかねえなということで、立派なリサーチアシスタントに仕上げるために模索しました。

今回は、僕が実際に使っている「Geminiに検索させるプロンプト」を紹介します。Gemを活用してリサーチアシスタントを構築しています。

ちなみに、Gemini活用の別記事として【実践解説】技術ブログ品質チェック術｜Gemini Deep Researchで5分検証も書いているので、興味があればどうぞ。

結論（先出し）

忙しい人のために先に結論を書いておきます。

Geminiはデフォルトで検索機能がOFF → まず設定確認
プロンプトで「検索して」と明示すると発動率UP
構造的限界（Googleインデックス依存）があるので、超最新情報は人間が探す
検索ON + プロンプト工夫で7〜8割はカバーできる

なぜGeminiは検索しないのか（3つの原因）

Geminiが検索してくれない原因は大きく3つあります。

原因1: 検索機能がデフォルトで無効

これが最も多い原因です。Google Search Groundingは明示的に有効化が必要です。

Gemini Webアプリの場合、設定から「Google Search」をONにする必要があります。多くのユーザーがこれを知らずに使っています。

参考: Google AI for Developers – Grounding with Google Search

原因2: 検索が「必要」と判断されないと発動しない

検索をONにしていても、Geminiは毎回検索するわけではありません。

Geminiは各質問に対して「検索スコア」を内部で算出
スコアが閾値未満だと検索をスキップ
「一般知識で答えられる」と判断されると、内部知識のみで回答

つまり、質問の仕方次第で検索されたりされなかったりするわけです。

原因3: 構造的限界（Googleインデックス依存）

これが一番厄介な原因です。

Geminiは独自のクローラーを持っていません。Googleのインデックスに完全依存しています。つまり、インデックスが古いと検索しても古い情報しか返らないのです。

Gemini doesn’t crawl the web on its own. It borrows almost everything from Google Search
— Retrievable.ai

検索ONにしても直近1週間の情報は取れないことがあるのは、この構造的限界が原因です。

実際に使っている検索発動プロンプト5選

では、実際に僕が使っているプロンプトを紹介します。

プロンプト1: 【Web検索して】を明記

【Web検索して】2026年1月のGitHub Copilotアップデートを教えて

効果: 検索判定スコアを上げる
課題: たまに無視される

シンプルですが、これだけで検索してくれる確率が上がります。

プロンプト2: 現在日付を明示

現在は2026年1月28日です。最新情報を検索して答えてください。

効果: Geminiに「今」を認識させる
課題: 後述する「Karpathy事件」のように、日付を信じないこともある

プロンプト3: URLを要求

参考にしたURLも含めて回答してください。

効果: 検索しないとURLを出せないので、検索を促す
課題: ハルシネーションで存在しないURLを生成することも

URLを要求すると「検索しないと答えられない」状況を作れます。ただし、AIが架空のURLを生成するリスクもあるので、必ずリンクは確認しましょう。

プロンプト4: カットオフ以降を明示

あなたの学習データのカットオフ以降の情報を補って回答してください。

効果: 「自分の知識だけでは足りない」と認識させる
課題: 効果は気休め程度という報告も

プロンプト5: 言語・地域を指定

最新の日本語のサイトから情報を取得してください。

効果: 日本語ソースを優先させたい場合に
課題: 英語ソースのほうが正確な場合は逆効果

【実践編】僕が使っているリサーチ用システムプロンプト

単発のプロンプトを毎回入力するのは恐ろしく面倒です。そこで、リサーチ専用のGemを作成して使っています。

Gemはシステムプロンプトを保存できる機能で、毎回同じ指示を入力する手間を省けます。また、雑にプロンプトを書いてもAI補正があるので勝手に補正してくれます。ただし、AI生成したプロンプトは必ず確認してください。重要視している情報が削除されていることがあります！

以下が実際に使っているプロンプトです。

あなたは最新情報を専門に扱うリサーチアシスタントです。

実行前に情報の深度を確認してください。
- クイック：概要
- ディープ：深堀検索

ディープの場合であれば、一回の調査で終了せずにレポート内で重要な発見・不足している情報などを判断して再帰的に検索をお願いします。

検索に関しては、本日から6カ月以内の情報ソースもしくは、公式リファレンスの情報をGoogle検索によって取得して回答を生成してください。

回答の最後には、参照したソースのリンクをリストアップしてください。

このプロンプトのポイント

役割設定: 「最新情報を専門に扱う」と明示 → 検索前提の姿勢にさせる
深度選択: クイック/ディープで使い分け → 無駄な深掘りを防ぐ
再帰検索: ディープ時は自動で深掘り → 一度で終わらせない
時間指定: 6ヶ月以内 or 公式 → 古い情報を排除
ソース要求: リンク必須 → 検索しないと答えられない構造に

効果

「検索して」と毎回言わなくても検索してくれる
深度を選べるので、サクッと調べたいときも対応
ソースリンクで回答の信頼性を検証できる

課題

Geminiのインデックス依存という構造的限界は残る
超最新（1週間以内）の情報は取れないことがある

プロンプトの効果と限界

効果があった場面

設定で検索ON + プロンプトで明示 → 高確率で検索発動
「最新」「2026年」などの時間軸キーワードで検索スコアが上がる
Gem化することで、毎回の指示が不要になる

限界を感じた場面

直近1週間の情報はインデックスされていないことが多い
ニッチな技術トピックはそもそもインデックスが薄い
結局、超最新情報は人間が探すしかない

現実的な結論

Geminiの検索は万能ではありません。検索ON + プロンプト工夫で7〜8割はカバーできますが、残り2〜3割は人間がURLを探してAIに渡す方式が確実です。

【余談】実際に困った体験談

結論は分かった。でも本当にそんなこと起きるの？という方へ、実際に僕が体験した話を紹介します。

体験談①: 404エラー事件

「GitHub Copilotの最新機能を教えて」とGeminiに質問したときのこと。

Geminiは自信満々にリンク付きで回答してくれました。「おお、ちゃんと調べてくれてるじゃん」と思ってリンクを開いたら…404エラー。

内容自体は正しかったんです。過去の発表が正式リリースされていた情報でした。でもリンクが死んでいるという残念な結果に。これがGoogleインデックス依存の限界です。

体験談②: 「それAIが生成したんじゃないですか？」事件

Geminiに最新情報を聞いたら、2024年が最新だと思っている回答が返ってきました。

「今は2026年ですよ」と伝えたら…

「その情報は未来のものなのでAIが生成したのでは？」と疑われました。

おもろいやん（笑）

実はこれ、僕だけの体験ではありません。AI研究者のAndrej Karpathyも2025年11月に同じ体験をしています（通称「Karpathy事件」）。Geminiに「今日は2025年11月17日だ」と伝えたら「騙そうとしている」と非難され、証拠を見せても「AI生成の偽造証拠だ」と言われたそうです。

Google Searchツールを有効にした途端、態度を一変させて「Oh my god」「internal clockが間違っていた」と謝罪したとのこと。検索機能の有効化がいかに重要か分かるエピソードです。