Azure OpenAIのSystemChatMessageとUserChatMessageは何が違うのか調べてみた

はじめに

C#でAzure OpenAI連携の機能を実装していたところ、SystemChatMessageとUserChatMessageというクラスが出てきました。

new SystemChatMessage("あなたは親切なアシスタントです。"),
new UserChatMessage("こんにちは！"),

「どっちもメッセージを送ってるだけじゃないの？何が違うの？」と思って調べたので、学んだことをまとめます。

環境

• .NET 10.0
• Azure.AI.OpenAI（安定版）
• Visual Studio 2026

そもそもChat Completion APIの仕組み

まず前提として、Azure OpenAIのChat Completion APIは会話形式でやりとりする仕組みになっています。

APIにメッセージを送るとき、1つの文字列を投げるのではなく、ロール（役割）付きのメッセージの配列を渡します。ロールには主に以下の3つがあります。

ロール	C#のクラス	役割
system	SystemChatMessage	AIの振る舞いや前提条件を定義する
user	UserChatMessage	ユーザーからの入力（質問や依頼）
assistant	AssistantChatMessage	AIからの応答（会話履歴として使う）

コードで見るとこんなイメージです。

var completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("..."),    // system: AIへの指示
        new UserChatMessage("..."),      // user: ユーザーの発言
        new AssistantChatMessage("..."), // assistant: AIの過去の応答
        new UserChatMessage("..."),      // user: ユーザーの次の発言
    ]);

この配列全体が「会話の文脈」としてモデルに渡されます。モデル自体は会話を記憶しないため、毎回この配列に会話履歴を含めて送る必要があります。

SystemChatMessage（systemロール）とは

SystemChatMessageは、AIの振る舞いを定義するための指示です。Microsoftのドキュメントでは「system message」「metaprompt」「system prompt」とも呼ばれています。

README.mdにもこう書かれていました。

System messages represent instructions or other guidance about how the assistant should behave

つまり「あなたはこういう存在で、こういうルールで応答してね」という設定を伝えるためのメッセージです。

何を書くのか

Microsoftのドキュメントによると、system messageには主に以下の要素を含められます。

• 役割とタスク: アシスタントが何者で、何をするのか
• トーンと対象: 誰に向けて、どんな口調で話すのか
• スコープと境界: やってはいけないこと、対応できない場合の振る舞い
• 安全ガイドライン: 有害な出力を減らすためのルール
• ツールとデータ（任意）: 利用可能なツールやデータソース

具体例

簡単なものから複雑なものまで、いくつか例を見てみます。

シンプルな例

new SystemChatMessage("あなたは親切なアシスタントです。")

業務に特化した例

new SystemChatMessage(
    """
    あなたはContoso社のカスタマーサポート担当です。
    製品の保証、返品、注文状況に関する質問に回答してください。

    ## ルール
    - Contoso社の製品とポリシーに関する質問のみ回答する
    - わからない場合は「その情報は持ち合わせていません。[e-mail] にお問い合わせください」と回答する
    - 法的、医療、金融に関するアドバイスは行わない
    - 競合他社について言及しない

    ## 回答形式
    - 簡潔かつフレンドリーに
    - 最後に「他にお手伝いできることはありますか？」と添える
    """)

参考データを含める例

new SystemChatMessage(
    """
    あなたはAzure OpenAIに関する技術的な質問に回答するチャットボットです。
    以下のコンテキストの範囲内でのみ回答してください。
    わからない場合は「わかりません」と回答してください。

    コンテキスト:
    - Azure OpenAIはOpenAIの言語モデルへのREST APIアクセスを提供します
    - GPT-4o、GPT-4o-miniなどのモデルが利用可能です
    - Azureのセキュリティとエンタープライズ機能を備えています
    """)

system messageの特徴

• メッセージ配列の先頭に配置する
• 省略可能だが、含めた方がよい結果が得られる（Microsoftのドキュメントでも推奨）
• 会話全体を通じてモデルの振る舞いに影響を与える
• 短い方がレイテンシーが少なく、コンテキストウィンドウを節約できる

注意点としては、system messageに指示を書いたからといって、モデルが100%その通りに動くとは限りません。Microsoftのドキュメントにも、system messageで「わからない場合は『わかりません』と答えて」と指示しても、それが必ず守られる保証はないと明記されています。あくまで「そうなりやすくなる」ものです。

UserChatMessage（userロール）とは

UserChatMessageは、ユーザーからの入力を表します。質問、依頼、処理してほしいテキストなど、ユーザーが実際にAIに投げるメッセージです。

new UserChatMessage("Azure OpenAIとは何ですか？")

こちらはシンプルで、「ユーザーが言ったこと」をそのまま渡すだけです。会話履歴として過去のユーザー発言を含める場合にも使います。

両者の違いを整理する

ここまで調べて理解した違いを整理します。

観点	SystemChatMessage	UserChatMessage
誰の発言か	開発者（システム側）	エンドユーザー
目的	AIの振る舞い・ルール・前提の定義	質問や依頼の入力
配置	通常は配列の先頭に1つ	会話の中で複数回登場
影響範囲	会話全体のトーンや制約	その場の質問・タスクに対する応答
省略	省略可能（非推奨）	最低1つは必要

イメージとしては、SystemChatMessageは舞台の設定、UserChatMessageはセリフみたいなものだと思いました。

実際のコード例

Azure.AI.OpenAIを使った実際のコード例をいくつか紹介します。

基本的な使い方

using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Chat;

// クライアントの作成
var azureClient = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://your-resource.openai.azure.com"),
    new DefaultAzureCredential());

var chatClient = azureClient.GetChatClient("my-gpt-4o-deployment");

// メッセージの組み立てと送信
var completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("あなたは親切な日本語アシスタントです。簡潔に回答してください。"),
        new UserChatMessage("Azure OpenAIとは何ですか？"),
    ]);

Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);

SystemChatMessageで「日本語で簡潔に」という方針を伝え、UserChatMessageで実際の質問を投げています。この2つを組み合わせることで、期待した形式の回答が返ってきやすくなります。

会話履歴を含める場合

マルチターンの会話では、過去のやりとりも配列に含めます。ここでAssistantChatMessageも登場します。

var completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("あなたはC#の学習をサポートするアシスタントです。初心者にもわかりやすく説明してください。"),
        // 1ターン目
        new UserChatMessage("LINQって何ですか？"),
        new AssistantChatMessage("LINQは、C#のコレクション操作を簡潔に書ける機能です。SQLのような書き方でデータの抽出や変換ができます。"),
        // 2ターン目（これに対する応答が返る）
        new UserChatMessage("具体的なコード例を見せてください。"),
    ]);

モデルには会話の記憶がないため、2ターン目の質問だけ送ると「何の具体例？」となってしまいます。過去のやりとりを含めることで、「LINQの具体例」だと理解してくれます。

Few-shot学習（応答の例を示す）

system messageだけでは意図した形式で回答してくれない場合、UserとAssistantのやりとり例を入れて「こういう風に答えてね」と示すテクニックがあります。Few-shot学習と呼ばれます。

var completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("ニュース記事の見出しからカテゴリを判定するアシスタントです。"),
        // 例1
        new UserChatMessage("見出し: 日経平均が年初来高値を更新"),
        new AssistantChatMessage("カテゴリ: 経済"),
        // 例2
        new UserChatMessage("見出し: 大谷翔平が今季30号ホームラン"),
        new AssistantChatMessage("カテゴリ: スポーツ"),
        // 実際に判定してほしい入力
        new UserChatMessage("見出し: 新型iPhoneが来月発売へ"),
    ]);

// → 「カテゴリ: テクノロジー」のような応答が期待される

例を示すことで、「見出しを受け取ったら『カテゴリ: ○○』の形式で返す」というパターンをモデルが汲み取ってくれます。

まとめ

• SystemChatMessage（systemロール） はAIの振る舞い・ルール・前提条件を定義するもの
• UserChatMessage（userロール） はユーザーからの質問や依頼を伝えるもの
• 両者は役割が明確に異なるので、適切に使い分けることで意図した応答を得やすくなる
• 会話履歴を含める場合はAssistantChatMessageも組み合わせる
• system messageは省略可能だが、含めた方がよい結果が得られる

調べてみると、普段何気なく使っていた「ロール」の概念がちゃんと設計された仕組みだということがわかりました。特にsystem messageの設計次第でAIの応答品質がかなり変わるので、意識して書くようにしたいです。

参考になったら いいね や ストック をお願いします！
同じような経験をされた方のコメントもお待ちしています。

参考

• Safety system messages - Azure OpenAI（Microsoft Learn）
• System message design - Azure OpenAI（Microsoft Learn）
• Prompt engineering techniques - Azure OpenAI（Microsoft Learn）
• Work with chat completion models - Azure OpenAI（Microsoft Learn）
• Chat Completions API Reference（OpenAI）
• Messages API Reference（OpenAI）
• Azure OpenAI client library for .NET（GitHub）

関連リンク

技術ブログでも学びや検証内容をまとめています。

nakamuuublog

アウトプットで手当がもらえる会社 ONE WEDGE

株式会社ONE WEDGE では一緒に働く仲間を募集中！

技術記事を書くと手当がもらえる「IT系記事寄稿特別手当」という制度があります。

興味があればぜひカジュアルに話しましょう！

👉 採用サイト