【実際のプロンプト付き解説】ChatGPTプロンプトテクニック総まとめ！初心者向け10選

はじめに

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、私たちの働き方や生活に大きな変化をもたらしています。

しかし、その能力を最大限に活かすには、AIへの適切な指示、つまり「プロンプト」が非常に重要です。

的確なプロンプトは、質の高い回答を得るための鍵であり、業務の効率化・アイデア出しの後押しをします。

逆に、曖昧なプロンプトは、的外れな回答や誤った情報（ハルシネーション）につながる可能性も。

この記事では、初心者の人が押さえておきたいChatGPTプロンプトテクニックをまとめて解説します。

初心者の方にも分かりやすく解説してあるため、「プロンプト力」向上の第一歩になれば幸いです。

1. ChatGPTプロンプトの基本　〜なぜプロンプトが重要なのか〜

ChatGPTを使いこなすには、AIに的確な指示を与えることが重要です。

そのためには、プロンプトを効果的に活用する必要があります。

「記事を要約して」のような指示では、AIはあなたの意図を正確に理解できません。

例えば、

「あなたはベテラン編集者です。以下の記事を、20代女性向けに100文字以内で魅力的に要約してください。」

のように、具体的な役割や条件を提示することで、より精度の高い回答が得られます。

目的、文字数、出力形式など、必要な情報などを明確に伝えることで、AIの理解度と回答の質が向上します。

また、適切なプロンプトを用いることで、ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）を抑え、

信頼性の高い情報を得ることにも繋がります。

このスキルは、近年「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれ、専門職として注目を集めるほど重要性を増しています。

2. プロンプトテクニック　一覧

ここからは、多くのプロンプトテクニックの中でも、特に効果的なものを抜粋して10個ご紹介します。

これらのテクニックを組み合わせることで、より質の高い回答を引き出すことができます。

①詳細で明確な指示

説明: 曖昧な表現を避け、目的、出力形式（文字数、箇条書き、表形式など）、情報源、対象読者などを具体的に記述することで、ChatGPT が意図を正しく理解し、期待通りの回答を生成しやすくなります。

プロンプト例:

• 「以下の記事を150文字以内、箇条書きで要約し、重要な3点を強調してください。」
• 「20代女性向けに、以下の商品の魅力を50文字以内で説明してください。」
• 「競合製品Aと比較して、この製品のメリット・デメリットを表形式でまとめてください。」

②役割の明示

説明: ChatGPT に具体的な役割を与えることで、その役割に沿った専門性や視点を持つ回答を得ることができます。

プロンプト例:

• 「あなたはベテラン編集者です。以下の記事を添削してください。」
• 「あなたは歴史の専門家です。〇〇について解説してください。」
• 「あなたはマーケティング担当者です。新製品のキャッチコピーを考えてください。」

③具体例を示す（Few-shot learning）

説明: 期待する出力の具体例をいくつか示すことで、ChatGPT は出力形式や内容のニュアンスを理解しやすくなり、より的確な回答を生成できます。

プロンプト例:

• 「次のようなタイトルを提案してください。
  例：『〇〇の秘密を解き明かす！驚きの事実5選』、『初心者向け！〇〇の始め方ガイド』」

• 「以下のようなトーンで文章を作成してください。
  例：『本日は晴天なり。気分爽快です。』、『今日は雨。少し憂鬱です。』」

3.4 背景情報（コンテキスト）の提供

説明: 質問の背景や文脈、前提条件などを伝えることで、ChatGPT は状況を理解し、より適切で的を射た回答を生成できます。

　　 自分が「どんな状況（背景）」で、「なぜ依頼したい（目的）」のか、「何がゴール（目標）」なのか、を考えながら入力すると良いです。

プロンプト例:

• 「新規事業の企画で、ターゲット層は20代男性です。彼らに響くキャッチコピーを考えてください。」
• 「私は製品改善担当者です。既存製品Aのリニューアルを考えています。改善点を提案してください。」

3.5 ステップバイステップ指示（段階的な指示）

説明: 複雑なタスク（長文生成、大量の分析）は小さなステップに分割して指示することで、

ChatGPT が段階的に処理を行い、最終的に望ましい結果を得やすくなります。

プロンプト例:

• 「まず問題点を洗い出し、次に解決策を3つ提案し、最後にそれぞれのメリット・デメリットを比較検討してください。」
• 「ステップ1：キーワード〇〇に関する情報を収集する。ステップ2：その情報を元に、魅力的なタイトルを3つ作成する。ステップ3：それぞれのタイトルに対する簡単な説明を加える。」

3.6 出力形式の指定

説明: 表形式、箇条書き、文章、コードなど、期待する出力形式を指定することで、

ChatGPT がその形式に沿って回答を生成し、結果を整理・利用しやすくなります。

プロンプト例:

• 「箇条書きで5つのメリットを挙げてください。」
• 「表形式で比較結果をまとめてください。」
• 「Pythonのコードで記述してください。」

3.7 制約条件の明示

説明: 回答に含めるべき情報、避けるべき情報、使用可能な文字数などを明確に指示することで、

ChatGPT の出力を制御し、より精度の高い結果を得ることができます。

プロンプト例:

• 「〇〇の情報は含めないでください。」
• 「専門用語は使わないでください。」
• 「100文字以内でまとめてください。」

3.8 追加質問による精度向上

概要: 最初の回答に満足できない場合は、追加質問で修正を促すことも効果的です。

LLMは基本的に一度の生成では、完璧なものを出力することは少ないです。

そのため、何度も追加で質問/修正することで精度の高い生成をすることができます。

プロンプト例:

• 「もう少し具体的に説明してください。」
• 「〇〇について詳しく教えてください。」
• 「別の言い方で表現してください。」

3.9 違う役割を持たせる

説明: ChatGPT に異なる役割を与えて質問することで、多角的な視点からの情報やフィードバックを得ることができます。

プロンプト例:

• 「競合他社が作成した資料をレビューしてください。」
• 「顧客の立場でこの製品を評価してください。」
• 「私のアイデアに批判的な立場になって、意見をください

3.10 メタ認知プロンプティング

概要: ChatGPT に自身の思考過程を説明させ、自己評価を行うことで、回答の論理性や信頼性を高めることができます。

プロンプト例:

• 「まず、問題を理解するために必要な情報を整理します。次に、考えられる解決策を検討し、それぞれのメリット・デメリットを比較した上で、最適な解決策を提案してください。最後に、その解決策を選んだ理由を説明してください。」

4. まとめ

この記事では、ChatGPTなどのLLMを効果的に活用するためのプロンプトテクニックを解説しました。

プロンプトテクニック（プロンプトエンジニアリング）は昨今、注目を集めているスキルの一つです。

この記事を通して、プロンプトエンジニアリングスキルの向上に役立つことができれば幸いです。