ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。
1. ChatGPTの才能を引き出すプロンプト設計の原則
明確で具体的な指示を出す: プロンプトはできるだけ明確かつ具体的に書きましょう。曖昧な質問では応答も曖昧になりがちです (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center) (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。例えば「最新のAIトレンドについて教えてください」よりも、「2023年以降に話題となった生成AI（例：ChatGPT）の主要トレンドを3つ挙げ、各トレンドの内容を簡潔に説明してください」のように詳細に伝えると、回答の精度が上がります (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。また、出力形式やトーンの指定も効果的です。箇条書きや表形式での回答、口調（例：「フレンドリーな口調で」）を指定することで、望む形で情報を整理してもらえます (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。必要に応じて役割や文脈を与えることも有効です。「あなたは経験豊富な○○の専門家です…」と指示すれば、特定の視点に沿った回答が期待できます (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center) (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。
トークンとコンテキストの管理: プロンプトや入力文が長すぎると、モデルのコンテキストウィンドウ（記憶できる範囲）を圧迫し、十分な回答が得られなくなる可能性があります (Is there a relationship between prompt quality and token used? : r/PromptEngineering)。使えるトークン（文字数に相当）の量には限りがあるため、冗長な表現は避け、簡潔さを心がけましょう (Is there a relationship between prompt quality and token used? : r/PromptEngineering)。必要な情報は含めつつも、質問の意図から外れる前置きや不要な文章は省くのがポイントです (Is there a relationship between prompt quality and token used? : r/PromptEngineering)。例えば、長い説明を延々と書くより「以下のテキストを100字以内で要約してください：…」のように要点を押さえた指示を出す方が効果的です。また、回答が思ったものと違う場合は、一度のプロンプトで完結させようとせず対話を通じて指示を追加・調整すると良いでしょう (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)（後述のチェーンプロンプティング参照）。
モデルの強みを生かし弱みを補う: ChatGPTは膨大なテキストデータで訓練されており、文章の要約やアイデア出し、創造的な文章生成を得意としています (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。例えば、マーケティング戦略のアイデア提案や大量データの要約などはむしろ得意な領域と言えます (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。一方で知識の最新性や正確性には限界があるため、モデルの知識カットオフ以降の最新情報や専門的な事実確認が必要な場合は注意が必要です (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI) (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。ChatGPTから得られた内容は鵜呑みにせず、必要に応じて追加の検証や信頼できる情報源での確認を行いましょう (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。モデルの強み（言語生成能力やパターン認識）を活かしつつ、弱み（事実誤認や最新情報の欠如）を人間が補完することが、効果的な活用につながります。
2. 具体的なプロンプト例
ChatGPTは指示次第でさまざまな用途に活用できます。ここではクリエイティブ系、分析系、コーディング系、ビジネス系の4分野について、具体的なプロンプト例を紹介します。それぞれの場面で使えるヒントも併せて解説します。
2-1. クリエイティブ系（ストーリー作成・詩・スクリプトなど）
ChatGPTは創造的な文章生成でも力を発揮します (shinobi)。たとえば物語のプロットを相談すれば、ユニークなアイデアの提案を受けることができます。テーマやジャンル、登場人物などの条件を与えるだけで、即興でストーリーの骨子を考えてくれるのです。以下の例では、ユーザーからの「台所を舞台にしたSF小説のアイデアをください」という依頼に対し、ChatGPTが4つの斬新なプロット候補を回答しています (shinobi)。
(shinobi) 台所を舞台にしたSF小説のプロットをChatGPTが提案した例（「台所」をテーマに4つの物語アイデアを生成）
このように簡単なテーマ設定だけでも、物語の大枠や着想を得ることが可能です。さらに詳細な設定（世界観やキャラクターの性格など）を付与すれば、より凝ったプロットやシーン描写を引き出せます。
- 物語のプロット作成: 「
幽霊船をテーマにした冒険ファンタジーの物語を考えてください。主要な登場人物と起承転結の概要を教えて。」
→テーマやジャンルを指定すると、あらすじや展開のヒントが得られます (shinobi)。 - 詩の生成: 「
10行の散文詩をお願いします。テーマは「冬」です。」 (shinobi)
→行数や形式（散文詩・韻文など）とテーマを指示すると、オリジナルの詩を作ってくれます。 - 脚本の作成: 「
近未来の東京を舞台にした短編映画のシナリオを書いてください。登場人物は3人で、会話中心のシーンで構成してください。」
→脚本形式（会話中心など）や登場人物数を指定することで、シーン描写やセリフのある脚本形式の文章も生成可能です。
2-2. 分析系（データ解析・論理的推論・意思決定支援）
ChatGPTにデータや事例を与えて分析させたり、論理的な推論を促すこともできます。ポイントは、モデルに適切な役割や手順を与えて思考させることです。例えば「あなたはデータアナリストです」と役割を明示し、続けて分析してほしいデータや観点を伝えると、専門家の視点で洞察を引き出せます (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center)。また、複雑な問題に対してはいきなり答えを求めるのではなく、「まず考えるプロセスを示してから答えて」と指示することで、モデル自身にステップバイステップで考えさせることができます (Chain-of-Thought Prompting: Step-by-Step Reasoning with LLMs | DataCamp)。これにより推論ミスが減り、回答の妥当性も上がります。
- データ要約と洞察: 「
あなたはデータアナリストです。以下の売上データ概要を分析し、重要なトレンドとその要因を指摘してください: ...（データ概要）...」 (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center)
→役割を与えつつ具体的な出力内容（トレンドと要因）を求めることで、データの特徴を整理した分析結果を得られます。 - プロコン分析（意思決定支援）: 「
新製品Aを市場投入するか迷っています。製品Aの利点とリスクをそれぞれ箇条書きで示し、判断材料を提供してください。」
→意思決定に役立つよう、メリット・デメリットのリストや考慮すべき点を挙げてもらえます。必要に応じて「それぞれについて将来の影響も考えてください」と付け加えると、より踏み込んだ分析も可能です。 - ステップバイステップの推論: 「
Q. 太郎は3個、花子は5個のリンゴを持っています。2人が合わせて持っているリンゴの数はいくつですか？考え方を示してから答えてください。」
→「考え方を示してから答えて」と指示すると、ChatGPTはまず解法手順を説明し、その後に答えを出します。このようなChain-of-Thought（逐次思考）プロンプトにより、モデルが問題を分解して考えるため、複雑な問題でも回答の正確性が向上します (Chain-of-Thought Prompting: Step-by-Step Reasoning with LLMs | DataCamp)。 - 意思決定ストラテジストの活用: 複雑な判断に対して「
あなたは意思決定のプロフェッショナルです。目の前の問題について、プロコンやリスク評価を含む検討プロセスをガイドしてください。」のように頼むと、意思決定を支援する構造化されたアプローチを提示してくれます (ChatGPT Prompt of the Day: Decision-Making and Problem-Solving Strategist : r/ChatGPTPromptGenius)。例えば「意思決定ストラテジスト」に役割設定したプロンプトでは、選択肢ごとの長所・短所やコストベネフィット分析、リスク評価などを順序立ててシミュレーションし、最終的な提案をしてくれる例も報告されています (ChatGPT Prompt of the Day: Decision-Making and Problem-Solving Strategist : r/ChatGPTPromptGenius)。
2-3. コーディング系（コード生成・バグ修正・最適化）
ChatGPTはプログラミングにおいても強力な補助役です。コードの生成やバグの発見・修正、リファクタリング（改善）など、自然言語で依頼するだけでかなりの部分を自動化できます。プロンプトでは、言語やフレームワーク、具体的な要件を伝えることが重要です。またコード部分は```で囲む（Markdown形式）などして与えると、モデルがコードと認識しやすくなります (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。
- コード生成の指示: 「
Pythonで二分探索アルゴリズムを実装してください。配列はソート済みとし、該当要素のインデックスを返す関数を作成してください。エッジケースも考慮し、コメントでロジックを説明してください。」
→言語（Python）、目的（例：二分探索）、要件（ソート済み配列、インデックス返却）、追加条件（エッジケース考慮、コメント付き）を箇条書きで伝えると良いでしょう (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。要件をリスト化した構造化プロンプトにすることで、モデルは必要事項を漏らさず高品質なコードを生成しやすくなります (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。 - バグの特定と修正: 「
以下のPythonコードをデバッグしてください。期待される出力と異なる結果が出ます。原因を特定し、修正したコードを提示してください。」
（続けてコードを貼り付け）
→エラーメッセージや「期待と現実の挙動の違い」 (ChatGPT - Prompts for Code Review and Debugging - DEV Community)を伝えると、原因推定がより的確になります。また「修正後のコードも示して」と依頼すれば、問題点の解説と修正版コードの双方を得られます。 - コードの最適化提案: 「
このコードのパフォーマンスを改善してください。理由も含めて提案を箇条書きで教えてください。」
（続けて最適化したいコードを貼付）
→既存コードに対し、速度やメモリ効率を上げるアイデアをもらえます。ChatGPTはコードの品質チェックやリファクタリングも得意で、「冗長な部分を減らす」「アルゴリズム自体を見直す」など多角的な提案をしてくれるでしょう (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。各提案には改善される理由やトレードオフも併記させることで、より納得感のあるアドバイスが得られます (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。 - コードレビュー: 「
以下のコードをレビューしてください。可読性、バグの有無、ベストプラクティス遵守の観点でコメントをお願いします。」
→コードレビューも任せられます (A collection of prompts for generating high quality code… : r/ChatGPTCoding)。スタイルの改善点や潜在バグ、セキュリティ上の注意など、指摘してほしい観点を指定すると、より具体的なフィードバックが得られます。
2-4. ビジネス活用（マーケティング・営業・資料作成など）
ビジネス分野でもChatGPTはアイデア出しから文書作成まで幅広く活用できます。マーケティング戦略の立案補助や競合調査の要約、営業メールのドラフト、プレゼン資料の下書き生成など、使い方は多岐にわたります (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。プロンプトでは、達成したい目的と必要な情報をはっきり伝えることが重要です。また、専門用語の扱いやトーン（カジュアル/フォーマル）も指定できます。
- 競合調査の要約: 「
あなたは自社製品「X」のマーケティング担当者です。国内市場の競合となる製品を調査し、各競合の製品名・強み・実績を一覧表でまとめてください。」 (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)
→役割と課題を設定した上で、欲しいアウトプット（表形式の比較表）を指定しています (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。このプロンプトに対し、ChatGPTは競合ごとの特徴を整理した表を作成し、例えば「製品A｜豊富な導入実績・高い拡張性｜国内シェア20%」のように項目ごとにまとめて提案してくれます。 - マーケティングアイデア出し: 「
新しく発売する〇〇（製品）の宣伝企画のアイデアを5つ提案してください。ターゲット層ごとに訴求ポイントを変えて考えてください。」
→アイデア出しでは、個数や視点を指定すると様々な切り口の提案が得られます。上記例ではターゲット層を考慮させることで、「若年層向けSNSキャンペーン」「ビジネス層向け専門誌広告」など具体性のあるアイデアが提示されるでしょう。 - 営業メールの作成: 「
取引先に製品納入の遅延をお詫びするメール文面を、日本語で丁寧な敬語を使って作成してください。」
→ビジネスメールの下書きも短時間で生成できます。「遅延の理由」「今後の対応」など入れてほしい内容を追加で伝えると、よりカスタマイズされたメール文が得られます。 - プレゼン資料のアウトライン: 「
「AI導入による業務効率化」というテーマでプレゼン資料を作ります。効果・事例・導入手順の3項目について、それぞれスライドのアウトラインを箇条書きで提案してください。」
→プレゼンの構成案作成にも使えます。伝えたい項目を明示し、それぞれについて箇条書きで求めることで、整理されたアウトラインを入手可能です。必要に応じて「スライドタイトル案も」などと付け加えると、タイトル付きの構成を提案してくれることもあります。
3. 実践的なテクニック：高度なプロンプト活用法
基本的な使い方に慣れたら、ChatGPTの応答をさらに洗練させるためのテクニックにも挑戦してみましょう。プロンプトの分割・連鎖（チェーンプロンプティング）、逆プロンプティング（モデルに考えさせる手法）、ロールプレイ型プロンプティング（役割や人格の設定）の3つは、比較的実践しやすいテクニックです。それぞれの概要とポイントを解説します。
- プロンプトの分割・チェーンプロンプティング: 複雑な依頼は一度に全てを求めるのではなく、段階的に指示を与える方が上手くいく場合があります (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。例えば長文の要約→論点抽出→意見形成といった一連の作業は、一度のプロンプトで済ませるよりも、まず「要約してください」、次に「そこから重要な論点を3つ挙げてください」、最後に「各論点について意見を述べてください」のように対話をチェーン（連鎖）させると精度が上がります。それぞれのステップで生成された回答を踏まえ、次の指示を出すことで、モデルの出力を徐々にブラッシュアップしていけます (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。チェーンプロンプティングは、モデルの返答を見ながら追加質問や指示を継ぎ足せる対話形式ならではの強みです。
- 逆プロンプティング（モデルに考えさせる）: これは、ChatGPT自身に問いを立てさせたり、自己チェックをさせたりする手法です。例えば、何かアイデアを出した後に「他に検討すべき観点はありますか？」と逆に質問させる、あるいは「以上の回答を批判的に見直し、改善案があれば示してください」と自身の答えを再評価させる、といった使い方があります。 (What are some of your favorite ChatGPT prompts that are useful? I'll share mine. : r/ChatGPT)の例にあるように、回答の最後に「自分の回答を建設的に批評し、指摘に基づき書き直してください」と指示を追加すると、ChatGPTは一度出した回答を自省的に見直して改善案を提示し、さらに洗練された最終回答を出してくれます (What are some of your favorite ChatGPT prompts that are useful? I'll share mine. : r/ChatGPT)。また、ChatGPTに質問を作らせるのも逆プロンプティングの一種です。自分の考えを深めたいときに「このアイデアについて、更に深掘りする質問をいくつかください」とプロンプトを出すと、モデルが視点を変えた質問を生成してくれます (shinobi)。こうした質問に答えていくことで、ユーザー自身の思考も整理されたり、新たな発見が生まれたりします。
- ロールプレイ型プロンプティング（役割・口調の設定）: ChatGPTに明確な人格や役割を演じさせることで、回答のスタイルや内容を調整できます (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center)。例えば「
あなたは経験豊富な教師です。小学生にも分かる言葉で〇〇を説明してください。」と指示すれば、教師らしい親しみやすい語り口で噛み砕いた説明が得られます。また「厳格な論文審査員」「ユーモアのセンスあふれる司会者」など、具体的なロールを与えると回答もその口調や視点に沿ったものになります。専門家のロールプレイも強力で、「医師」「弁護士」「エンジニア」などになりきらせて専門知識の観点から回答させることで、回答内容の深みが増します (〖コピぺOK〗ChatGPTのプロンプト 書き方やコツ・例文・注意点を紹介｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速)。さらに口調や語尾、敬語・カジュアルなどスタイルの指定も組み合わせれば、まさに欲しい人物像が回答しているかのような応答を得ることも可能です。
これらのテクニックは単体でも効果がありますが、組み合わせることでより高度なプロンプトを構築できます。例えば、ロールプレイで専門家に扮したChatGPTに対し、チェーンプロンプティングで段階的に質問し、適宜逆プロンプティングで自己改善させる――といった応用も可能です。最初はシンプルな指示で十分ですが、慣れてきたらぜひこれらの手法を取り入れて、ChatGPTから引き出せる情報やアイデアの質を一段高めてみてください。
4. 最新のユーザー事例と活用法
ChatGPTの高度なプロンプト活用法は、SNSやコミュニティでも日々共有されています。日本・米国問わず、多くのユーザーが工夫を凝らしたプロンプトで業務効率化や創作活動の質向上を実現しており、その成功事例から学べるポイントも多いです。
- SNSで話題の活用法: X（旧Twitter）上では、マーケターがChatGPTを使ってバズる投稿文を自動生成したり、ブロガーが記事から効果的なSNS用要約を作ったりといった使い方が注目されています。 (【最新版】もう迷わない！ChatGPTでバズるX投稿を自動生成 …)のように、投稿ターゲットや伝えたいメッセージをテンプレート化しChatGPTに文章を作らせることで、魅力的なSNSコンテンツを効率良く生み出す試みもあります。また、ChatGPTでハッシュタグの提案や投稿の炎上リスクチェックを行い、安全かつ拡散力のある発信を支援する活用例も見られます (ChatGPTを活用してX運用を効率化する方法｜#Twitterのヒント - note)。企業の広報担当者が実際にこれらのプロンプトを用いてSNS運用を効率化し、短時間で複数の投稿案を得て取捨選択しているケースも報告されています。
- コミュニティで共有されるプロンプト例: Redditの専用板ではユーザー同士が有用なプロンプトを共有しています。例えば (What are some of your favorite ChatGPT prompts that are useful? I'll share mine. : r/ChatGPT)にあるようなフェインマン・テクニック（「初心者にも分かるように説明し、不明点があれば指摘してリソースを提案せよ」と依頼する）を応用した学習用プロンプトや、 (What are some of your favorite ChatGPT prompts that are useful? I'll share mine. : r/ChatGPT)のようなユニークなキャラクターになりきって回答させる遊び心あるプロンプトまで、種類はさまざまです。中でも「自分のプロンプトを添削・改良してもらうメタプロンプト」 (Become God Like Prompt Engineer With This One Prompt : r/ChatGPT) (Become God Like Prompt Engineer With This One Prompt : r/ChatGPT)は非常に興味深い事例です。ChatGPT自体にプロンプトエンジニアの役を与え、こちらの作成したプロンプトを批評・改善提案させるというもので、コミュニティでも高く評価されています。こうした投稿から得られる知見は、自分でプロンプトを設計する際のヒントになるでしょう。
- 企業での成功事例: 企業レベルでもChatGPTを導入し成果を上げた例が増えています。例えば、日本企業のある事例では、社内のナレッジ検索にChatGPTを応用し、従業員が知りたい情報を対話形式で素早く取得できるようにしたところ、業務の効率が向上したといいます (社内検索はChatGPTで効率化！導入方法や成功事例を紹介 - OfficeBot)。また、メーカーのライオン株式会社では社内教育や資料作成にChatGPTを活用し、「使わない社員」との情報格差を課題視しつつも全社的な生産性向上に繋げているとの報告もあります (ライオンが成功した「ChatGPT導入」舞台裏、深刻問題「使わない …)。個人でも、副業でブログ記事作成にChatGPTを取り入れて大幅に執筆スピードが上がった、アイデア出しに行き詰まったクリエイターがChatGPTの提案をきっかけに企画を成功させた、などの声が上がっています (ChatGPTによる業務効率化の事例17選｜成功例や注意点も紹介)。これら成功事例に共通するのは、ChatGPTの出力を鵜呑みにせず人が創意工夫で仕上げている点です。プロンプトによって生み出されたドラフトやアイデアを叩き台に、人間が最終調整することで実用レベルの成果物に高めているのです。
- 最新トレンドと注意点: 最近のトレンドとして、各種プラグインやツールと組み合わせたChatGPT活用も盛んです。例えば、表計算ツールやタスク管理ツールと連動してChatGPTから直接業務データにアクセス・レポート生成する試み、あるいは画像生成AIと組み合わせて企画書のドラフトから図解まで自動化するといった取り組みも見られます。またOpenAIのAPIや他の大規模言語モデルを用いて、自社独自のチャットボットを構築する動きも加速しています。ただし、企業利用では機密情報の取り扱いに注意し、API連携で社内サーバー上で動かす、情報をマスキングしてから入力する等の対策が取られています (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)。最新の活用法にキャッチアップしつつも、基本となるプロンプト設計の原則（明確さ・具体性・文脈の提供）と情報管理の注意点を押さえておくことが重要です。
初心者の方でも、以上のガイドラインと例を参考にプロンプトを工夫すれば、ChatGPTのポテンシャルを十分に引き出せるでしょう。まずはシンプルな質問から始め、徐々に具体性や条件を追加したり、テクニックを織り交ぜたりしてみてください。ChatGPTとの対話を重ねる中で、「どのように聞けば望む答えが得られるか」のコツが掴めてくるはずです。創意工夫しながら、自分ならではのプロンプト設計を磨いていきましょう。最後に、大切なのは得られた回答を現実に合わせて評価・活用するのは人間であるという点です。AIの才能を引き出すプロンプト設計を駆使しつつ、人間の判断力と組み合わせて、ぜひ様々な場面でChatGPTを役立ててみてください。 (Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center) (ChatGPTをマーケティング分野で活用する16の方法＆プロンプト例 - マーケティングオートメーションツール SATORI)