あらゆる用途に使えるChatGPTプロンプト50選

多くのChatGPTプロンプト集は、マーケティング、学生、コーディングなど仕事別に整理されています。自分の仕事がその分類に当てはまる間は便利ですが、外れた瞬間に役立たなくなります。プロンプトを機能させるのはテーマではなく、構造だからです。

以下の50個は、役割を与える、出力形式を制御する、推論を見える形にする、例で教える、返ってきた結果を改善する、という技法別に整理しています。5つの型を覚えれば、どんな用途にも自分でプロンプトを書けます。リストを暗記するよりはるかに価値があります。ChatGPTは5つすべてに対応し、同等のモデルでも同じです。

各プロンプトには置き換える部分を角括弧で示しています。コピーし、括弧内を変更し、構造はそのまま残してください。ChatGPTで直接実行することも、Chat Smithで使うこともできます。後者は同じプロンプトを別のモデルにも送り、入力し直さず比較できる点で特に便利です。

依頼は作業名を伝えるだけです。プロンプトは作業名に加え、モデルに勝手に決めてほしくない判断を取り除きます。そのための信頼できる方法が5つあり、以下のセクションはそれぞれを軸に構成しています。

• 役割と読み手を指定する - 誰が答え、誰が読むのかを示します。語彙、前提、文体を一度に絞れます。
• 出力を指定する - 表、文字数、有効なJSON、1回に1問など。指定しなければ、基本的に文章で返ってきます。
• 推論を見える形にする - 確認できない結論だけでなく、手順、前提、確信度を求めます。
• 例で教える - 欲しい結果の例を2〜3個示す方が、長い説明文より効果的です。多くの人が最後に使う技法ですが、本来は早く使うべきです。
• 最初からやり直さず改善する - 結果が外れたときは、闇雲に書き直さずプロンプトの問題を診断します。

通常の依頼は次のようになります。

私の商品向けのマーケティング案をいくつか出してください。

同じ内容をプロンプトにすると次のようになります。

[カテゴリ]で3つの商品を立ち上げ、有料獲得施策に懐疑的なグロース責任者として行動してください。商品は[説明]で、最大の制約は[予算またはチーム規模]です。アイデア、制約に合う理由、最初に行うテスト、失敗と判断する基準の列を持つ表で8案出してください。各セルは1文、前置きは不要です。

依頼は同じでも、返ってくるものはまったく違います。以下のプロンプトもすべて同じ考え方で作られているため、よくある一行プロンプトより長くなっています。

役割を与えることは、最も手軽にできる改善です。具体的な読み手まで指定すると、さらに絞り込めます。文章作成への応用は、執筆向けChatGPTプロンプトで詳しく説明しています。

1. 明確な制約を持つ専門家

流行に懐疑的な、15年の経験を持つ[職業]として行動してください。[状況]を説明します。300語以内で評価し、さらに助言する前に絶対に知る必要があることを1つ、率直に示してください。

2. 意見が対立する2人の専門家

[質問]について本当に意見が異なる2人の専門家の短いやり取りを再現してください。1人は[立場A]、もう1人は[立場B]を支持します。6往復、結論なし、どちらも譲歩しないこと。その後、両者が一致している点を列挙してください。

3. 具体的な読み手

[テーマ]を、30秒しかなく1つの判断を下す必要がある[具体的な役割、例：病院の調達責任者]に説明してください。背景や歴史は不要で、その判断に関係することだけ述べてください。

4. 敵対的な査読者

これを却下したい査読者として行動してください。以下の資料を読み、却下につながる可能性が最も高い3つの異議を深刻度順に示してください。表現を和らげず、まだ解決策は提案しないでください。

5. 初心者向けと専門家向けを並べる

[概念]を2回説明してください。1つは初めて触れる人向け、もう1つはその分野で働き、微妙な違いを知りたい人向けです。それぞれにラベルを付け、2つ目は1つ目を繰り返さないでください。

6. 自分の計画に対する反対役

これが私の計画です。計画内でまだ対処していない論点だけを使い、できる限り説得力のある反論をしてください。バランスを取らないでください。擁護は私が行います。

7. 部門間の翻訳者

エンジニアリングと営業の両方で働いた人として行動してください。以下の技術説明を、営業チームが顧客との会話で使える形に書き換えてください。すべての主張を正確に保ち、約束してはいけない内容を明示してください。

8. 答える人ではなく面接官

[職種]の面接準備をする面接官として行動してください。1回に1問だけ質問し、私の回答を待ってから、最も弱い部分を深掘りしてください。回答が十分になるまで次へ進まず、模範回答は示さないでください。

9. トーンに制約のある役割

温かいが、お世辞は言わないメンターとして行動してください。以下の下書きを読み、本当にうまくいっている点と、そうでない点をほぼ同じ分量で示してください。根拠のない励ましは不要です。

10. 読み手の反対意見マップ

[提案]を[具体的な読み手]に提示します。その読み手が出す可能性の高い反対意見を6つ、可能性順に列挙し、それぞれが実際の問題なのか、伝え方の問題なのかを示してください。

役割には肩書きだけでなく制約を与えてください。「専門家」より「15年経験し流行に懐疑的な専門家」の方が良い結果を出します。懐疑的であることは行動ですが、専門家はラベルにすぎないからです。

結果が使えない最大の理由は、どんな形で返すべきか誰も指定していないことです。表、100語、有効なJSON、前置きなし、と明記してください。構造化された出力は技術作業で特に重要で、SEO向けChatGPTプロンプトではその分野でよく使う形式を紹介しています。

11. 列を定義した表

[3つの選択肢]を、選択肢、最適な用途、最大の制限、費用の目安、除外する条件、という列だけを持つ表で比較してください。各セルは短い1文。表の前後に文章を付けないでください。

12. 厳密な語数

以下の文章を正確に100語で要約してください。語数を数え、最後に示してください。収まらない場合は、読みにくく圧縮するのではなく、主張を1つ削ってください。

13. 使用禁止語

[商品]の商品説明を120語以内で書いてください。innovative、seamless、revolutionary、leverage、robust、game-changingは使わないでください。それらの類義語を使いたくなったら、代わりに具体的に説明してください。

14. 構造化JSON出力

以下の文章から情報を抽出し、コメントなしの有効なJSONだけを返してください。name、role、organisation、quoteのキーを持つオブジェクトの配列にし、情報がない項目は推測せずnullを使用してください。

15. 固定されたセクション構成

[テーマ]について1ページの概要を、状況、変化したこと、選択肢、推奨事項、決める必要があること、という見出しだけで書いてください。各セクション60語以内。導入と結論は不要です。

16. 理由付きランキング

[問題]への選択肢を8つ、順位付きで出し、それぞれがその順位である最大の理由を1つ示してください。その後、完全に除外する2つとその理由を述べてください。

17. 反対の戦略による2案

[メッセージ]を2種類書いてください。1つは直接的で短く、もう1つは背景から説明します。それぞれが何を最適化し、どんなリスクがあるかラベルを付けてください。どちらを送るべきかは言わないでください。

18. 1回に1問

[問題]を一緒に整理したいです。1回に1問だけ質問し、私の回答を待ってから次へ進んでください。要約も解決策の提案もせず、複数要素を含む質問もしないでください。

19. 段階的な詳細

[テーマ]を深さを増やしながら3回説明してください。1文、1段落、1ページです。各レベルは前の続きではなく、それだけで理解できる内容にしてください。

20. 明示的な回答拒否条件

以下の質問に、添付した文書だけを使って答えてください。文書に答えがなければ、その旨を明確に述べて終了してください。一般知識で不足を補わないでください。

出力を手作業で整形しているなら、それはモデルではなくプロンプトの問題です。形式をプロンプトに入れれば、その作業はなくなります。

結論を求めれば結論だけが返ります。手順、前提、確信度を求めれば、実際に確認できる結果になります。答えに影響がある場面で特に重要なグループで、データ分析向けChatGPTプロンプトでは同じ考え方を数値に応用しています。

21. 作業過程を示す

[問題]を段階的に処理し、使用するたびに前提を明示してください。最後に、最も確信が低い手順と、何が変われば答えも変わるかを示してください。

22. 最初に分解する

解決を始める前に、[複雑な問題]を独立した小問題に分解し、どれから取り組むべきか、その理由を示してください。この回答では解決を試みないでください。

23. 前提の監査

これが計画です。計画が依存しているすべての前提を、重要度順に列挙してください。上位3つについて、それぞれが誤りだった場合に計画がどうなるか説明してください。

24. 失敗から逆算する

[プロジェクト]が12か月後に大失敗したと仮定してください。事後分析として、最も可能性の高い原因3つ、それぞれの早期警告サイン、今から監視できるものを書いてください。

25. 最強の形にしてから反論する

[私が反対する立場]について、実際の支持者が使う論拠だけで最も強い主張を構築してください。その後、その主張への最も強い反論を2つ示してください。どちらが説得的かは示さないでください。

26. 入力を明示した推定

[数量]を推定し、使用した入力値と倍率の連鎖として推論を示してください。答えが最も敏感に反応する入力を明示し、単一の数値ではなく妥当な範囲を出してください。

27. 証拠と主張を分ける

以下の論証を読み、すべての主張を「提示された証拠で支持」「支持なしの主張」「暗黙の前提」に分類してください。結論が正しいかどうかは評価しないでください。

28. 二次的影響

[変化]が起きた場合、一次的な結果を列挙し、次にそれらが生む二次的な結果を示してください。二次までで止め、特定条件でのみ起こるものには印を付けてください。

29. 自分の基準で比較する

私は[基準A]を最重視し、次に[基準B]を重視し、[基準C]はまったく重視しません。[選択肢]をこの重み付けで比較し、この基準なら明らかに不適切な選択肢があるか教えてください。

30. 異常値を探す

以下のデータを確認し、外れ値、不可能な値、不審な重複、実際のパターンではなく入力ミスを示す分布の列を特定してください。それぞれの判断理由を説明してください。

確信度を別の行で求めてください。主張を低確信と明示する必要があるモデルは、すべてを均一に曖昧にするのではなく、適切な箇所で慎重になります。

欲しい結果の例を2つ示す方が、長い説明文より効果的です。多くの人が最後に使う技法ですが、本来は最初に使うべきです。ビジュアル制作にも応用でき、画像生成向けChatGPTプロンプトも同じ考え方に基づいています。

31. Few-shotパターン

欲しい出力と対応する入力の例を3つ示します。パターンを調べ、推測した規則を1文で述べてから、以下の4つの新しい入力に適用してください。改善のためにパターンから外れないでください。

32. 文体を分析して再利用する

これは私が書いた300語の文章です。文の長さの変化、語彙レベル、短縮形の使用、話題のつなぎ方を分析してください。その後、[テーマ]について同じ特徴を持つ新しい200語を書き、再現した特徴を列挙してください。

33. 反面教師となる例

これは望まない出力の例と、その理由です。その失敗を避けた代案を3つ書き、それぞれの後に、失敗のどの部分に対処したかを記してください。

34. 例から形式を再現する

以下の文書の構造をそのままコピーしてください。セクション順、相対的な長さ、フォーマルさの程度を同じにし、[別のテーマ]について書いてください。構造を改善しないでください。

35. ルーブリックで基準を合わせる

以下の5つの下書きを、この[評価基準]に沿って明確さを1〜5で評価してください。その後、3点と4点の違いを具体的に説明し、どこで線を引いたか分かるようにしてください。

36. 対照的な2案

同じ段落を2回書いてください。1つは読み手が理解できると信頼する書き手、もう1つは説明しすぎる書き手です。内容と長さは同じにし、ラベルを付けてください。

37. 内容を固定したスタイル変換

以下の文章を[ジャンルまたは文書形式]の文体に書き換えてください。すべての事実的主張は変えないでください。その後、新しい文体で維持するのが最も難しかった主張を示してください。

38. セット全体の一貫性

これは私が望む形で書かれた1項目です。以下の項目について、長さ、構造、詳細度を合わせたものを9個作ってください。形式に合わせるため重要な内容を省いたものがあれば明示してください。

39. うまくいった例から規則を導く

気に入った結果を生んだプロンプトを2つ示します。構成、詳細度、指定方法の共通点を特定し、その慣習を使って[テーマ]向けの新しいプロンプトを5つ書いてください。

40. 良い出力を逆算する

これは私が評価している成果物です。これを生み出した可能性が最も高いプロンプトを書き、その中で特に大きく効いている部分を説明してください。

望まない例を1つ含めてください。不要なものを示す方が欲しいものを説明するより速いことが多く、トーンを確実に伝える唯一の方法でもあります。

結果が外れたとき、プロンプト全体を書き直したくなります。しかし多くの場合、直すのは1つの節だけです。以下の10個は、その節を見つけるためのものです。技術的な反復で特に重要で、コーディング向けChatGPTプロンプトも同じ型を多用しています。

41. 曖昧だった箇所を尋ねる

今の出力は望んだものではありません。もう一度試すのではなく、私の指示のどこが曖昧で、何を仮定したか教えてください。その後、解決に必要な質問を2つしてください。

42. 提出前の自己批評

[成果物]を作成し、敵対的な査読者のように自分の下書きを批評してください。その後、修正版だけを出し、変更点を2行で説明してください。

43. 確信度を明示する

以下の質問に答え、その後すべての主張を高・中・低の確信度で分類してください。低確信の主張ごとに、検証に必要なものを示してください。

44. 一度に1つだけ変更する

これが前回の出力です。冒頭の段落だけを変更し、それ以外は完全に同じにしてください。その1つの変更の効果を確認したいので、そこで止めてください。

45. 意図的に多く生成する

[対象]について15案出してください。少なくとも4つは自分でも弱いと思う案を含め、品質で絞り込まないでください。その後、別のリストで弱いと思う4案と理由を示してください。

46. 削るための見直し

以下の文章から、主張を失わず30％削ってください。個別の削除を拒否できるよう、削った内容を別のリストで示してください。

47. 自分の推論を検証する

私は[証拠]から[X]と結論づけました。この推論が成立するか、同じ証拠が支持し得る別の結論は何か、両者を区別するために必要な追加証拠は何かを教えてください。

48. 失敗モードの確認

以下の出力を使う前に、誤っている、または実務で失敗する可能性が最も高い3つの理由と、最初に確認すべきことを示してください。

49. プロンプト自体を改善する

これは私が書いたプロンプトと、期待外れだった出力です。出力ではなくプロンプトを診断してください。足りないもの、曖昧なもの、指定しすぎているものを示し、実行せずに改訂版プロンプトを出してください。

50. 終了条件を設ける

以下の下書きを改善し続けてください。ただし、これ以上の変更が品質ではなく好みの問題になった時点で止めてください。その地点に達したことと、残っている選択肢を示してください。

闇雲に再生成しないでください。指示のどこが曖昧だったかを尋ねるのは1回で済み、多くの場合、3回の推測を1つの節の修正に変えられます。

同じプロンプトでも、2つのモデルに送ると明らかに異なる結果になります。複数モデルを使えることの価値はそこにあります。上の推論プロンプトで最も分かりやすく、GPT-5.6 SolとGPT-5 Nanoに同じものを実行すると、作業過程の見せ方の違いがすぐ分かります。利用できるものを把握するため、モデル一覧には一度目を通す価値があります。

身につける価値がある習慣が1つあります。このリストの41番です。結果が外れたとき、プロンプトを書き直さず、指示のどこが曖昧だったかを尋ねてください。モデルは多くの場合答えてくれ、修正はたいてい1つの節だけです。この一手は、この記事の個別プロンプト以上に時間を節約します。