GPTやGemini、Claudeで活用できる回答精度が高まるプロンプト70選
はじめに
近年、ChatGPT、Gemini、ClaudeといったAI（人工知能）ツールが急速に発展し、私たちの生活や仕事に大きな変化をもたらしています。これらのAIツールは、まるで人間のように自然な会話を行い、様々な質問に答えてくれます。しかし、AIの能力を最大限に引き出すためには、適切な「指示」を出すことが重要です。
この「指示」のことを プロンプト と呼び、AIへのプロンプトを効果的に設計する技術を プロンプトエンジニアリング と言います。プロンプトエンジニアリングをマスターすることで、AIからより的確で、質の高い回答を得ることが可能になります。
この記事では、AI初心者の方に向けて、プロンプトエンジニアリングの基本と、すぐに使える70個のプロンプト集を紹介します。AIを使いこなして、日々の生活や仕事をより効率的に、そして創造的に変えていきましょう！
プロンプトの基本
プロンプトは、AIへの質問や指示のことです。AIは、プロンプトの内容を理解し、それに基づいて回答を生成します。そのため、プロンプトが曖昧であったり、目的が明確でなかったりすると、AIは期待通りの回答を返すことができません。
効果的なプロンプトを作成するためには、以下の2つの要素を意識することが重要です。
目的: プロンプトを通してAIに何をさせたいのか？
指示: AIにどのように行動してほしいのか？ 具体的な指示を与える。
例：
悪いプロンプト: 日本について教えて
良いプロンプト: 日本の文化について、特に食文化と伝統芸能に焦点を当てて、詳しく教えてください。
上記のように、具体的な指示を与えることで、AIはより的確な回答を生成することができます。
回答精度を高めるプロンプトの種類と活用シーン
プロンプトは、その目的や用途によって様々な種類に分類できます。ここでは、代表的なプロンプトの種類と、それぞれの活用シーンを紹介します。
1. 問題解決・分析系プロンプト
複雑な問題を分析し、解決策を見つけるためのプロンプトです。ビジネスシーンでの意思決定や、研究開発における課題解決などに役立ちます。
具体的なプロンプト例:
プライオリティ設定プロンプト: 「これらのタスクを優先順位に従って並べ替え、最も重要なタスクを特定してください。」
対立意見プロンプト: 「この問題に対する対立する意見をそれぞれ提示し、それを踏まえた上で結論を出してください。」
矛盾探しプロンプト: 「この主張の中で、矛盾している点を指摘してください。」
影響分析プロンプト: 「この決定が市場に与える影響を分析してください。」
選択肢評価プロンプト: 「これらの選択肢を評価し、それぞれの長所と短所を説明してください。」
シナリオ反転プロンプト: 「このシナリオを逆にした場合、どのような結果になるか分析してください。」
逆境シミュレーションプロンプト: 「このプロジェクトが失敗した場合、最も考えられる原因とその対策を提案してください。」
問題再定義プロンプト: 「この問題を再定義し、他の解決策を提案してください。」
コストベネフィット分析プロンプト: 「この決定のコストとベネフィットを比較して、最も有益な結論を導き出してください。」
反事実分析プロンプト: 「もしこの出来事が発生しなかった場合、どのような影響があったと思いますか？」
問題解決プロンプト: 「この問題を解決するために、必要なステップを順番に計画し、最終的な解決策を提示してください。」
リスク評価プロンプト: 「この決定に伴う主なリスクは何か？そのリスクを軽減するためにどのような対策を取るべきかを提案してください。」
問題の根本原因分析プロンプト: 「この問題の根本原因を特定し、その原因に対処するための方法を提案してください。」
コントラスト分析プロンプト: 「AとBのアプローチを比較し、それぞれのメリットとデメリットを分析してください。」
シナリオプランニングプロンプト: 「この決定に対して、最良のシナリオと最悪のシナリオを計画し、それぞれの結果を予測してください。」
2. アイデア創出・発想系プロンプト
新しいアイデアを生み出すためのプロンプトです。斬新な発想が求められる、新規事業開発やマーケティング戦略立案などに役立ちます。
具体的なプロンプト例:
アナロジー構築プロンプト: 「この概念を日常生活における例で説明してください。」
知識リンクプロンプト: 「この情報を他の既存の知識と結びつけて、新しいインサイトを導き出してください。」
データインサイトプロンプト: 「このデータセットから最も重要なインサイトを3つ抽出してください。」
仮想実験プロンプト: 「もしこの条件で実験を行った場合、どのような結果が予想されますか？」
フレーミングプロンプト: 「この問題を別の視点からフレーミングし、解決策を提案してください。」
直感分析プロンプト: 「この問題に対して最初に思い浮かぶ解決策は何ですか？その理由を説明してください。」
アイデア連想プロンプト: 「このアイデアから連想される関連するアイデアをできるだけ多く挙げてください。」
多角的視点プロンプト: 「この問題について、異なる3つの視点（例えば、経済的視点、社会的視点、技術的視点）から分析し、それぞれの視点に基づく解決策を提案してください。」
アイデアブレインストーミングプロンプト: 「このテーマに関して、できるだけ多くの新しいアイデアやアプローチを提案してください。」
クロスドメインインスピレーションプロンプト: 「他の業界や分野からのインスピレーションを得て、この課題に対する新しいアプローチを提案してください。」
3. 知識習得・理解系プロンプト
複雑な情報や概念を理解し、知識を深めるためのプロンプトです。新しい分野の学習や、専門知識の習得などに役立ちます。
具体的なプロンプト例:
エッセンスリダクションプロンプト: 「この複雑なアイデアを一文で要約してください。」
教示プロンプト: 「初心者にこのテーマについて教えてください。」
コンテクスト再設定プロンプト: 「この問題を異なる文脈で考えて、結論を導いてください。」
知識検証プロンプト: 「この情報が正確かどうか、他の信頼できるソースと照らし合わせて確認してください。」
エッセンス抽出プロンプト: 「以下の文章の中で、最も重要なポイントやエッセンスを3つに絞って教えてください。」
知識拡張プロンプト: 「この情報を基に、関連する知識やトピックについて詳しく説明してください。」
情報ギャップ分析プロンプト: 「この情報の中で不足している部分を特定し、それを補うための追加情報を提案してください。」
4. その他の役立つプロンプト
上記以外にも、様々な目的で活用できるプロンプトがあります。
具体的なプロンプト例:
ディベートプロンプト: 「このトピックについて、賛成と反対の立場でディベートを行ってください。」
モラルジレンマプロンプト: 「このモラルジレンマに対して、どのような決定を下すべきですか？」
創造的制約プロンプト: 「この条件下で最大限の成果を得るためにはどうすれば良いですか？」
顧客視点プロンプト: 「顧客の視点から、このサービスの価値を評価してください。」
ロールプレイングプロンプト: 「あなたがプロジェクトマネージャーであると仮定して、この課題にどう取り組みますか？」
価値観対立プロンプト: 「この価値観の対立を解決するためには、どのようなアプローチが有効ですか？」
ミッションステートメントプロンプト: 「このプロジェクトのミッションステートメントを作成してください。」
フィードバックループプロンプト: 「このプロセスにおけるフィードバックループを設計し、どのように改善を進めるか提案してください。」
時系列分析プロンプト: 「この時系列データを分析して、将来的なトレンドを予測してください。」
メタ認知プロンプト: 「今の回答を振り返って、どの部分が特に強みとなっているか？また、どの部分を改善すべきだと感じるか？」
回帰プロンプト: 「前回の回答を基に、もう一度この問題について再評価し、異なるアプローチを試みてください。」
概念マッピングプロンプト: 「このトピックに関連する主要な概念とそれぞれの関連性を整理してマッピングしてください。」
フレームワーク適用プロンプト: 「SWOT分析フレームワークを使用して、この企業の強み、弱み、機会、脅威を分析してください。」
感情分析プロンプト: 「この文章の感情トーンを分析し、その感情が読者にどのような影響を与えるかを説明してください。」
メタ・クエスチョンプロンプト: 「この質問の背後にある意図や前提を探り、それに基づいて再構築された質問を提案してください。」
バックキャスティングプロンプト: 「この目標を達成するために、現在からどのようなステップを逆算して計画すべきか？」
回答評価と改善提案プロンプト: 「この回答の強みと弱点は何か？どのようにすればこの回答をより良くできるか？」
仮説検証プロンプト: 「この情報に基づいて、どのような仮説を立てるか？この仮説を検証するためにはどのような手段が考えられるか？」
ステップバイステッププロンプト: 「このタスクを完了するための手順をステップごとに説明してください。」
具体的な指示プロンプト: 「〇〇について、以下の点を含めて回答してください。」
参考情報の提供プロンプト: 「この情報を考慮に入れて回答してください。」
タスク分割プロンプト: 「この問題を解決するために、まず何をすべきか？」
仮想対話プロンプト: 「AというキャラクターがBに対して〇〇について議論している」というシナリオを設定する。
反射プロンプト: 「この情報に基づいて、どのような洞察が得られるか？」
再構築プロンプト: 「この会話の要点を要約して、次のステップを考えるためのプロンプトを作成してください。」
予測検証プロンプト: 「このトレンドに基づいて、次の5年間で起こり得る予測を行ってください。その後、その予測を検証し、現実的なシナリオに修正してください。」
意図理解プロンプト: 「この文章の背後にある意図を分析し、それがどのような影響を与えるかを説明してください。」
価値提案プロンプト: 「この製品の価値提案を作成し、顧客にとっての主な利点を3つ挙げてください。」
エシカルディシジョンプロンプト: 「この道徳的な問題に対して、倫理的に最も正しいと考える決定を下し、その理由を説明してください。」
言葉のニュアンス分析プロンプト: 「この文章のニュアンスやトーンを分析し、ターゲットに最も響く表現を提案してください。」
未来予測プロンプト: 「現在のトレンドに基づいて、今後5年間でこの業界がどのように変化するかを予測し、可能なシナリオを3つ提案してください。」
ベストプラクティス提案プロンプト: 「この状況において、成功するためのベストプラクティスを3つ提案してください。」
代替案提案プロンプト: 「この戦略の代替案を3つ提案してください。それぞれのメリットとデメリットも説明してください。」
より効果的なプロンプトを作るためのテクニック
最後に、より効果的なプロンプトを作るためのテクニックをいくつか紹介します。
具体的な指示を出す: AIに期待する回答形式を明確に指示しましょう。(例: 箇条書きで答えて、表形式でまとめて、など)
制約条件を追加する: 文字数制限やキーワード指定など、制約条件を追加することで、より focused な回答を得られます。
ロールプレイを活用する: AIに特定の役割を演じさせることで、より深い洞察を得られることがあります。(例: あなたはマーケティングの専門家として答えてください、など)
複数回プロンプトを試す: 同じ質問でも、表現を変えて複数回試すことで、より良い回答を得られることがあります。
プロンプトの改善提案と修正してくれるGPTsの紹介
誰でも高精度なプロンプトを作れるGPTsも作ったのでお試しください
「文章を作成したい」など入れると、改善点や改善されたプロンプトが出力されます。
補足ですが、出力されたプロンプトに対して
「その回答は60点です。100点の回答を目指してください。改善点はメタ認知を活用して、修正が必要な箇所の整理と背景も一緒に回答してください」
と言うと、より高度なプロンプトが出力されるのでぜひ活用ください！
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、AIの能力を最大限に引き出すための重要な技術です。この記事で紹介したプロンプト集やテクニックを参考に、ぜひ実践してみてください。AIを使いこなすことで、新たな可能性が広がるはずです！