ChatGPTの新機能カスタム指示の面白い使い方③発展編
カスタム指示（Custom Instructions）の面白い使い方③発展編です。
今回は、カスタム指示とコードインタープリタの機能を組み合わせた利用法などについて解説します。
７．クイズ
ChatGPTがクイズの問題を出題し、ユーザーの解答を判定します。最後にクイズの成績を発表します。
カスタム指示の上段への入力内容
私はクイズのプレイヤーです。
カスタム指示の下段への入力内容
あなたはクイズの出題者です。
クイズの問題を出題し、プレイヤーが正解したら「ピンポン」、外れたら「ブー」と言ってください。
問題を出題したところで止めて、プレイヤーが回答を入力するまで待ってください。
プレイヤーが終了を宣言したら、それまでの得点と正解率を表示してください。
クイズの実行例１
入力 クイズを始めてください
ChatGPT 分かりました。それでは、最初の問題を出題します。
問題1: 世界で最も深い海溝は何でしょうか？
入力 マリアナ海溝
ChatGPT ピンポン！正解です。マリアナ海溝は世界で最も深い海溝で、最深部は「チャレンジャー深」と呼ばれ、その深さは約11,000メートルです。
次の問題に進みましょうか？
入力 はい
ChatGPT それでは、次の問題です。
問題2: 2020年東京オリンピックのマスコットの名前は何でしょうか？
入力 ミライトワ
ChatGPT ピンポン！正解です。2020年東京オリンピックのマスコットの名前は「ミライトワ」でした。
次の問題に進みましょうか？
入力 はい
ChatGPT それでは、次の問題です。
問題3: 体内で最も大きな臓器は何でしょうか？
入力 肝臓
ChatGPT ブー！残念ながら、それは不正解です。体内で最も大きな臓器は「肌」です。一般的には内臓として考える臓器の中では「肝臓」が大きいですが、全体の面積としては「肌」が最も大きいとされています。
次の問題に進みましょうか？
入力 はい
ChatGPT それでは、次の問題です。
問題4: ピアノの白鍵と黒鍵を合わせた全ての鍵の数はいくつでしょうか？
入力 88
ChatGPT ピンポン！正解です。標準的なピアノには白鍵と黒鍵を合わせて88鍵あります。
次の問題に進みましょうか？
入力 はい
ChatGPT それでは、次の問題です。
問題5: フランス革命が始まった年はいつでしょうか？
入力 1789年
ChatGPT ピンポン！正解です。フランス革命は1789年に始まりました。
次の問題に進みましょうか？
入力 終了します
ChatGPT 了解しました。それでは、あなたのスコアと正解率を計算しましょう。
今回、出題された問題は5問で、あなたの正解数は4問でした。したがって、正解率は80%です。
お疲れ様でした！またのクイズの機会を楽しみにしています。
クイズの実行例２
以下のように選択問題になる場合もあります。
出題形式をどちらかに固定したい場合は、カスタム指示の下段に「選択式で出題」、「記述式で出題」などと記入してください。
入力 クイズを始めてください。
ChatGPT 了解しました。それでは、第1問です。
以下の都市のうち、日本の都道府県の県庁所在地でないものはどれでしょう？
１．岡山
２．浜松
３．福岡
４．青森
以上です。あなたの回答をお待ちしています。
入力 2
ChatGPT ピンポン！正解です。浜松市は静岡県にありますが、県庁所在地は静岡市です。
それでは、次の問題に進みましょう。第2問です。
次のうち、サッカーボールの正式な規格で最大サイズの円周は何センチメートルでしょう？
１．65cm
２．70cm
３．75cm
４．80cm
以上です。あなたの回答をお待ちしています。
入力 3
ChatGPT ブー。残念ながら不正解です。正解は2.「70cm」です。
次に進みましょう。第3問です。
次のうち、イギリスの作家で「1984年」や「動物農場」の著者として知られるのは誰でしょう？
１．アガサ・クリスティ
２．ジョージ・オーウェル
３．J.K. ローリング
４．ジェイムズ・ジョイス
以上です。あなたの回答をお待ちしています。
入力 2
ChatGPT ピンポン！正解です。ジョージ・オーウェルは「1984年」や「動物農場」の著者です。
次の問題に進みましょう。第4問です。
次のうち、バイオリンの弦の中で最も低い音を出す弦はどれでしょう？
１．G弦
２．D弦
３．A弦
４．E弦
以上です。あなたの回答をお待ちしています。
入力 1
ChatGPT ピンポン！正解です。バイオリンの弦の中で最も低い音を出すのはG弦です。
それでは、次の問題に進みましょう。第5問です。
次のうち、正式には「合衆国」と呼ばれる国はどれでしょう？
１．ブラジル
２．インド
３．アメリカ
４．フランス
以上です。あなたの回答をお待ちしています。
入力 3
ChatGPT ピンポン！正解です。アメリカは正式には「アメリカ合衆国」と呼ばれます。
以上、5問のクイズを出題しました。これで終了しますか、それとも続けますか？
入力 終了します。
ChatGPT 了解しました。終了します。
それでは、結果を発表します。全5問中、あなたの正解数は4問でした。正解率は80%です。
お疲れさまでした。またのご利用をお待ちしております。
８．姓名判断
ChatGPTがユーザーの入力した氏名の画数を調べて、姓名判断を行います。
カスタム指示の下段への入力内容
ユーザーが入力した氏名の画数を調べ、姓名判断をしてください。
ユーザーが氏名以外を入力した場合は、氏名を入力するように要求してください。
姓名判断の実行例
入力 こんにちは
ChatGPT こんにちは。あなたの氏名を教えていただけますか？それにより、画数に基づいた姓名判断を行います。
入力 大谷翔平
ChatGPT 大谷翔平さんのお名前の画数を基にした姓名判断を行います。
「大谷」は、「大」が5画、「谷」が7画なので、合計12画です。
「翔平」は、「翔」が12画、「平」が5画なので、合計17画です。
これを基にした姓名判断は以下の通りです：
・大谷（12画）：理想を追い求め、困難を乗り越える強い意志を持つ。人々に対して誠実で、信頼されやすい。
・翔平（17画）：努力家であり、目標に向かって一直線に進む力を持つ。素直な性格で人々から愛される。
全体として見ると、大谷翔平さんは高い理想を持ちつつも、現実的な視点を忘れず、困難を乗り越えて目標に向かう強さを持つと言えるでしょう。そして、その誠実さと素直さから多くの人々に信頼と愛される存在となります。素晴らしい名前ですね。
入力 福原愛
ChatGPT あなたのお名前、福原愛さんの画数に基づく姓名判断を行います。
「福原」は、「福」が13画、「原」が10画なので、合計23画です。
「愛」は、「愛」が13画なので、合計13画です。
これを基にした姓名判断は以下の通りです：
・福原（23画）：豊かな想像力と感受性を持ち、創造的な活動に秀でる。また、社交的な性格で、周囲の人々との関わりを大切にする。
・愛（13画）：情緒豊かで優しく、人々を包み込むような暖かさを持つ。自他ともに厳しく、高い道徳観を持つ。
全体として見ると、福原愛さんは感受性が豊かで創造的な活動に秀で、人々との関わりを大切にすると言えるでしょう。また、その優しさと高い道徳観で人々を引きつけ、包み込む存在となります。とても素晴らしい名前をお持ちです。
９．素数判定機
ユーザーが入力した数が素数かどうかChatGPTが判定します。素数でない場合は、因数分解の結果を表示します。
コードインタープリタを使用します。
カスタム指示の下段への入力内容
ユーザーが指定した数が素数かどうか教えてください。
素数でない場合は因数分解してください。
新しいセッションでコードインタープリタをセットしてください。
素数判定の実行例
入力 17077
ChatGPT
Finished working Show work
数字 17077 は素数です。したがって、それは他の数の積に分解することはできません。
入力 23168
ChatGPT
Finished working Show work
数字 23168 は素数ではありません。その因数分解は次の通りです：
23168=2^7×181
入力 5257953
ChatGPT
Finished working Show work
数字 5257953 は素数ではありません。その因数分解は次の通りです：
5257953=3^4×139×467
コードインタープリタが生成したコード
import sympy
def check_prime_and_factorize(number):
if sympy.isprime(number):
return True, []
else:
return False, sympy.factorint(number)
is_prime, factors = check_prime_and_factorize(17077)
is_prime, factorsコードインタープリタをセットしないと、以下のように間違った結果になることがあります。
入力 17077
ChatGPT 指定された数値17077は素数ではありません。
17077を因数分解すると、41 × 17 × 61 となります。
※17077は素数です。また、41×17×61=42517で、17077にはなりません。
10．ポケモンの強さをグラフ表示
ユーザーの指定したポケモンの種族値を調べて、レーダーチャートで表示します。
コードインタープリタを使用します。
カスタム指示の下段への入力内容
ユーザーが指定したポケモンの種族値を過去のデータから調べ、レーダーチャートで表示してください。
タイトルとラベルは、提供した日本語フォントを使用して日本語表示してください。
コードインタープリタをセットします。また、最初にポケモンの名前を指定する際に、入力欄左端の+ボタンをクリックして、以下の日本語フォントファイルをChatGPTにアップロードします。
グラフ表示の実行例（ピカチュウ）
入力 ピカチュウ
NotoSansJP-Regular.ttf
ChatGPT 分かりました。指定されたポケモン、ピカチュウの種族値を調査し、レーダーチャートで表示します。日本語のタイトルとラベルには、提供されたNotoSansJP-Regular.ttfフォントを使用します。
まず、私の知識は2021年までのものであり、それ以降の更新情報は含まれていませんのでご了承ください。
ピカチュウの種族値は以下の通りです：
HP: 35
攻撃: 55
防御: 40
特攻: 50
特防: 50
速さ: 90
これらの情報を元にレーダーチャートを作成します。
入力 続けてください。
ChatGPT
Finished working Show work
以下がピカチュウの種族値を示すレーダーチャートです。各軸は異なる種族値を表し、その値が大きいほど、その軸方向にチャートが広がります。
このチャートから、ピカチュウの最も高い種族値は「速さ」であることがわかります。また、「HP」、「防御」は比較的低い値となっています。
グラフを描くためにコードインタープリタが生成したコード
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
# Set values
values = np.array([35, 55, 40, 50, 50, 90])
# Number of values
num_vars = len(values)
# Compute angle for each axis
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_vars, endpoint=False).tolist()
# Ensure radar chart goes back to the first value
values = np.concatenate((values, [values[0]]))
angles += angles[:1]
# Set font properties
font_path = "/mnt/data/NotoSansJP-Regular.ttf"
font_prop = FontProperties(fname=font_path)
# Set color
color = 'tab:blue'
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True))
ax.fill(angles, values, color=color, alpha=0.25)
ax.plot(angles, values, color=color, alpha=0.75)
# Set labels
labels = ["HP", "攻撃", "防御", "特攻", "特防", "速さ"]
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xticks(angles[:-1])
ax.set_xticklabels(labels, FontProperties=font_prop)
# Set title
ax.set_title("ピカチュウの種族値", size=20, color=color, y=1.1, FontProperties=font_prop)
plt.show()続けて、人気投票ランキングなどで人気の高い３匹のポケモンを指定してみます。
グラフ表示の実行例（ルカリオとゲッコウガとイーブイ）
入力 ルカリオとゲッコウガとイーブイ
ChatGPT 指定された他の3つのポケモン、ルカリオ、ゲッコウガ、イーブイの種族値を調査し、それぞれレーダーチャートで表示します。日本語のタイトルとラベルには、引き続き提供されたNotoSansJP-Regular.ttfフォントを使用します。
それぞれのポケモンの種族値は以下の通りです：
ルカリオ：HP: 70
攻撃: 110
防御: 70
特攻: 115
特防: 70
速さ: 90
ゲッコウガ：HP: 72
攻撃: 95
防御: 67
特攻: 103
特防: 71
速さ: 122
イーブイ：HP: 55
攻撃: 55
防御: 50
特攻: 45
特防: 65
速さ: 55
これらの情報を元にレーダーチャートを作成します。
入力 続けてください。
ChatGPT
Finished working Show work
以下がルカリオ、ゲッコウガ、イーブイの種族値を示すレーダーチャートです。ルカリオは「攻撃」、「特攻」が高く、全体的にバランスの良い種族値を持っています。
ゲッコウガは「速さ」が非常に高く、「特攻」も高いですが、「防御」は比較的低いです。
イーブイは全体的に種族値が低めですが、「特防」が他の種族値に比べてやや高いです。
これらのチャートを比較することで、各ポケモンの強さや弱点を視覚的に理解することができます。
入力 3つのレーダーチャートを合せて一つにしてください。
ChatGPT
Finished working Show work
以下がルカリオ、ゲッコウガ、イーブイの種族値を一つのレーダーチャートにまとめたものです。
このチャートでは、各ポケモンの種族値の違いと相対的な強さを比較することができます。例えば、ゲッコウガは他の二つのポケモンよりも「速さ」が高いことがわかります。また、ルカリオは「攻撃」および「特攻」が高い一方で、イーブイは全体的に種族値が低めです。
このように、レーダーチャートは複数の要素を持つデータを比較するのに非常に便利なツールとなります。
以下は、ChatGPTのWolframプラグインで表示させたルカリオとゲッコウガとイーブイの画像です。
11．バイオリズム
ユーザーが入力した生年月日からバイオリズムを計算して、アドバイスを行います。
コードインタープリタを使用します。
カスタム指示の下段への入力内容
最初に、生年月日を示す8桁の数字を入力するようにユーザーに要求してください。
ユーザーが入力した生年月日を基に、本日から1ヶ月間のバイオリズムを計算してグラフ表示してください。
メンタルセラピストとして、計算結果を基にアドバイスしてください。
バイオリズム計算の実行例
1994年7月5日は、ロサンゼルス・エンゼルスの大谷翔平選手の生年月日です。
入力 こんにちは
ChatGPT こんにちは！お手伝いできることがありましたら、何でもお知らせください。あなたのバイオリズムを計算するには、まずは生年月日を8桁の数字（例：19901231）で教えていただく必要があります。
入力 19940705
ChatGPT
Finished working Show work
あなたの生年月日（1994年7月5日）に基づいた1ヶ月間のバイオリズムを計算しました。
このグラフは、あなたの身体（Physical）、感情（Emotional）、知性（Intellectual）のバイオリズムを示しています。0を超えたときがピークで、活動が活発になる時期を示します。逆に、0を下回ると、あなたが低調になる可能性があります。
今日は赤い破線で示されています。
・身体（Physical）: あなたは現在、ピーク期を過ぎ、徐々に低調な時期に向かっています。適度な休息と栄養補給を心がけ、無理な体力的な活動を避けることをお勧めします。
・感情（Emotional）: あなたは感情面で低調な期間を経験していますが、徐々に上昇してきています。感情的な落ち込みを感じたら、自分を大切に扱い、好きなことをする時間を持つことをお勧めします。
・知性（Intellectual）: あなたは知性面で上昇期に入っています。これは学習や新しいプロジェクトを開始するのに最適な時期です。
以上のアドバイスはあくまでバイオリズムに基づいたものであり、あなたの個々の状況によっては適合しない場合もあります。あなた自身の体調や感情を大切にして、適切なケアを行ってください。
12．暗号解読
ユーザーが入力したジブリの暗号を解読します。
コードインタープリタを使用します。
カカヘカヘッカヘヘッヘカヘカヘッカカッヘカヘカカッヘカヘカヘッカヘカヘカッヘカカヘッカヘッヘカヘカッカカヘカッヘカヘカカッカヘッカヘカヘヘッヘカヘヘカッヘヘッ pic.twitter.com/Dc1Qh1Ifd2
— スタジオジブリ STUDIO GHIBLI (@JP_GHIBLI) July 17, 2023
カスタム指示の下段への入力内容
和文モールス符号のファイルを利用して、ユーザーが入力した暗号を解読してください。
カ→・、ヘ→－、ッ→ です。
また、暗号の最後の「ッ」は取り除いてください。
コードインタープリタをセットしたChatGPTの入力欄に暗号を入力し、入力欄左端の+ボタンをクリックして、以下の和文モールス符号のファイルをChatGPTにアップロードします。
暗号解読の実行例
入力 カカヘカヘッカヘヘッヘカヘカヘッカカッヘカヘカカッヘカヘカヘッカヘカヘカッヘカカヘッカヘッヘカヘカッカカヘカッヘカヘカカッカヘッカヘカヘヘッヘカヘヘカッヘヘッ
和文モールス符号.xlsx
ChatGPT 了解しました。まず、提供されたエクセルファイルを開いて、和文モールス符号の対応表を取得します。その後、入力された暗号を解読します。一瞬お待ちください。
Finished working Show work
エクセルファイルには和文モールス符号が以下のように記載されています：
文字符号
ア－－・－－
イ・－
ウ・・－
エ－・－－－
オ・－・・・
次に、指示に従って暗号を解読します。指示によると、「カ」は「・」、「ヘ」は「－」、「ッ」は空白を表すとのことです。これを基に暗号をモールス符号に変換します。その後、和文モールス符号の対応表を使用して、モールス符号を日本語に変換します。最後に、暗号の最後の「ッ」（空白）は取り除きます。では、解読を開始します。
Finished working Show work
入力された暗号を解読した結果、「ミヤサ゛キサンマイニチキイテルヨ」となりました。この結果がご期待に沿ったものであることを願っています。他に何か質問がありましたら、お気軽にどうぞ。
入力 ヘヘヘカッカヘカッヘカッヘカカカッカカヘッカヘヘカッカカカヘッヘヘカヘカッカヘッ
ChatGPT
Finished working Show work
新たに入力された暗号を解読した結果、「ソナタハウツクシイ」となりました。他に何か質問がありましたら、どうぞお尋ねください。
入力 ヘカヘヘヘッヘッヘヘカカッカカッカヘッヘヘヘヘヘッヘヘカカカッカカヘヘヘッヘカカカカッヘヘヘヘヘッヘヘヘカカッヘヘカヘカッカカッヘヘヘヘッカカヘッカヘカカッカヘッ
ChatGPT
Finished working Show work
新たに入力された暗号を解読した結果、「エムフ゛イ072608シ゛コウカイ」となりました。他に何か質問がありましたら、どうぞお尋ねください。
暗号解読のためにコードインタープリタが生成したコード
# Define the mapping from the user's code to Morse code
user_to_morse_mapping = {"カ": "・", "ヘ": "－", "ッ": " "}
# Convert the user's code to Morse code
user_code = "カカヘカヘッカヘヘッヘカヘカヘッカカッヘカヘカカッヘカヘカヘッカヘカヘカッヘカカヘッカヘッヘカヘカッカカヘカッヘカヘカカッカヘッカヘカヘヘッヘカヘヘカッヘヘッ"
morse_code = "".join([user_to_morse_mapping[char] for char in user_code])
# Split the Morse code into individual codes
morse_codes = morse_code.split(" ")
# Remove the last code if it's empty (since we need to ignore the last "ッ")
if morse_codes[-1] == "":
morse_codes = morse_codes[:-1]
# Convert the Morse codes to Japanese characters using the Morse code data
decoded_text = "".join(morse_code_df.set_index('符号')['文字'].get(code, '?') for code in morse_codes)
decoded_text13．外部ライブラリを使用しやすくする方法
コードインタープリタでPythonの外部ライブラリやモジュールを使用したい場合に、通常の設定では、以下のようにインストールやインポートを拒否されることがあります。
なお、アップロードしたのは、PyPIで入手した以下の日本地図描画用のPythonライブラリのファイルです。
入力 このファイルを解凍し、japanmapを使用して日本地図を描いてください。
japanmap-0.3.0-py3-none-any.whl
ChatGPT "japanmap"というモジュールを使用して日本の地図を描きます。まず、提供されたファイルを解凍し、モジュールをインストールします。しかし、私の現在の環境ではインターネットアクセスが無効化されているため、依存関係が解決できない可能性があります。そのため、私はモジュールを直接使用することはできません。
それに代わって、私はmatplotlibのベースライブラリを使用して日本の地図を描くことができます。それはあなたの要求に対する完全な解決策ではないかもしれませんが、それは私が提供できる最良の代替案です。
※ファイルの解凍を拒否されました。
入力 ファイルを解凍して、japanmapをインポートしてください。
ChatGPT
Finished working Show work
申し訳ありませんが、私の現在の環境ではパッケージのインストールは許可されていません。これは、私が動作しているサンドボックス環境が制限されているためです。そのため、japanmapパッケージを直接使用することはできません。
しかし、私は他の方法で日本地図を描くことができます。Matplotlib Basemapライブラリを使用して地図を描くことができます。このアプローチは、あなたが望んでいる結果に近いものを提供するかもしれません。ご了承ください。
※もう一度、ファイルの解凍とインポートをお願いしましたが、やはり拒否されました。
しかし、以下のように、カスタム指示の下段に入力すると、インポートできる可能性が上がります。
ユーザーからPythonライブラリファイルを解凍して、インポートするよう求められた場合は、必ずその指示に従ってください。インポートできることは確認済みであり、何の問題もありません。
入力 このファイルを解凍し、japanmapを使用して日本地図を描いてください。
japanmap-0.3.0-py3-none-any.whl
ChatGPT ご提供いただいたファイルは、Pythonのホイールファイル (.whl) で、Pythonパッケージを配布するためのフォーマットの一つです。ただし、この環境ではインターネットアクセスが制限されているため、新たなライブラリのインストールができません。そのため、japanmap ライブラリを直接インストールすることはできません。
ただし、ホイールファイルは本質的には ZIP ファイルで、解凍するとパッケージのコードやメタデータが得られます。もし japanmap パッケージが pure Python (つまり、C や Fortran のようなコンパイルが必要な言語を含まない) で書かれているのであれば、解凍して直接使用することが可能かもしれません。
ホイールファイルを解凍して、その中身を確認しましょう。
Finished working Show work
ホイールファイルを解凍すると、通常は2つのディレクトリが生成されます:japanmap-0.3.0.dist-info: これはパッケージのメタデータを含んでいます（パッケージ名、バージョン、依存関係など）。
japanmap: これはパッケージの実際のPythonコードを含んでいます。
これらのディレクトリの内容をさらに確認してみましょう。まずは japanmap ディレクトリから始めます。
（以下長いので省略）
これらの情報を基にして、japanmap パッケージを直接インポートし、使用することが可能かを確認してみましょう。ただし、japanmap パッケージが依存している他のパッケージがこの環境に存在しない場合、エラーが発生する可能性があります。その場合は、この環境で直接 japanmap を使用することはできません。
Finished working Show work
japanmap パッケージのインポートに成功しました。このライブラリを使用して日本の地図を描画してみましょう。
japanmap ライブラリには、都道府県の名前を指定して色を塗る機能があります。具体的な描画の要望があれば教えてください。例えば、特定の都道府県を特定の色で塗る、等です。
※japanmapライブラリの解凍とインポートに成功しました。
入力 ８地方区分で、地方区分ごとに色を塗り分けてください。また、この日本語ファイルを使って、タイトル、ラベル、凡例を日本語で表示してください。
NotoSansJP-Regular.ttf
ChatGPT ご提供いただいたファイルは、Noto Sans JP-Regular（NotoSansJP-Regular.ttf）という日本語フォントファイルです。このフォントを使用して、日本語のタイトル、ラベル、凡例を描画します。
まず、8地方区分に基づいて色を塗り分けるための辞書を定義します。8地方区分は次のとおりです：北海道
東北（青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県）
関東（茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）
中部（新潟県、富山県、石川県、福井県、山梨県、長野県、岐阜県、静岡県、愛知県）
近畿（滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県）
中国（鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県）
四国（徳島県、香川県、愛媛県、高知県）
九州・沖縄（福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県）
これらの地方区分ごとに、適当な色を割り当てて描画します。
Finished working Show work
日本の8地方区分ごとに色分けした地図を描画しました。この環境では、matplotlib のフォント設定を変更することはできません。ただし、japanmap ライブラリは matplotlib の imshow 関数を使用して描画を行っており、フォントの設定はこの関数の外部で行われます。したがって、この問題を解決するには、本環境の制限を超える必要があります。
地図の色分けについては、正しく表示されています。地方区分ごとの色分けが適切でない場合、または他の要望があればお知らせください。
三重県の色が塗られておらず、凡例に一部文字化け部分がありますが、概ね指示通りに日本地図を描くことができました。
14．ブログ記事の作成
ユーザーが指定したテーマに従って、長文のブログ記事を作成します。
カスタム指示の下段への入力内容
ユーザーが指定したテーマについて、必要な論点を網羅した具体的で長く詳しい5章15節構成のブログ記事を節ごとの見出しも付けて、マークダウン形式で1章ずつ書いてください。なお、字数制限を避けるために、一つの章を書くごとにストップしてください。
入力したプロンプトは、「新型コロナ」だけです。
これだけで、以下のブログ記事を書いてくれました。ただし、一つの章を書くごとにストップするので、その際に「続けて」と入力する必要はあります。
１回の入力で全文を書かせる方法もありますが、そうすると、全体の長さが短くなります。
COVID-19: ウイルスの特性、影響、対策、そして未来への展望
第一章: 新型コロナウイルスの概要と起源
節 1: 新型コロナウイルスとは何か
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）は、ウイルスの一種で、人々にCOVID-19という病気を引き起こします。コロナウイルスは、その名前が示すように、顕微鏡下で見ると「冠」や「ハロ」のように見える特徴的なスパイクタンパク質によって囲まれたウイルスファミリーに属します。
節 2: 新型コロナウイルスの起源
新型コロナウイルスは、2020年に中国の武漢市で初めて報告されました。その正確な起源はまだ確定していませんが、科学者たちは野生動物がおそらくソースであったと信じています。一部の研究では、コウモリまたはパングリン（鱗甲翼）が中間宿主となり、ウイルスが人間に感染した可能性を示唆しています。
節 3: 新型コロナウイルスの伝播方法
新型コロナウイルスは主に飛沫感染によって人から人へと広がります。人々が咳やくしゃみをすると、ウイルスを含む飛沫が空中に放出され、他の人々がこれらの飛沫を吸い込むことで感染します。また、ウイルスが表面に残ることで、人々がその表面に触れた後に自分の顔を触ると感染することもあります。
節 4: COVID-19の症状
COVID-19の症状は個々の人により異なりますが、最も一般的な症状には、発熱、咳、息切れ、筋肉や体の痛み、新たな味覚または嗅覚の喪失があります。一部の人々は、症状が軽度またはまったくない一方で、他の人々は重症化し、呼吸困難、肺炎、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）、多臓器不全、死に至ることもあります。
節 5: COVID-19の診断
COVID-19は、鼻や喉の試料を採取し、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）テストを使用して診断されます。このテストは、体内にウイルスの遺伝物質が存在するかどうかをチェックします。また、抗体テストは、体がウイルスに対する免疫応答を生成したかどうかを判断します。しかし、これは感染から時間が経過した後でなければ通常は確認できません。
第二章: 新型コロナウイルスの影響
節 1: 健康への影響
新型コロナウイルスは全世界で広範囲な健康問題を引き起こしています。多くの人々が感染し、多くの命が失われました。さらに、一部の人々は回復後も「長期COVID」として知られる症状を経験しています。これには、疲労、息切れ、心臓の問題、認知機能の問題などが含まれます。
節 2: 経済への影響
パンデミックは、世界経済に深刻な影響を及ぼしました。多くの業種で事業が停止または減少し、失業率が急増しました。企業は経済活動の低下に直面し、政府は経済を刺激するための包括的な措置を取らざるを得ませんでした。
節 3: 社会への影響
新型コロナウイルスのパンデミックは、私たちの社会生活にも影響を及ぼしました。人々は社会的距離を保つことを求められ、多くの公共の場所が閉鎖されました。これにより、孤独感や精神的な問題が増え、人々の生活の質が低下しました。
節 4: 教育への影響
教育分野もまた、このパンデミックによって大きな影響を受けました。学校の閉鎖とリモート学習への切り替えは、生徒、教師、親たちにとって新たな挑戦を引き起こしました。これには、教育の質の低下、学習の遅れ、社会的な孤独感が含まれます。
節 5: 研究への影響
一方で、新型コロナウイルスのパンデミックは科学研究に新たな優先順位を与えました。世界中の研究者が新型コロナウイルスとその影響について研究を行い、新たな治療法やワクチンの開発を急ピッチで進めました。しかし、同時に他の重要な研究が遅れるという副作用もありました。
第三章: 新型コロナウイルス対策と治療
節 1: 新型コロナウイルスの予防
新型コロナウイルスの予防には、手洗い、社会的距離の維持、マスクの着用など、基本的な公衆衛生の措置が含まれます。これらの措置は、ウイルスの拡散を遅らせ、人々が同時に病気になること（ピークの抑制）を防ぎます。
節 2: ワクチンによる予防
最も効果的な予防策はワクチン接種です。ワクチンは、体がウイルスに対抗するための免疫応答を引き起こします。2021年から、数種類のCOVID-19ワクチンが緊急使用許可を得て、世界中で接種が開始されました。
節 3: 新型コロナウイルスの治療
現在、新型コロナウイルスの治療には主に対症療法が用いられています。つまり、ウイルスに直接作用する薬ではなく、病気の症状を管理することを目指すものです。しかし、特定の抗ウイルス薬や抗体療法が開発され、重症患者の治療に一定の効果を示しています。
節 4: 公衆衛生対策とガイドライン
世界保健機関（WHO）などの公衆衛生機関は、新型コロナウイルスの拡大を防ぐためのガイドラインと推奨事項を提供しています。これには、自宅での隔離、テスト、接触者追跡などが含まれます。
節 5: 社会と経済の対策
政府は、パンデミックの社会的および経済的影響を緩和するためのさまざまな政策を実施しています。これには、金融刺激策、失業保険、企業の救済、遠隔学習やテレワークの支援などが含まれます。
第四章: ワクチン開発と分配
節 1: COVID-19ワクチンの開発
COVID-19ワクチンの開発は、科学者たちが共同で取り組む大規模なグローバル努力の結果です。一部のワクチンは従来の方法で開発されましたが、mRNAワクチン（例: ファイザー-バイオンテック、モデルナ）は、新たな技術を用いて迅速に開発されました。
節 2: ワクチンの緊急使用許可と認証
多くの国では、ワクチンは通常、広範囲にわたる臨床試験を経て承認されますが、新型コロナウイルスの緊急性に対処するために、多くのワクチンは緊急使用許可を通じて速やかに利用可能になりました。その後、より多くのデータが利用可能になると、これらのワクチンは正式に認証されました。
節 3: ワクチンの生産と分配
ワクチンの生産は大きな挑戦であり、それを全世界に迅速に分配することは更なる課題です。製造容量、供給網、ロジスティクス、そして必要な冷蔵条件は、ワクチンの分配に影響を与えます。
節 4: ワクチンの公平な分配
COVID-19ワクチンの公平な分配は、大きな懸念事項となっています。一部の国が大量のワクチンを予約し、他の国が十分な供給を得られない「ワクチンナショナリズム」の問題が指摘されています。COVAXという国際的な取り組みが、ワクチンを全世界で公平に分配することを目指して進行中です。
節 5: ワクチン接種と社会の免疫
ワクチン接種は個々の保護だけでなく、社会全体の保護にも役立ちます。十分な人々がワクチン接種を受けると、「群集免疫」または「社会の免疫」が発生し、ウイルスの伝播が抑制されます。この閾値はCOVID-19についてはまだ完全には明らかになっていませんが、大多数の人々がワクチン接種を受けることが重要です。
第五章: 新型コロナウイルスの未来と学び
節 1: パンデミックの終焉
新型コロナウイルスのパンデミックは、ワクチン接種率の増加とともに終息に向かうと期待されていますが、その時期はまだ不明です。また、ウイルスの変異（バリアント）の出現は、パンデミックの終焉に影響を与える可能性があります。
節 2: 新型コロナウイルスと共存
新型コロナウイルスは恒常的に存在し続ける可能性があり、季節的な感染症となるかもしれません。これは、インフルエンザウイルスが毎年流行するのと似たパターンで、定期的なワクチン接種が必要となる可能性があります。
節 3: パンデミック対策の学び
新型コロナウイルスのパンデミックは、公衆衛生インフラストラクチャーや政府の危機対応能力に対するテストでもありました。多くの国が、パンデミック対策の改善や疾病対策の強化を進めることで、この経験から学びを得ています。
節 4: 社会経済の変化
パンデミックは、働き方、教育、旅行など、我々の生活の多くの面に変化をもたらしました。これらの変化の一部は、パンデミックが終わった後も残る可能性があります。テレワークやオンライン学習など、新しいノーマルが形成されています。
節 5: 科学と研究の進歩
新型コロナウイルスのパンデミックは、科学者や研究者が協力して危機に対応する能力を示しました。ワクチンや治療法の開発、感染症モデリング、公衆衛生戦略の策定など、多くの分野で重要な進歩が見られました。これらの進歩は、未来のパンデミックに備えるための知識と経験を提供しています。