ChatGPTを活用するためのプロンプトとは？例文を交えて精度が上がる命令方法を紹介

最終更新日:2026/07/14

ChatGPTのプロンプト活用例を紹介

ChatGPTに質問しても、「回答が浅い」「意図と違う」「何度も修正が必要」と感じることはありませんか。原因の一つは、目的や条件がChatGPTに十分伝わっていないことです。
本記事では、初心者でも使えるプロンプトの基本構造から、回答の精度を高める書き方、目的別のコピペ用例文、最新モデルで指示するときの注意点まで解説します。

読み終えた後には、メール、要約、企画、SEO、プログラミングなどの業務で、手直しの少ない回答を引き出しやすくなります。

ChatGPTの概要や使い方、始め方については下記記事をご覧ください。
ChatGPTとは？使い方や始め方､日本語でできることを紹介！

ChatGPT（チャットGPT）とは？

ChatGPTは、自然言語を生成するAIの一種で、小説の自動生成やゲームでの会話を生成するために開発された「GPT」という言語モデルがベースになっています。

過去の会話内容を踏まえた文脈の理解が可能であり、内容に誤りがあった場合はユーザー側から指摘して訂正させることもできます。また、モデルには継続的な改良が加えられており、現在ではGPT-4などの旧世代から完全に移行し、日常利用に優れた「GPT-5.5 Instant」や、高度な推論能力を備えた「GPT-5.6 Sol」「GPT-5.6 Sol Pro」といったGPT-5・6系統の最新モデルが展開されています（2026年7月時点）。

確率論的に出力を行うため無難な回答を行う傾向がある

ChatGPTは文章を出力する際に「確率論的な文章生成」を行っているため、同じ入力内容から複数の出力結果が得られるものの、基本的には無難な回答を行う傾向があります。

その理由は、ChatGPTのベースとなっているLLM（大規模言語モデル）の仕組みにあります。LLMは、大量のテキストデータが含まれるデータセットを事前に学習しており、その過程で文章中の単語やキーワードが持つ「確率的な関係性」を獲得します。学習するデータ量が増えれば増えるほど多様な関係性が見出され、「『A』という単語の後には『B』という単語が続く確率が高い」といった形で推論モデルが構築されるのが特徴です。

したがって、ある質問に対して回答を生成する際は、特に条件指定がない限り、確率的にもっとも自然に結びつきやすい単語が連続して選択・出力されていきます。

このメカニズムによって人間が書いたような自然な文章が生成されますが、ChatGPTの出力精度の高さは、こうしたLLMの基盤技術（Google Brainチームが開発した「Transformer」というアーキテクチャ）の進化が大きく関与しています。

Transformer登場前後の自然言語処理分野の変化や、LLMへ与えた影響については下記の記事で詳しく解説していますので、合わせてご覧ください。

• 自然言語処理で一躍脚光を浴びたRNNとは？初心者に優しく解説！
• 自然言語処理に使われるLSTMとは？RNNとの違いや特徴を紹介
• Googleが誇る「BERT」とは？次世代の自然言語処理の特徴を解説

プロンプトとは？

プロンプトとは、ChatGPTに意図した回答を出力させるための「命令文（指示書）」のことです。

ChatGPTには単なる「質問」だけでなく、業務の「命令」や複雑な「指示書」など、さまざまな形式の文章を送信して活用することができます。

こうしたAIへの入力テキストを総称して「プロンプト」と呼びます。

ChatGPTを活用するにはプロンプトによる「条件指定」がポイント

ChatGPTが確率的に文章を生成する特徴から、無難な回答を行うものの、同じ入力内容でも異なる出力が得られることが想像できるかと思います。

ただし、ChatGPTの無難な出力ではユーザーが満足できる回答には到達しないケースも多く、入力内容に様々な工夫を凝らさなければなりません。後述しますが、ChatGPTをビジネスなどで本格的に活用するためのヒントとして、プロンプトによる「条件指定」が挙げられます。

デフォルトの状態ではAIが幅広い選択肢からテキストを生成してしまいますが、「何を出力してほしいのか」「どのような形式で出力するのか」「どのような要素を含めないでほしいのか」といった制約条件を明記することで、出力されるテキストの品質を劇的に向上させることができます。

「何を出力してほしくないか」を指定するテクニックは、画像生成AIにおける「ネガティブプロンプト」と要領が似ています。テキスト生成AIにおいても、出力の方向性を絞り込むために「含めない要素」を指定することは非常に効果的です。

OpenAIの最新推論モデル（GPT-5.6 Sol等）のプロンプトのコツ

かつて高度な推論（Reasoning）を行うモデルとして「GPT-5.5 Thinking」が登場しましたが、現在（2026年7月時点）はその機能が最新の「GPT-5.6」シリーズへと統合・進化しています。特に「GPT-5.6 Sol」などのモデルは、複雑なタスクに対して自律的に思考し、ツールを活用しながら作業を進める能力が飛躍的に向上しています。

ここでは、最新の推論モデルを最大限に活かすプロンプトのコツを解説します。

GPT-5.5や5.6シリーズの特徴

• GPT-5.5 Instant：日常的なタスクを高速かつ高精度にこなす最新の主力モデル。事実誤認（ハルシネーション）が前モデルから大幅に低減されています。
• GPT-5.6 Sol：より複雑な課題に対応する高性能モデル。Instantよりも深い推論を行い、複雑な分析、長文の読解、設計・企画、コードレビューなど、高度な知的作業に適しています。
• GPT-5.6 Sol Pro：最も難易度の高いタスクや長時間にわたるワークフロー向けに設計された最上位モデル。Solよりもさらに多くの推論計算を用いて回答を生成するため、研究、複雑なシステム設計、高度な分析、難解なデバッグなど、品質を最優先したい場面に適しています（主にPro、Business、Enterpriseプランで利用可能）。

なお、各モデルによって対応しているツールや機能が異なります。例えば、文章やコードをAIと共同編集する「Canvas」機能をフル活用して作業を行う場合は、InstantではなくSolやSol Proモデルを選択する必要があります。

これらの最新モデルは、旧来のように単にテキストを出力するだけでなく「エージェント」として一連の作業を完遂する力を持っています。そのため、プロンプトの書き方も「どうやって解くか」を手取り足取り教えるのではなく、「何を達成するか」を明確に定義する方向へシフトしています。

最新モデルのプロンプト設計のポイント

OpenAIの公式ガイドラインにもとづく、最新のプロンプト設計のポイントを解説します。

達成条件と停止条件を明確にする

最新モデルは自律的に調査や推論を続ける能力が高いため、「どこまでやれば完了か（達成条件）」と「どこで推論・検索を止めるか（停止条件）」を最初に定義することが極めて重要です。

• 良い例：「〇〇についてWeb検索し、最新の事例を3つ見つけたら検索を終了して要約を出力してください」
• 悪い例：「〇〇について詳しく調べて教えてください」（際限なく推論や検索を続けてしまう可能性があります）

思考プロセスはAIに任せ、シンプルな指示から始める

「ステップバイステップで考えて」といった人間側の過剰な指示は、かえってAIの自然な推論プロセスを阻害し、トークンを無駄に消費する原因になります。期待する挙動を定義した「最小限のプロンプト」からスタートし、必要に応じて回答の詳しさや出力形式の条件を調整していくのが現在のベストプラクティスです。

今すぐ使える日本語プロンプトの型

「メールマガジンの文章生成」のように、短文のプロンプトを入力しただけでも実用可能な品質で文章が生成されましたが、ずっとシンプルな入力を行っていても出力結果にバリエーションは生まれないため、実務で活用できるかどうかは悩ましいところですよね。

そこで今回はAIsmiley編集部がリサーチした「ChatGPTを活用するための日本語プロンプトの型」をご紹介します。ChatGPTや生成AI界隈は、連日プロンプトの開発・チューニングの話題で盛り上がっており、その中には初級者〜上級者向けの内容も含まれ、情報が洪水のように行き交う状況が生まれています。

これからChatGPTを使い始める人にとっては「情報に効率的にアクセスすること」が少々難しい状況となっているため、すぐコピペして使えるプロンプトの型を用いてまずは「高品質なテキストを生成する体験」を味わってください。

深津式プロンプト

早速「深津式プロンプト」を紹介していきます。深津式プロンプトとは、note株式会社CXOの深津貴之さんが考案したプロンプトで、ChatGPTに「回答条件を与える」ことで回答の精度を高めようとする考え方を採用しています。

そもそもChatGPTは、入力プロンプトに対して可能な限り多くの選択肢から出力を試みようとします。そのため、予め入力プロンプトで出力条件を指定してあげることで「ほしいアウトプットの形」を提供してくれるようになります。

note株式会社CXO「深津貴之」さんが考案したChatGPTの命令文が便利すぎたので共有。ChatGPTは無限にある言葉から、一番確率の高い単語を繋げて回答している。アイデアや思考をまとめる時は、AIに回答してほしい条件を絞って質問することが、めちゃくちゃ大事です。 pic.twitter.com/gt1ERYScj6

— きたがわ 🍥 ChatGPT活用術 (@bukuta_3) March 17, 2023

以下が実際にコピペで使用可能なプロンプトです。

上記のプロンプトを活用し、SEO記事の要約を出力してもらうことにしました。

ChatGPTに役割（ロール）を与えることで、ChatGPT自身が「何を書くべきか」を事前に知ることができます。また、「最高の要約」と指示を出すことで、「SEOメディア運営を行うプロの編集者が最高の要約を書く」という命令が可能になります。

そして出力される文章の質を左右するのが「# 制約条件」です。今回は制約条件に以下の3つを指定しました。

• 文字数は300字以下
• 回答は「入力文の内容」から逸れないように注意
• まとめの文章は書かない

ChatGPTの特性上、なるべく多くの選択肢から出力を試みようとするため、「制約条件でいかに出力の範囲を狭めるか」が質の高い文章を生成する上で重要になります。

今回はAIsmileyのブログ記事の中から文章を抜粋し、600字程度を入力しました。188字と短めですが文章を要約し、重要な箇所をこぼさず出力してくれた印象です。

ChatGPTの出力文は、何度でも再出力が可能なため、出力内容がいまいちだった場合は続けて回答してもらうと良いでしょう。再出力の操作を何度行っても満足のいく回答が得られない場合は、「# 命令書」や「# 制約条件」、「# 入力文」の内容を調整することで良い回答が得られるようになります。

深津式プロンプトを土台として、色々な出力を試せるところにChatGPTの面白さがあるように感じられます。

ReActプロンプト

もう1つ使いこなすために必要なプロンプトの型として「ReActプロンプト」があります。ReActプロンプトは「Reason＋Act」を組み合わせたプロンプトで、入力プロンプトも非常にシンプルなのが特徴です。

ReActプロンプトは、ある入力文章（タスク）に対して推論を行った後、具体的なアクションを列挙していきます。ある解決策を知りたい入力プロンプトの場合は、はじめに推論を行いますが、具体的なアクションを列挙した後で、再度アクションを踏まえた観察を行います。

この推論→行動→観察のプロセスを繰り返すことで、タスクの解決に向けてより詳細で高度な出力を導き出すことが可能です。

上記のプロンプトを活用し、「AI活用時代の雇用問題の解決策」を質問しました。

AI活用時代の雇用問題の解決策について、7つのアクションを列挙することにより「AI時代の雇用問題は、『AIを止める』ことでは解決できません。重要なのは、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協働できる社会をつくることです。」と観察を行ってくれています。

この観察を踏まえて、ユーザーは改めてChatGPTに追加の入力を行うことが可能です。例えば、上記の出力には「日本特有の問題」などが考慮されていないため「上記の内容を踏まえて、日本における雇用問題の解決策を教えてください」と入力してみることをおすすめします。

また、「やや楽観的な観察」になっていると感じる場合は「楽観的な総括ですが、悲観的な未来も十分想定できると思います。このままAI開発が進むことのデメリットも内容に含めて再度回答を行って頂けますか？」といった入力を行うことも想定できます。

元のタスク「AI活用時代の雇用問題の解決策」から、複数回のフィードバックを経ることにより、思考の深度を深める手助けをしてくれます。

最新の推論モデル（GPT-5.6 Sol等）の登場による変化

これまではユーザー側がプロンプトを工夫してこの「ReAct」の動きを再現させる必要がありました。しかし、2026年現在の最新推論モデル（GPT-5.6 SolやGPT-5.6 Sol Proなど）では、この高度な推論プロセスをシステム内部で自律的に実行する能力をはじめから備えています。

最新モデルを使えば、人間が何度も追加のフィードバックを与えなくても、最初のワンタップ（一画面目の出力）の時点で、すでにこの「ReAct」のように深く考え抜かれた高度な回答を一発で得ることが可能になっています。状況に応じて、手動での深掘りと最新モデルの自律推論を使い分けてみてください。

ゴールシークプロンプト

ゴールシークプロンプトとは、ChatGPT自身に最適なプロンプトを考えさせる手法です。「何を指示すればよいかが自分でも曖昧」という段階にある初心者にとって、特に有効な入口となります。

使い方はシンプルで、たとえば次のように入力するだけで始められます。

【プロンプト例】

この一文を送ると、ChatGPTが目的をヒアリングしながら最適なプロンプトを提案してくれます。その提案に対して「もっと簡潔にしてほしい」「ビジネスメール向けに調整してほしい」と追加指示を重ねることで、プロンプトを段階的に磨いていくことができます。

深津式プロンプトやReActプロンプトは「ある程度やりたいことが決まっている」場面で力を発揮しますが、ゴールシークプロンプトは「そもそも何を指示すべきかがわからない」段階で活用するのが適しています。3つの型をそれぞれの場面に応じて使い分けることで、ChatGPTをより実践的に活用できるでしょう。

プロンプトの書き方と精度を高めるコツ

ChatGPTから質の高い出力を得るには、プロンプトの設計に工夫が必要です。具体的には、指示の明確化・具体化、役割の設定、参考情報、文脈の指定といった要素を組み合わせることが、精度向上の基本となります。

また、最良の結果を得るには最新かつ最も高性能なモデルを使用することが推奨されており、新しいモデルほどプロンプトエンジニアリングがしやすい傾向があります。GPT-5.6 SolやGPT-5.6 Sol Proといった上位モデルを活用することも、出力品質を高める有効な手段のひとつです。

役割・条件・出力形式の3点セットで指示する

高品質な出力を安定して得るための基本は、「役割」「制約条件」「出力形式」の3要素をプロンプトに盛り込むことです。

「役割（あなたは〇〇です）」を設定することでChatGPTが担うべき立場を明確にし、「制約条件（文字数・語調など）」で出力の幅を絞り、「出力形式（箇条書き・表形式など）」で回答の見た目を整えます。この3点がそろうだけで、出力の質は大きく変わります。

たとえばビジネスメールの作成を依頼する場合、「メールを書いて」とだけ送るより、「あなたはベテランの営業担当者です。取引先への謝罪メールを200字以内、丁寧なですます調で書いてください」と指示した方が、実務で使いやすい文面が得られます。要約やレポート作成も同様で、役割・条件・形式をそろえるほど、手直しの手間が減っていくでしょう。

すぐ使えるテンプレートの型は以下の通りです。コピーして、各項目を自分の用途に書き換えてください。

対話を重ねて精度を高めるフィードバックの入れ方

プロンプトエンジニアリングには繰り返しのアプローチが効果的です。最初のプロンプトから始めて応答を確認し、出力に基づいてプロンプトを改善していくことがおすすめです。

1回の入力で理想の出力が得られないときは、「何が不満なのか」を具体的にフィードバックしてください。また、修正指示を出す際は、否定形ではなく肯定文で伝えるのがポイントです。

たとえば「これは違う」と指摘するより、「〇〇の部分を100字以内に短くしてください」「もっと専門家らしいトーンに変えてください」のように、どう直してほしいかを具体的に示す方が、意図通りの出力が得られやすくなります。

また、日常的な文章作成にはGPT-5.5 Instant、深い思考や複雑な指示の修正にはGPT-5.6 Solと、用途に応じてモデルを使い分けてみてください。

ChatGPTプロンプト活用例6選

ここからは、ChatGPTをビジネスで使いこなすための具体的な活用例を6つ紹介します。

1. ニュース記事の要約を生成する
2. 複数の視点からクロスレビューを依頼する
3. メール・SNS投稿の炎上リスクをチェックする
4. プログラムのバグを発見・修正する
5. プログラミング学習カリキュラムを作成する
6. SEO記事の本文を生成する

なお、最新の推論モデル（GPT-5.6など）は自律的に複雑な処理を行いますが、AIに意図通りの出力をさせる「深津式」や「ReAct」といったプロンプトの基本的な構造（型）を理解しておくことは、現在でも非常に重要です。

ここでは最新モデルを用いた操作画面と出力例を合わせて紹介します。

例1：ニュース記事の要約を生成する

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト

ChatGPTやBing Chatに文章の要約を手伝ってもらうことができます。例えば、ニュース記事のように、情報の要点を端的に伝えたい場合には、ChatGPTを使った要約が効果的です。今回は「ChatGPTを活用しているマーケティング担当者は約3割 Macbee Planetが実態調査を実施」というニュース記事を要約してみます。

【プロンプト例】

【出力例】

GPT-5.6 Solは旧モデルと比べてハルシネーション（事実誤認）が低減された状態で、記事の要点を過不足なく抽出した要約を生成します。制約条件によって出力の幅をあらかじめ絞っておくことで、余分な情報が混入しにくくなり、実用的な要約が得られやすくなります。

例2：複数の視点からクロスレビューを依頼する

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト

サービス開発案や企画書を、異なる立場から多角的にチェックしたい場面で有効です。今回は新しいサブスクリプションサービスの開発案を「サービス販売者・エンジニア・法務」の3つの視点でレビューさせます。

【プロンプト例】

今回はAIによる営業代行サービスを評価させました。

【出力例】

GPT-5.6 Solでは複数の専門的視点を同時に保ちながら回答する能力が向上しており、各立場からの懸念点や改善提案を整理した、実務に近いクオリティのフィードバックが1回の操作で得られます。通常であれば複数の担当者やチームに確認を取る必要がある内容を、ChatGPTへの壁打ちとして活用することで、時間の短縮や抜け漏れの防止につなげることができます。

例3：メール・SNS投稿の炎上リスクをチェックする

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト

公開・送信前に炎上リスクのある表現を事前に洗い出すことができます。以下のプロンプトを使ってみましょう。

【プロンプト例】

今回は商品の納期遅れを謝罪するメールを炎上リスク評価させました。

【出力例】

GPT-5.6 Solが文化的な文脈や社会的センシティビティを踏まえながら、問題のある箇所を抽出・理由を添えて出力します。リスクのある表現は強調表示で示され、なぜ問題になり得るかが箇条書きで整理されます。一方、問題がないと判断された場合は「炎上リスクは確認されませんでした」といった形でその旨が明示されるため、チェック結果が明確に伝わる点も実務での活用しやすさにつながっています。

例4：プログラムのバグを発見・修正する

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト

バグのあるコードをそのまま貼り付けて、問題箇所の特定と修正を依頼できます。

【プロンプト例】

今回はパスワードを自動生成できるコードをレビューさせました。

【出力例】

バグのあるコードをGPT-5.6 Solに貼り付けて解析を依頼すると、問題箇所の特定・修正案の提示・修正理由の説明がまとめて出力されます。GPT-5.6 Solの推論能力により、構文の誤り（シンタックスエラー）のような表面的な問題だけでなく、ロジックレベルのバグも検出できるようになっています。

「バグを探して」という基本的な指示に加えて、「修正後のコードも出力してください」「あわせてテストコードも生成してください」と組み合わせると、より実践的な活用が可能です。修正から検証までを一連の流れとして依頼できる点は、開発業務における時間短縮につながるでしょう。

例5：プログラミング学習カリキュラムを作成する

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト

独学でプログラミングを始めたいものの、何から手をつければよいかわからない方にも活用できます。今回はPython初学者向けのカリキュラム作成を依頼します。

【プロンプト例】

今回は「Pythonで簡単なデータ集計スクリプトが書けるようになりたい」という目標を設定しました。

【出力例】

GPT-5.6は文法・よくあるエラー・練習課題といった要素を体系立てて整理したカリキュラムを、1回のプロンプトで出力します。旧モデルと比べて内容の粒度が細かくなっており、学習の段階に応じた設計が得られやすくなっています。

プロンプトの「# 命令書」でスキルレベルや言語を変えれば、JavaScript初心者向けや中級者向けの内容にも応用できます。「# 制約条件」で1週間・1ヶ月といった期間を指定すると、スケジュール込みのカリキュラムとして出力させることも可能です。

例6：SEO記事の本文を生成する

• 【生成モデル】GPT-5.6 Sol
• 【プロンプト】深津式プロンプト, ReActプロンプト

深津式プロンプトとReActプロンプトをそれぞれ使い、SEO記事本文の生成を依頼してみましょう。

【深津式プロンプトの場合】

【出力例】

【ReActプロンプトの場合】

【出力例】

ただし、SEO記事の生成においてはいくつかの点に注意が必要です。GPT-5.6でもハルシネーションがゼロになったわけではないため、固有名詞・数値・最新情報は必ず一次情報で事実確認を行ってください。また、生成された文章をそのまま公開することは著作権上のリスクや品質上の問題につながる可能性があるため、人間による編集・加筆を最終工程として組み込むことを強くお勧めします。

まとめ

ChatGPTは膨大な量の情報を学習し、人間のように自然な対話ができるAIチャットサービスです。今回はChatGPTの実際の使い方、プロンプトの型について、網羅的な紹介をしてみました。

2026年現在、GPT-5.6 Solなどの最新モデルを活用することで、かつては難しかった複雑な業務の自動化や高度なリサーチが一瞬で行えるようになりました。AI技術は日々アップデートされていますが、その恩恵を最大限に引き出すのは、人間側の「的確な指示（プロンプト）」に他なりません。

まずは本記事を参考にして、ご自身の業務にどう活かせるか、実際に手を動かして試してみてください。

生成AIやAIについてさらに詳しく知りたい方は、あわせて以下の記事もご覧ください。

• 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？種類・使い方・できることをわかりやすく解説
• AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

アイスマイリーでは、生成AI のサービス比較と企業一覧を無料配布しています。課題や目的に応じたサービスを比較検討できますので、ぜひこの機会にお問い合わせください。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

・Facebookでも発信しています @AIsmiley.inc
・Xもフォローください @AIsmiley_inc
・Youtubeのチャンネル登録もお願いいたします@aismiley
メルマガに登録する