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:2026/05/27

ChatGPTのプロンプト活用例を紹介

ChatGPT（チャットGPT）は、高度なAI技術によって、人間のように自然な会話ができるAIチャットサービスです。入力された質問や指示の意図を正確に汲み取り、自然かつ迅速な回答を生成できるのが特徴です。

さらに最近では、ChatGPTよりも強力な内部推論を可能にした「OpenAI o1シリーズ」が登場し、より複雑な科学や数学、プログラミングの問題にも対応できるなど、AIチャットの進化が加速しています。

本記事では、ChatGPTを今すぐ活用するためのプロンプトの型や具体的な出力例、効果的な命令方法について詳しく解説します。

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-5.5 Thinking」「GPT-5.5 Pro」といったGPT-5系統の最新モデルが展開されています（2026年5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。

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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。

プロンプトの例：「東京の有名な観光地を教えてほしい。」

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-5.5 Thinking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「o1シリーズ」が登場しましたが、現在（2026年5月時点）はその機能が最新の「GPT-5.5」シリーズへと統合・進化しています。特に「GPT-5.5 Thinking」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-5.5 Thinking：より複雑な問題に対し、回答前に内部で高度な推論を行うモデル。AIが考えている途中にユーザーが指示を追加し、最終回答が完成する前に方向性をリアルタイムに調整できる機能も備えています。
GPT-5.5 Pro：最も難易度の高いタスクや長期間のワークフロー向けに設計された、研究レベルの知能を持つ最上位モデル（Proプラン以上のワークスペースでのみ利用可能）。

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Thinkingや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。

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。

# 命令書あなたは、[任意の文章]です。以下の制約条件から最高の[任意の文章]を出力してください。 # 制約条件・（例）400字以下で説明・・・ # 入力文: ・[ここに文章を入力] # 出力文:

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のニュース記事の中から文章を抜粋し、600字程度を入力しました。

出力結果はやや詰め込まれた印象こそ受けるものの、240字で文章を要約し、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。

[ここに文章を入力] Thought : Action : Observation :

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、はじめは「多面的なアプローチが必要」としか推論できていませんが、5つのアクションを列挙することにより「教育・研修、働き方改革、再分配政策、産業振興策、ベーシックインカム導入、などの多岐にわたる取り組みによって、AIとの共存社会を築くことができる」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。

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。

ChatGPTに「ニュース記事の要約」書かせる
クロスレビューを行ってもらう
炎上リスクのチェック
プログラムのバグを発見する
プログラミング学習の補助ツールとして使う
SEO記事の本文を書いてもらう

なお、最新の推論モデル（GPT-5.5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。

本項目では、プロンプトがどのようにAIの思考を形作るのかを視覚的に分かりやすく解説するため、あえて標準的なモデル（GPT-4）を用いた操作画面と出力例を使用しています。ご自身の環境（最新モデル）で入力する際のベースとしてご活用ください。

例1：ChatGPTに「ニュース記事の要約」書かせる

【生成モデル】GPT-4
【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。

ニュース記事の文字数は800字と決して多くありませんが、情報を端的に素早く知りたいユーザーにとって、300字程度の要約はありがたいと感じるはずです。

例2：クロスレビューを行ってもらう

【生成モデル】GPT-4
【プロンプト】深津式プロンプト

ChatGPTに対し、クロスレビューを行ってもらう使い方もよく知られています。例えば、先ほど紹介した深津式プロンプトを使用し、以下のような入力文を考えてみます。

[ChatGPT APIを活用したサブスクリプション型のプロダクト・サービス]を開発したいと考えています。サービス販売者の観点、エンジニアの観点、法務的な観点の3つの観点から注意すべき点を教えてください。

そして以下のような文章が生成されました。

サービスの開発前にこうした複数の視点からレビューをもらうことは、長く利用されるプロダクト・サービスを作る上で重要な工程といえます。こうした壁打ちもChatGPTに手伝ってもらうことが可能です。

例3：炎上リスクのチェック

【生成モデル】GPT-4
【プロンプト】深津式プロンプト

メルマガとしてユーザーに送信する文章や、SNSに投稿する文章の「炎上リスク」について、ChatGPTにチェックしてもらうことも可能です。これまでは人力でこうしたリスクを取り除いていましたが、ChatGPTを活用することで問題のある文章を指摘してもらうことができます。

参考として、深津式プロンプトをアレンジした以下のプロンプトを活用してみてください。

# 命令書あなたは、[AIポータルメディアのメルマガ作成担当者]です。以下の入力文から、[炎上リスクのある文章]を指摘し、[なぜ炎上する可能性があるのか]を教えてください。 # 制約条件・炎上リスクのある文章を太字（Bold）で抽出・[炎上する可能性]は箇条書きリストでまとめる # 入力文: [メルマガ文章をここに記載] #出力文:

もし、入力した文章に「炎上可能性がない」と判断された場合には、以下のような出力文が返ってきます。

制約条件を追加することで、よりチェック項目の多い炎上チェックが実施できるかもしれません。

例4：プログラムのバグを発見する

ChatGPTはプログラムのバグを発見することにも長けています。プログラマーやITエンジニアの中には「どこが原因か分からないがバグが発生するプログラムがある」という場合に、ChatGPTを活用している人もいます。

ChatGPTにバグるコード投げたらどこが悪いか指摘してくれる。意外とこの使い方は良さそうかも？ pic.twitter.com/CngtFD4X9i

— こうりん (@Kourin1996) February 14, 2023

例5：プログラミング学習の補助ツールとして使う

【生成モデル】GPT-4
【プロンプト】深津式プロンプト

プログラミング学習の補助ツールとしてChatGPTを活用することも可能です。深津式プロンプトをベースに、Python初学者向けの学習カリキュラムを作成してもらいました。

初学者向けのPython学習をステップ形式で示してくれました。まだまだ改善の余地があるプロンプトといえるため、以下のプロンプトをベースに「# 命令書」や「# 制約条件」、「# 入力文」をアレンジして様々な出力を楽しんでみてください。

# 命令書あなたは、[機械学習やディープラーニングに精通したプロのITエンジニア]です。以下の制約条件と入力文をもとに、[最高のカリキュラム]を作ってください。 # 制約条件・Pythonを学ぶ手順を[ステップ形式]で教えてください・各ステップで学ぶべき[構文]も記載・[よくあるエラー]も合わせて記載 # 入力文: Pythonを学び始めた初学者に対し、ステップ形式でPythonの勉強方法を教えてください。 # 出力文:

例6：SEO記事の本文を書いてもらう

【生成モデル】GPT-4
プロンプト【深津式プロンプト, ReActプロンプト】

GPT-4の出力精度の高さを受けて、「SEO記事の本文を執筆してもらいたい」と考えるユーザーも多いと思います。実際にどのような出力結果が得られるのか、深津式プロンプト、ReActプロンプトをアレンジして出力してみましょう。

【深津式プロンプトの場合】

【ReActプロンプトの場合】

深津式プロンプトは要望通り簡潔な文章を生成してくれました。制約条件に具体的に箇条書きリストを含めるような指示はしていませんが、簡潔に情報を伝えるために箇条書きリストを用いた説明が生成されています。「さすが深津式プロンプト…！」と感じますね。

一方のReActプロンプトですが、こちらも驚きの出力結果となりました。たった2文の指示に加え、Thought、Action、Observation の3単語を記述しただけで、よりわかりやすく詳細な「SEOとは」に関する文章を出力してくれました。「400字の文字指定」は完全に無視されてしまっていますが「SEOとは何か」という問いに簡潔に回答するだけでなく、以下のような思考ルートを先取りした回答を行ってくれています。