ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツ・例文・人気のプロンプト作成システム徹底解説！

ChatGPTを使っていて「この回答は聞いたことと違う」「違う文章のテイストが良かった」などと感じたことはないでしょうか？ChatGPTはとても便利ですが、思った通りの回答が返ってこないことがあり、結局自分で作業するという経験を多くの方がしていると思います。

ChatGPTは会話に特化したAIモデルであるのにもかかわらず、なぜこのようなことが起こるのでしょうか？この記事では、そのような疑問を解決するためChatGPTにおける「プロンプト」について解説していきます。

プロンプトとは何か？やプロンプトを作るコツを紹介します。また、実践ですぐに使用できるプロンプトモデルについても紹介します。ChatGPTをもっと使いこなしたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

こちらでChatGPTとは？どんな仕組み？と言った疑問への答えを詳しく説明しています。

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プロンプトとは？

AI分野においては、プロンプトは「ユーザーがAIに対して行う入力」という従来と異なる使われ方をするようになっています。従来のプロンプトとは、コンピューターシステムにおいてユーザーから入力を受け付けるためのインターフェースを指します。Windowsのコマンドプロンプトに表示される「>」が従来のプロンプトです。

ChatGPTでのプロンプトとは、ChatGPTに対する命令や質問という意味で使われています。簡単に言うと、ChatGPTに送るチャット欄に入力する文章のことをプロンプトと呼びます。

ユーザーと対話を行うChatGPTは、どのようなプロンプトを与えるかによって、生成される回答が大きく変わってきます。つまり、送信するプロンプトが回答の精度を高めるために非常に重要な役割を果たしているのです。

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ChatGPTの回答が的外れになるのはプロンプトが原因？

ChatGPTの回答が求めていないものになるのは、LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解していないプロンプトが要因となっている場合がほとんどです。ChatGPTのベースになっているのは「Transformer」というLLMです。

LLM（大規模言語モデル）とは何か、どんな仕組みで動くか、こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

ChatGPTはTransformerによってウェブ上の何十億ものテキストを学習し、「ある文章が書かれたとき、次にはどのような文章が書かれるか」という確率を予測します。

学習したテキストの量が多いほど、テキストの多様な関係性を学習でき、例えば『三ツ星レストランの食事は』という単語の後には『おいしい』という単語が続く確率が高いというふうに覚えていきます。

このLLMの仕組みにより、ユーザーが入力した内容から文脈や意図を予想し、入力内容に対する回答や説明を作成できます。つまり、「このような入力内容だからこういう意味だろう」「こういう文章だからこういう回答を求めているのだろう」と確率論的に予測する仕組みです。

ですから、ユーザーが入力する文章、つまりプロンプトが曖昧だと、ユーザーの意図をうまく汲み取れません。結果として求めていた回答と違うものが返ってくるケースが発生するのです。

プロンプトの質のほかに、LLM自体の特性が原因になることもあります。その場合は、複数のLLMを組み合わせるLangChainの仕様を検討してもいいかもしれません。

こちらでLangChainを使うメリット、複数LLMを使用する機能を詳しく説明しています。

プロンプト作成のコツとは？例文を交えて解説

ユーザーが求める回答にするためのプロンプト作成のコツがいくつかあります。例を交えて紹介していきます。

プロンプトを指示と文脈で分ける

プロンプトの先頭に指示を入れ、内容に応じて指示と文脈を「##」や「””」などの記号で区切ることが有効です。例えば、上記画像のようにプロンプトの頭に「##指示：以下の文章を要約してください」と入力し、改行して「##文章：」と入力します。

要約したい文章を「##文章：」の後に書いていきます。ChatGPTに対して「～してください」という指示と、指示に対する文章を記号を使うことで明確に分けることができます。

こうすることで、「要約する」という命令のもと、どこからどこまでの文章を対象にするのかをはっきりすることができ、曖昧さを排除することができます。

詳細条件・前提条件をプロンプトに入れる

求めていない回答になる原因の1つに「条件がはっきりしていない」ことが挙げられます。例えば「業務の効率化の方法を教えてください」と質問した場合、効率化のための一般的な回答が返ってきます。

しかし、「効率化の方法」は職種や業務内容、事業規模など様々な条件で異なるはずです。それで、詳しい条件を指定しないために予期していた回答と違うものが返ってくることになります。例えば上記画像のように「#条件」と区切って、詳細条件を限定することができます。

または、「私は企業の経理担当者です。」という前提条件を入れたうえで業務効率化について質問すれば、

具体的なことを知りたい場合は、ユーザーが置かれている状況や求める条件を事前に定義しておくことが大切です。

出力の表現方法をプロンプト内で指定する

ChatGPTはプロンプトで表現を指定することで、それに合わせた文章を作成することができます。例えば、オフィスで上司への報告文書を作成することを想定するのであれば、以下を指定することでふさわしい文章を出力できます。（上記画像）

• 上司への報告書であること
• 上司がAIについてよく知らないこと（受け手の属性）

以下のように適切な出力を受け取れます。

状況によって文章の表現は様々であり、状況にそぐわない表現であれば失礼に当たることもあります。ユーザーが求める表現はどんなものかを指定することで、ユーザーの目的に沿った正しい文章を作成することができます。他にも、以下のような指定が挙げられます。

• 子どもでもわかるように教えてください。
• 学校の先生のように教えてください。
• 取引先に送るように書いてください。
• お客様に対応するために書いてください。
• 上司に報告するために書いてください。
• プロの編集者のように書いてください。

出力形式の例をプロンプトに含める

ChatGPTの回答は様々な形式で出ます。プロンプトで出力形式を指定することで、ユーザーが求める形式で出力され、回答をそのまま使用することができます。実際に以下のような出力形式があります。

• プレーンテキスト
• 複数回答形式（箇条書き形式）
• テーブル形式
• 会話形式
• コード生成

上記画像では、会話形式での出力を指示しています。すると以下のように会話形式で出力されました。

特に指定がなければ、基本的な出力形式はプレーンテキストです。しかし、出力形式を指定することで複数の選択肢や箇条書き、テーブル形式などに対応できます。

また、会話形式で壁打ちのように使用することや、プログラムコードを出力することもできます。ユーザーが作成したいものに合わせた出力形式で指定することで、回答をそのまま使用できるようになり業務効率化につながります。

特に、2023年7月に公開された「Advanced Data Analysis（旧：Code Interpreter）」機能を使うことでコード作成の能力は段違いに上がっています。

曖昧で不正確な表現を減らす

ChatGPTは曖昧なプロンプトになるほど、返ってくる答えも差しさわりのない曖昧な表現になりがちです。上記画像はプロンプトで主語と目的語をあいまいにしてしまったための失敗例です。

提案に対して上司からされる質問を想定し、事前に対応する目的で指示を出しました。しかし、質問をする主体が私であるのか、上司であるのかあいまいなため以下画像のようにうまくいきませんでした。

プロンプト作成時に「いくつか挙げてください」や「大体これくらい」「端的に」などの曖昧な表現の場合、求めている数や長さなどを満たさない出力になる場合があります。

具体的に「5個挙げてください」「3～5文で作成してください」などのように数字で表現することが望ましいです。

また、日本語で指示をする場合、主語や目的語が抜けることで求めている回答にならないこともあります。ChatGPTは英語の方が得意であることもあり、日本語での会話のように主語や目的語を省略するとうまく指示内容が伝わらないこともあります。

次は主語と目的語を明確にしたプロンプト例です。完ぺきではありませんが、概ね想定通りの回答でした。

上記の出力です。完ぺきではありませんが、概ね想定通りの回答でした。

追加情報を与える

ChatGPTは、追加で情報を与えることでよりユーザーの目的に合う回答になっていきます。ChatGPTは確率論で文章を認識し回答を作成していくため、具体的な条件を指示した場合でも、目的から外れる場合もあります。しかし、ChatGPTは、これまでの文脈を踏まえた回答を行うことができます。

求めていない回答の場合は、人間同士の会話と同じように、追加で情報を与えることでよりユーザーの目的に合う回答になっていきます。

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実践で使える！ChatGPTのプロンプトシステムを紹介

プロンプトの形式が決まっており、その通りにプロンプトを作成することですぐに使える実践的かつ汎用的なプロンプトシステムが、今話題になっています。代表的な以下の2つのプロンプトシステムについて紹介します。

• 深津式プロンプトシステム
• ゴールシークプロンプト

深津式プロンプトシステム

深津式プロンプトシステムとは、note株式会社 CXOの深津貴之氏が考案したプロンプトシステムです。深津式プロンプトシステムはChatGPTから精度の高い回答を得やすくすることを目的として作られています。

深津式プロンプトをベースにプロンプトを作成することでユーザーが求める回答が得られる可能性が高まります。ふさわしい出力を得るまでの道筋がある程度明確になっている場合に向いているプロンプトシステムです。

深津式プロンプトシステムは、基本的に以下のような構成になっています。

構成	内容
#命令書	指示を出します その際ChatGPTに役割を与えます。
#制約条件	詳細な条件を記載します 文字数や表現方法、出力形式などを具体的に入力します。
#入力文	重要なキーワードや要約する文章、表現方法の例示を入力します

このようにプロンプトを、「命令」「条件」「入力」の3構成に分け、それぞれで詳細な設定を行うことで、ChatGPTが正確にプロンプトの内容を理解し、回答を行うことができます。（もっと複雑に指定することもできます）

ゴールシークプロンプト（シュンスケ式）

ゴールシークプロンプトとは、ユーザーが求めているゴールをChatGPTに作ってもらうプロンプトシステムです。上記画像のようなごくシンプルな形は海外のプロンプトエンジニア界隈で話題となって広まりました。
国内では、プロンプトデザイナーの林 駿甫氏が初期のゴールシークプロンプトを基にしつつも、まったく革命的なゴールシークプロンプトを考案して一気に広まりました。

従来のプロンプトの作り方では、どれだけ詳細なプロンプトを作成しても、ChatGPTが全てを理解し回答できるとは限りませんでした。そこで、ChatGPTにユーザーが求めるゴールへの道筋の候補を提示してもらい、そのゴールにたどり着くためのプロンプトをChatGPTに作成してもらい実行させるのがゴールシークプロンプトの考え方です。そのため、ゴールまでの道筋が明確でない場合も使えます。

ゴールシークプロンプトでは、ゴールにたどり着くために必要な情報をChatGPTが自ら考えてユーザーに逆質問します。そして、より正確にユーザーの求める回答を導き出すためのプロンプトを作成し実行できるようになります。

一般的なプロンプトに比べると、ゴールを設定してすぐに答えが返ってくるものではありません。ChatGPTと何度も会話を重ねてプロンプトを作成するため時間がかかります。しかし、ユーザーが求める回答を導き出すために必要な情報を網羅したプロンプトを作成できます。

また、ChatGPTが作成したプロンプトなので再現性が高いメリットもあります。

Prompt Plus（プロンプトプラス）

AI Marketの姉妹サイトとして、秀逸なプロンプトを売り買い可能なプロンプトマーケットプレイス「Prompt Plus」を提供しています。

こちらでは、プロンプトエンジニアが作成した高品質なプロンプトを購入することが可能ですので、ぜひ一度ご利用ください。

ChatGPTのプロンプトについてよくある質問まとめ

まとめ

ChatGPTから求める回答を引き出すためには、ただ質問や指示を出すのではなく、しっかりとした条件のプロンプトの作成が必要になります。プロンプト作成のコツは、指示と文章を明確にして、詳細な条件を明確に記載することです。また、条件を追加することで、求める回答に近づけることができます。

ChatGPTを使いこなし、仕事の効率性が大幅に向上させるためにも、しっかりとしたプロンプトを作っていきましょう。

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