ChatGPT、Claude、Gemini で今日からコピーして使えるプロンプトを13個紹介します。どれにも空欄があり、カード上では入力欄として表示されます。自分のトピック、言語、文章で埋めてから、プロンプトをコピーするか、そのままチャットで開いてください。各プロンプトの下には、なぜその書き方をしているかの短いメモがあるので、手直ししたり同じスタイルで自分用のプロンプトを書いたりできます。
これらのプロンプトには共通のパターンがあります。どれもタスクを1文で述べ、モデルが推測できないコンテキストを与え、答えの形を指定しています。このパターンはプロンプトの書き方で要素ごとに説明しています。
学習のためのプロンプト
学習用のプロンプトは、自分がすでに何を知っているかをモデルに伝えると最もうまくいきます。それがないと、説明は架空の平均的な読み手に向けたものになり、たいてい基本的すぎるか詰め込みすぎになります。
たとえ:あなたは行列に並んでいて、自分が何番目かを知りたいとします。前の人に聞き、その人がさらに前の人に聞き、というふうに続けて、先頭の人が「私は1番」と答えます。各人は受け取った答えに1を足して後ろに返します。
例:
def countdown(n):
if n == 0:
print("Done!")
return
print(n)
countdown(n - 1)
countdown(3)
これは 3、2、1 と表示してから Done! と表示します。再帰関数は、問題の小さい版に対して自分自身を呼び出すことで問題を解きます。if n == 0 のチェックがベースケースで、呼び出しを止めます。これがないと関数は自分を呼び続け、最後には Python が RecursionError を出します。
確認問題:countdown(0) は何を表示するでしょう?
まだ習っていないことを書くことで、説明があなたの手の届く範囲に収まります。最後の確認問題は、読むだけの作業を小さなテストに変えます。実際に身につくのはそこです。
第1問(全5問、初級):customers テーブルと orders テーブルを customer_id で INNER JOIN します。一度も注文したことのない顧客は結果に含まれるでしょうか? その理由も答えてください。
答えを入力してくれたら、結果をお伝えします。
大事なのは「私の答えを待ってください」の一文です。これがないと、モデルは5問すべてを1回の返答で書いてしまうことが多く、答えまで下に付けてしまうこともあります。そうなるとクイズがただの読み物になります。
時間の予算と「次に進んでよい目安」の一文が、使える計画とトピックの羅列とを分けます。到達を確かめる目安のない計画は、何かを身につけたかどうかに関係なく、予定どおりに進められてしまいがちです。
コーディングのためのプロンプト
コーディング用のプロンプトには、言語、関係するならそのバージョン、そして実際のコードやエラーを丸ごと貼り付けることが必要です。コードの説明は「そのコードが何をしていると自分が思っているか」の説明にすぎず、バグはその差の中に潜んでいます。
エッジケースと、それぞれでどうなるべきかを先に並べておくのが、望みどおりにそれらを扱うコードを得るいちばん手軽な方法です。テストを頼めば実行できるものが手に入るので、関数を信じるのではなく確かめられます。
[ここにコードを貼り付け]
エラー全文:[トレースバックを含むエラー全文を貼り付け]修正より先に原因を聞くことで、モデルがたまたま動く当て推量でコードを書き換えてしまうのを防げます。バグを見つけるためにモデルに何を渡せばよいかは、デバッグのためのプロンプトで詳しく扱っています。
[ここにコードを貼り付け]記憶に残るのはトレースの部分です。1行ずつの説明は各行が一般に何をするかを述べますが、トレースは実際の値に何が起きるかを見せます。それは自分でデバッガを使って確かめるときのやり方と同じです。
[ここにコードを貼り付け]深刻度のラベルがあれば危険なものから直せますし、「確信がない」と言ってよいと伝えることで、自信満々の誤報が減ります。コードレビューのためのプロンプトでは、レビューの種類ごとのチェックリストでさらに踏み込んでいます。
文章作成のためのプロンプト
文章作成のプロンプトには、読み手とトーンが必要です。「もっと良くして」ではモデルに狙う的がありませんが、「技術に詳しくないお客様にもっとわかりやすく」なら的があります。
「事実と数字はすべて残して」の一文が、言い回しを変えるあいだも内容を守ります。変更点のリストで何が行われたかがわかるので、納得できない修正は元に戻せます。
件名:今週金曜日のお休みについて
[上司の名前]さん
姉の結婚式があるため、今週金曜日にお休みをいただきたいと考えています。スプリントレポートは木曜日までに仕上げますので、当日に私の作業待ちになるものはありません。
ご都合をお聞かせください。
よろしくお願いします。 [あなたの名前]
「謝罪の言葉は入れない」は小さな制約ですが効果は大きく、これがないとこの種の依頼は「お願いするのは心苦しいのですが」のような段落から始まりがちです。段取りの一文は、読み手が最初に抱く疑問に、聞かれる前に答えています。
読み手を指定すると、何が重要かが決まります。未解決の疑問点を挙げさせる一文は、ふつうの要約が落としてしまうもの、つまりまだ誰も決めていないことを拾います。
仕事と計画のためのプロンプト
これらのプロンプトは、散らかった入力を行動に移せる形に変えます。繰り返し使うコツは、情報が足りないときにどうするかをモデルに伝えることです。そうすればモデルは推測で埋めずに、欠けている箇所に印を付けます。
| タスク | 担当者 | 期限 |
|---|---|---|
| 料金ページを更新する | Priya | 記載なし |
| ベータユーザーにメールを送る | 記載なし | 記載なし |
| アナリティクスの設定を確認する | Tom | 金曜日 |
決定事項:
- ローンチ日を5月12日に変更した。
表を信頼できるものにしているのは「記載なし」のルールです。担当者が「記載なし」のタスクは誰も引き受けていないタスクで、あなたが見つけたいのはまさにそれです。結果をプログラムが読む場合は、表ではなく JSON を頼む方法を構造化出力で確認してください。
まずモデルに質問させることで、いつもの流れが逆になります。ありきたりなメリット・デメリットの一覧ではなく、あなた自身の優先順位にもとづいた比較が手に入ります。
小さく目に見えるステップにすれば進み具合を確かめられますし、難しいステップを先に示しておけば、それに出会ったときに心の準備ができています。このページのどのプロンプトも、自分用の再利用できる形にするにはプロンプトテンプレートを参照してください。
よくある質問
良い ChatGPT プロンプトにはどんなものがありますか?
良いプロンプトは、タスクを示し、モデルが推測できないコンテキストを与え、答えの形を指定しています。「ループは知っているがデータ構造は知らない人に、たとえを1つと Python の例を1つ使って再帰を説明して」は、「再帰を説明して」よりはるかにうまくいきます。このページのプロンプトは、学習、コーディング、文章作成、計画づくりのためにこのパターンに沿って書かれています。
このプロンプトは Claude や Gemini でも使えますか?
使えます。どれも特定の製品の機能に頼っていません。素直な指示なので、ChatGPT、Claude、Gemini などのチャットモデルで使えます。返答の言い回しはモデルごと、実行ごとに違いますが、頼んだ構成は保たれるはずです。
プロンプト例を自分用にカスタマイズするには?
空欄をすべて自分の情報に置き換え、自分がモデルになったつもりでプロンプトを一度読んでみてください。まだわかりにくいところはないでしょうか。答えが誰向けか、自分がすでに何を知っているかを1文足します。最初の返答がずれていたら、チャットで言い合うのではなくプロンプトを直してください。そうすれば、再利用できるより良いプロンプトが手元に残ります。
よく使うプロンプトは保存しておくべきですか?
保存しておきましょう。うまくいったプロンプトは、このページのように空欄付きのテンプレートとして残しておく価値があります。多くのチャットアプリでは、カスタム指示やプロジェクトの指示のような常設の指示も保存できるので、チャットのたびに同じコンテキストを繰り返す必要がなくなります。