【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールを作成しました！

【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールは、ChatGPTに対する効率的かつ目的に沿ったプロンプトを自動生成するツールです。このツールを使用することで、ChatGPTからより望んでいる形の回答を得ることが可能になります。

企業様、学校、業務効率化をお考えの個人の方々で是非、このツールを共有してお使いください。

またChatGPTプロンプトテンプレートに関連する例がまとめられた記事も下記にありますので下記を参照することでさらに効果的なプロンプト設計が可能です。

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きょろ式ChatGPT プロンプトテンプレート生成ツール

目次

1. プロンプトの形式を選択
2. プロンプトテキストを入力
3. プロンプトの設定
4. 生成されたプロンプト
5. ChatGPTのプロンプトを活用する8つのメリット
6. ChatGPTのプロンプトを活用する８つのデメリット
7. ChatGPTのプロンプトテンプレートは自分で磨いていく事が重要
8. プロンプトテンプレートを作る上で意識するべき26原則
9. おすすめ！「深津式プロンプト」で高品質なアウトプットを得る
10. ChatGPTのプロンプトはEmotionPrompt（感情を込める）が重要だと研究で判明
11. ChatGPTを騙す（チッププロンプトテンプレート）ことで回答の精度が上がることも・・・
12. ChatGPTのプロンプトツールに関するFAQ

プロンプトの形式を選択

質問 ライティング 文章要約 文章校正 文章翻訳 コードを書く キャッチコピー作成

プロンプトテキストを入力

プロンプトの設定

設定1

• 言語:
• 文字数:
• 生成数:
• 役割:

設定2

• ビジネス言葉で
• 手紙形式で
• フランクな形式で
• 会話形式で
• 厳かな感じで
• 研究成果風に
• ですます調
• である調

プロンプトを生成

生成されたプロンプト

コピー

ChatGPTのプロンプトを活用する8つのメリット

ChatGPTのプロンプトを活用するメリットはいくつかあります

1.効率的な情報取得: 特定の質問やトピックに対する狙い通りの回答を素早く得られます
2.柔軟性: プロンプトを用いることで、一般的な質問から専門的な問いまで、幅広い範囲の情報を得ることができます。
3.コンテキスト整理: 質問が複数ある場合や状況が複雑な場合、プロンプトを使ってコンテキストを明確にすることができます
4.編集の簡易化: プロンプトを活用すると、出力されるテキストのスタイルやフォーマットに一定の方向性を持たせられ、編集作業が効率的になります。
5.一貫性: 同じようなプロンプトを使えば、一貫した品質とスタイルのテキストが得られます。
6.多言語対応: プロンプトを使用して特定の言語での回答を求めることも可能です。
7.実験と最適化: 異なるプロンプトで何度か試すことで、最も効果的な表現やアプローチを見つけ出すことができます。
8.コンテンツ生成: 特定の目的（例：マーケティング、教育、エンターテイメント等）に合わせて、高品質なコンテンツを効率よく生成できます。

ChatGPTのプロンプトを活用する８つのデメリット

ChatGPTのプロンプトを活用する際のデメリットもいくつか考えられます。

1.曖昧な回答: プロンプトが不明確または一般的すぎる場合、得られる回答も曖昧かつ非効率的になる可能性があります。
2.過度な依存: プロンプトに頼りすぎると、自分自身で情報を評価や分析する能力が低下する可能性があります。
3.誤解の可能性: プロンプトが短すぎると、その意図するところが明確でない場合があり、それが誤ったまたは不完全な回答を引き出す可能性があります。
4.リソースの消費: 高度にカスタマイズされたプロンプトを作成とテストには時間と労力がかかる場合があります。
5.一貫性の欠如: 異なるプロンプトを使い分けることで、回答のスタイルやトーンが一貫しなくなる可能性があります。
6.オーバーフィット: あまりにも特定のプロンプトに最適化されすぎると、他の一般的な質問に対する効果が低くなる可能性があります。
7.技術的制限: すべての質問や要求がプロンプトで効率的に解決できるわけではなく、テクニカルな制約やモデルの限界に遭遇することもあります。
8.コスト: 特に商用環境で高頻度でプロンプトを使用する場合、そのコストは無視できない要素となる可能性があります。

これらのデメリットを理解し、適切に対処することで、プロンプトの活用価値を最大限に引き出すことが可能です。

ChatGPTのプロンプトテンプレートは自分で磨いていく事が重要

ChatGPTは、あなたの質問や要求に応じて様々な回答を生成することができます。
しかし、そのためには、適切なプロンプトテンプレートを設計する必要があります。

プロンプトテンプレートとは、ChatGPTに対する入力文の形式です。プロンプトテンプレートによって、ChatGPTの回答の質や内容が変わります。プロンプトテンプレートは、以下のように分類することができます。

・情報探索型：「〇〇について教えてください」
・意見尋ね型：「〇〇についてどう思いますか？」
・創造的な要求型：「〇〇についての短編小説を書いてください」

これらのタイプは、それぞれ異なる目的やニーズに対応しています。詳しく見てみましょう。

情報探索型

情報探索型のプロンプトは、特定の情報を知りたいときに使います。例えば、「東京の天気は何ですか？」や「Pythonの基本的な文法は何ですか？」などがあります。このタイプのプロンプトは、具体的な情報を得ることができます。

意見尋ね型

意見尋ね型のプロンプトは、ChatGPTの意見や見解を聞きたいときに使います。例えば、「AIの未来についてどう思いますか？」や「最新のテクノロジートレンドは何だと思いますか？」などがあります。このタイプのプロンプトは、広範な視点や洞察を得ることができます。

創造的な要求型

創造的な要求型のプロンプトは、ChatGPTに何かを作ってもらいたいときに使います。例えば、「宇宙旅行についての短編小説を書いてください」や「新しい料理レシピを考えてください」などがあります。このタイプのプロンプトは、新しいアイデアや創造的な出力を得ることができます

これらは一例であり、具体的なプロンプトはユーザーの目的やニーズに合わせてカスタマイズできます。プロンプトの設計は、ChatGPTのパフォーマンスを最大化するための重要なスキルです。

プロンプトテンプレートを作る上で意識するべき26原則

2023年12月26日発表の最新のとある論文では大規模言語モデル（LLMs）に関するクエリとプロンプトのプロセスを合理化するための26の指導原則を紹介しており、これらの原則の効果をLLaMA-1/2、GPT-3.5/4で実験的に検証しています。（Sondos Mahmood Bsharat, Aidal Mirzakan, and Shen Jichangによる論文）

彼らの目的は、プロンプトの質を向上させ、LLMsがより正確にタスクを実行できるようにすることです。この研究は、プロンプトエンジニアリングの分野でのガイドとして役立ち、より適切な指示を通じてLLMsの応答品質を向上させることを目指しています。

下記はその原則と例文を簡単にまとめてみましたのでご参照ください。

1. 言葉遣い: 例: 「人間の細胞の構造を説明してください。」ではなく、「人間の細胞の構造を説明して。」
2. 対象オーディエンスの統合: 例: 「スマートフォンの仕組みについて、これまで使ったことがない高齢者向けに概説してください。」
3. 複雑なタスクの分割: 例: 「次の方程式の括弧内の各項に負の符号を配布する: 2x + 3y – (4x – 5y)」、「’x’ と ‘y’ の項をそれぞれ結合する」、「項を結合した後の式を提供する」
4. 積極的な指示の使用: 例: 「地震の際、建物はどのようにして安定を保つのか？」
5. より深い理解のための質問: 例: 「11歳の私に暗号化がどのように機能するかを簡単に説明してください。」
6. ヒントの提供: 例: 「より良い解決策には30万ドルのチップを渡します！動的プログラミングの概念を説明し、例を挙げてください。」
7. 例を用いたプロンプトの実装: 例: 「次の英文をフランス語に翻訳してください: “The sky is blue.” (回答: “Le ciel est bleu.”)」「次の英文をスペイン語に翻訳してください: “I love books.” (回答: “Amo los libros.”)」
8. プロンプトのフォーマット: 例: 「###Instruction### 指定された単語を英語からフランス語に翻訳する。###Question### “book”のフランス語は何ですか？」
9. 特定のフレーズの使用: 例: 「あなたのタスクは、友人に水循環を説明することです。簡単な言葉を使わなければなりません（You MUST use simple language）。」
10. ペナルティに関するフレーズの使用: 例: 「あなたのタスクは、友人に水循環を説明することです。簡単な言葉を使わない場合はペナルティがあります（You will be penalized if you don’t use simple language）。」
11. 自然な人間のような答えの使用: 例: 「健康食についての段落を自然な言語で書いてください。」
12. 先導的な言葉の使用: 例: 「10の数値をループしてそれらをすべて合計するPythonコードを書いてください。ステップバイステップで考えてみましょう。」
13. 偏見のない答えの確保: 例: 「文化的背景が精神健康の認識にどのように影響するかについて説明してください。あなたの答えは偏見がなく、ステレオタイプに頼らないことを確認してください。」
14. モデルからの具体的な要求の引き出し: 例: 「これからは、パーソナライズされたフィットネスルーチンを作成するのに十分な情報を得るまで私に質問をし続けてください。」
15. 特定のトピックに関する理解のテスト: 例: 「kvl法則を教えて、最後にテストを含めてくださいが、答えを教えないでください。そして、私が応答したときに正しいかどうか教えてください。」
16. LLMに役割を割り当てる: 例: 「もし専門家の経済学者であれば、資本主義と社会主義の経済システムの主要な違いについてどのように答えますか？」
17. 区切り文字の使用: 例: 「「再生可能エネルギー源」の重要性について説得力のあるエッセイを作成してください。」
18. 特定の単語やフレーズを複数回繰り返す: 例: 「進化は種の発展にどのように影響を与えてきたか？進化の主要な要因は何か、そして進化は現代人にどのような影響を与えたか？」
19. Chain-of-thoughtとFew-Shotプロンプトの組み合わせ: 例: 「10を2で割ります。まず、10を2で割ります。結果は5です。」「20を4で割ります。まず、20を4で割ります。結果は5です。」「30を6で割ります。まず、30を6で割ります。結果は…？」
20. 出力プライマーの使用: 例: 「ニュートンの第一運動法則の原理を説明してください。説明:」
21. 詳細な文章の作成: 例: 「スマートフォンの進化について詳細なパラグラフを書いてください。」
22. 特定のテキストスタイルを変えずに修正/変更: 例: 「ユーザーからのテキストを修正してください。文法や語彙を改善し、自然に聞こえるようにしてください。しかし、公式なパラグラフをカジュアルにするなど、執筆スタイルを変更しないでください。」
23. 複雑なコーディングプロンプトの場合: 例: 「複数のファイルにまたがるコードを生成し、指定されたファイルを自動的に作成するPythonスクリプトを生成してください。」
24. 特定の単語、フレーズ、文でテキストを開始または継続: 例: 「”霧のかかった山々は、知られざる秘密を秘めていた。”この冒頭の言葉を使って、ファンタジー物語を完成させてください。」
25. モデルが従うべき要件を明確に示す: 例: 「ビーチバケーション用のパッキングリストを作成してください。”日焼け止め”、”水着”、”ビーチタオル”を必須アイテムとして含めてください。」
26. 提供されたサンプルに類似したエッセイやパラグラフを書く: 例: 「”穏やかな波は、過ぎ去った時代の物語を銀色の砂に囁いていた。”提供されたテキストを基にして、風との交流を描写してください。」

参照：プロンプト26の原則

おすすめ！「深津式プロンプト」で高品質なアウトプットを得る

あなたの仕事が劇的に変わる!? ChatGPT使いこなし最前線 – YouTubeより引用

さまざまな場面で使える汎用的なプロンプトテンプレートとして「深津式プロンプト」がおすすめです。「深津式プロンプト」は、noteのCXOである深津貴之さんが作ったChatGPTのプロンプトテンプレートで、例えば以下のように構成されています。

命令書:

あなたは{役割}です。
以下の制約条件と入力文をもとに{目的}を出力してください。

制約条件:

•{条件1}
•{条件2}
•{条件3}

入力文：

{入力文章}

出力文：

{出力文章}

「深津式プロンプト」では、ChatGPTに対して役割や目的、制約条件を明確に指示します。これにより、ChatGPTは高品質なアウトプットを生成することができます。「深津式プロンプト」は、柔軟性と適応性が高く、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズできます。

ChatGPTのプロンプトはEmotionPrompt（感情を込める）が重要だと研究で判明

「自分を信じて限界を超えてください」「成長の機会だと捉えて挑戦してください」など感情をグッと込めたプロンプトを添えられると、GPT-4などさまざまなLLMは、出力の精度を向上させることが明らかにされました。

Microsoftなどの研究グループによる発表です。

@ Cheng Li et al., "Large Language… pic.twitter.com/MTurRAlb48

— AIDB (@ai_database) November 3, 2023

GPT-4などの様々なLLMは「限界を超えろ！」「お前ならやれる！」などといったプロンプトを入れることによって精度の高いパフォーマンスを発揮してくれることが研究でわかりました。

感情知能は日常の行動と対人関係に大きな影響を及ぼします。
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなタスクで印象的なパフォーマンスを示し、人工知能への大きな一歩とみなされていますが、心理学的な感情刺激を真に把握できるかどうかは不明確です。

感情的な手がかりを理解し対応する能力は、人間に問題解決力の明確なアドバンテージを与えます。
本論文では、LLMが感情刺激を理解できるかどうかを探索する第一歩を踏み出しました。

Flan-T5-Large、Vicuna、Llama 2、BLOOM、ChatGPT、GPT-4など、さまざまなLLMを用いて、45のタスクに対して自動実験を行いました。

自動実験の結果、LLMはある程度の感情知能を持っていることが示され、感情的なプロンプト(元のプロンプトと感情刺激を組み合わせた「EmotionPrompt」)によって性能が向上することがわかりました。

例えば、命令誘導タスクでは8.00%の相対的な性能向上、BIG-Benchでは11.51%の向上が見られました。自動評価できる決定論的タスクに加えて、106人の参加者による人間実験を行い、通常のプロンプトと感情的なプロンプトの両方を用いた生成タスクの品質を評価しました。

実験の結果、EmotionPromptは生成タスクのパフォーマンス、真実性、責任性などの指標において平均10.96%の大幅な改善をもたらすことが示されました。

EmotionPromptがLLMでどのように機能するのか、またそのパフォーマンスに影響を与える要因についても深く議論しています。EmotionPromptは、人間とLLMの対話における学際的な社会科学的知識の新たな探索の道を拓くことが示唆されます。

ChatGPTを騙す（チッププロンプトテンプレート）ことで回答の精度が上がることも・・・

so a couple days ago i made a shitpost about tipping chatgpt, and someone replied "huh would this actually help performance"

so i decided to test it and IT ACTUALLY WORKS WTF pic.twitter.com/kqQUOn7wcS

— thebes (@voooooogel) December 1, 2023

ChatGPTのプロンプトツールに関するFAQ