深津式プロンプト

「深津式プロンプト」とは、

命令（Instruction）
制約（Constraints）
入力情報（Input）
出力フォーマット（Output）

などを明確に区分して記述する手法です。この方式を用いると、曖昧な表現を避け、期待する回答の方向性や構造をAIにしっかり伝えることができます。

標準的なテンプレート構造

深津式プロンプトは、多くの場合、特定のテンプレートに従って記述されます。これは、マークダウンの見出し記法（#）を用いて、プロンプトの各機能セクションを明確に区切る点が特徴です。最も一般的に参照される構造は以下の通りです。

# 命令書
あなたは、{役割・ペルソナ}です。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の{成果物}を出力してください。

# 制約条件
・{制約1}
・{制約2}
・...

#入力文
{処理対象のテキストやデータ、文脈情報}

#出力文:

このテンプレートは汎用性が高く、{}内のプレースホルダーを具体的な内容に置き換えることで、多様なタスクに適用可能です。ただし、厳密な文言や細かな構造にはバリエーションが存在することもありますが、核となる構成要素とその機能的な分離は一貫しています。

コピペで使える例

ビジネスプラン作成

# 命令
あなたは経験豊富なビジネスコンサルタントです。新規飲食店のビジネスプランを提案してください。

# 制約
・提案は具体的かつ実現可能な内容とし、ターゲット顧客、競合分析、収益モデル、運営計画を必ず含めること。  
・文字数は800～1000字以内にまとめること。

# 入力
・立地：東京都内、下町エリア  
・対象：若いビジネスマンと地元住民  
・営業時間：昼夜両用

# 出力
・各項目に見出しをつけた提案書形式の文章で出力すること。

解説：
このプロンプトは、ビジネスプラン作成という具体的なタスクを命令部分で提示し、さらに実現するための詳細な条件（制約）や前提情報（入力）を与えています。また、回答する形式（出力）についても指示しているため、AIは求められるフォーマットに沿った、質の高い回答を生成しやすくなります。

丁寧な断りメール

# 命令書
あなたは、プロフェッショナルなビジネスパーソンです。
以下の主旨や条件を満たしたメールの本文を作成してください。

# 制約条件
・ビジネス的な丁寧な文体
・相手の機嫌を損ねないように
・理由を2つ含ませる
・400文字以内に収める

# 入力文
主旨:
・見積もりへのお礼
・想定よりも金額が高い
・今回はお断りする

# 出力文

解説
曖昧な依頼ではなく、特定のビジネスシーンに適した、配慮の行き届いた丁寧な断りメールを作成するようにAIを導きます。

マーケティング戦略の策定

# 命令
あなたはデジタルマーケティングの専門家です。新製品のSNSプロモーション戦略を提案してください。

# 制約
・回答は500字～800字以内とすること。  
・対象は20～30代の若者とし、具体的なSNS投稿案やキャンペーン企画、適切なハッシュタグの案を含むこと。

# 入力
・製品：最新のスマートウォッチ（健康管理機能と通知機能が主要な特徴）

# 出力
・背景、目的、具体策（箇条書きも含む）という構成で、戦略書形式の文章を出力すること。

解説：
この例では、マーケティング戦略というタスクに対して、誰に向けた提案なのか（対象者）や製品の特徴など必要な情報を入力として与え、さらに回答の文字数の制約や構成を明示しています。これにより、AIは戦略的かつ具体的な提案を行いやすくなります。

キャッチコピー生成

# 命令書
あなたはプロのコピーライターです。
以下の制約条件と入力文をもとに、商品のキャッチコピーを5個作成してください。

# 制約条件
・15文字以内
・商品の特徴「天然成分100%」を強調
・消費者が「購入意欲」を感じる表現
・商品名を使用しない

# 入力文
商品名：オーガニック化粧水
特徴：敏感肌向け、無添加、持続保湿

解説
文字数制限や表現ルールを厳密に設定。制約条件で「天然成分」の強調と「購入意欲」の喚起を明示することで、ChatGPTはマーケティング視点でのクリエイティブな提案が可能に。

物語作成

創作活動向け

# 命令
あなたはプロの小説家です。感動的な短編小説を作成してください。

# 制約
・全体の長さは1500字以内とすること。  
・登場人物は男性主人公と女性主人公の2名とし、舞台は未来の東京、テーマは「希望」と「再生」である。

# 入力
・必ず以下のキーワードを盛り込むこと：未来、記憶、再出発、星空

# 出力
・序章、本編、結末の3部構成に分け、情緒豊かな文章で出力すること。

解説
このプロンプト例は創作活動向けです。命令部分で「短編小説を作成」というタスクを提示し、制約で字数、登場人物、舞台、テーマ、さらに盛り込むべきキーワードも具体的に挙げています。これにより、AIはユーザーの望む物語の方向性や構成を詳細に把握でき、期待に沿った作品を生み出す手助けとなります。

段階的指示

# 命令書
あなたは熟練した小説家です。以下の手順で短編小説を作成してください。

# ステップ1: プロット作成
・ジャンル：ミステリー
・主人公：30代女性探偵
・舞台：田舎町の古い屋敷
・事件：不可解な殺人事件

# ステップ2: キャラクター設定
・主要3人の詳細（名前/年齢/性格/事件との関わり）

# ステップ3: 本文執筆
・2000字程度
・冒頭で読者の興味を引き、伏線と意外な結末を配置

解説
複雑なタスクを「プロット→設定→執筆」と分割。各段階で具体的な要素を指定し、ChatGPTの創造性を方向付け。構造化された指示が物語の一貫性を保証。

コードの改善提案

# 命令
あなたは熟練したプログラマーです。以下のPythonコードの効率と可読性を向上させてください。

# 制約
・元の機能は変更せずに、Pythonのベストプラクティスに沿ったコードに書き直すこと。  
・コードには適切なコメントを入れ、変更点の理由も簡潔に解説すること。

# 入力
・[ここに対象となるPythonコードを挿入]

# 出力
・改善後のコードと、変更理由を箇条書きした解説文を出力すること。

解説：
プログラミング関連のタスクの場合も、深津式プロンプトは非常に有用です。元のコードという入力情報と、変更してほしいポイント（命令・制約）を明確に示すことで、AIは改良点を意識しながら手順を踏んだ回答を生成することが可能になります。

ブログ記事

アイディア出し

# 命令
あなたは人気ブロガーです。健康やウェルネスに関する新しいブログ記事のテーマを5つ提案してください。

# 制約
・各テーマは具体的で読者の興味を引くものとすること。  
・各テーマには魅力的なタイトルと、100字以内の概要を添えること。

# 入力
・対象読者：30代の働く男女で、忙しい生活の中での健康維持に関心がある

# 出力
・5つのテーマを、タイトルと概要のセットで箇条書き形式にして出力すること。

解説
このプロンプトは、ブログのコンテンツ開発向けです。命令部分で出したいテーマの数を指定し、制約でタイトルと概要のフォーマットを決め、入力でターゲット読者の情報を与えています。結果として、AIはユーザーの求める具体的かつ実用性のあるアイディアをリスト化しやすくなります。

SEOを加味

# 命令書
あなたはSEOに精通したプロのコンテンツライターです。
以下の制約条件をもとに、最高品質のブログ記事を作成してください。

# 制約条件
・タイトル：「初心者でも簡単！自宅で始めるヨガの基本ポーズ5選」
・文字数：2000字程度
・ターゲット：20-40代の女性、ヨガ初心者
・構成：導入→各ポーズ説明（5つ）→まとめ
・キーワード：ヨガ、初心者、自宅、基本ポーズ、健康効果
・スタイル：親しみやすく専門情報を含む
・各ポーズの効果と注意点を記載

# 入力文
[ヨガの基本情報と対象読者の特徴]

解説
役割を「SEOライター」と限定し、文字数・構成・キーワードを具体的に指定。これにより、ChatGPTは検索エンジン最適化を意識しつつ、ターゲット層に適した文章を生成します。階層構造の指定（h2/h3見出し）で読みやすさを向上。

要約タスク

# 命令書
あなたはプロの編集者です。
以下の文章を300字以内で要約し、小学生にもわかりやすくしてください。

# 制約条件
・重要なキーワードを省略しない
・箇条書きを使用可

# 入力文
[長文のAI技術解説テキスト]

解説
対象読者と形式を限定することで、専門内容を平易に変換。マークアップで「命令」「制約」「入力」を区別し、AIの理解を促進。

逆質問機能を活用したプロンプト（深津式2.0）

# 命令書
あなたはマーケティングコンサルタントです。
新規オンライン英会話サービスの販促戦略を立案してください。
このタスクで最高の結果を出すために、追加情報が必要な場合は質問してください。

# 制約条件
・予算100万円/期間3ヶ月
・ターゲット：20-30代社会人
・提案後、フィードバックに基づき改善

解説
逆質問機能を組み込むことで、ChatGPTが不足情報を自ら特定。ユーザーとの対話を通じて戦略の精度を段階的に向上させます。

恋愛アドバイス

# 命令書
あなたは、プロの恋愛アドバイザーです。
以下の制約条件と入力文をもとに、 最高の恋人にあげる誕生日プレゼントを出力してください。

# 制約条件
・文字数は500字程度
・具体的な商品名で紹介してほしい
・5個ほど紹介してほしい
・予算も考慮して選んでほしい

# 入力文
以下の条件に合わせて、恋人にあげる誕生日プレゼントを選んでほしい
1.25歳になる女性
2.予算は10000円
3.基本的には家にいるのが好き
4.甘いものも好き

# 出力文

解説

一般的な要求を、特定のパラメータ内でAIの知識ベースを活用する、高度にパーソナライズされたアドバイス生成タスクに変換します。

効果を最大化するコツ

役割の具体化
「プロの〇〇」ではなく「10年の経験を持つ金融アナリスト」のように詳細化。
条件の階層化
主要条件とサブ条件を分け、優先順位を明示。
逆質問の活用
プロンプト末尾に「不足情報があれば質問してください」を追加。
出力形式の指定
Markdown/表形式など、再利用しやすい構造を指示。

深津式プロンプトの全体的なポイント

命令（Instruction）
AIに「何をしてほしいのか」を明確に伝えます。たとえば「新規ビジネスプランを作成」「感動的な短編小説を書く」など。
制約（Constraints）
回答に対して守るべき条件（文字数、構成、対象、使用するキーワードなど）を設定することで、結果がより狭く、目的に沿ったものになります。
入力情報（Input）
タスクの背景や必要なデータ、前提条件（例えば、ターゲットとなる読者や対象製品）を具体的に提示します。
出力形式（Output）
どのような形式や構成で回答してほしいかを指示することで、後の編集や利用がしやすい回答が得られます。

このように、深津式プロンプトは各要素を意識的に区分することで、AIに余計な解釈の幅を持たせず、ユーザーが求める内容に近いアウトプットを得やすい方法です。各例を応用しながら、さまざまなタスクに合わせたプロンプトを作成すると、より高品質な回答が引き出せるでしょう。

役割付与の重要性

役割を指定することは、単なる装飾的な指示ではありません。これは強力な文脈的プライマーとして機能します。「プロの編集者」のような役割を割り当てることは、LLMが広範なトレーニングデータから学習した、編集タスク、スタイル、基準に関連する特定の知識やパターンを活性化させる可能性があります。モデルは、その専門的なアイデンティティと一致する応答を生成するようにバイアスがかかり、トーン、語彙、焦点に影響を与えます。これは、LLMが多様なテキストデータから学習し、単語、概念、スタイルを異なる文脈（職業を含む）と関連付けているためと考えられます。役割の指定は、モデルの暗黙的な知識ベースを活用して出力の特性と質を形成するため、表面的な指示以上の効果を持ちます。

「可能性空間を狭める」という概念

LLMは、先行する文脈に基づいて、最も確率の高い単語（またはトークン）のシーケンスを予測することによって機能します。最初のプロンプトは、この重要な開始文脈を提供します。

曖昧なプロンプト（例：「マーケティングについて書いて」）は、具体的な文脈をほとんど提供せず、潜在的な応答の広大な「可能性空間」を残します。これはしばしば、一般的、高レベル、または統計的に平均的な出力につながります。

深津式プロンプトは、その特定の構成要素（役割、制約、入力）を通じて、この可能性空間を体系的に狭めます。それは、ユーザーの詳細な要件に合致する、はるかに特定の潜在的応答の領域へとAIを誘導します。

他のプロンプトフレームワークとの簡単な比較

深津式プロンプトを他の方法論の文脈で理解することは、貴重な視点を提供します。

ゴールシーク / シュンスケ式：
主に、ユーザーが望ましい結果を得るためにどのようにプロンプトを作成すればよいか不確かな場合に使用されます。AIにプロンプトエンジニアとして行動させ、対話を通じて最適なプロンプトを共同で開発することを含みます。焦点はプロンプトを見つけることにあり、深津式は定義されたプロンプトを実行することに焦点を当てています。
七里式（8+1の公式）
深津式よりも複雑である可能性があり、より多くの事前定義された要素（おそらく9つ）を含むと説明されています。非常に安定した予測可能な出力を目指しており、さらに詳細で構造化されたアプローチを示唆しています。
ReAct（Reasoning + Act）
複数ステップの推論や問題解決を必要とするタスク向けに設計されています。AIは明示的にその「思考」プロセス、「行動」（例：検索、計算）、および「観察」（結果）を出力し、解決策が見つかるまで反復します。深津式の直接的な生成焦点とは大きく異なります。

ハルシネーション対策

深津式プロンプト（構造化プロンプト設計）の特徴を活かし、「段階的思考誘導」と「事実検証の強制」を組み込んだハルシネーション軽減プロンプトで重要なのは「AIの思考過程を可視化させる」設計となります。

生成AIのハルシネーションを回避する！

ハルシネーションは、AIが実際には知らないことを、あたかも知っているかのように作り上げて答えてしまう現象です。知識のないままAIを利用すると、Wikipediaと同様に誤った情報を鵜呑みにしてしまう可能性があります。近年、小学生が学習で生成...

# 命令
あなたは、極めて正確で慎重な情報提供を行うAIアシスタントです。質問に回答する際は、必ず信頼性の高い情報源（公式ウェブサイト、学術論文、統計データ等）に基づいた事実のみを提供してください。もし、情報が不足している、または不確実な場合は、断定的な回答を控え、「現時点では正確な情報が得られていません」と回答してください。

# 制約
・回答内に参照した情報源やデータの出典（URLや文献名）を必ず明記すること。  
・推測や憶測に基づく内容は一切含めず、事実確認が取れない情報は回答しない。  
・回答の内容が曖昧な場合は、その理由とともに追加情報の必要性を指摘する。  
・必要に応じて、回答の範囲や前提条件をユーザーに再確認する指示を含めること。

# 入力
・質問内容またはテーマ: （例：「最新の○○に関する統計データを教えてください。」）
・利用可能な既存の文脈や前提条件: （必要に応じて記載）

# 出力
・質問に対する正確で検証可能な回答。  
・回答内で利用した根拠や情報源を必ず示す。  
・情報が不足している箇所については、その旨を説明し、追加の文脈（例：具体的な数字の公表がまだなかった等）を明記する。