プロンプトの書き方そのものを工夫したり、思考フレームワークを活用したりすることで、AIからより深い回答を引き出すためのプロンプト集です。「もう少し踏み込んだ使い方をしてみたい」という方におすすめです。

日時使用した生成AI
2026/2/14ChatGPT,
Claude,
Copilot,
Gemini

プロンプトを拡張する


参考文献:Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves

Rephrase and Respond(RaR)は、AIに質問を言い換えさせてから回答させることで、質問の意図をより正確に捉えた回答を得るテクニックです。人間が書いた質問をAI自身が解釈しやすい形に再構成するため、曖昧な質問でも的確な回答が得られやすくなります。

「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  DNS切り替えが数日で終わらない可能性がある旨を、情シス初心者にでもわかるように説得して
Rephrase and expand the question and respond.
まずRephrase and expandしたプロンプトを教えてください。
  

具象と抽象のはしご昇降エンジン


「入力」のテーマと昇降を自身の状況に合わせて変更してください。

  # 指示
あなたは利用者が抱くテーマや意見や仮説を操作することに長けたエンジンです。
特定のトピックについて、具体的な例から始めて段階的に抽象化し、最終的に一般的な概念や洞察を導き出す「はしごを昇る」プロセスと、逆に一般的な概念から始めて具体的な例に落とし込む「はしごを降りる」プロセスをガイドします。

# 入力例
トピック: 考察したい具体的なテーマ(例:コミュニケーション、教育、テクノロジー)
昇降: 「昇る」または「降りる」を選択

## 昇降の方法論
昇る場合:具体的な例(例:昨日友達と口論した)
降りる場合:一般的な概念(例:効果的なコミュニケーション)

選択した「昇る」「降りる」に応じて、以下のいずれかのステップを出力します。
昇る:
ステップ 1 (具体的): 開始レベルの具体的な例を記述
ステップ 2 (少し抽象化): ステップ1の例から、少しだけ抽象的なレベルの要素や特徴を抽出(例:感情的な表現、非言語コミュニケーション)
ステップ 3 (さらに抽象化): ステップ2の要素をさらに抽象化し、より広範な概念と関連付ける(例:相互理解、共感、人間関係の構築)
ステップ 4 (抽象的): これまでのステップを踏まえ、トピックに関する一般的な概念や洞察を記述(例:コミュニケーションは、単なる情報伝達ではなく、感情や意図を共有し、相互理解を深めるためのプロセスである)
降りる:
ステップ 1 (抽象的): 開始レベルの一般的な概念を記述
ステップ 2 (少し具体化): ステップ1の概念を、少しだけ具体的なレベルの要素や特徴に分解(例:効果的なコミュニケーションは、明確なメッセージ、積極的な傾聴、非言語シグナルの理解を含む)
ステップ 3 (さらに具体化): ステップ2の要素を、さらに具体的な行動や状況に関連付ける(例:相手に共感を示すために、うなずいたり、相づちを打ったりする)
ステップ 4 (具体的): これまでのステップを踏まえ、トピックを説明する具体的な例を提示(例:プレゼンテーションで、聴衆の表情を見ながら話す速度を調整する)

# 条件
各ステップは、前のステップの内容と論理的に繋がるように記述する。
抽象化レベルの変化を明確にするため、各ステップで使用する単語や表現を選ぶ。
トピックに対する理解を深めるために、様々な角度から考察する。

# 入力
テーマ:街路樹
昇降:降りる
  

イノベーター理論の議論エンジン


「入力」の箇所を自身の状況に合わせて変更してください。

  # 指示
与えられたテーマを元に、イノベーター理論の各アダプターグループに議論をさせてください。
議論を根拠とし、多角的な視点からの検討材料を利用者に提供してください。

### イノベーター理論の概要
イノベーター理論は、新製品や新サービスの市場普及プロセスを理解し、効果的なマーケティング戦略を立てる上で非常に有用なフレームワークです。各消費者タイプの特徴を理解し、適切なアプローチを取ることで、製品やサービスの普及を促進することができます。
この理論の重要なポイントは、イノベーターとアーリーアダプターを合わせた16%が、新製品やサービスの普及の鍵を握るという「普及率16%の論理」です。この初期の16%に受け入れられることが、その後のアーリーマジョリティ以降への普及につながるとされています。

# 入力例
導入システム: 検討中の具体的なシステム名、またはAI技術(例:RPAシステム、顧客対応AIチャットボット)
導入目的: 導入による達成目標(例:業務効率化、顧客満足度向上、コスト削減)
懸念点: 導入に関する具体的な懸念点(例:導入コスト、運用体制、従業員の抵抗感、倫理的な問題)

# 議論の方法
下記の各アダプターグループをペルソナとして、それぞれの立場からの意見を仮想的に提示します。

1. イノベーター (革新者):2.5%
興奮と期待感: 新システムの可能性にワクワクし、いち早く試用してみたいという意欲を示すコメント
先進事例の言及: 類似システムの導入成功事例や、最新技術に関する情報を提供
リスクよりもメリットに着目: リスクよりも、導入による革新的な変化や競争優位性を強調
2. アーリーアダプター (早期採用者):13.5%
影響力と差別化: 新システム導入がもたらす先進イメージや、競合優位性について言及
成功事例への関心: 導入による具体的な成功事例や、効果測定方法に関心を示す
導入プロセスへの意見: スムーズな導入と効果的な活用のための提案 (パイロット導入、社内啓蒙活動など)
3. アーリーマジョリティ (前期追随者):34%
費用対効果への着目: 導入費用と見込み効果のバランス、投資対効果(ROI)についての質問
リスクと不安: 導入によるリスク (システムエラー、運用コスト、従業員のスキルギャップなど) を指摘
導入事例と証明: 他の企業での成功事例や、導入効果を裏付けるデータを求める
4. レイトマジョリティ (後期追随者):34%
安全性と安定性: システムの安定性、セキュリティ対策、運用サポート体制についての懸念
現状維持バイアス: 既存システムからの変更に対する抵抗感、新たな学習コストへの懸念
周囲の意見: 業界標準となるか、競合他社の導入状況について言及
5. ラガード (遅滞者):16%
強い抵抗感: 新システム導入に対する根本的な反対意見 (既存システムで十分、人間の仕事が奪われるなど)
変化への拒絶: 新しい技術やプロセスへの適応に対する不安、従来の方法の優位性を主張
説得の難しさ: 説得を困難にする固定観念を示すコメント (AIへの不信感、技術への拒絶反応など)

# 条件
* 各アダプターグループの意見は、具体的な発言や行動を想定して、リアルに表現する。
* 単なる賛否だけでなく、各グループの特性に合わせた意見や行動の理由や背景を明確にする。
* 議論はアダプターグループ同士で活発に行われること。
* 出力された意見を参考に、導入システムに対する多面的かつ客観的な見方を深め、意思決定に役立つ情報を提供する

# 入力
導入システム:AIチャットボット
目的:学生対応業務の効率化
懸念点:コストメリットがあるのかがわからない
組織環境:大学の事務業務を担う教学部門
  

弁証法エンジン


参考文献:Language Models can Solve Computer Tasks, RCI(Recursive Criticism and Improvement Prompting)プロンプティングの応用。 AIが自分の回答を見直し、問題点を指摘し、改善版を生成する――というサイクルを繰り返すことで、回答の質を段階的に高めるテクニックです。これに限らず随所で使いがちなお気に入りテクニックです。

「initial claim」の箇所を自身の状況に合わせて変更してください。

  You are tasked with engaging in a dialectical process of thesis, antithesis, and synthesis. This process will be repeated five times, starting with an initial claim and progressively refining it through criticism and synthesis.
Here is the initial claim:

大学事務における人事異動は不要である

For each iteration, follow these steps:

Criticism (Antithesis):
Generate a thoughtful criticism or counterargument to the current claim. This criticism should challenge the claim's assumptions, point out potential flaws, identify hidden premises, or present alternative viewpoints. The criticism should be multifaceted and thorough in its logical analysis.
Synthesis:
Create a new claim that addresses the criticism while preserving the valuable aspects of the original claim. This synthesis should represent a more refined and nuanced position that takes both the original claim and the criticism into account.

Repeat this process five times, with each new synthesis becoming the claim for the next iteration.
Present your output in the following format:
Iteration 1
Criticism
[Your multifaceted criticism here]
Synthesis
[Your synthesis here]
Iteration 2
[Continue for iterations 2, 3, 4, and 5]
Ensure that each iteration builds upon the previous one, gradually refining and improving the claim through the dialectical process.
回答は日本語でお願いします
  

メタ認知プロンプティング


参考文献:Metacognitive Prompting Improves Understanding in Large Language Models

「入力」の箇所を自由に変更してください。

  ## 指示

あなたは、客観的な視点を持つ企画評価AIです。
以下の条件と入力に基づき、提示された企画を多角的に評価し、100点満点で採点してください。

## 条件

以下のステップを踏んで、評価を行ってください。

1. **解釈:**
    * 企画概要を要約してください。
    * 企画の目的やターゲットを明確化してください。
2. **考察:**
    * 企画の優れている点、革新的な点、興味深い点を3つ挙げ、それぞれについて具体的に説明してください。
    * 企画の課題点、懸念点、改善点 を3つ挙げ、それぞれについて具体的に説明してください。
3. **再考:**
    * 上記の考察を踏まえ、当初の評価を見直すべき点はありますか?
    * あれば、修正点と修正理由を具体的に説明してください。
4. **最終的な評価:**
    * 最終的な評価と、その根拠を詳細に説明してください。
    * 総合的な評価を100点満点で採点してください。
5. **自己評価:**
    * 最終的な評価の客観性、妥当性、網羅性を自己評価し、100点満点で採点してください。
    * 自己評価の根拠を具体的に説明してください。

## 入力

### 企画概要

企画名: バーチャル&リアル融合型オープンキャンパス「未来キャンパス体験2024」
企画内容:
本企画は、従来の対面式オープンキャンパスとオンラインの利点を融合させた新しい形式のオープンキャンパスです。参加者は、キャンパス内に設置されたAR(拡張現実)ポイントを巡りながら、スマートフォンやタブレットを通じて学部情報や研究内容を体験的に学べます。同時に、オンライン参加者もバーチャルキャンパスを歩き回り、リアルタイムで対面参加者と交流できるシステムを導入します。
主な特徴:

AR技術を活用した学部・研究室紹介
バーチャルとリアルの参加者が交流できるハイブリッド型イベント
学生によるリアルタイムキャンパスツアー生配信
オンデマンド型模擬講義と質問会
AI チャットボットによる24時間質問対応サービス

ターゲット: 高校生(1年生〜3年生)、高校教員、保護者
目的:

大学の特色や学びの内容を、体験的かつ印象的に伝える
地理的・時間的制約を超えて、より多くの潜在的入学希望者にリーチする
最新技術を活用した先進的な大学イメージを確立する
参加者同士の交流を促進し、大学コミュニティの魅力を伝える

## 出力形式

```markdown
## 自分企画評価結果

### 1. 解釈:
* 企画概要の要約:
* 企画の目的:
* 企画のターゲット:

### 2. 考察:
* 優れている点:
    1. {具体的な内容} - {説明}
    2. {具体的な内容} - {説明}
    3. {具体的な内容} - {説明}
* 課題点:
    1. {具体的な内容} - {説明}
    2. {具体的な内容} - {説明}
    3. {具体的な内容} - {説明}

### 3. 再考:
* 修正点: {あれば記載、なければ「なし」と記載}
* 修正理由:

### 4. 最終的な評価:
* 評価内容:
* 総合評価: {点数}点

### 5. 自己評価:
* 客観性: {点数}点 - {根拠}
* 妥当性: {点数}点 - {根拠}
* 網羅性: {点数}点 - {根拠}
```
  

感情的サポートを受ける


気持ちをそのまま書いてみてください。AIは否定せずに受け止めてくれます。

  無条件に褒めてくれ〜〜でも無理に頑張れと言って私を鼓舞させるのではなく、ありのままの私を認めてほしい。あなたの回答の一言一句が私の労働生産性に直結します。
  

6つの思考帽子で議論する


「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  以下のテーマについて、De Bonoの「6つの思考帽子(Six Thinking Hats)」フレームワークを使って多角的に分析してください。

### テーマ ###
大学の事務窓口の対応時間を平日9:00-17:00から平日9:00-19:00に延長する提案

### 6つの帽子 ###
それぞれの帽子の視点から意見を述べてください:

1. 白い帽子(事実・データ):客観的なデータや事実に基づく分析
2. 赤い帽子(感情・直感):感情的な反応や直感的な印象
3. 黒い帽子(批判・リスク):潜在的な問題点やリスク
4. 黄色い帽子(楽観・メリット):利点や可能性
5. 緑の帽子(創造・代替案):新しいアイデアや代替案
6. 青い帽子(管理・まとめ):議論全体の整理と結論

### 出力形式 ###
各帽子ごとに見出しを付け、3〜5点の意見を箇条書きで示してください。
最後に青い帽子で全体を総括してください。
  

SCAMPER法でアイデアを展開する


「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  以下の既存の取り組みについて、SCAMPER法の7つの視点からアイデアを展開してください。

### 既存の取り組み ###
大学のオリエンテーション(新入生向け・4月実施・対面・1日完結)

### SCAMPER法の各視点 ###
それぞれの視点から、改善・発展のアイデアを1〜2個ずつ提案してください:

- S(Substitute / 代替):何かを別のものに置き換えられないか?
- C(Combine / 結合):何かと組み合わせられないか?
- A(Adapt / 適応):他の分野のやり方を取り入れられないか?
- M(Modify / 修正):形・規模・頻度などを変えられないか?
- P(Put to other uses / 転用):別の目的や対象に使えないか?
- E(Eliminate / 排除):何かをなくせないか?
- R(Reverse / 逆転):順序や役割を逆にできないか?
  

チェーン・オブ・ソートで複雑な問題を解く


「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  以下の問題について、段階的に思考を進めて解決策を導いてください。
各ステップで「何を考えているか」「なぜそう判断したか」を明示しながら進めてください。

### 問題 ###
本学の学部再編に伴い、3つの学部(文学部・経済学部・社会学部)を2つの新学部に統合する計画がある。以下の制約条件のもと、最適な統合案を提案してください。

### 制約条件 ###
- 既存の教員は全員いずれかの新学部に所属する
- 各新学部の教員数の差は10名以内とする
- 学生の履修の自由度をできるだけ維持する
- 文部科学省への届出に必要な学問分野の体系性を確保する
- 現在の教員数:文学部45名、経済学部38名、社会学部32名(計115名)

### 思考プロセス ###
以下のステップで考えてください:
1. まず問題の構造を整理する
2. 可能な統合パターンを列挙する
3. 各パターンを制約条件で評価する
4. 最適案を選び、その理由を説明する
5. 実施にあたっての留意点を整理する
  

AIの回答を批判的に検証する


AIの回答は自然な文章で書かれているため、内容が正しいかどうかを判断しにくいことがあります。特に「もっともらしいが根拠が不明確な主張」や「事実のように書かれた推測」が混在しやすい点には注意が必要です。このプロンプトは、AIが出した回答を同じAI(または別のAI)にレビューさせることで、自分では見落としがちな問題点を洗い出すものです。

「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  以下はAIが生成した回答です。
この回答を批判的に検証し、以下の3つの観点から問題点を指摘してください。

### 検証の観点 ###
1. 事実と推測の混同:確認可能な事実と、AIの推測・一般論が区別なく書かれている箇所
2. 論理の飛躍:「AだからB」と述べているが、AからBへの因果関係が十分に説明されていない箇所
3. 根拠の不足:主張はあるが、裏付けとなるデータや出典が示されていない箇所

### 検証対象のAI回答 ###
[ここにAIが生成した回答を貼り付けてください]

### 出力形式 ###
* 問題点ごとに「該当箇所の引用」「問題の種類(事実と推測の混同/論理の飛躍/根拠の不足)」「具体的な指摘」を示す
* 最後に、この回答を報告書に使う場合に追加で確認すべき事項をリストアップする
  

AIに頼る前に自分で考える練習をする


「AIを使いこなす」というと、つい「いかに上手にAIに聞くか」を考えがちですが、大事なのは自分の考えを持ったうえでAIを壁打ち相手にすることです。このプロンプトは、あえて自分の考えを先に整理してからAIに評価させる、という使い方の練習です。

「変更箇所」を自身の状況に合わせて変更してください。

  私はこれから【変更箇所:検討したいテーマ】について自分の考えを述べます。

まず私の考えを読んだうえで、以下を行ってください。
1. 私の考えの良い点を挙げる
2. 見落としている観点や論理の弱い部分を指摘する
3. 私が考慮していない代替案があれば提示する

### 私の考え ###
【変更箇所:ここに自分の考えを書く】
  

Last updated 14 2月 2026, 17:18 +0900 . history