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GPT活用法: プロンプト解剖から実践的活用法まで

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※ これは韓国での実践を基にした内容です。

🤖 GPT活用ガイド: プロンプト解剖から実践適用まで

AIの時代が到来し、AIをいかにうまく使うかが私たちの仕事能力を大きく変える時代になっています。

この先、少しでもAIに食われないよう、AIの中でも有名なChatGPTを賢く使う方法を紹介します。

以下にはよく使用するテンプレートも記載しておいたので、時間がない方はすぐに下にスクロールしてテンプレートをコピーし、使ってみてください。

要点だけ知りたい？

  1. プロンプトは4段階（Goal → Return Format → Warnings → Context Dump）で作成する。
  2. 役割・段階・アウトプットを明確にして、GPTに「仮想チームメンバー」として役割を与える。
  3. 文書・コードの品質は人が最終的に確認する。

1. “プロンプトの解剖” — 4段階の骨組みを作る

段階説明作成例
Goal何を得たいのか？“サンフランシスコ2時間以内の往復ハイキングコースTOP3を教えて”
Return Format結果はどう返してもらいたいか？“表形式（コース名、難易度、往復距離、所要時間）“
Warnings注意すべきこと・制約条件”商業的広告リンクを除外、2023年以降閉鎖されたトレイルを除外”
Context Dump背景情報・追加のコンテキスト”書き手は下半身の筋力が弱い旅行者、大衆交通機関のみ利用可能”

なぜ重要か？

  • GPTは目標・形式・制約・文脈を具体的に伝えることで、より正確で一貫性のある回答を出す。
  • 上記の4段階を「テンプレート」として保存しておけば、毎回プロンプトを考える必要がない。

2. GPTを”仮想チームメンバー”として使う

仕事関連でGPTに質問する際には、GPTを「仮想専門家チームメンバー」として設定して使ってみましょう。

  1. 職務・Task・必要スキルのリストアップ

    • 新しいチャットを開き、次のように入力します：

      ウェブアプリのスタートアップに必要な職務、各職務の主な業務(Task)、必須ツール・スキルを表に整理してください。

    • 出力された結果をNotionなどに貼り付け、初期ロードマップとして活用します。

  2. “ターゲット職務”に役割を与える

    • 各職務ごとに新しいチャットを作り、プロンプトを作成します：

      例) あなたはシニアバックエンド開発者です。あなたは〇〇〇なプログラムを作成する必要があります…

    • SDLC段階（分析→設計→実装→テスト→配布/運用）ごとに必要な文書やコードのドラフトをGPTに作成してもらいます。

  3. 人による検証（結果レビュー・文書の修正）

    • GPTが生成した成果物はドラフトにすぎません。
    • 実際にFDAなどに提出する場合、そのままだとAIを使ったことがバレて無効にされるので、必ずレビューが必要です。

ポイント

  • GPTに「役割(Role) + アウトプット(Output) + 段階(Stage)」を同時に指定するとコンテキストがぶれない。
  • さまざまな役割を並行して進める場合は、チャットを分けて混乱を防ぎます。

3. 実践チェックリスト

  • プロンプトに最終目標を一文で明確に記載したか？
  • 出力形式（表、リスト、JSONなど）を指定したか？
  • データの出所・著作権・セキュリティなどの注意事項を記載したか？
  • 自分のビジネス状況・制約をContext Dumpに入れたか？
  • GPTが作成した結果物を人間が検証したか？

4. 例示プロンプト

   [Goal]
新規ウェブアプリのREST API仕様書のドラフトを作成してください。

[Return Format]
Markdown表（エンドポイント、メソッド、リクエストパラメータ、レスポンス例、説明）

[Warnings]
- OAuth2適用前提
- GDPR違反の可能性のあるフィールドを含めないこと
- 例はJSONで作成

[Context Dump]
- サービス: 小規模なToDo管理SaaS
- ターゲット: 1〜10人のスタートアップ
- 既存DBスキーマ: ユーザー(user)、プロジェクト(project)、タスク(task)

5. まとめ

4段階のプロンプトテンプレートだけで、回答品質が格段に向上するのがわかるでしょう。

GPTを「万能解決者」ではなく、「賢いチームメンバー」として設定すると、現実の業務にすぐに投入できます。あまり賢すぎるとドゥルマムになってしまうので、その点は注意してください。

それでも、この設定をしても結果物は完璧ではありません。最終的な文書・コードの責任は常に人にあることを忘れないでください。

このように、「プロンプト設計 → 役割設定 → 人による検証」の3ステップを習慣化すれば、GPTは最高の生産性ブースターとなるでしょう！

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