深津式プロンプトのテンプレートと使い方！ChatGPTの回答精度を高める方法

AIを使った文章生成や情報収集が日常的になっている今、同じプロンプトでも得られる回答の質には大きな差があります。

その差を生むのが「深津式プロンプト」です。

単なる質問ではなく、AIの思考を段階的に誘導し、精度の高い回答を引き出す手法として注目されています。

本記事では、深津式プロンプトの基本的な考え方から、メリット・デメリット、具体的なテンプレート、応用テクニックまで、初心者でも理解できるよう丁寧に解説します。

深津式プロンプトとは？

深津式プロンプトとは、AIに対して単純な質問を投げるのではなく、回答の精度や具体性を高めるために、指示や前提条件を体系的に組み込んだ質問の出し方です。

AIに与える情報や指示の順序、思考の段階を意識して設計することで、より正確で実用的な回答を得られることが特徴です。

普通の質問と何が違う？

従来の質問は、AIに単純な情報を求める形式がほとんどです。

例えば、「おすすめの本は？」と尋ねると、AIは一般的な回答を返すだけで、文脈や条件を考慮した具体的な提案は得にくいことがあります。

一方、深津式プロンプトでは、前提条件や目的、細かい指示を明確に示すことでAIの思考を段階的に誘導します。

例えば、「ビジネスマン向けで、最新トレンドに基づいたおすすめの本を3冊、理由も添えて紹介してください」と具体的に指示すると、回答はより実務的で使いやすい内容になります。

このように、普通の質問と深津式プロンプトの違いは「情報の与え方」と「指示の精度」にあります。

深津式プロンプトのメリット・デメリット

深津式プロンプトを使う最大のメリットは、AIからより正確で具体的な回答を引き出せることです。

単純な質問では得られない詳細な情報や実務に使える提案を、効率よく得ることができます。

また、目的や条件を明確に伝えることで、不要な情報を省き、時間を節約できる点も大きな利点です。

特に、ブログ記事作成やビジネス文書、企画書作成などの業務では、短時間で高品質なアウトプットを得るために非常に役立ちます。

一方でデメリットもあります。

深津式プロンプトは情報を整理し指示を具体化する必要があるため、質問を作る手間が増えることです。

初心者の場合は、どの条件をどう提示すればよいか悩むこともあります。

また、指示が複雑すぎるとAIが誤解して意図しない回答を返す場合もあるため、プロンプト設計のスキルが求められます。

つまり、深津式プロンプトは精度の高い回答を得られる反面、準備と設計の手間が必要という特徴があります。

深津式プロンプトの基本テンプレート

深津式プロンプトでは、AIに正確で有用な回答を生成させるために、「誰に」「何を」「どういう条件で」答えてほしいかを明確に指定することが基本です。

このテンプレートを使うと、質問の構造が整い、どのAIでも安定した結果を得やすくなります。

例えば、以下のような構成で組み立てます。

深津式プロンプトの「3つの必須要素」

1. 役割指定
   AIに「あなたは〇〇の専門家です」と設定することで、回答の視点や専門性を統一します。
   例：「あなたはSEOに詳しいWebライターです。」
2. 具体的な質問・指示
   「何を知りたいのか」「どのような形で回答してほしいのか」を明確にします。
   例：「ブログ記事向けに、初心者向けのSEO対策を5つ、具体例を交えて教えてください。」
3. 条件や制約の設定
   回答に制限を加えたり、形式や文体を指定したりすることで、使いやすい結果を得やすくなります。
   例：「文章は箇条書きではなく、簡潔な文章でまとめてください。」

コピペでそのまま使える汎用テンプレート

以下のテンプレートは、そのままコピーして応用できます。

用途やテーマを差し替えるだけで、すぐに深津式プロンプトを使えます。

あなたは[専門分野]の専門家です。
次の内容について、[回答の形式・文体]で教えてください：
[質問内容]
条件：

• [条件1]
• [条件2]
• [条件3]

例：

あなたはSNSマーケティングの専門家です。
次の内容について、初心者向けに分かりやすく文章形式で教えてください：
Twitterでフォロワーを増やす方法を3つ
条件：

• 専門用語は使わず簡単な表現にする
• 実例を添える
• 各方法は1文でまとめる

このテンプレートをベースに目的や場面に応じてカスタマイズすると、誰でも高精度な回答を引き出すことが可能です。

精度を高める2つの応用テクニック

深津式プロンプトの基本を押さえた上で、さらに精度を高めるための応用テクニックとして「逆質問」と「思考の段階化」があります。

どちらもAIに情報を整理させたり、必要な前提を確認させたりすることで、より具体的で実務に活かせる回答を引き出す方法です。

【逆質問】AIに情報収集させる

逆質問とは、AIに対してこちらから質問する前に、「必要な情報や前提条件を確認させる」プロセスです。

これにより、回答があいまいになったり、誤解に基づく内容になるのを防ぎます。

例えば、ブログ記事のアイデアを出す場合、「どのターゲット層に向けた記事ですか？」と逆に問いかけさせることで、ターゲットに沿った具体的な提案をAIが返してくれます。

【思考の段階化】前提知識を生成させる

思考の段階化とは、AIに前提知識や背景情報を先に整理させ、その後で本題の回答を生成させる方法です。

段階を踏むことで、回答の論理性や説得力が増し、抽象的な返答に終わらないようにできます。

例えば「商品のマーケティング戦略を考える」場合、まず「市場のトレンドや競合情報を整理してください」とAIに段階的に考えさせ、次に「その情報を基に戦略を提案してください」と指示することで、より実務に即した具体案が得られます。

シーン別プロンプト例文集

深津式プロンプトは、用途に応じて指示の内容を調整することで、より具体的で実用的な回答を引き出せます。

ここでは代表的なシーンごとの例文を紹介します。

ビジネスで使うメール

ビジネスメールでは、文章の丁寧さや論理性が求められます。

深津式プロンプトを使うと、状況や相手に合わせた文章を効率的に生成できます。

例：

あなたはビジネスメールの専門家です。
以下の条件でメール文を作成してください：
・上司に新プロジェクトの進捗報告をする
・簡潔で丁寧な文章
・ポイントは3つにまとめる

このプロンプトで生成されたメールは、読みやすく、要点が整理された実務向きの文章になります。

ブログ・SEOライティング

ブログやSEOライティングでは、読者に分かりやすく、検索エンジンに評価されやすい文章を作ることが重要です。

深津式プロンプトを用いると、キーワードや構成、文体の指定まで反映できます。

例：

あなたはSEOに詳しいWebライターです。
「初心者向けの副業アイデア」というテーマで、記事構成と見出しを作成してください。
条件：
・キーワードは「副業」「初心者」「稼ぐ方法」を含める
・文章は簡潔で読みやすく

この指示を使うことで、ブログ記事の骨格から具体的な文章まで一気に生成しやすくなります。

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企画・アイデア出し

企画やアイデア出しでは、幅広い選択肢や斬新な視点が求められます。

深津式プロンプトを活用すると、条件や制約を加えながら多様なアイデアを引き出せます。

例：

あなたはマーケティングの専門家です。
次の条件で新商品のプロモーションアイデアを5つ提案してください：
・ターゲットは20代女性
・低コストでSNSを活用できる方法
・ユニークで目を引くアイデア

このように具体的な条件を提示することで、実務で使える斬新なアイデアが効率的に得られます。

これらの例を参考に、自分の用途に合わせて条件や文体を調整すれば、どの分野でも深津式プロンプトの威力を最大限活用できます。

抽象的な回答しか返ってこない時の対処法

AIに質問したとき、期待していた具体的な回答ではなく、抽象的でぼんやりとした内容しか返ってこないことがあります。

これは、プロンプトがあいまいであったり、条件や背景情報が不足していることが原因です。

対処法としては、まず質問をより具体的にすることが重要です。

さらに、前提条件や制約を明確に伝えることも効果的です。

文章の形式や長さ、文体、必要なポイント数などを指定することで、抽象的な表現を避け、読みやすく実務に使えるアウトプットが得られます。

最後に、逆質問や思考の段階化のテクニックを活用するのも有効です。

AIに必要な情報や前提知識を整理させた上で回答させることで、精度の高い具体的な回答が得られやすくなります。

深津式はChatGPT以外（Gemini, Claude）でも使える？

深津式プロンプトは、ChatGPT以外のAIにも応用可能です。

例えば、GeminiやClaudeといった生成AIでも「役割指定」「具体的な質問・指示」「条件や制約」の3つの要素を明確に伝えることで、精度の高い回答を引き出せます。

ただし、AIごとに応答の傾向や得意分野が異なるため、まったく同じプロンプトでも結果が変わることがあります。Geminiは論理的な文章生成に強く、Claudeは長文や複雑な情報整理に向いている傾向があります。

結論として、深津式プロンプトは特定のAIに依存せず、構造化された質問設計の手法として汎用的に使えるため、ChatGPT以外でも十分に活用可能です。

ツールの特性を理解し、必要に応じて表現や条件を調整することがポイントです。

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深津式プロンプトに関するよくある質問

まとめ

深津式プロンプトは、AIに単純な質問をするだけでは得られない、精度の高い具体的な回答を引き出す手法です。

「役割指定」「具体的指示」「条件・制約」を組み合わせることで、実務や創作で使えるアウトプットを効率的に得られます。

さらに、逆質問や思考の段階化といった応用テクニックを使えば、回答の精度はさらに向上します。

深津式プロンプトを活用すれば、AIは単なる情報提供者ではなく、実務や創作を支える強力なパートナーとなります。

条件を明確に示し、うまく設計することでAIとのやり取りをより効率的で効果的にできます。