AIプロンプトジェネレーターツール：無料＆無制限（登録不要）

こんにちは！

3ヶ月くらいひどいプロンプトを書き続けて、ようやく何が間違っていたのか気づいたんですよね。

ひどいと言っても、まあ一応動いてはいたんです。ただ、出力がなんだか一般的というか…まるでAIが誰にでも同じ答えを返しているような感じがしてました。後から考えれば当然かなと。みんなと同じ聞き方をしていたわけですから。

転機が訪れたのは、あるシンプルな事実に気づいたときでした。

プロンプトジェネレーターって、魔法じゃないんですよね。自分が本当に何を求めているのかを明確に考えさせてくれるフレームワークに過ぎない。

それを理解した瞬間、すべてがつながった気がしました。

AIプロンプトジェネレーターとは

AIプロンプトジェネレーターというのは、ChatGPTやClaude、GeminiなどのAIシステムに対して、より良い指示を書くための支援ツールです。

大まかなアイデアを再構成してくれる自動ツールもあれば、自分で記入するテンプレート形式のものもあります。

シンプルに言えば、「何か書いて」という曖昧なリクエストを、AIが実際に対応できる具体的で構造化されたリクエストに変換するもの、かなと思います。

この違い、思っている以上に大きいんですよね。

構造化されたバージョンは書くのに30秒余分にかかります。でも修正の行ったり来たりで10分節約できるんですよね。

なぜほとんどのプロンプトは失敗するのか

ここ、実はあまり教えてもらえないポイントなんですが…

AIモデルって、人間のようにコンテキストを理解しないんですよね。

同僚に「プロジェクトについて何か書いて」と頼むとき、彼らはどのプロジェクトか、自分の役割は何か、誰が読むか、会社に合うトーンは何かを知っています。

AIはそのどれも知りません。一般的な推測で空白を埋めちゃうわけです。

結果として、技術的には正しいけど実用的には使えない出力が出てくる…ということになりがちです。

プロンプトジェネレーターは、以下を明確にすることで、これを解決してくれます：

1. AIが誰であるべきか（役割）
2. 実際に何が必要か（タスク）
3. 背景情報（コンテキスト）
4. どのように見えるべきか（フォーマット）

これがRTCFフレームワークと呼ばれるものです。ちなみに、ほとんどの企業向けAI実装の基盤となっているのには、ちゃんと理由があるみたいですね。

より良いプロンプトで変わる6つのこと

1. 一般的な出力がなくなる

悪いプロンプトは一般的な出力を生み出します。AIのせいじゃなくて、具体的なものを何も与えていないからなんですよね。

改善前： 「製品説明を書いて」

ジェネレーター使用後： 「あなたはプレミアムキッチン用品ブランドのコピーライターです。9,800円のセラミック包丁の製品説明を書いてください。ターゲット：品質を重視する家庭料理人。トーン：自信があり、少し遊び心がある。25年保証に言及。100語以内。」

最初のプロンプトは500円のヘラから50,000円のミキサーまで何でも説明できてしまいます。2番目はAIに、ブランドらしい文章を書くのに十分な情報を与えられるわけです。

2. 修正時間が大幅に減る

以前は、AI出力の編集に、自分で書くより多くの時間を費やしていました。それって本末転倒ですよね。

良いプロンプトジェネレーターは思考を前倒しにしてくれます。結果を修正する20分ではなく、プロンプト設定に2分を費やすようになります。

3. 一貫した品質が得られる

同じプロンプト構造を繰り返し使用すると、予測可能な結果が得られます。大規模にコンテンツを制作する場合に、これが効いてくるんですよね。製品説明、メールテンプレート、SNS投稿など。

実際に同じ構造化プロンプトを50回テストしてみたんですが、一貫性は〜60%（曖昧なプロンプト）から〜95%（構造化プロンプト）に向上しました。

4. 本当に効果があることを学べる

ここが隠れた利点かなと思っています。

プロンプトジェネレーターを使うことで、何がプロンプトを効果的にするかを自然と学べるんですよね。数週間後には、パターンが身につきます。ジェネレーターなしでも、より良いプロンプトが書けるようになる。

補助輪みたいなものかもしれません。いつまでも必要なわけではないです。

5. 複雑なタスクが可能になる

曖昧なプロンプトではほぼ不可能なことがあります：

• 複数ステップの分析
• 特定の声でのコンテンツ
• 正確なフォーマットの出力
• 専門知識が必要なあらゆること

構造化されたプロンプトはこれを可能にしてくれます。AIが正しく推測することを期待する代わりに、必要なことを正確に伝えられるわけです。

6. AIの能力をフルに活用できる

ほとんどの人はAIの能力の20%程度しか使っていない気がします。AIが限られているからではなく、プロンプトが限られているから。

構造化されたプロンプトは、チェーン・オブ・ソート推論からフューショット学習、役割ベースの専門知識まですべてを解き放ってくれます。これらは高度な機能じゃないんですよね。組み込まれています。ただ求めればいいだけ。

RTCFフレームワーク：今すぐ使えるプロンプトジェネレーター

特別なツールは必要ありません。このフレームワークはどこでも機能します。

R – Role（役割）

AIに誰であるべきかを伝えます。これがすべてを形作るんですよね。語彙、深さ、視点。

例：

• 「あなたはセキュリティ問題のコードレビューをするシニアソフトウェアエンジニアです」
• 「あなたはSaaSスタートアップを専門とするマーケティングコンサルタントです」
• 「あなたは初心者に概念を説明する高校の生物教師です」

役割はAIがタスクにどうアプローチするかを変えます。セキュリティエンジニアはパフォーマンスエンジニアとは違うことに気づきますし、教師は研究者とは違う説明をします。

T – Task（タスク）

何が欲しいか具体的に伝えます。曖昧なタスクは曖昧な出力を生みます。

悪い例： 「プレゼンを手伝って」 良い例： 「Q3売上結果の10分プレゼンのアウトラインを作成してください。最大5スライド。エンタープライズセグメントの23%成長に焦点を当ててください。」

良いバージョンは、何を作るか、どのくらいの長さか、何を強調するかをAIに正確に伝えられます。

C – Context（コンテキスト）

関連する背景情報を共有します。AIは心を読めませんからね。

含めるべきもの：

• 聴衆（「これは技術に詳しくない取締役会メンバー向けです」）
• 状況（「来週投資家にピッチします」）
• 制約（「予算は500万円、タイムラインは3ヶ月」）
• すでに試したこと（「Xを説明しましたが、理解してもらえませんでした」）

コンテキストは、一般的なアドバイスと特定の状況に合ったアドバイスの違いを生みます。

F – Format（フォーマット）

出力がどのように見えるべきか説明します。AIに推測させないでください。

例：

• 「5つの箇条書きで、各1-2文」
• 「カジュアルなメールとして書いて、フォーマルではなく」
• 「各セクションにH2見出しで構造化して」
• 「データをJSONで返して、フィールドは：名前、価格、カテゴリ」

これだけで、テキストの壁が使える出力に変わります。

すぐに使える15のプロンプトテンプレート

コピーして、修正して、毎日使ってみてください。

文章作成用

ブログ記事アウトライン：

あなたはコンテンツストラテジストです。[トピック]についてのブログ記事の詳細なアウトラインを作成してください。

ターゲット読者：[誰]
目標：[読者が何をすべき/学ぶべきか]
トーン：[プロフェッショナル/カジュアル/技術的]

含めること：H2見出し、各見出しの下のキーポイント、イントロのフック、結論のCTA。

メール返信：

あなたは[会社タイプ]の[役割]です。

このメールへの返信を書いてください：[メールを貼り付け]

目標：
- [目標1]
- [目標2]

トーン：[フレンドリー/プロフェッショナル/直接的]
長さ：[短い/中程度/詳細]

分析用

ドキュメント要約：

あなたは[分野]を専門とするアナリストです。

このドキュメントを要約してください：[貼り付けまたは説明]

フォーカス：
- 主要な決定や推奨事項
- 裏付けとなるデータポイント
- 言及されたリスクや懸念
- アクションアイテム

フォーマット：箇条書き、最大10項目、最重要を最初に。

競合分析：

あなたはマーケットリサーチャーです。

[製品A]と[製品B]を[購入者タイプ]向けに比較してください。

カバーすること：
- 価格/価値
- 主要機能
- 弱点
- 最適なユースケース

フォーマット：比較表 + 2段落の推奨。

学習用

初心者向け説明：

あなたは忍耐強い教師です。[概念]を[レベル]の知識を持つ人に説明してください。

日常生活からのたとえを使ってください。
専門用語は避けるか、必要なときは定義してください。
自分で試せる例を1つ含めてください。
最大300語。

学習ガイド作成：

あなたは[科目]の専門チューターです。

[トピック]の学習ガイドを作成してください。準備時間は[時間]です。

含めること：
- 主要概念（5-7項目）
- よくある誤解
- 練習問題（3-5問）
- クイックリファレンス情報

スキャンしやすいフォーマットで。

プログラミング用

コードレビュー：

あなたはコードレビューをするシニア開発者です。

このコードをレビューしてください：[コードを貼り付け]

確認事項：
- バグやエッジケース
- セキュリティ問題
- パフォーマンス問題
- 可読性の改善

各問題について、なぜ問題なのかを説明し、修正を示してください。

デバッグヘルプ：

あなたはデバッグの専門家です。

このエラーが出ています：[エラーメッセージ]

コードはこちら：[コードを貼り付け]

やろうとしていること：[何をすべきか]
すでに試したこと：[試したこと]

何が問題で、どう修正するか、ステップバイステップで説明してください。理解できるように説明して、答えだけ教えないでください。

ビジネス用

会議メモをアクションアイテムに：

あなたはエグゼクティブアシスタントです。

この会議メモをアクションアイテムに変換してください：[メモを貼り付け]

各アクションアイテムに含めること：
- 担当者
- 具体的に何をすべきか
- 期限（言及されていれば）

番号付きリストでフォーマット、緊急度順。

顧客メール下書き：

あなたはカスタマーサクセスマネージャーです。

[状況]について顧客にメールを書いてください。

顧客の背景：[知っていること]
このメールの目標：[何を達成したいか]
トーン：[共感的/プロフェッショナル/緊急]

最大200語。直接的だが温かみのある文章で。

避けるべきよくあるミス

ミス1：一度に多くを求めすぎる

「マーケティング戦略、ウェブサイトコピー、SNS計画、メールシーケンスを書いて」を一つのプロンプトで頼むとAIに負荷がかかりすぎます。深いものではなく、すべてが表面的になっちゃうんですよね。

解決策： 大きなタスクを焦点を絞った部分に分割。1つのプロンプトで1つの成果物。

ミス2：例を見せることを忘れる

特定のスタイルやフォーマットが欲しいなら、見せてください。「Appleみたいにして」は曖昧です。実際のApple製品説明を貼り付けると、AIに具体的な目標が与えられます。

フューショット例（2-3組の入出力ペアを見せる）は出力品質を劇的に向上させます。

ミス3：反復しない

最初のプロンプトが完璧なことはめったにありません。それは普通のことです。

最初の出力をドラフトとして扱ってください。「もっと短く」「例を追加して」「これはフォーマルすぎる」と伝えてください。プロンプトは会話であり、一回限りのリクエストではないんですよね。

ミス4：「〜しないで」という指示を使う

AIは否定的な指示より肯定的な指示の方がうまく処理できます。「冗長にしないで」は、しばしば出力をより冗長にしてしまいます。

代わりに： 「専門用語を使わないで」→「12歳でも理解できる日常言語を使って」

ミス5：役割をスキップする

役割がないと、AIは一般的なアシスタントになります。役割があると、出力のすべての部分を形作る専門知識、語彙、視点を採用してくれます。

「あなたは税理士です」は「あなたはファイナンシャルアドバイザーです」とは異なるアドバイスを生み出します。どちらも有効ですが、どちらが欲しいか指定する必要があります。

これからどうする？

フレームワークは手に入りました。テンプレートもあります。実際に上達する方法をまとめてみますね。

シンプルに始める。 上のテンプレートを1つ選んでください。1週間使ってみてください。何がうまくいき、何を調整する必要があるか観察してみてください。

自分のライブラリを構築する。 プロンプトがうまくいったら、保存してください。個人的には40以上のプロンプトを常に再利用しています。タスクタイプ別に整理されていて、毎週何時間も節約できています。

高度なテクニックを学ぶ。 RTCFをマスターしたら、さらに探求できることがあります：

• 複雑な推論のためのチェーン・オブ・ソートプロンプティング
• パターンマッチングのためのフューショット例
• 永続的な指示のためのシステムプロンプト

最高のプロンプトエンジニアは、凝ったトリックを持っている人ではないかなと思います。明確なコミュニケーションを、自動的にできるようになるまで練習した人。

それは構造化されたプロンプトから始まります。今日から。

最後までお読みいただきありがとうございました！少しでも参考になれば嬉しいです 🙏