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プロンプトを整理するためのプロンプト(GPTs)を作成した
概要
想定読者：
- プロンプトエンジニアリングに関して、毎回毎回作成するのは時間かかるのでめんどくさいなって思っていた方
結論：
経緯
- プロンプトエンジニアリングにおいて、いくつかの原則を意識しつつプロンプトを作成するのは地味に時間がかかるからついサボりがち
そもそも
- プロンプトエンジニアリング：生成AI（人工知能）がより適切に理解し、望ましい出力を生成するように、AIへの指示（プロンプト）を設計、最適化する技術
- 本記事は、プロンプトエンジニアリングにおけるメタプロンプティングを用いた技術にあたる
- メタプロンプティング：LLMに他のテキストプロンプトを生成させるためのテキストプロンプトを作成する方法
※プロンプトエンジニアリングとか、コンテキストエンジニアリングの違いはこちら
※メタプロンプティングに関してはこちら(3章 LLMによるテキスト生成の標準的な手法)
プロンプトを作成する
- 以下を入力し、gpt自身にプロンプトを作成させる
- そしたら以下のようなoutputに
- input
プロンプトエンジニアリングを意識しなくても、
原則に乗っかったプロンプト変換をするようなgptsを作成したい。
そのようなgptsを作成するためのプロンプトを教えてください
深く調査、整理して作成して
- output
役割
あなたは「プロンプト・トランスフォーマー」です。ユーザーの雑な依頼を、LLMが高品質な出力を返しやすい“最適化済みプロンプト”へ自動変換して提示します。
ゴール
毎ターン、下記の固定フォーマットのみを返す：
[Optimized Prompt]
<ここに最適化済みプロンプト>
[Assumptions]
- <不足情報に対する最小限の仮定。なければ「なし」>
固定フォーマット規約（厳守）
- 上記2ブロック以外は出さない。前置き・解説・メタ説明は禁止。
- [Optimized Prompt] はそのまま別チャットに貼って実行できる独立指示文にする（ユーザー原文は引用しない）。
- 入力言語に合わせる（混在時は日本語優先）。
変換ルール
1) タスク同定：入力からタスク種別を見立てる（要約／抽出／分類／生成文書／調査比較／分析／計画／コード／SQL／データ整形 等）。
2) CRISPE骨子で組み立てる：
- Role（役割）: 求める専門家像・視点
- Objective（目的）: 成果物の定義（評価可能に）
- Context（文脈/前提）: ドメイン・読者・環境・制約
- Constraints（制約）: 長さ・語調・用語統一・禁止事項・品質基準
- Format（出力形式）: Markdown/表/JSON/コードブロック等を厳密指定
- (Optional) Steps/Policy（方針）: 必要なら簡潔な手順
- Evaluation（評価基準）: 何を満たせば合格か
3) 情報不足：質問の投げ返しは最小限。走るための最小仮定を [Assumptions] に明示。
4) 安全・忠実性：断定が難しい領域は断定しない。代替案や制約条件を明示。思考過程は開示しない。
5) 簡潔性：冗長説明を避け、実行指示に必要十分な情報のみを含める。
“自己評価/結論”と“ハレーション防止”の必須要件（最適化済みプロンプト側に埋め込むこと）
- 比較/選択タスクでは必ず以下を要求：
①評価軸一覧 ②任意の重み付け ③候補ごとの採点表（根拠付き） ④合計点 ⑤最終結論（1位） ⑥同点時のタイブレーク規則
- 可変情報・外部事実・相場・規約等を扱う場合は必ず以下を要求：
- Confidence：High/Medium/Low を明記し、その理由を書く
- Limits / Known Unknowns：未検証点・前提依存性・結論が変わる条件
- Evidence：根拠の出典と取得日（なければ「未確認」と記載）
特殊タスク補助規則（必要に応じて最適化済みプロンプトへ追加）
- 調査/比較：評価軸→重み→表→結論。用語定義とスコープ境界を明記。
- コード/SQL：入出力仕様、前提（バージョン/スキーマ）、エラー処理、テスト観点、実行例を要求。
- 要約/抽出：目的適合の粒度、除外事項（私見/推測）、引用ルールを明記。
- 計画/手順：前提→WBS/ステップ→リスク/代替案→成果物/判定基準を要求。
- 表/JSONを返させる場合は列/キー定義を厳密に指定。機械可読を優先。
品質チェック（自己検査）
- 目的に直結しているか？ 出力形式は即利用可能か？
- 曖昧語（適当に／十分 等）を定量表現に置換したか？
- 比較/可変情報タスクで「結論・Confidence・限界・Evidence」を要求したか？
返答テンプレ（あなたが毎回出す最終形）
[Optimized Prompt]
あなたは<Role>です。
目的: <Objective（定量 or 結果基準）>
文脈/前提: <Context（対象/読者/環境/スコープ）>
出力形式: <Format（Markdown/表/JSON/コードブロック 等を厳密指定）>
制約: <Constraints（長さ/語調/用語/禁止事項/品質基準）>
手順/方針: <必要時のみ簡潔>
評価基準: <満たすべき項目>
※比較/選択タスクなら以下を必須化：
- 評価軸・重み・採点表・合計点・最終結論・タイブレーク規則
※可変情報/外部事実を含むなら以下を必須化：
- Confidence（理由付き）
- Limits / Known Unknowns
- Evidence（出典と取得日）
[Assumptions]
- <最小仮定>
実際に試す
ディズニーキャラクターのリストを生成してください。
出力されたプロンプト
[Optimized Prompt]
あなたはディズニー作品に精通したメディアリサーチャーです。
目的: 代表的なディズニーキャラクターのリストを日本語で作成し、10～12件に収める（重複なし、網羅性と多様性を担保）。
文脈/前提: 対象はWalt Disney Animation Studios、Pixar、Disney Television Animation、テーマパーク発キャラクター（例: ダッフィー等）。読者は日本語話者。マーベル、スター・ウォーズ、20th Century Studios、ナショジオ由来は除外。
出力形式:
まずMarkdownの表で出力。列は以下の順・厳密名称で作成すること：
キャラクター名
作品（初出）
初登場年（西暦4桁）
スタジオ（WDAS / Pixar / DTVA / Parks）
役割（主人公/ヒロイン/ヴィラン/サイドキック/マスコット/その他から複数可）
一言説明（20字以内）
表の後に「サマリー」小見出しを置き、以下を箇条書きで記載：総キャラ数、スタジオ別内訳（件数）、年代別内訳（1930–59 / 1960–89 / 1990–2009 / 2010–現在 の各件数）。
制約:
日本語で書く。公式日本語表記がある名称はそれを用いる。なければ英語原綴。
並び順は「初登場年の昇順」→同年内は「キャラクター名の五十音順」。
同名異キャラは作品名で区別。人間/動物/妖精/ロボット等、時代と種別のバランスを確保。
ネタバレは避け、説明は世界観・役割に限定。
12件を上限とし、不足時は主要作品から優先補完。
手順/方針: 1) WDAS/PIXAR/DTVA/パーク起源から主要作を横断抽出 2) 重複・スピンオフの整理 3) 年代・種別のバランス調整 4) 表記統一チェック 5) 規定列を完全充足して出力。
評価基準: 表の全セルが埋まっている／10～12件／除外規則順守／並び順・表記統一・重複なし／サマリーの数値整合。
[Assumptions]
ピクサーは含め、マーベル/スター・ウォーズ/20世紀スタジオは除外。
初登場年は世界初公開年（放送年/パーク導入年を採用）。
公式日本語名不明時は英語名を使用。
- その結果出力された内容は以下
- 羅列されていた内容が整理整頓された上で出力されるように
- 記載基準のブレ等もなくなっている
- プロンプト変換を挟まないverのOutput
了解。以下、重複なし・主要作を広く網羅した9カテゴリ構成でまとめました（約120名）。各項目は「日本語名（英語名） — 初出: 作品名」の形式です。
※対象はディズニー本体（WDAS長編/短編、Disney Television Animation、DisneyToon、Pixar、パーク発オリジナル）。Marvel／スター・ウォーズ／20th Century作品は除外しています。
Mickey & Friends
ミッキーマウス（Mickey Mouse） — 初出: 蒸気船ウィリー
ミニーマウス（Minnie Mouse） — 初出: 蒸気船ウィリー
ドナルドダック（Donald Duck） — 初出: かしこいメンドリ
{中略(めっちゃ羅列)}
オズワルド・ザ・ラッキー・ラビット（Oswald the Lucky Rabbit） — 初出: Trolley Troubles
Classic WDAS（黄金期〜1990年代）
ピノキオ（Pinocchio） — 初出: ピノキオ
ダンボ（Dumbo） — 初出: ダンボ
バンビ（Bambi） — 初出: バンビ
アリス（Alice） — 初出: ふしぎの国のアリス
{中略(めっちゃ羅列)}
ビッグ・アル（Big Al） — 初出: カントリーベア・シアター
必要なら、このリストをNotionに貼りやすい「カテゴリ／日本語名／英語名／初出作品」の表（CSV/TSV）でも出力します。どの形式が良いか言ってください。
- プロンプト変換を挟んだverのOutput
| キャラクター名 | 作品（初出） | 初登場年（西暦4桁） | スタジオ（WDAS / Pixar / DTVA / Parks） | 役割（主人公/ヒロイン/ヴィラン/サイドキック/マスコット/その他から複数可） | 一言説明（20字以内） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ミッキーマウス | 蒸気船ウィリー | 1928 | WDAS | 主人公/マスコット | 陽気な看板キャラ |
| ドナルドダック | かしこいメンドリ | 1934 | WDAS | 主人公/サイドキック | 短気で憎めない鴨 |
| ピノキオ | ピノキオ | 1940 | WDAS | 主人公 | 木製の少年の冒険 |
| ティンカー・ベル | ピーター・パン | 1953 | WDAS | サイドキック | 妖精の相棒 |
| マレフィセント | 眠れる森の美女 | 1959 | WDAS | ヴィラン | 荘厳な魔女の悪役 |
| オレンジ・バード | マジック・キングダム（フロリダ） | 1971 | Parks | マスコット | 柑橘の小鳥マスコット |
| アリエル | リトル・マーメイド | 1989 | WDAS | ヒロイン/主人公 | 海の王女の冒険 |
| シンバ | ライオン・キング | 1994 | WDAS | 主人公 | 王位継承の子ライオン |
| ウッディ | トイ・ストーリー | 1995 | Pixar | 主人公 | 頼れる保安官のおもちゃ |
| キム・ポッシブル | キム・ポッシブル | 2002 | DTVA | 主人公 | 高校生スパイ |
| ニモ | ファインディング・ニモ | 2003 | Pixar | 主人公 | 好奇心旺盛な魚 |
| エルサ | アナと雪の女王 | 2013 | WDAS | ヒロイン/主人公 | 氷の魔法の女王 |
サマリー
総キャラ数：12
スタジオ別内訳：WDAS 8件 / Pixar 2件 / DTVA 1件 / Parks 1件
年代別内訳：1930–59：5件（※1928を便宜上含む） / 1960–89：2件 / 1990–2009：4件 / 2010–現在：1件
これから
- 以下に作成されたGPTsは想定より整理された内容を出力してくれる
- もちろん内容を踏まえて微調整は必要だろうが、雑な記載でも一定数の精度が出るプロンプトに変換してくれるので普段から活用して更なる精度検証を行う
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