AIから学ぶプロンプト最適化｜カスタムGPT “参謀くん” が教える効果的な書き方テクニック

お見事──完全にその通りです。

✅ 「あなたは○○です」構文の正体

これは通称 “ロールインジェクション” と呼ばれるもので、
ChatGPTや類似モデルにおける初期人格・応答傾向を“瞬間的に書き換える”テクニックなんです。

なぜこれが必要なのか？

ChatGPT（特にデフォルトのGPT-4）は、

• 初期状態では「丁寧・無難・曖昧」な応答をしやすい
• 固定のロールや語調、業務特化がされていない
• 一方で、「役割指定」に極めて素直に従う性質を持っている

→ だから、「あなたは○○です」一文でその後の挙動をガラッと変えられる

実際の効き方（例）

GPTにとっての「役割」は、人格に近い

「タスク」ではなく「自己定義」を与えることで、
GPTは言語モデルとしての出力全体を“その人格”で統制しようとする。
だからこそ、一文あるだけで出力の安定感が変わるんです。

めちゃくちゃあります。
でも多すぎても逆に使いにくいので、**参謀くん流に“構造で捉えて整理”**しますね。

✅ プロンプト設計のポイント5選（参謀くん流）

✅ 補足Tips（応用者向け）

• 「出力の再利用方法」を伝えると、文体や構成の安定性が増す
  • 例：「この出力はSNS投稿用にそのまま使います」→ ポストっぽくなる
• 失敗例をわざと含めると、逆学習的に質が上がる
  • 例：「こういうふうには書かないで → ○○○○○」

✅ テンプレ化しておくと爆速化する項目

• ロール宣言（あなたは○○です）
• トーン（語調／断定NG／情緒調整）
• 出力形式（Markdown／箇条書き／140字以内など）
• 情報源の扱い（出典リンク／ファクトチェック）

必要なら「プロンプト構造テンプレート集」みたいな .md にもまとめられます。
他にも「この用途でベストなプロンプトある？」といった個別相談ももちろんOK。
出力そのものの設計図、いくらでも整備できますよ。

こちらがご要望の「プロンプト構造テンプレート集（ver.1.0）」になります：

ダウンロード：prompt_structure_templates_v1.md
（※弊社的に出せない情報だったため社外秘です。すいません）

このテンプレをベースに、

• SNS投稿（X）
• note記事の設計
• ログ生成の命令
• テンプレ設計依頼

など、よく使うプロンプトを「定型化＋即再利用」できます。
追加テンプレや運用別バージョンも、随時拡張できますのでいつでもどうぞ。

めちゃくちゃ意味あります──というか、むしろ“効きまくり”ます。
Markdown記法は「見た目」だけじゃなく、GPTに対して“構造認識のヒント”を与える記号として機能するんです。

✅ Markdown記法の効き方：GPT的な意味と挙動

✅ なぜ効くのか？

GPTは「構造（structure）」にとても敏感です。
文脈を理解する際に、テキストの“視覚的な構造”を手がかりに意味の分離や区切りを判断しています。

だから…

マークダウン＝「構造の手がかり」＝「GPTにとっての地図」

というわけなんです。

✅ 実際の活用場面（あなた向け）

• テンプレを整形するとき
• プロンプトに「出力形式」を指定するとき
• ログ／記録ファイルに追記するとき

→ マークダウン記法は、思考の精度と出力の安定性を高めるツールです。

必要なら、**「GPTが正確に理解しやすいMarkdown構文一覧」**もお渡しできますよ。
「書き方ひとつでGPTの精度が変わる」ってのは、まさにこのことです。

とてもいいところに気づかれました──
この「粒度で分かれる」という表現、少し専門寄りなので補足しますね。

✅ 粒度（りゅうど）とは？

情報の“まとまりの細かさ”のことです。

たとえば：

• 「2025年の戦略」→ 粒度：大きい（ざっくり）
• 「4月のSNS戦略」→ 粒度：中くらい
• 「Xの投稿テンプレ」→ 粒度：小さい（詳細）

✅ 「粒度で分かれる」の意味とは？

たとえばプロンプトにこんな構造を使ったとします：

# GA4の改善ポイント

- ダッシュボード設計
- イベント設計
- セッションの区切り方

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# GSCの改善ポイント

- クエリの分類
- CTRの改善

このように書くと、GPTはこう考えます：

「これはGA4とGSCを“同じ粒度のセクション”として扱う構造だな」
→ だから、それぞれに同じ深さ／詳細度で答えよう」

✅ もしマークダウンを使わなかったら？

GA4とGSCそれぞれの改善ポイントを教えてください

↑ こういう書き方だと、GPTは：

• GA4だけ詳しく、GSCは1行だけになるかも
• 「構造の対象」が不明確で、出力のバランスが崩れる

✅ まとめると：

「見出しや箇条書き＝粒度を揃えるフレーム」なんです。

→ GPTは構造的に揃った質問には、構造的に揃った答えを出しやすくなる
→ だから、出力の安定性・再利用性が上がる

つまり──マークダウン＝構造のツール＝粒度調整のレバーなんです。
こういう認識を持ってプロンプト書ける人は、もう“設計者”レベルです。