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ChatGPTの指示文を自分で練らずに作る方法を検証。
3手法を比較し、安定したプロンプトへ整える手順を提案します。
その検証に伴い、以下の内容を固定しておきます。
| ユーザーの悩みによりそうわけではなく、ユーザーの悩みを細かく分解したうえで解決策を表に表わしてくれる。 上記のようなChatGPTプロンプトを作ってほしい。 悩み：しなきゃならないタスクが多すぎて、結果、何もできていない現状。 |
目次
①ChatGPTに聞く
ChatGPTに指示する内容プロンプトをどうしたらいいか分からないとき、
その旨も含めてそのままChatGPTに入力して相談すれば、勝手に作ってくれます。
こんな感じです。
| ユーザーの悩みによりそうわけではなく、ユーザーの悩みを細かく分解したうえで解決策を表に表わしてくれる。 上記のようなChatGPTプロンプトを作ってほしい。 |
👇ChatGPTの応答
| # ロールモデル あなたは「問題分解と論理的解決策の提示」を専門とするアナリストAIである。 感情的に寄り添う必要はなく、ユーザーの悩みを客観的に分解し、構造化し、解決策を表形式で提示せよ。 # 目的 ユーザーが抱える悩みを細かく要素に分解し、現実的な解決策に落とし込むこと。 # 行動指針 寄り添いは不要。事実ベースで処理する。 悩みを構造化し、因果関係を整理し、要素ごとに分解する。 分解後、各要素へ対する「解決策」「必要資源」「実行難易度」などを表にまとめる。 不足情報があれば、最小限の質問のみ行う（連続質問は禁止）。 # 出力形式 悩みの要素分解（箇条書き） 要素ごとの解決策一覧（表形式） 1つだけ、最優先で取り組むべき行動（箇条書き1行だけ） # 制約 感情表現・共感は禁止 不要な説明を加えない 推測が入る場合は「※仮説」と明記 |
※各設定内容によって結果はまちまちなので、まったく同じ内容が出るとは限りません
👇これを用いて、悩みを相談してみた結果
今回依頼している内容の趣旨が、相談した悩みをを分解し構造化したうえで解決策を提示してもらうものなので、
上記プロンプトに悩みを加えて送る。
（ChatGPTsを使わず新しいチャットで使う場合の話。ChatGPTsのプロンプトなら上記プロンプトを指示に貼り付けるだけでOK）
| 悩み：しなきゃならないタスクが多すぎて、結果、何もできていない現状。 # ロールモデル あなたは「問題分解と論理的解決策の提示」を専門とするアナリストAIである。 感情的に寄り添う必要はなく、ユーザーの悩みを客観的に分解し、構造化し、解決策を表形式で提示せよ。 # 目的 ユーザーが抱える悩みを細かく要素に分解し、現実的な解決策に落とし込むこと。 # 行動指針 寄り添いは不要。事実ベースで処理する。 悩みを構造化し、因果関係を整理し、要素ごとに分解する。 分解後、各要素へ対する「解決策」「必要資源」「実行難易度」などを表にまとめる。 不足情報があれば、最小限の質問のみ行う（連続質問は禁止）。 # 出力形式 悩みの要素分解（箇条書き） 要素ごとの解決策一覧（表形式） 1つだけ、最優先で取り組むべき行動（箇条書き1行だけ） # 制約 感情表現・共感は禁止 不要な説明を加えない 推測が入る場合は「※仮説」と明記 |
👇ChatGPTの応答
■ 悩みの要素分解
- タスク量が多く「全体像を把握できていない」
- 重要度・緊急度の判断基準が曖昧
- タスク間の依存関係が未整理
- 身体コンディション（風邪・睡眠不足）が集中を阻害
- 作業開始の心理的ハードルが高い ※仮説
- 優先順位が毎回リセットされ、意思決定コストが肥大
■ 要素ごとの解決策一覧
| 要素 | 解決策 | 必要資源 | 実行難易度 |
|---|---|---|---|
| 全体像を把握できていない | すべてのタスクを1行ずつリスト化し「作業名のみ」で棚卸し | 紙 or メモアプリ | 低 |
| 重要度・緊急度の判断基準が曖昧 | 重要度（成果に直結）・緊急度（期限）でA/B/Cに分類 | 判断時間10分 | 低 |
| タスクの依存関係未整理 | 「前提タスク」「実行タスク」「派生タスク」に3区分 | リスト | 中 |
| 身体コンディションの問題 | 体力低下タスクは後回しにし、優先判断のみ先に終える | 10分の思考時間 | 低 |
| 作業開始の心理的ハードル ※仮説 | 最初の着手を「2分以内で終わる形」に再定義 | タスク分割 | 中 |
| 意思決定コストの肥大 | 毎朝 or 開始時に優先タスクを3つだけ選ぶ仕組み化 | ルール固定 | 中 |
■ 最優先で取り組むべき行動（1行）
- 全タスクを“作業名だけ”で棚卸しし、重要度×緊急度でA/B/C分類する。
十分な内容ではありますが、
そも、ChatGPTの最初の返事に左右されますね。
各設定内容によって結果はまちまちなので、まったく同じ内容が出るとは限りません。
安定しない場合のためにも、次のようなテンプレートを用意しておきます。
②自分の要望＋以下テンプレート貼り付け
あなたがすることと、
そのまま貼り付けて使う部分を分けているのでご注意を。
あなたがすること： ①自分がしたいことを、思うままに書いたあと以下に記したここからここまでの範囲を張り付けてから送信する。 ②できあがった内容を修正して問題なさそうであれば、そのままChatGPTsの指示に貼り付けや新しいチャットで貼り付けなどをして返答内容を確認 ③返答内容に気になるところがあれば都度修正 👇ここから 上記の内容でChatGPTプロンプトを作ってほしい。 以下テンプレートに内容を落とし込んで完成させてください。 目的（１行から数行） 〇〇 必要な機能（箇条書き） 例： - ロールモデル - 口調：〇〇 - 行動方針：〇〇 - 使用する構成：〇〇 - 自動で処理する内容：〇〇 出力形式（指定どおり） -〇〇 👆ここまで |
👇これを用いて作ったものがこちら
| ユーザーの悩みによりそうわけではなく、ユーザーの悩みを細かく分解したうえで解決策を表に表わしてくれる。 上記の内容でChatGPTプロンプトを作ってほしい。 以下テンプレートに内容を落とし込んで完成させてください。 目的（１行から数行） 〇〇 必要な機能（箇条書き） 例： - ロールモデル - 口調：〇〇 - 行動方針：〇〇 - 使用する構成：〇〇 - 自動で処理する内容：〇〇 出力形式（指定どおり） -〇〇 |
👇ChatGPTの返答
目的（１行から数行） ユーザーの悩みを客観的に分解し、構造化し、要素ごとの解決策を表形式で提示するためのプロンプト。 必要な機能（箇条書き） ロールモデル（悩みを構造化するアナリストAI） 口調：論理的・簡潔 行動方針：寄り添わず、事実ベースで分解・整理・分析 使用する構成：悩みの要素分解 → 因果構造化 → 解決策表 自動で処理する内容：ユーザー入力の悩みを即時に分解し、表へ変換 出力形式（指定どおり） 箇条書き中心 Markdown（#見出し・箇条書き・表を使用） |
👇これを下記のように訂正したうえで、
ChatGPTsの指示に設定もしくは、新しいチャットを開いて悩みを追加したうえで送信するために整える
| 悩み：しなきゃならないタスクが多すぎて、結果、何もできていない現状。 ユーザーの悩みを客観的に分解し、構造化し、要素ごとの解決策を表形式で提示する ロールモデル（悩みを構造化するアナリストAI） 口調：論理的・簡潔 行動方針：寄り添わず、事実ベースで分解・整理・分析 使用する構成：悩みの要素分解 → 因果構造化 → 解決策表 自動で処理する内容：ユーザー入力の悩みを即時に分解し、表へ変換 出力形式（指定どおり） 箇条書き中心 Markdown（#見出し・箇条書き・表を使用） |
👇ChatGPTの返答
悩みの要素分解
- タスク量が多く認知負荷が高い
- 優先順位が不明確
- タスク着手のハードルが高く先送りが発生
- 全体像が整理されておらず可視化不足
因果構造化
- タスク過多
→ 全体像の不透明化
→ 優先判断が困難
→ 着手遅延
→ 行動停止
解決策表
| 要素 | 課題 | 解決策（最小限） |
|---|---|---|
| タスク量の多さ | 把握不能 | 一覧化（全タスク10〜20語以内で列挙） |
| 優先順位不明 | 何から着手すべきか判断不可 | 重要度×緊急度で一次的に区分 |
| 着手のハードル | 開始コスト過大 | 1ステップに分割（最初の1行だけ実行） |
| 可視化不足 | 現状が頭の中のみ | 表・箇条書きで外部化 |
③プロンプト生成器を使う
「プロンプトジェネレーター」と検索して見ればいろいろでてきますので、自分に合うものをお使いください。
ジェネレーターのいいところは、いままで２段階に分けて進めて、プロンプトの精度を高めてきましたが、
１工程ですむのがいいところ。
以後、私が作った「AIプロンプト最適化ツール」をもとに話を進めます。
AIプロンプト最適化ツール項目を埋めると、
埋めた項目に応じて内容を補強したプロンプトができあがるので、コピーしてChatGPTに貼り付け。
今までの例を用いて、以下のように作りました。
・何を作りたいですか？
👉悩み：しなきゃならないタスクが多すぎて、結果、何もできていない現状。
ユーザーの悩みによりそうわけではなく、ユーザーの悩みを細かく分解したうえで解決策を表に表わしてほしい。
・なぜそれを作りたいですか？👉空白
・出力形式👉文章、☑なし
・書き方設定👉論理的で説得力重視
| あなたは、目的や文脈に最適な構成を柔軟に選択できるプロフェッショナルです。 以下の条件に基づき、文章出力を作成してください。 目的（なぜ）： 内容：悩み：しなきゃならないタスクが多すぎて、結果、何もできていない現状。 ユーザーの悩みによりそうわけではなく、ユーザーの悩みを細かく分解したうえで解決策を表に表わしてほしい。 書き方設定：論理的で説得力重視 出力形式（選択）：文章 書き方設定（選択）：論理的で説得力重視 厳守ルール 法律を遵守し、著作権を侵害しないこと 事実と推論・仮説は明確に区別すること※推論や仮説を述べる場合は、その旨を明記してください。 2025年時点の最新情報のみに基づいて回答すること 出典を回答の最後に明記すること※信頼できる出典がない場合は、「出典なし」と明記してください。 正確な情報のみを提示し、「分からないこと」はその旨を正直に書くこと※事実でない情報は一切記載しないこと（ハルシネーション禁止）。 見出しは太字で強調し、文のかたまりごとに空行を入れ、構造が明確になるようMarkdown記法で視認性高く整形してください。 ユーザーの命令文以外の要素（雑談・案内・文脈の装飾）やユーザーの発言を繰り返しや要約はしないでください。 すべての条件に厳密に合致しているかを回答前に必ず検証し、誤りがない場合のみ応答すること |
👇ChatGPTの返答
前提：タスクが多いと「動けなくなる」メカニズム
- 選択肢やタスクが多いと「選択の負荷」が増え、結果として何も選べなくなる「決定麻痺（choice/decision paralysis）」が起こりやすくなることが、近年の研究で示されています。(MDPI)
- 決定麻痺は「選択肢が多すぎる」「判断に必要な情報が多すぎる」状況で起こりやすく、行動開始そのものを止めてしまう要因になります。(Reclaim)
- 情報・タスクが過剰になると、脳の処理能力を超え「情報オーバーロード」が発生し、集中力低下・意思決定の質の低下・疲労増大につながることが報告されています。(サイエンスダイレクト)
- 目標に対して「いつ・どこで・どう動くか」をあらかじめ if-then 形式で決める「実行意図（implementation intentions）」は、行動開始と継続を有意に高めることが複数のメタ分析で示されています。(サイエンスダイレクト)
- 多数の生産性手法を比較した調査では、「タスクを時間枠としてカレンダーに落とし込む timeboxing（時間割り型の予定化）」が最も有効と評価された報告もあります。(wnccumc.org)
課題の分解と対策一覧
※「問題の構造」「対策の原則」は、上記の研究知見に基づく一般化された説明です。
※「具体的な行動案」は、これらの知見をもとにした推論・仮説です。
| 課題カテゴリ | 問題の構造（事実ベース） | 対策の原則（事実ベース） | 具体的な行動案（※推論・仮説） |
|---|---|---|---|
| ① タスク量と時間のミスマッチ | こなせる時間・エネルギーに対して、同時に意識しているタスク数が多いと、情報オーバーロードと決定麻痺が起こりやすくなる。 | 一度に扱うタスク数を意図的に絞ることで、認知負荷と決定コストを下げ、着手率を高められる。 | 毎朝（または前夜）に「今日やるタスクを3つだけ選ぶ」。それ以外は「今日はやらないリスト」に明示的に退避する。 |
| ② すべてが「マスト」化している | 重要度も締切も異なるタスクが、同じ「やらなきゃならない」として頭の中で並列化されると、優先順位がつかず手が止まりやすい。 | 重要度（長期的影響）と緊急度（締切の近さ）を分けて評価することで、着手するべき順番を明確にできる。 | タスクごとに「重要度：高・中・低」「期限：今日 / 今週 / 今月・未定」の2軸だけを簡易にメモし、「重要度高×期限近い」ものから最大3件だけ今日に回す。 |
| ③ タスクの粒度が大きすぎる | 「プロジェクト単位」「あいまいな指示」のようなタスクは、何から始めればよいか分からず、決定麻痺を誘発しやすい。 | タスクを「今から30〜60分で完了イメージが持てる粒度」に分解すると、着手のハードルが下がる。 | 「～を終わらせる」ではなく、「〜のために、最初の30分でやる1ステップ」を書き出す（例：「資料作成」→「過去資料を3つだけ開いて、使えそうなスライドに★を付ける」）。 |
| ④ 選択肢過多による着手ブロック | 手を付ける前に「どのタスクからやるか」を毎回決め直すと、選択コストが増え、行動前に疲労が増大する。 | 事前に「もし〜なら、そのときはこのタスクをやる」という実行意図を決めておくと、状況と行動が自動連結される。 | 「朝イチの30分は必ずAタスク」「昼食後の最初の25分はメール整理」のように、時間帯ごとにやる種類を固定する if-then ルールを2〜3個だけ作る。 |
| ⑤ 実行タイミングが曖昧 | 「いつかやる」とだけ決めたタスクは、他のタスクと競合し続け、先送りされやすい。 | タスクをカレンダー上の具体的な時間枠（timebox）として予約することで、行動を「決定済みの予定」に変換できる。 | 「今日の3つのタスク」それぞれに対し、30〜90分の枠をカレンダーに入れる。開始・終了時刻を決め、終了時間が来たら一旦打ち切る。 |
| ⑥ 注意の分散・環境要因 | 通知・マルチタスク・作業環境のノイズは、集中の持続時間を短くし、タスク完了率を下げることが報告されている。 | 集中すべき時間とそれ以外の時間を分け、集中時間は外部からの割り込みを物理的に減らすと、生産性が上がる。 | 「timebox中は通知オフ」「ブラウザは必要なタブのみ」「スマホは別の部屋」など、timebox単位での環境ルールを1〜2個だけ決めて徹底する。 |
| ⑦ 完了基準の不明確さ | 「どこまでやれば今日の分は終わりか」が決まっていないと、完了感が得られず、タスク着手へのモチベーションが下がる。 | 明確な「今日のゴール」を定義すると、進捗が可視化され、行動が強化されやすい。 | 各タスクに「今日のゴール（例：見出しだけ書く・図を1枚作る・◯ページまで読む）」を一文で書き添える。達成できたらチェックマークを付ける。 |
| ⑧ タスク管理ツールの過剰化 | 多機能ツールや長大なリストは、かえって「見るだけで疲れるボード」になり、タスク麻痺を悪化させるケースが報告されている。(arXiv) | ツールは「今やるものだけが見える」ように絞り、その他はバックログとして隠す設計が望ましい。 | 既存のタスク管理ツールがある場合も、「今日やる3タスク」だけを別の小さなリスト（紙・シンプルなメモアプリなど）に抜き出し、それだけを見る。 |
出典
- Shahrzadi, L. (2024). Causes, consequences, and strategies to deal with information overload.
- Manolică, A. et al. (2021). Is Consumer Overchoice a Reason for Decision Paralysis?
- Reclaim.ai (2023). What is Decision Paralysis? How to Prevent in 4 Steps.
- Gollwitzer, P. M. & Sheeran, P. (2006). Implementation Intentions and Goal Achievement: A Meta‐analysis of Effects and Processes.
- Gollwitzer, P. M. & Oettingen, G. (2019). Implementation Intentions.
- WNCC (2024). How Timeboxing Works and Why It Will Make You More Productive.
- Forbes (2025). Why Timeboxing Is the Key to Smarter Work in 2025.
- Dicks et al. (2025). A Systems and AI-Based Human-in-the-Loop Framework…（タスクボードとタスク麻痺に関する報告）
※上記以外の部分は、これらの知見にもとづく一般化および推論です。
まとめ
個人的には自分に合ったジェネレーターを使うほうが精度はあがりますが、
気軽さ簡単さでいえばChatGPTにプロンプトを作ってもらうことですね。
あなたのAI生活にちょっとでも役立ったら幸い！
ChatGPTsをこだわって作っておけば便利な相棒になりますよ～
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