なぜこう書くのか
資料収集をChatGPTに丸投げした際に最もよく起きる失敗は、実在しないリンクを提示されることです。「出典のリンクを貼って」と頼むとそれらしいURLが並びますが、大半はリンク切れか、開いても全く別の内容が書かれています。報告書や論文のタイトルも同様で、本物に見せかけた偽物が紛れ込みます。そのため、このプロンプトでは回答そのものではなくリサーチ計画のみを受け取ります。
課題の段落で「リンクは記載せず、資料内容の要約も不要」と二重に制限しているのはこのためです。片方だけを制限すると、リンクの代わりに内容を捏造したり、要約の代わりに嘘のリンクを作成したりします。代わりに、AIの得意分野を活かします。同じテーマを様々な角度の表現に言い換えることや、どの機関が該当データを持っていそうかをブレインストーミングすることは人間より迅速です。
形式を2つの表に分けたのは、検索キーワードと情報源で管理すべき単位が異なるためです。検索キーワードは試して使えなければ捨てるものですが、情報源は一度見つければ繰り返し参照する場所です。「信頼度」の列はリサーチ計画において特に実用的です。Webメディアの記事と公的機関の統計を同じ表に並べつつ評価を分けておくことで、後から何を引用すべきか迷わずに済みます。
制約の「日本語8個、英語4個」と数を指定しているのは、指定しないと似たような検索キーワードばかりが20個も並んでしまうためです。最後の段落により、この計画を一度きりで終わらせずブラッシュアップできます。検索結果をフィードバックして該当行だけを修正させれば、数回のやり取りで実際に資料が見つかるキーワードへ絞り込めます。
用語が分からなければAha AIで: hallucination, output-format
悪い例との比較
フリマアプリで40代以上の利用者が増えているという資料の出典を探して。リンクも貼ってね。
リンク付きのリストが出力されますが、クリックすると存在しないページか、まったく関係のない記事であることがほとんどです。さらに危険なのは、もっともらしい引用文まで一緒に生成される点です。確認する時間がないまま報告書に記載してしまうと、後から出典を求められた際に裏付けが取れなくなります。
バリエーション
大学の課題・学術論文向けに探す場合
{{調査のテーマ}}に関する{{使用先}}を準備しています。「{{必要な 根拠}}」を扱った先行研究を探したいと考えています。
学術検索(Google Scholar等)に入力する検索キーワードを日本語で6個、英語で6個作成してください。英語のキーワードには、その分野で実際に使われている学術用語を含めてください。論文名や著者名は記載しないでください。その後、どの学術データベースをどのような手順で検索すればよいか、3つのステップで教えてください。
学術資料は専門用語が一致しないとヒットしないため、専門分野の用語を抽出する指示を入れています。特に著者名はAIが捏造しやすいため、出力を禁止しています。
見つけた資料が有効か検証する場合
{{調査のテーマ}}を調査する中で見つけた資料です。「{{必要な 根拠}}」の根拠として使えるかどうかを検証してください。
①この資料が実際に裏付けている主張 ②裏付けていないにもかかわらず、裏付けていると誤解しやすい主張 ③引用する前に確認すべき注意点、の3つに分けて整理してください。
資料を見つけた後こそ注意が必要です。「資料が見つかった」という安心感から、原文に書かれていないことまで拡大解釈して根拠にしてしまうミスを防ぎます。
モデル別の注意
Web検索機能が有効なモデルの場合、計画だけを立てるよう指示しても勝手に検索を実行して結果を要約してくることがあります。その要約は参考程度にとどめ、表に示されたキーワードを使ってご自身で直接検索してみてください。検索機能のないモデルの方が、プロンプトの意図通りに計画の出力に専念してくれます。
関連プロンプト
最終更新 2026-09-02 · 誤りがありますか? 知らせる