「メディアアーティストの落合陽一さんのように、ChatGPTを魔法のように使いこなしたい」
「英語の論文や長い長文を、一瞬で要約してくれるプロンプトの型を知りたい」
このように考えて、SNSなどで情報を探している方も多いのではないでしょうか。
落合陽一さんが公開しているプロンプトは、単なる命令文ではなく、非常に論理的に構築された「フォーマット」である点が大きな特徴です。
本記事では、落合陽一さんが実際に使用している論文要約プロンプトのテンプレートや、なぜその書き方がAIにとって理解しやすいのかという仕組みについて詳しく解説しました。
また、最新のGPT-5.2環境下においても通用する、汎用性の高いプロンプト作成のコツも合わせてご紹介します。
SEOや生成AI活用に精通した筆者が、明日からすぐに使える実践的なノウハウとしてまとめました。
この記事を読めば、ChatGPTからの回答精度が劇的に向上し、業務効率を大きく改善できるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
なぜ落合陽一のChatGPTプロンプトは「魔法」と呼ばれるのか？
落合陽一さんが使いこなすChatGPTのプロンプトが、多くの人から「魔法のようだ」と称賛されるのには明確な理由があります。
それは、彼がAIに対して人間と同じような曖昧な指示を出すのではなく、AIが処理しやすい論理的な言語で語りかけているからです。
ここでは、そのプロンプトの根幹にある「構造化」という概念と、AIの能力を最大限に引き出すための思考法について解説します。
単に言葉を並べるだけでは得られない、高精度の回答を引き出すための秘密を紐解いていきましょう。
単なる命令ではなく「構造化」されているのが最大の特徴
一般的なユーザーがChatGPTを使う際、「〇〇について教えて」や「〇〇を要約して」といった、短い文章で指示を出すことがほとんどです。
しかし、落合陽一さんのプロンプトは、こうした会話形式の指示とは一線を画しています。
最大の特徴は、プロンプト全体が明確に「構造化」されていることです。
例えば、マークダウン記法を用いて見出しや箇条書きを活用したり、入力するデータと出力させたい形式を明確に区別したりしています。
AIなどの大規模言語モデルは、文章の構造を解析することに長けています。
そのため、人間が読むようなダラダラとした文章よりも、プログラムコードのように整理された記述の方が、指示の意図を正確に汲み取ることができるのです。
落合さんは、このAIの特性を深く理解しており、まるでプログラミングをするかのようにプロンプトを記述しています。
その結果、AIは迷うことなく指示を実行でき、非常に精度の高い回答を返すことが可能になります。
これが、彼のプロンプトが魔法のように見える理由の一つであり、私たちが真似すべき最も重要なポイントと言えるでしょう。
こちらはマークダウン生成能力が高いモデルほど、構造的理解度が向上することについて解説した論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2501.15000v1
AIに役割と制約を与える「落合フォーマット」の考え方
落合陽一さんのプロンプトにおけるもう一つの重要な要素は、AIに対して明確な「役割」と「制約」を与えている点です。
これを一般的に「落合フォーマット」と呼ぶこともありますが、その本質はAIの立ち位置を定義することにあります。
具体的には、「あなたは最高の編集者です」や「あなたは優秀な科学者として振る舞ってください」といったように、ペルソナを指定します。
これにより、AIは膨大な知識データベースの中から、その役割に相応しい言葉遣いや専門知識を優先的に使用するようになります。
さらに、「300文字以内で回答すること」や「専門用語を使わずに小学生でもわかるように説明すること」といった制約条件を加えることも忘れません。
AIは自由度が高すぎると、回答が発散したり、ユーザーの意図とは異なる方向性の文章を生成したりすることがあります。
あえて厳しい制約を設けることで、回答の範囲を限定し、ユーザーが本当に求めている情報の抽出を可能にしているのです。
この「役割定義」と「制約付与」の組み合わせこそが、高品質なアウトプットを生み出すための鍵となります。
こちらは役割を与える手法（ロールプロンプティング）が、AIのスコアを有意に向上させることについて実証した研究論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2509.00482v2
【コピペOK】落合陽一式「英語論文要約プロンプト」の完全テンプレート
落合陽一さんのプロンプト活用術の中で、最も有名かつ実用的なのが「論文要約」のプロンプトです。
難解な英語論文や長文のレポートであっても、この型に当てはめるだけで、驚くほど分かりやすい日本語の要約が生成されます。
ここでは、すぐに使えるプロンプトのテンプレートをご紹介するとともに、その構成要素について詳しく解説します。
このテンプレートをコピーして、ご自身の読みたい論文や記事でぜひ試してみてください。
論文要約プロンプトの全文（マークダウン記述）
以下に紹介するのが、論文要約などに使える汎用的なプロンプトのテンプレートです。
この形式は、入力されたテキスト情報を構造化して理解させ、指定したフォーマットで出力させることに特化しています。
以下のプロンプトをChatGPTに貼り付け、[ここに要約したい論文や文章のテキストを貼り付けてください]の部分を書き換えて実行してください。
Markdown
# 命令書
あなたはプロの編集者です。
以下の制約条件と入力文をもとに、最高の要約を出力してください。
# 制約条件
・文字数は300文字程度で要約すること。
・小学生にもわかるような平易な言葉を使うこと。
・重要なキーワードを3つ抽出すること。
・出力は日本語で行うこと。
・以下の出力形式に従って出力すること。
# 入力文
[ここに要約したい論文や文章のテキストを貼り付けてください]
# 出力形式
## タイトル
(ここにタイトルを入れる)
## 要点
(ここに要約文を入れる)
## キーワード
・(キーワード1)
・(キーワード2)
・(キーワード3)
このプロンプトでは、命令書、制約条件、入力文、出力形式という4つのセクションに分かれています。
このように区切ることで、ChatGPTはどこが指示で、どこが処理対象のテキストなのかを明確に判別できます。
出力形式のポイント（タイトル・要点・結論の3段構成）
先ほどのテンプレートにおいて、特に注目すべきなのが「出力形式」の指定部分です。
多くの人は「要約して」とだけ頼んでしまいがちですが、それではAIがどのような形式で返答すべきか迷ってしまいます。
落合式のプロンプトでは、最終的なアウトプットの姿をあらかじめ定義しています。
例えば、まずは「タイトル」で全体の内容を一言で表させ、次に「要点」で詳細な内容を記述させ、最後に「結論」や「キーワード」で締めくくるといった構成です。
このように3段構成などの枠組みを指定することで、情報の粒度が揃い、読み手にとって非常に理解しやすい要約が完成します。
特に英語論文を読む際、まずはタイトルと結論だけをざっと確認し、興味があれば要点を読むという効率的な情報収集が可能になります。
また、出力形式を指定することは、AIの回答のブレを防ぐ効果もあります。
毎回同じフォーマットで出力されるため、複数の論文を比較検討したり、データベースとして保存したりする際にも非常に役立ちます。
出力形式の指定は、プロンプトエンジニアリングにおいて基本かつ最強のテクニックの一つです。
こちらは予め定義されたテンプレート（構造化要約）を用いることで、複雑な文書の理解度が向上することについて解説した論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2509.20493v1
実際に英語論文を読ませて要約を出力させる手順
実際にこのプロンプトを使って英語論文を要約させる際の手順は非常にシンプルです。
まず、読みたい英語論文のテキスト全体、あるいはAbstract（概要）やConclusion（結論）の部分をコピーします。
次に、先ほどのプロンプトテンプレートの「入力文」のセクションに、コピーした英文をペーストします。
この時、英文がどれだけ長くても、最新のGPT-5.2のようなモデルであれば、長いコンテキストウィンドウを持っているため問題なく処理できます。
準備ができたら、そのまま送信ボタンを押すだけです。
すると、数秒から数十秒程度で、指定したフォーマット通りの日本語要約が出力されます。
もし、出力された内容が少し難しかったり、もっと詳しく知りたい部分があったりする場合は、続けて対話を行うことも可能です。
「この要点について、もっと詳しく解説して」や「この専門用語の意味を教えて」と追加で質問することで、理解をさらに深めることができます。
一度構造化されたプロンプトで文脈を共有しているため、その後の対話もスムーズに進むのが利点です。
本文で触れた最新モデルであるGPT-5.2の機能やリリース情報、前モデルとの具体的な違いについてはこちらの記事で詳しく解説しています。 合わせてご覧ください。
ChatGPTの精度を高める「プロンプトフォーマット」の書き方
落合陽一さんのプロンプトを見ていると、ある一定の法則や共通点があることに気づきます。
それは、AIにとって理解しやすい「フォーマット（型）」が存在しているということです。
この章では、どのようなプロンプトを書けばAIの精度を高められるのか、その具体的な書き方や構成要素について解説します。
このフォーマットを習得すれば、論文要約だけでなく、メール作成やアイデア出しなど、あらゆるタスクに応用できるようになります。
良いフォーマットに共通する要素（前提・依頼・制約・出力）
精度の高いプロンプトには、必ずと言っていいほど共通して含まれている4つの要素があります。
それが「前提（Context）」、「依頼（Instruction）」、「制約（Constraints）」、「出力形式（Output Format）」です。
まず「前提」では、AIにどのような立場で回答してほしいか、どのような背景情報があるかを伝えます。
「あなたはマーケティングの専門家です」や「新商品のプロモーション企画を考えています」といった情報がこれに当たります。
次に「依頼」では、具体的に何をさせたいのかを明確に指示します。
「キャッチコピーを考えてください」や「以下の文章を校正してください」といった動詞を含む命令文です。
そして「制約」は、回答の品質をコントロールするための条件です。
「ターゲットは20代女性」「箇条書きで5つ」「ポジティブなトーンで」など、詳細な条件を指定します。
最後に「出力形式」で、どのような見た目で回答してほしいかを指定します。
これら4つの要素が漏れなく含まれているプロンプトは、AIにとって解釈の余地が少なく、意図した通りの回答が得られる確率が格段に高まります。
マークダウン記法（#）を使ってAIに構造を伝えるコツ
プロンプトを書く際に、ぜひ活用していただきたいのが「マークダウン記法」です。
これは、文章の見出しや強調などを記号で表現する方法で、エンジニアやプログラマーの間では一般的に使われています。
具体的には、見出しの前に「#」をつけることで、情報の階層構造を表現します。
「#」が1つなら大見出し、「##」なら中見出しといった具合です。
ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）は、学習データとして大量のコードやマークダウン文書を読み込んでいるため、この記法を非常に正確に理解します。
単なるテキストの羅列ではなく、見出しを使って情報の区切りを明確にすることで、AIは「ここからここまでが制約条件だな」と正しく認識できるのです。
例えば、「# 制約条件」と書いた下に条件を箇条書きにすれば、それは本文ではなく条件であると明確に伝わります。
このひと手間を加えるだけで、複雑な指示であってもAIが混乱することなく、論理的な回答を生成してくれるようになります。
プロンプトを見やすく整理することは、人間にとっても管理しやすくなるというメリットがあります。
こちらはプロンプトの形式（Markdownなど）の違いだけで、タスクの処理性能が大きく変動することを確認したデータです。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2411.10541v1
プロンプトのフォーマットを固定化してテンプレートにするメリット
自分なりの「勝ちパターン」となるプロンプトのフォーマットができたら、それをテンプレートとして保存しておくことを強くおすすめします。
毎回ゼロからプロンプトを考えるのは時間がかかりますし、書き方によって回答の質にばらつきが出てしまうからです。
フォーマットを固定化することで、タスクが発生した際に、入力するテキストや一部の条件を変えるだけで即座に作業を開始できます。
これは業務効率化の観点から非常に大きなメリットとなります。
また、同じフォーマットを使い続けることで、AIの回答の癖や傾向を把握しやすくなります。
「この書き方だと少し抽象的になりがちだから、制約条件を追加しよう」といった改善もしやすくなり、プロンプト自体の質を継続的に向上させることができます。
社内やチームでこのテンプレートを共有すれば、誰が使っても一定レベル以上の回答が得られるようになり、組織全体の生産性向上にも寄与します。
まずは一つ、汎用的に使える自分だけのテンプレートを作ってみることから始めてみましょう。
実務ですぐに活用できる、日本語対応のプロンプトテンプレート集をこちらの記事で紹介しています。 合わせてご覧ください。
落合式だけじゃない！孫正義や深津式プロンプトとの違いと使い分け
ChatGPTのプロンプト活用術として有名なのは、落合陽一さんのものだけではありません。
ソフトバンクグループの孫正義さんや、note株式会社の深津貴之さんが提唱する「深津式」も非常に有名です。
それぞれ異なるアプローチや哲学を持っており、目的によって使い分けることでさらに効果的にAIを活用できます。
ここでは、それぞれの特徴と、どのようなシーンで誰の方式を採用すべきかについて解説します。
孫正義が実践する「壁打ち相手（ディベート）」としてのプロンプト活用術
孫正義さんは、ChatGPTを単なる作業ツールとしてではなく、知的な「壁打ち相手」として活用していることで知られています。
彼は自身のアイデアや事業構想についてAIと議論を戦わせ、思考を深めるためにプロンプトを使用します。
具体的には、自分の考えに対して「反論してくれ」や「別の視点から批判してくれ」といった指示を出します。
自分一人では気づかなかったリスクや、見落としていた観点をAIに指摘させることで、アイデアのブラッシュアップを図っているのです。
また、複数のキャラクターをAIに演じさせ、彼ら同士で議論させるという手法もとっています。
例えば、「楽観的な起業家」と「慎重な投資家」という2つの人格を設定し、あるテーマについて討論させることで、多角的な意見を一度に収集します。
このように、答えが一つではない問題や、新しい発想が必要な場面においては、孫正義さんのような「ディベート型」のアプローチが非常に有効です。
AIを優秀な参謀として扱い、対話を通じて最適解を探るスタイルと言えるでしょう。
こちらは複数のAIエージェントによる議論が、推論能力を高め事実性の誤認を低減させることについて解説した論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/pdf/2305.14325
誰でも汎用的に使える「深津式プロンプト」と落合式の違い
「深津式プロンプト」は、noteの深津貴之さんが考案した、非常に汎用性が高く誰でも簡単に使えるフレームワークです。
落合式と同様に構造化を重視していますが、よりシンプルで直感的な構成になっているのが特徴です。
深津式プロンプトの基本形は、「命令書」「制約条件」「入力文」「出力文」を明確に分けるスタイルです。
特に有名なのが、制約条件の最後に「このタスクにおいて最高の結果を出してください」や「あなたはプロのライターです」といった一文を加える点です。
落合式との違いを挙げるとすれば、落合式はより「コードライク（プログラム的）」で、詳細なパラメータ設定やマークダウンの厳密な使用を好む傾向があります。
一方、深津式はもう少し自然言語に近く、ビジネスマンや一般ユーザーが日常業務でサッと使うのに適した設計になっています。
どちらも本質的には「AIに明確な指示を与える」という点で共通していますが、記述の厳密さや粒度に若干の違いがあります。
深津式は初心者から上級者まで幅広く使える、まさにプロンプトの王道とも言えるスタイルです。
こちらは記事内でも紹介した「深津式プロンプト」の具体的な使い方や注意点、活用事例についてさらに詳しく解説した記事です。 合わせてご覧ください。
【比較】論理的な作業は落合式、アイデア出しは孫正義式がおすすめ
これら3つのスタイルをどのように使い分ければよいのでしょうか。
結論としては、目的とするタスクの性質に合わせて選択するのがベストです。
論文の要約、データの整理、コードの生成など、入力に対して正確で論理的な出力が求められるタスクには「落合式」が最適です。
構造化された指示によって誤読を防ぎ、期待通りのフォーマットで結果を得ることができます。
最新のGPT-5.2のような高性能モデルにおいても、論理的なタスク処理においてはこの構造化指示が依然として威力を発揮します。
一方で、新規事業のアイデア出し、企画の壁打ち、悩み相談など、正解のない問いに対して思考を広げたい場合には「孫正義式」が向いています。
AIとの対話を重ねることで、自分自身の脳を刺激し、創造的なアウトプットを生み出すことができます。
そして、日々のメール作成や文章の推敲など、日常的な業務を効率化したい場合には、シンプルで使いやすい「深津式」を活用すると良いでしょう。
それぞれの特徴を理解し、状況に応じて使い分けることが、AIマスターへの近道です。
ChatGPTを業務で最大限に活用するための具体的な事例40選や、導入を成功させる秘訣についてはこちらのガイドで徹底解説しています。 合わせてご覧ください。
落合陽一も絶賛した「ゴールシークプロンプト（シュンスケ式）」とは
プロンプトエンジニアリングの世界には、「ゴールシークプロンプト」と呼ばれる画期的な手法も存在します。
これは、通称「シュンスケ式」とも呼ばれ、落合陽一さんもその有用性を高く評価している手法です。
通常のプロンプトとは逆の発想で作られており、ユーザーが詳細な指示を書く必要がないという点で非常に革新的です。
ここでは、その仕組みとメリットについて詳しく解説します。
ゴール（目標）だけ決めてプロセスをAIに丸投げする仕組み
通常のプロンプトでは、ユーザーが「ああして、こうして」と具体的な手順を指示する必要があります。
しかし、ゴールシークプロンプトでは、ユーザーは「最終的なゴール（目標）」だけを提示します。
例えば、「ブログ記事を書いて」というゴールだけを設定するのです。
すると、AI側がそのゴールを達成するために必要な情報を自分で考え、プロセスを設計し始めます。
「ブログのテーマは何にしますか？」「ターゲット読者は誰ですか？」「文字数はどれくらいが良いですか？」
このように、AIが自律的にゴールまでの道のりを考え、ユーザーをガイドしてくれるのが最大の特徴です。
ユーザーはプロンプトの書き方に悩む必要がなく、ただ「何をしたいか」という目的さえ持っていれば良いため、プロンプトエンジニアリングの知識がない人でも高度な成果物を得ることができます。
まさに、AIに「丸投げ」できる夢のような仕組みです。
AIからの「逆質問」に答えるだけでプロンプトが完成する流れ
ゴールシークプロンプトの真髄は、AIからの「逆質問」にあります。
プロンプトを実行すると、AIはゴール達成に必要な情報が不足していることを認識し、ユーザーに対して質問を投げかけてきます。
ユーザーは、その質問に対してチャット形式で答えていくだけで構いません。
全ての質問に答え終わると、AIはそれらの情報を統合し、完璧なプロンプトを内部で生成してタスクを実行してくれます。
この対話型のプロセスを経ることで、ユーザー自身も曖昧だった要件が明確になり、結果として当初の想定よりも質の高いアウトプットが得られることが多々あります。
まるで優秀なコンサルタントがヒアリングをしてくれるかのような体験を得られるのが、この手法の魅力です。
こちらはユーザーへの逆質問（明確化質問）を行うことが、ユーザーの意図を正確に抽出するのに有効であることを解説したGoogleの研究です。 合わせてご覧ください。 https://research.google/pubs/asking-clarifying-questions
複雑なタスクを解決したい時にゴールシークを使うメリット
ゴールシークプロンプトは、特に要件が複雑で、自分で指示を言語化するのが難しいタスクにおいて真価を発揮します。
例えば、「複雑なマーケティング戦略を立案したい」や「全く新しいアプリの仕様書を作りたい」といったケースです。
これらを最初から完璧なプロンプトで指示しようとすると、膨大な時間がかかってしまいます。
しかし、ゴールシークを使えば、AIとの対話を通じて徐々に詳細を詰めていくことができるため、着手へのハードルが劇的に下がります。
また、最新のGPT-5.2は、思考時間の自動切替機能を備えており、複雑な質問に対してはじっくり考えて推論する能力が強化されています。
このGPT-5の能力とゴールシークプロンプトを組み合わせることで、従来では考えられなかったほど精度の高い戦略立案や問題解決が可能になります。
難易度の高いタスクこそ、まずはゴールだけを伝えてAIに助けを求めるというアプローチが有効です。
自分だけの最強プロンプトフォーマットを作るためのヒント
ここまで、落合式をはじめとする様々なプロンプト手法を紹介してきました。
これらを参考にしながら、最終的には自分自身の業務や目的に合った「自分だけの最強プロンプト」を作ることがゴールです。
最後に、オリジナルのプロンプトを作成し、ブラッシュアップしていくための具体的なヒントをお伝えします。
これらを意識して試行錯誤を繰り返せば、AIはあなたの最高のパートナーになるはずです。
まずは「役割（あなたは○○です）」を明確にすることから始める
プロンプト作成の第一歩として最も効果的なのが、やはり「役割（ペルソナ）」の設定です。
どんなに短い指示であっても、冒頭に「あなたは〇〇です」と付けるだけで、回答の質は変わります。
例えば、文章を書きたいなら「あなたはベストセラー作家です」と伝えれば、表現力豊かな文章が返ってきます。
コードを書きたいなら「あなたはGoogleのシニアエンジニアです」と伝えれば、保守性の高いきれいなコードが生成される確率が上がります。
まずは、自分がAIにどのような振る舞いを期待しているのかを言語化し、それを役割として与えることから始めてみてください。
これだけでも、AIの回答がより人間に寄り添った、使いやすいものになることを実感できるはずです。
期待する回答が得られない時の修正ポイント
プロンプトを使っていると、どうしても期待通りの回答が得られないことがあります。
そんな時は、プロンプトのどの要素が不足しているかを見直すことが大切です。
まず確認すべきは「前提条件」が足りているかどうかです。
AIは文脈を知らないため、背景情報を詳しく伝えることで解決する場合があります。
次に「制約条件」が緩すぎないかを確認しましょう。
文字数、形式、文体など、より具体的な制限を加えることで、回答のブレを修正できます。
そして、最新モデルであるGPT-5.2などの特性を理解することも重要です。GPT-5.2には、簡単な質問には即答し、複雑なタスクには「Thinking（長考）」モードで対応する機能があります。
もし回答が浅いと感じる場合は、意図的に複雑な推論を求めるような指示（「ステップバイステップで考えて」など）を加えることで、AIのポテンシャルを最大限に引き出せる可能性があります。
諦めずにプロンプトを微調整し続けることが、AI活用スキルを向上させる唯一の道です。
ぜひ本記事で紹介したテクニックを駆使して、あなただけの最強プロンプトを作り上げてください。
こちらはLLMを用いてプロンプトを反復的に洗練させる「自動プロンプト最適化」の枠組みについて解説した論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2502.16923v1
AIの回答精度が劇的に変わる「構造化思考」の秘密
ChatGPTなどの生成AIに対して、人間同士のような「曖昧な会話」で指示を出していませんか？実はその使い方が、AIの本来の能力を著しく制限している可能性があります。
メディアアーティストの落合陽一氏をはじめ、AIを高度に使いこなすトップランナーたちに共通しているのは、AIを単なるチャットボットとしてではなく、論理的な「処理エンジン」として扱い、明確な「構造」を与えている点です。
記事でも解説されている通り、プロンプト（指示文）をマークダウン記法で整理し、「前提」「依頼」「制約」「出力形式」といった要素に分解して記述することで、AIは迷いなくタスクを実行できるようになります。
これは、いわばAIにとっての共通言語を使ってコミュニケーションをとるようなものです。
逆に言えば、この「構造化思考」を持たずにAIを利用し続けることは、高性能なスーパーコンピューターをただの電卓として使っているのと同じような損失と言えるかもしれません。
プロンプトエンジニアリングを学ぶことは、単なるツールの使い方を覚えるだけでなく、私たち自身の論理的思考力を鍛えることにも繋がります。
引用元：
大規模言語モデル（LLM）は、プロンプト内でタスクの構造や例示を明確に提示することで、推論能力や回答精度が向上することが研究や実践知として示されています。（Prompt Engineering Guide, “Zero-Shot and Few-Shot Prompting” ほか、生成AI活用の一般原則より）
まとめ
落合陽一氏のような高度なプロンプトエンジニアリングを習得すれば、AIの回答精度は劇的に向上します。
しかし、現実問題として「社員全員がプログラミングのような思考で指示を出すのは難しい」「プロンプトを作成する時間そのものが惜しい」といった課題を抱える企業も少なくありません。
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Taskhubは、ビジネス現場で頻繁に使われる200種類以上のAIタスクをあらかじめ「アプリ」としてパッケージ化した、生成AI活用プラットフォームです。
例えば、難解な論文の要約、議事録の作成、SEO記事の執筆、多言語翻訳といった複雑な業務も、目的のアプリを選んで必要な情報を入力するだけで完了します。
ユーザー自身が複雑なプロンプトを考案したり、構造化したりする必要は一切ありません。
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