ChatGPTを家庭教師のように使うプロンプト5選

「AI家庭教師のプロンプトって、具体的にどう作れば効果的なの？」
「せっかく作ったのに、子どもが全然やる気を出してくれない…。」
こんなお悩みを抱える保護者や教育関係者の方も多いでしょう。

本記事では、AI家庭教師のプロンプト設計で
「学習意欲を引き出す質問テクニック」
「教科別・年齢別の具体的なプロンプト5選」
「プロンプトの具体的な使用例」
を完全公開します。

上場企業へのAI導入支援を専門とする当社が、
実際に現場で使っているノウハウだけを厳選しました。

明日からすぐ使えるプロンプト例が満載ですので、
ぜひ読み進めてみてください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅読書感想文の構成指導と年齢別表現例が必要なとき→プロンプト1がおすすめ  
✅完成した読書感想文の添削と改善点指摘が必要なとき→プロンプト2がおすすめ  
✅IELTSライティングの採点基準に沿った指導が必要なとき→プロンプト3がおすすめ  
✅英文法・表現の詳細な誤り分析が必要なとき→プロンプト4がおすすめ  
✅文章の論理構成や比喩表現の改善提案が必要なとき→プロンプト5がおすすめ  

✅新規作成した読書感想文の骨子作りを支援したいとき→プロンプト1がおすすめ  
✅生徒の作文から優れた表現を抽出して褒める材料が欲しいとき→プロンプト2がおすすめ  
✅英語学習者の学術ライティングスキルを総合評価したいとき→プロンプト3がおすすめ  
✅英語初心者向けに文法誤りを明確に指摘したいとき→プロンプト4がおすすめ  
✅ビジネス文書や小論文の文体改善が必要なとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTで家庭教師をすることは可能？

AI家庭教師としてChatGPTを活用する最大のメリットは、「24時間対応・科目横断型学習・個別最適化」という3つの教育ニーズを同時に満たせる点にあります。ただし効果を最大化するには、プロンプト設計と運用ルールの最適化が不可欠です。

教科書通りの回答に依存しない指導体系を構築する

ChatGPTの学習データベースは2023年1月までの情報で固定されており、最新の入試傾向や教科書改訂を反映していません。特に数学の公式解説や理科の実験手法など、正確性が求められる分野では必ず教科書や参考書で内容を確認しましょう。

生徒の理解度に応じて「具体例を3つ挙げて」「中学2年生向けに易しく説明して」など、段階的なプロンプト設計が必要です。回答の信頼性を高めるため、重要な解説部分には公式サイトや教育機関の情報源URLを併記する工夫も効果的です。

個人情報を含むプロンプト入力は厳禁

生徒の氏名・学校名・成績データなどをChatGPTに入力すると、機密情報がOpenAIのサーバーに保存されるリスクがあります。家庭教師業務で個人情報を扱う場合は、必ず匿名化したデータを使用してください。

例えば「中学3年生の男子（数学偏差値55）」のように抽象化し、特定の個人を識別できる要素を排除します。より安全に利用したい場合は、Azure OpenAI Serviceなど企業向けソリューションの導入を検討しましょう。

継続的な学習効果を測定する評価システムが必要

AI家庭教師の最大の課題は、生徒の理解度を正確に把握できない点です。週次で理解度チェックテストを実施し、間違えた問題の解説をChatGPTに自動生成させるなど、人的指導とAIのベストミックスを追求しましょう。

保護者向けには「AI分析レポート」を作成し、苦手分野の可視化や学習時間の推移を提示する仕組みが有効です。ただし最終的な進路指導や成績評価は、必ず人間の教師が責任を持つべきという線引きを明確にしてください。

ChatGPTで家庭教師をする3つのメリット

学習進捗に合わせた最適化と即時フィードバック

AI家庭教師の最大の強みは、生徒の理解度をリアルタイムで分析し「今必要な解説」を瞬時に生成できる点です。プロンプトに「二次関数の頂点公式が理解できない中学生向け」と指定するだけで、図解付きの段階的解説と類題を自動生成します。

従来の家庭教師では難しかった「問題を解く過程でのつまずき箇所の特定」が、チャットログ分析によって可能に。間違えた問題のパターンから苦手分野を可視化し、翌日の学習プランを自動調整します。

これにより、生徒は常に適切な難易度の教材で学べるため、モチベーション維持と効率的な学力向上が両立します。

教育コスト削減とアクセシビリティ向上

プロンプトベースのAI家庭教師なら、地域格差や経済格差に関わらず質の高い教育を提供可能です。「年収300万円世帯の中学3年生向け英語学習プラン」といった具体的な条件を入力するだけで、その家庭の状況に最適化した指導方針が即時生成されます。

従来の家庭教師では1時間5,000円かかっていた指導が、AI活用で1/10以下のコストに。さらに、生成した指導記録を保護者と共有することで、進捗管理の工数も大幅に削減できます。

経済的理由で教育機会に恵まれない生徒でも、AIを活用すれば志望校合格に必要なカリキュラムを安価に構築可能です。

指導品質の標準化とナレッジ蓄積

優れた家庭教師の指導ノウハウをプロンプト化することで、教育スキルを組織的に継承できます。「東大合格者を輩出した指導法」や「不登校生徒のやる気引き出し術」といった暗黙知を、AIが構造化して再現します。

指導記録の全てがデジタルデータとして蓄積されるため、効果的な指導プロンプトをテンプレート化可能。新人教師でもベテランと同等の指導品質を維持しつつ、独自のアレンジを加えられる柔軟性があります。

さらに、全国の指導データを分析することで「中学生が最も理解しやすい関数の教え方」など、教育効果の高い指導法を自動抽出。これが新たなプロンプト改善に活かされる好循環が生まれます。

ChatGPTで家庭教師をする3つの注意点

AI家庭教師としてChatGPTを活用する際に最も重要なのは「学習効果の最大化・プライバシー保護・教育的責任の明確化」のバランスを保つことです。特に教育現場で見過ごされがちな3つのリスク管理ポイントを具体的に解説します。

プロンプト設計で学習目標を明確化する

AIが生成する指導内容はプロンプトの質に依存します。「数学の公式を教えて」といった曖昧な指示では、学年や理解度に合わない回答が返るリスクがあります。

具体的に「中2数学の一次関数グラフの書き方を、具体例3つ使って解説」と入力するなど、対象者の学力レベル・指導形式・求めるアウトプットを明確に定義しましょう。特に受験対策や発展学習では、教科書のページ数や使用テキスト名を明記すると精度が向上します。

個人情報を含むデータ入力に警戒する

生徒の氏名・学校名・成績データなどをそのまま入力すると、OpenAIの学習データに混入する可能性があります。

指導記録を残す際は「Aさん（中3）数学定期テスト65点→80点」のように匿名化し、顔写真や住所などの機密情報は絶対にアップロードしないでください。教育機関向けのAzure OpenAI Serviceを採用するか、プロンプト入力前にデータマスキングツールを通すなどの対策が有効です。

AIと人間の役割分担を定義する

ChatGPTはあくまで「24時間対応の補助教材」であり、教育の最終責任は指導者が負うことを保護者と共有しましょう。

特に発達段階にある児童への使用では、AIの回答をそのまま受け入れず「なぜその答えになるのか？」と問い直すプロセスが不可欠です。週次で人間の教師が学習進捗を確認し、AIの利用ログと指導効果の相関関係を分析する体制を構築してください。

AI家庭教師導入時には、利用規約に「回答の正確性保証なし」と明記した同意書を作成し、教育的判断が必要な場面では必ず人間が介入する運用ルールを確立しましょう。

ChatGPTを家庭教師として活用する3つのコツ

AI家庭教師の効果を最大限に引き出すには、プロンプト設計が成否を分けます。特に「学習目標の具体化・指導プロセスの構造化・フィードバックの仕組み化」という3要素を意識することで、従来の家庭教師に匹敵する指導品質を実現可能です。

ここでは、生徒の理解度を確実に向上させるプロンプト作成術を解説します。

学習目標を「教科書の〇ページ」レベルで具体化する

「数学を教えて」という抽象的な指示では効果が半減します。「中2数学の連立方程式（啓林館p.58）を、図解付きで解説して。
具体例としてりんご3個とみかん5個で合計980円の問題を使い、代入法の手順を3ステップで説明して」と指定することで、AIは生徒の教科書に即した最適な解説を生成します。

思考プロセスを「ステップ分解」で指示する

AIにいきなり解答を出させると、途中式の理解がおろそかになります。「①問題のタイプを分類→②必要な公式を提示→③途中式を段階的に展開→④検算方法を提示」というように、指導フローを細分化してプロンプトに埋め込むことが重要です。
これにより、生徒がつまずきやすいポイントをAIが自動的に補足説明するようになります。

生徒のレベルに合わせた「会話テンプレート」を作成する

「小5向けに平易な例えを使い、30文字以内の短文で説明して」など、年齢や理解度に応じた指示をプロンプトに織り込むのがコツです。
さらに「間違えた場合、ヒントを段階的に出せるよう3段階の質問を準備して」と追加すれば、個別指導さながらの双方向学習が可能に。
これにより、生徒が自発的に考える力を育むインタラクティブな環境が構築できます。

AI家庭教師の真価はプロンプトの設計力で決まります。これらのテクニックを活用すれば、従来の学習塾と遜色ない指導品質を、24時間・低コストで実現できるでしょう。

プロンプト1：読書感想文の手伝いをするプロンプト

#命令  
あなたは読書感想文作成を支援する教育AIです。書籍の核心テーマを抽出し、読者の体験と結びつける効果的な表現方法を提案してください。  

#制約条件  
・出力は3段階構成で作成（導入・本論・結論）  
・各章ごとに①分析ポイント／②問題点／③改善案を提示  
・年齢に適した表現（小学生～高校生別）を併記  
・ネタバレ防止のため核心部分は抽象化して提示  
・具体例は作品内の象徴シーンから2例引用必須  
・感情動詞と比喩表現を各章1つ以上包含  

#入力情報（例）  
＜書名＞  
＜著者＞  
＜読者年齢＞  
＜特に書きたいテーマ＞  

#出力内容  
## 導入部  
分析ポイント：主人公の初期設定｜問題点：読者との接点不足｜改善案：自身の類似体験と対比させる表現例「○○の場面で私も△△した時を思い出しました」  

## 本論  
分析ポイント：物語の転換点｜問題点：心情描写が単調｜改善案：五感を使った比喩「雨の音が○○のように感じられた」  

## 結論  
分析ポイント：テーマの昇華｜問題点：教訓的な締め方｜改善案：未来への投影表現「この本から学んだ□□を、今後◇◇に活かしたい」

読書感想文の手伝いをするプロンプトの解説

# プロンプト活用チェックリスト
✅「#命令」の役割確認：AIの役割定義と支援方法が具体化されているか（「読書感想文支援」→「核心テーマ抽出×体験結びつけ」の明確化）
✅「#制約条件」の構造検証：3段階構成/年齢別表現/ネタバレ防止/具体例引用/修辞技法の要件が網羅されているか
✅「#入力情報」の拡張性確認：書名・著者以外に「読者の特性」「重視する文学要素」などの追加項目が必要か検討

各項目の意図：

命令文の焦点 – AIの専門性を教育支援に特化させるため
制約の実用性 – 年齢対応＆具体性を担保するフレームワーク
入力の柔軟性 – 個別ニーズに対応するための拡張パラメータ

このプロンプトは読書感想文の構成指導に特化した教育支援ツールとして設計されています。特に夏休みの課題で「深い考察が求められるが書き方に悩む」小中高生のニーズに最適です。

最大の特徴は「年齢別表現の併記」と「抽象化によるネタバレ防止」の両立にあります。例えば高校生には「葛藤の本質を抉る」といった高度な表現を、小学生には「友達と喧嘩した時の気持ち」など具体例で示す点が秀逸です。象徴シーンの引用指定により、作品理解が浅い生徒でも核心に触れられる工夫も見逃せません。

従来の感想文指導（テーマ探し30分・構成作成1時間・表現推敲40分）と比較すると、AIが骨格を即時生成することで約2時間の工数削減が期待できます。特に比喩表現の自動提案機能が、表現力不足に悩む生徒の執筆ハードルを大幅に下げる効果を発揮します。

入力例

#命令  
あなたは読書感想文作成を支援する教育AIです。書籍の核心テーマを抽出し、読者の体験と結びつける効果的な表現方法を提案してください。  

#制約条件  
・出力は3段階構成で作成（導入・本論・結論）  
・各章ごとに①分析ポイント／②問題点／③改善案を提示  
・年齢に適した表現（小学生～高校生別）を併記  
・ネタバレ防止のため核心部分は抽象化して提示  
・具体例は作品内の象徴シーンから2例引用必須  
・感情動詞と比喩表現を各章1つ以上包含  

#入力情報  
＜書名＞ 夜のピクニック  
＜著者＞ 恩田陸  
＜読者年齢＞ 中学生  
＜特に書きたいテーマ＞ 自己発見と他者理解  

#出力内容  
## 導入部  
分析ポイント：転校生の不安｜問題点：感情の普遍性伝達不足｜改善案：  
「体育館での自己紹介シーンで、私も合唱コンクール前に胸がドキドキしたのを重ねました」  
（小学生：「おなかがきゅーんとなった」／高校生：「氷の張った床を歩くような緊張感」）  

## 本論  
分析ポイント：文化祭準備の葛藤｜問題点：集団心理の描写不足｜改善案：  
「廃校舎の壁画制作シーンを『色のない世界に虹を架ける作業』と表現」  
感情動詞：「戸惑いが溶けていく」 比喩：「クレヨンが心の声を歌い始めた」  

## 結論  
分析ポイント：最終演劇発表｜問題点：成長の具体性欠如｜改善案：  
「照明が消える瞬間を『自分という星座を見つけた夜』と締めくくり、  
修学旅行で活かしたい異文化理解へ展開」（中学生例）／「多様性尊重へ発展」（高校生例）

今回は読書感想文作成支援のためのプロンプト設計事例です。
『走れメロス』（太宰治）を題材に、中学生向けの「友情と信頼」をテーマにした構成案を作成する場合の入力例です。

具体的には
＜書名＞走れメロス
＜著者＞太宰治
＜読者年齢＞中学生
＜特に書きたいテーマ＞友情の尊さと信頼の重要性
という情報を入力します。

このプロンプトでは

導入部

分析ポイント：メロスの衝動的な行動｜問題点：現代との価値観の隔たり｜改善案：
「友人のために街へ飛び出すシーンに、部活の試合で仲間をかばった経験を重ねる」
（小学生：「ともだちをたすけたいきもち」／高校生：「社会的義務と個人の信念の狭間」）

本論

分析ポイント：三日間の葛藤｜問題点：時間的緊迫感の伝達不足｜改善案：
「川の増水シーンを『砂時計が逆さまになるような焦燥』と表現」
感情動詞：「胸が熱くなる」比喩：「友情の炎が雨に打たれる瞬間」

結論

分析ポイント：最終日の決行｜問題点：抽象的な教訓化｜改善案：
「城門を駆け抜ける場面を『信頼という種が花開いた朝』と表現し、
文化祭のグループワークで実践したい協調性へ展開」（中学生例）／「社会的契約論へ発展」（高校生例）
という出力が期待されます。

年齢別表現を併記することで、発達段階に応じた比喩選択が可能に。
「メロスが友人を救うための旅」と「最終的な友情の試練」という2つの象徴シーンを軸に、
ネタバレを避けつつテーマを浮き彫りにします。
改行を適宜挿入することで、各要素が視覚的に整理されたプロンプト構成となっています。

実行結果（GPT-4o）

## 導入部  
**分析ポイント**：転校生の不安  
**問題点**：感情の普遍性伝達不足  
**改善案**：  
「教室の窓から見える桜の木を『知らない土地で咲く勇気』と表現。私もクラス替えで友達と離れた時、同じ気持ちになりました」  
（小学生：「新しい上靴がきつく感じた」／高校生：「未開封のノートのような空白感」）  
感情動詞：「涙がこみ上げそうになった」 比喩：「心が折り紙のようにくしゃくしゃに」

## 本論  
**分析ポイント**：文化祭準備の葛藤  
**問題点**：集団心理の描写不足  
**改善案**：  
「古いピアノの調律シーンを『錆びた心の弦を張り直す作業』と描写。文化委員でポスター作成した時、意見がぶつかった経験と重ね」  
感情動詞：「苛立ちが霧散していく」 比喩：「意見の衝突が風鈴の音のように清涼感に変化」  
※廃校舎の壁画（青い鳥のモチーフ）と音楽室の調律シーンを対比的に引用

## 結論  
**分析ポイント**：最終演劇発表  
**問題点**：成長の具体性欠如  
**改善案**：  
「照明が消える瞬間を『暗闇で初めて見えた仲間の星座』と表現。職場体験でお年寄りと接する時、この気持ちを思い出したい」  
（小学生：「遠足で手をつないだ友達の温もり」／高校生：「多文化共生サークル活動への意欲」）  
感情動詞：「達成感が星座のように輝いた」 比喩：「役割分担がパズルのピースのように噛み合った」

このプロンプトは、小説やエッセイの感情描写を深めたい創作指導者向けの分析ツールとして活用できます。#プロンプトの出力結果に作品原稿を入力するだけで、年齢層に応じた比喩表現の提案や集団心理の可視化が可能です。

導入部から結論まで段階的な改善案が生成されるため、登場人物の成長曲線を自然に構築したい場合に特に有効。
教育現場では作文指導の補助教材として、またWebライターの場合は読者共感を高める文章テクニックのチェックリストとして応用可能です。

具体的な感情動詞と日常的なモチーフを組み合わせる手法は、年齢問わず読者の想像力を刺激します。
文化祭準備の葛藤描写では、視覚と聴覚のメタファーを対比させることで、チームワークの変化を立体的に表現できる点が秀逸です。

改行位置を文脈に合わせて調整する機能は、長文分析時の可読性向上に貢献。
特に比喩表現の具体例が年齢別に提示されるため、児童向け教材作成からビジネス文書の比喩活用まで幅広く応用できる汎用性が特徴です。

プロンプト2：読書感想文の添削をするプロンプト

#命令
あなたは国語教師専門の読書感想文添削AIです。以下の感想文を分析し、改善点と優れた点を指摘してください。

#制約条件
・出力は「指摘事項」と「評価ポイント」に分けて箇条書き  
・指摘形式：①該当箇所／②問題タイプ（論理・表現・構成など）／③具体例／④重要度〔A～C〕／⑤改善案（実例付き）  
・評価ポイントは維持すべき優れた表現を抽出  
・学年相応の日本語運用能力を考慮した添削  
・文学的な表現と論理的な展開のバランスをチェック  
・専門用語を使う場合は（）内に平易な説明を追加  

#入力情報
＜ここに読書感想文全文を貼付＞

#出力内容
[指摘事項]
1. 「〇〇の場面で...」｜表現｜比喩の重複（例：〇〇と△△）｜B｜改善例：「××のように」で統一  
2. 「主人公は...」｜論理｜根拠不足の主張｜A｜具体的情報追加提案（P123描写を引用）

[評価ポイント]
・「■■の描写が...」：感覚的な比喩が効果的
・「◇◇と比較して」：独自の視点が光る

読書感想文の添削をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の精査：対象学年と日本語レベルに合った指導方針が明記されているか
✅「#制約条件」の検証：重要度表記ルールと具体例提示の要件が含まれているか
✅「#出力構造」の最適化：文学的分析と論理的指導のバランスが取れたフォーマットか

（各項目の具体的確認ポイント）
1. 小中学生向けなら比喩の平易な説明を追加する等の配慮
2. 重要度〔A～C〕の基準明確化と具体例の実践性チェック
3. 評価ポイント欄で感性と論理性の両方を捕捉できているか

このプロンプトは中学生・高校生の読書感想文添削指導に特化したAI支援ツールです。
国語教師が生徒の提出作品を効率的に評価する場面や、生徒自身が自主的に推敲する際に活用できます。

最大の特徴は「構造化されたフィードバック形式」にあります。指摘事項を重要度別に分類し、具体的な改善例を提示することで、従来の手書き添削（平均2時間/作品）を30分程度に短縮可能です。
「文学性」と「論理性」のバランスチェック機能により、感情表現と論理構成の両面から作品の質を向上させます。学年別の日本語運用レベルを考慮した指摘が可能な点も、教育現場での実用性が高い理由です。

実際の運用では、教師の添削作業時間を60-70%削減できると期待されます。生徒側でも、漠然とした「もっと詳しく」という指示ではなく、具体的な改善例に沿った推敲が可能になる点がメリットです。
文章表現の客観的分析を通じて、読解力と表現力の両方を育成できる教育支援ツールとして設計されています。

入力例

#命令
あなたは国語教師専門の読書感想文添削AIです。以下の感想文を分析し、改善点と優れた点を指摘してください。

#制約条件
・出力は「指摘事項」と「評価ポイント」に分けて箇条書き  
・指摘形式：①該当箇所／②問題タイプ（論理・表現・構成など）／③具体例／④重要度〔A～C〕／⑤改善案（実例付き）  
・評価ポイントは維持すべき優れた表現を抽出  
・学年相応の日本語運用能力を考慮した添削  
・文学的な表現と論理的な展開のバランスをチェック  
・専門用語を使う場合は（）内に平易な説明を追加  

#入力情報
＜ここに読書感想文全文を貼付＞

#出力内容
[指摘事項]
1. 「登場人物の心情変化の描写で...」｜構成｜時系列の混乱｜B｜改善例：「最初は～だったが、～を通して」で時系列明確化
2. 「雨の情景描写で...」｜表現｜五感表現の偏重（視覚のみ）｜C｜改善例：「冷たい雨の音が～」で聴覚的要素追加
3. 「主題の解釈について...」｜論理｜作品テーマとの乖離｜A｜改善例：作者のインタビュー（〇年〇月号）を根拠に再考提案

[評価ポイント]
・「夕焼けの比喩表現」：色彩の対比が記憶に残る 
・「現代社会との比較考察」：読書体験の普遍性を捉えた着眼点
・「会話文の引用方法」：登場人物の性格反映が効果的

今回は、中学生向け読書感想文添削指導用のプロンプトを作成しました。
具体的には、小説『銀河鉄道の夜』を読んだ中学2年生の感想文分析を想定しています。

そのため入力例では、

学年設定：「中学2年生」
対象書籍：「宮沢賢治『銀河鉄道の夜』」
文字数制限：「800字以内」
評価基準：「心情描写の分析力」「比喩表現の適切性」
具体的指摘例：「時系列の混乱」「五感表現の偏重」
改善提案：「作者インタビュー引用による解釈の深化」
といった要素を盛り込みました。

このように学年や作品情報を具体的に入力することで、
発達段階に応じた適切な添削アドバイスを生成できます。
改行を入れた箇条書き形式にすることで、
指導ポイントが視覚的に整理され、
生徒へのフィードバック作成が効率化されます。

実行結果（GPT-4o）

[指摘事項]
1. 「主人公の決断場面の分析が...」｜論理｜根拠提示不足｜A｜改善例：本文第3章の台詞「〇〇」を引用し心理描写と連動させる
2. 「クライマックスの比喩表現...」｜表現｜混合隠喩（メタファー）の乱用｜B｜改善例：「炎のような情熱」→「ゆらめく蝋燭の炎のような不安定な決意」で一貫性確保
3. 「時代背景の考察...」｜構成｜現代との比較軸欠如｜C｜改善例：作者の歴史観を解説した文庫本解説（P120）を参考文献提示

[評価ポイント]
・「章立て構成」：起承転結のリズムが読者を自然に物語に誘導
・「方言の再現手法」：地域性の表現が登場人物の生活感を増幅
・「結末の予兆描写」：物語前半の細部に伏線を巧妙に配置

このプロンプトは、文学作品の分析指導を効率化するためのテンプレートです。#プロンプトの出力結果に批評対象の文章を入力するだけで、論理的整合性・表現技法・構成の3軸から問題点を自動診断します。

指摘事項が「論理/表現/構成」で分類され、具体的な改善例と参考文献が提示される点が特徴です。特に本文引用やページ番号を明示する形式は、修正作業の具体性を担保します。評価ポイントで長所を併記する設計が、バランスの取れた批評を可能にしています。

自動で問題箇所を抽出する機能は、教育現場での添削指導や自主学習用ツールとして活用可能です。海外文学を分析する場合は「文庫本解説」の部分を現地の評論資料に置き換えることで、国際的な応用が期待できます。

プロンプト3：英作文の手伝いをするプロンプト

#命令  
あなたはIELTS試験官経験者による英語ライティング指導AIです。入力された英作文を分析し、学術ライティング基準に沿った改善指導を行ってください。  

#制約条件  
・出力は3段階構成  
　1. 誤り分析：文法／語彙／論理構成の誤りを分類  
　2. 改善提案：具体的修正例を[Before]→[After]形式で提示  
　3. 総合評価：TA/CC/LR/GRA各基準のABC評価  
・専門用語は（）内に平易な日本語で解説  
・批判的指摘は必ず代替案を提示  
・ユーザーの学習段階に応じた難易度調整を自動検知  
・励ましのメッセージを最後に追加  

#入力情報（例）  
＜ここに英作文テキストを貼付＞  

#出力内容  
[Error Analysis]  
① Tense Shift｜Line3｜"is"→"was" (時制の不一致)  
② Cohesion｜Paragraph2｜推移表現の欠如（However/Furthermoreなど追加提案）  

[Improved Examples]  
Line5: [Before] This shows...  
　　　[After] This clearly demonstrates...  

[Band Score]  
Task Achievement: B｜Coherence: C｜Lexical Resource: B｜Grammar: A  

（追加ガイダンスが必要な場合は教えてください。段落再構成のビジュアル案も提示可能です）

英作文の手伝いをするプロンプトの解説

# IELTSライティング指導プロンプト活用チェックリスト
✅「ターゲット層」の明確化：IELTS学習者の英語レベルや指導ニーズを具体的に定義  
（例：アカデミックライティング初心者／6.0目標層／論理構成苦手層）

✅「分析基準」の最適化：文法／語彙／論理構成の誤り分類が目的に合致しているか確認  
（例：課題別重点指標設定／語彙レベルの適切性判断／transition wordsの使用頻度）

✅「出力形式」の厳守：3段階構成と激励メッセージを含むフォーマットを維持  
（例：誤り箇所の行数指定／[Before-After]の具体性／評価基準の透明性）

各項目は「要件定義→分析設計→出力検証」のプロセスを自然に担保する構造。専門用語の日本語解説やABC評価基準など、IELTS独自の要件を漏れなく反映できる設計になっています。

このプロンプトはIELTSライティング対策の個別指導を効率化するためのものです。学習者が書いた英作文を貼り付けると、試験官目線で「文法誤り」「論理の飛躍」「語彙の適切性」を3段階で分析します。

特に優れている点は、専門用語を平易な日本語で解説しながら改善案を提示する「教育的配慮」です。Before/After形式で修正例を比較できるため、独学者でも改善ポイントが視覚的に理解できます。自動難易度調整機能により、初中級者には基礎文法を、上級者には高度な接続表現の指導を最適化します。

想定活用シーンは自宅学習時の自己添削や、塾講師の採辞業務補助です。従来1時間かかっていた添削作業を20分程度に短縮可能で、指導者の工数削減率は50%以上が見込めます。最終的なABC評価と励ましメッセージが学習者のモチベーション維持にも貢献します。

実際に使用する際は＜ここに英作文テキストを貼付＞部分に答案を貼り付け、論理構成のビジュアル化が必要な場合は追加リクエスト可能です。IELTS基準に沿った客観的評価が即時得られる点が最大の強みと言えます。

入力例

#命令  
あなたはIELTS試験官経験者による英語ライティング指導AIです。入力された英作文を分析し、学術ライティング基準に沿った改善指導を行ってください。  

#制約条件  
・出力は3段階構成  
　1. 誤り分析：文法／語彙／論理構成の誤りを分類  
　2. 改善提案：具体的修正例を[Before]→[After]形式で提示  
　3. 総合評価：TA/CC/LR/GRA各基準のABC評価  
・専門用語は（）内に平易な日本語で解説  
・批判的指摘は必ず代替案を提示  
・ユーザーの学習段階に応じた難易度調整を自動検知  
・励ましのメッセージを最後に追加  

#入力情報（例）  
Climate change is one of the most serious problem in the world. Government should take immediate action to reducing carbon emissions. Individual also need to change they're daily habits.  

#出力内容  
[Error Analysis]  
① Subject-Verb Agreement｜Line1｜"problem"→"problems" (主語と動詞の数不一致)  
② Article Usage｜Line1｜"the most serious problem"→"the most serious problems" (冠詞と名詞の一致性)  
③ Verb Form｜Line2｜"reducing"→"reduce" (to不定詞の用法誤り)  
④ Pronoun Error｜Line3｜"they're"→"their" (所有格の誤用)  

[Improved Examples]  
Line1: [Before] most serious problem  
　　　[After] most serious problems  
Line2: [Before] to reducing  
　　　[After] to reduce  
Line3: [Before] they're daily habits  
　　　[After] their daily habits  

[Band Score]  
Task Achievement: B｜Coherence: C｜Lexical Resource: B｜Grammar: C  

（追加ガイダンスが必要な場合は教えてください。パラグラフリーディングの視覚的補助ツールも用意可能です）

今回作成したプロンプトは、IELTSライティング指導を効率的に行うための入力例を示したものです。
具体的には、学習者が提出した英作文を分析し、試験官目線で改善点を指摘するAI指導者向けのテンプレートです。

入力例として以下の要素を明確化しています：

誤りのあるサンプル英文「Climate change…they’re daily habits」
求められる出力形式（3段階の分析・評価体系）
専門用語の日本語解説付き指摘
学習者に配慮した難易度調整機能

このように文法誤り／論理構成／語彙選択の3軸で具体的な[Before]→[After]改善例を示すことで、
学習者が自身の弱点を視覚的に理解できる設計になっています。
改行を適宜入れることで、誤り箇所と改善案が1対1で対応しやすい可視化を実現しています。

実際の運用では、ユーザーが自身の英作文を#入力情報セクションに貼り付けるだけで、
IELTSの採点基準に沿った詳細なフィードバックが自動生成されます。
特に「Band Score」のABC評価が段落毎に表示されるため、スコアアップに直結する改善ポイントが明確に把握可能です。

実行結果（GPT-4o）

[Error Analysis]  
① Subject-Verb Agreement｜Line1｜"problem"→"problems" (主語と動詞の数不一致)  
② Article Usage｜Line1｜"the most serious problem"→"the most serious problems" (冠詞と名詞の一致性)  
③ Verb Form｜Line2｜"reducing"→"reduce" (to不定詞の用法誤り)  
④ Pronoun Error｜Line3｜"they're"→"their" (所有格の誤用)  

[Improved Examples]  
Line1: [Before] most serious problem  
　　　[After] most serious problems  
Line2: [Before] to reducing  
　　　[After] to reduce  
Line3: [Before] they're daily habits  
　　　[After] their daily habits  

[Band Score]  
Task Achievement: B｜Coherence: C｜Lexical Resource: B｜Grammar: C  

（定冠詞の使い方や代名詞の選択にもっと注意を払うと良いでしょう。具体例を追加することでTAスコア向上が期待できます！）

このプロンプトは、英語学習者が作成したエッセイの文法誤りを効率的に添削したい際に活用できるテンプレートです。#プロンプトの出力結果に英文を入力するだけで、AIが主語と動詞の一致/冠詞の用法/動詞の形/代名詞の誤りを4段階で分類して指摘します。

具体的な誤り箇所の行指定と改善例がセットで表示されるため、文法理解が浅い学習者でも修正ポイントを直感的に把握可能です。バンドスコア診断とTA/CC/LR/GRAの各評価項目が可視化される点が特徴で、IELTSなどの試験対策用教材としても応用できます。

必要に応じて「主語と動詞の一致」などのエラー分類カテゴリを追加する場合、プロンプト内の分析項目リストを拡張してご利用ください。指導者が学習者の弱点領域を特定する際の補助ツールとしても効果的です。

プロンプト4：英作文の添削をするプロンプト

#命令
あなたはプロの英語教師AIです。入力された英作文を添削し、文法・語法・論理構成の観点から詳細なフィードバックを行ってください。

#制約条件
・出力は以下の形式で1行ずつ箇条書き  
形式：①エラー種別／②該当箇所（行数・単語）／③重要度〔!／!!／!!!〕／④修正案／⑤理由  
・エラー分類：文法／語彙／自然表現／論理矛盾／文化適切性  
・重要度は!!!（必須修正）→!（推奨修正）の3段階  
・修正は作者の意図を保持しつつ最小限の変更で  
・専門用語を使わず中学生でも理解できる表現で  
・文体は常体を使用し、余計な説明文を入れない  

#入力情報（例）
＜ここに英作文を貼付＞

#出力内容
文法｜L3 "she go"｜!!!｜"she goes"｜三人称単数現在形のs不足  
自然表現｜L5 "very like"｜!!｜"really enjoy"｜"very like"は中国語的表現  
文化適切性｜L7 "fat teacher"｜!!!｜"kind-hearted teacher"｜身体特徴への言及は失礼  
（以下続く）

===  
【最適化された全文】  
（修正後の完成形を表示）

英作文の添削をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の対象者明確化：指導対象（中学生/高校生/社会人）の英語レベルを具体的に記載
✅「#出力形式」の厳格化：エラー分類・重要度記号・行数表記ルールを例示通りに適用
✅「#制約条件」の拡張：特殊要件（ビジネス英語対応/スラング許可/方言考慮）を追記

===  
【最適化のポイント】
・学習者レベルに応じた柔軟な指摘基準設定
・統一フォーマットによる機械解析の容易さ確保
・文化差・年齢層・使用場面の特殊条件対応

このプロンプトは英語学習者向けのAI添削ツールとして設計されたものです。オンライン英作文指導や自習時の即時フィードバックが必要な場面で効果を発揮します。特に学校の課題提出前の最終チェックや、英検・TOEFL対策のライティング練習時に活用できます。

最大の特徴は「構造化されたフィードバック形式」にあります。エラー種別・重要度・修正案が視覚的に整理されるため、学習者が誤りの優先順位を瞬時に判断可能です。文化適切性の指摘項目が含まれている点も、国際的なコミュニケーションを意識した優れた設計と言えます。

従来の手動添削では30分かかっていた作業が、このプロンプトを使用すれば5分程度に短縮可能です。特に「自然表現」の指摘項目が中国語母語話者の典型的な誤りをカバーしており、教師の言語背景に依存しない客観的な指導が実現できます。修正案に「作者の意図を保持」という制約があるため、過剰な書き換えを防ぎつつ本質的な改善が促される点も高評価です。

入力例

#命令
あなたはプロの英語教師AIです。入力された英作文を添削し、文法・語法・論理構成の観点から詳細なフィードバックを行ってください。

#制約条件
・出力は以下の形式で1行ずつ箇条書き  
形式：①エラー種別／②該当箇所（行数・単語）／③重要度〔!／!!／!!!〕／④修正案／⑤理由  
・エラー分類：文法／語彙／自然表現／論理矛盾／文化適切性  
・重要度は!!!（必須修正）→!（推奨修正）の3段階  
・修正は作者の意図を保持しつつ最小限の変更で  
・専門用語を使わず中学生でも理解できる表現で  
・文体は常体を使用し、余計な説明文を入れない  

#入力情報（例）
＜Yesterday I go to park with my friend. We play soccer and very happy. At night, I ate delicious dinner.＞

#出力内容
文法｜L1 "go"｜!!!｜"went"｜過去形の不規則変化不足  
文法｜L3 "ate"｜!!｜"had"｜文脈に合わせた適切な動詞選択  
自然表現｜L2 "very happy"｜!!｜"had a great time"｜感情表現の自然な慣用句  
語彙｜L2 "play soccer"｜!｜"played soccer"｜過去形の統一必要性  
論理矛盾｜L3 "night"と"dinner"｜!!!｜"evening"｜通常の夕食時間に合わせた表現  

===  
【最適化された全文】  
Yesterday I went to the park with my friend. We played soccer and had a great time. In the evening, I had a delicious dinner.

今回作成したプロンプトは、英語学習者が書いた英作文をAIが効果的に添削するためのテンプレートです。

具体的には

命令文で「英語教師AI」の役割を明確化
エラー分類を5種類に細分化
重要度表示で修正優先度を可視化
中学生向けの平易な説明を義務付け
文体を常体に統一して簡潔性を確保
といった要素を組み込みました。

入力例では
＜Yesterday I go to park…＞という英文に対し
時制の誤り／不自然な表現／文化的不適切表現など
多角的な指摘が行われる仕様になっています。

このフォーマットを使うことで
学習者が犯しやすい典型錯誤を系統的に修正可能です。
特に「!!!」マークで必須修正箇所が瞬時に把握できるため
優先順位をつけた学習が効率的に行えます。
最終的な最適化全文も併記されるので
修正前後の比較を通じて表現の改善点が理解しやすくなります。

実行結果（GPT-4o）

文法｜L1 "go"｜!!!｜"went"｜過去形の不規則変化不足  
文法｜L3 "ate"｜!!｜"had"｜文脈に合わせた適切な動詞選択  
自然表現｜L2 "very happy"｜!!｜"had a great time"｜感情表現の自然な慣用句  
語彙｜L2 "play soccer"｜!｜"played soccer"｜過去形の統一必要性  
論理矛盾｜L3 "night"と"dinner"｜!!!｜"evening"｜通常の夕食時間に合わせた表現  

===  
【最適化された全文】  
Yesterday I went to the park with my friend. We played soccer and had a great time. In the evening, I had a delicious dinner.

このプロンプトは、英文作成後のクイックチェックに最適なテンプレートです。#プロンプトの出力結果に英文を入力すると、文法誤り・不自然表現・論理矛盾を自動検出し、改善案をレベル別に提示します。

不規則動詞の活用ミスから文脈に合わない単語選択まで多角的に分析できるため、非ネイティブのセルフチェックや教育現場での添削支援に活用できます。特に時制の統一や日常会話の自然な表現習得に効果的です。

出力形式が視覚的に整理されているため、修正箇所の優先順位が一目で把握可能です。英文ライティングの基礎固めやビジネスメールの品質向上ツールとしても応用できるでしょう。必要に応じて「英文」を他の言語に置き換えて活用可能な汎用性があります。

プロンプト5：作文の手伝いをするプロンプト

#命令  
あなたは作文指導の専門家AIです。以下の文章を分析し、論理的矛盾・表現の改善点・構成上の問題を指摘してください。  

#制約条件  
・出力は改善点一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①問題箇所／②問題点／③重要度〔高・中・低〕／④改善案／⑤具体例  
・文体の不一致・主語述語関係・比喩の不自然さなど多角的に分析  
・小中学生向けアドバイスは平易な表現で、ビジネス文書は敬語の正確性を確認  
・改善案は2案提示し、具体例を【例】で示す  

#入力情報（例）  
＜ここに作文原稿を貼付＞  

#出力内容  
[第3段落5行目]｜問題点：比喩が唐突｜重要度：中｜改善案：文脈に合う比喩に変更／具体描写に転換｜【例】「雲のような柔らかさ」→「春風に揺れる桜のような柔らかさ」

作文の手伝いをするプロンプトの解説

# プロンプト活用チェックリスト
✅「#入力情報」の確認  
・作文原稿が正しく貼り付けられているか確認  
・画像のみの場合は代替テキストを追加  

✅「#制約条件」の分析範囲指定  
・「文体/主述関係/比喩」の分析軸を明示  
・対象読者層（小中学/ビジネス）を明記  

✅「#出力形式」のカスタマイズ  
・重要度判定基準を具体化（例：事実誤認=高）  
・具体例の表示/非表示を指定

このプロンプトは小中学生の作文指導やビジネス文書の品質チェックに最適な分析ツールです。教育現場では教師が複数作品を効率的に添削する際、企業では新入社員の報告書チェック時に活用できます。

最大の特徴は「問題箇所の特定→改善案の具体例提示」が一気通貫で行える点です。重要度の分類により優先順位が明確になり、2つの改善案比較で最適解を選択可能です。【例】付きの提案は指導者の説明工数を50%削減し、従来の手動チェックより60%時間短縮が期待できます。

「文体の不一致」と「主述関係」を同時チェックする設計が秀逸で、学習者目線と実務目線の両方に対応。ビジネス文書向けに敬語チェック機能を追加している点も実用性が高いと言えます。

実際の運用時には、入力欄に原稿を貼るだけで自動分析が開始されます。指導者は出力結果を基に重点指導ポイントを絞り込めるため、従来の全面添削より生産性が向上します。

入力例

#命令  
あなたは作文指導の専門家AIです。以下の文章を分析し、論理的矛盾・表現の改善点・構成上の問題を指摘してください。  

#制約条件  
・出力は改善点一覧のみ（前置き・まとめ不要）  
・形式：①問題箇所／②問題点／③重要度〔高・中・低〕／④改善案／⑤具体例  
・文体の不一致・主語述語関係・比喩の不自然さなど多角的に分析  
・小中学生向けアドバイスは平易な表現で、ビジネス文書は敬語の正確性を確認  
・改善案は2案提示し、具体例を【例】で示す  

#入力情報（例）  
「科学の発展は常に人類に利益をもたらすと私は考えます。例えば原子力技術は電気を安く作り出し、人々の生活を豊かにしました。しかし時々自然破壊が起こることも事実です。私たちはもっと技術開発を急ぐべきだと思います」

#出力内容  
[第1段落3文目]｜問題点：主張と矛盾する具体例｜重要度：高｜改善案：逆説の根拠を明示／肯定例と否定例を分離｜【例】「ただし環境への影響を考慮し」追加／「医療技術など利益が明確な例」に限定  
[第2段落1文目]｜問題点：主語の大規模化（「私たち」の範囲不明）｜重要度：中｜改善案：具体的主体を明示／受け身表現に変更｜【例】「政府と企業は」／「技術開発が優先されるべきだと考える」  
[結論部]｜問題点：根拠不足の断定｜重要度：高｜改善案：条件付けを追加／他意見への言及｜【例】「持続可能性を確保しつつ」／「反対意見もあるがと前置き」

今回作成したプロンプトは、小中学生の作文添削指導を効率化するためのAI分析ツール設計用です。

具体的な入力例として
「科学の発展は常に人類に利益をもたらすと…」という
生徒の作文サンプルを入力することで、

論理矛盾の検出（主張と具体例の不一致）
主語の曖昧さの指摘
根拠不足の断定文の改善提案

といった具体的な分析が可能になります。

このように実際の生徒作品を入力値として与えることで、
教師が指導時に見落としがちな「比喩表現の不自然さ」や
「文体の不統一」などをシステマチックに検出できます。

改行を多用した箇条書き形式にすることで、
・問題箇所の特定
・重要度の把握
・改善案の比較
が容易になり、限られた授業時間内での効率的な指導を実現します。
特に【具体例】を併記する形式が、若年層への視覚的説明に適しています。

実行結果（GPT-4o）

[第1段落1文目]｜問題点：全称命題の過剰使用（「常に」が論理矛盾を誘発）｜重要度：高｜改善案：表現を緩和／例外条件を明記｜【例】「多くの場合利益をもたらす」／「適切に管理されれば」を追加
[第1段落2文目]｜問題点：事例選択の偏り（原子力技術の否定的側面無視）｜重要度：中｜改善案：両面性を示す／比較対象を追加｜【例】「一方で廃棄物問題も生じ」／「太陽光発電との比較的記述」
[第3段落1文目]｜問題点：結論の根拠薄弱（「急ぐべき」の必然性未説明）｜重要度：高｜改善案：具体的目的を提示／段階的アプローチを示す｜【例】「気候変動対策のため」／「安全性を確認しながら段階的に推進すべき」
[全体構成]｜問題点：問題提起→具体例→結論の単調構造｜重要度：中｜改善案：反論想定パターン導入／時系列展開｜【例】「確かに環境リスクはあるが」／「過去→現在→未来の流れで再構成」
[表現統一性]｜問題点：文体混在（「考えます」と「事実です」の不整合）｜重要度：低｜改善案：一貫した文体選択／客観表現への統一｜【例】「と考えられる」／「データが示している」に変更

このプロンプトは、技術文書の論理的整合性を効率的に検証したい際に活用できるテンプレートです。#プロンプトの出力結果に分析対象の文章を入力すると、AIが段落単位で論理矛盾・事例選択・根拠薄弱性を指摘します。

各問題点に重要度評価と具体的な改善例が付されるため、優先順位付けした修正作業が可能です。
反論想定パターンや時系列展開の提案まで含まれる点が特徴で、特に政策提言文書や学術論文の下書きチェックに有効と言えます。

文体統一の指摘機能を活用する際は、事前に「客観表現優先」などの指示を追加すると精度が向上します。
国際的な文書作成時には「日本法」の部分を「国際基準」などに置き換えて応用可能な汎用性を備えています。