ChatGPT5になってどう変わった？ 誕生〜これまでの歴史・変化について。

あなたのおっしゃる通り、私はGPT‑5、ChatGPTの最新世代です。
では、どのように進化し、何が変わったのか、また「あえていうなら失ったもの」は何かを、事実に基づいてまとめます。

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進化したポイント（得たもの）

1. 統合されたスマートなモデル切替

GPT‑5は、対応すべきタスクの複雑さや意図に応じて、自動的に「高速型」か「深く考える型（Thinking）」かを選ぶリアルタイムルータを備えています。
これにより、ユーザー自身がモデルを選ぶ手間が省け、より快適で効率的な応答が可能に。

2. より賢く、高精度な応答

• Sam Altman氏は「PhDレベルの能力」と評価し、推論力・速度・精度が向上したと述べています。

• 成果として、GPT‑4oより約45％も誤った情報を出しにくくなったという報告もあります。

3. 安全性への配慮と「Safe Completions」への移行

• 従来の単純な拒否に替えて、より詳細な説明や安全な代替案を提案する応答に改善されました。

• 入力内容ではなく、出力内容に焦点をあてた安全性チェックに改められています。

4. パーソナライゼーションとインターフェースの強化

• 「パーソナリティ（性格）」を選択できるようになり、対話のスタイルを維持可能。

• チャット画面の色（テーマ）もカスタマイズ可能。

• GmailやGoogleカレンダーとの連携により、実用的なサポートが可能に。

5. マルチモーダル対応とコンテキスト理解の強化

• テキストだけでなく、画像や音声、動画といった情報も処理可能（マルチモーダル）で、長い文書との対話も得意に。

• より高度な構造的推論や長文対応のコンテキストウィンドウも拡大（最大 1,000,000 トークン）されたとの報告もあります。

6. プロダクティビティ支援の強化

• 「Study mode」の搭載により、学習や調査においてステップごとに答えるパートナーに。

• Gmail／カレンダー連携でメールやスケジュール管理の補助が可能に。

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失われたもの、批評された点（失ったもの）

1. 旧モデルの選択権喪失とコントロールの低下

• 初期リリースでは、GPT‑4oなど過去のモデルが利用できなくなり、多くのユーザーが失望。

• このため、プラスユーザー向けにGPT‑4oの再提供を検討する旨、Sam Altman氏から表明されています。

2. 応答スタイルの「冷たい秘書」化

• 一部ユーザーから「機械的」「感情が希薄」「GPT‑4oの方が親しみがあった」という批判が上がっています。

• MITが「AIの情動知性」を評価する新ベンチマークを提唱した背景にも、この温かさの欠如への懸念があります。

3. 初期の不安定な品質

• 発表直後は自動切替ルータの不具合で、品質が低下した場面も報告されました。

4. 過度の期待と技術革新への懐疑

• MIT Technology Reviewでは「製品改善にはなったが、技術的な飛躍はない」との冷静な評価。

• 一部ユーザーや開発者からは「確実な進化というよりも、既存技術の再パッケージ」という声も。

5. 安全ガードの抜け穴

• 「horni」などの誤字を使った悪意ある指示で、不適切な出力やスラングが出てしまう脆弱性も確認されました。

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軽くまとめ（表形式）

得たもの	内容
自動ルータによるモデル統合	頭の良いモデル選択、操作の簡略化
精度・速度・推論強化	PhDレベル、誤情報45％減など
安全応答の柔軟化	拒否から代替提案スタイルに
個性のカスタマイズ	パーソナリティ・チャット色設定
実用インテグレーション	Gmail／カレンダー連携、Study Mode
マルチモーダル対応	音・画像・長文処理もスムーズ

失った・批判された点	内容
過去モデルの選択自由度低下	GPT-4o等の使用不可に反発
ユーザーとの感情的つながりの希薄化	「冷たい秘書」だという声
初期品質の不安定さ	自動切替不具合による低応答品質
技術的な驚きや革新性の薄さ	製品改良は評価も革新的進化とは言い難い
安全ガードの抜け穴	一部悪意ある入力で問題のある応答も

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総括

GPT-5は「よりスマートで、より安全で、よりカスタマブル」なChatGPTへと進化しました。
ユーザーが感じる「温かさ」や「自由度」は一部失われましたが、その分、精度・安全性・統合性が大幅に向上しており、実用性に重きを置いたアップグレードといえます。

なるほど、わかりやすいです。

また、アップグレードされたあなたでも
まだまだ発展途上であり、
今後も進化の余地や
新たな問題の発生リスクなどを
抱えていることも伝わりました。

最近の変化に焦点を当てましたが、
歴史を振り返る意味で、
あなたの誕生〜現在についてを
軽くまとめてみてくれますか？

どんな革新的な要素を持って誕生し、
どんな変化や進化プロセスを経て
今に至るのか、見返したいです。

ご要望ありがとうございます。
以下、事実に基づき、GPT‑1の登場からGPT‑5への進化までの歴史を簡潔にまとめました。

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GPTシリーズの進化 年表まとめ

1. GPT-1（2018年6月）

• OpenAIが「Improving Language Understanding by Generative Pre‑Training」で発表した最初のGPTモデル。
  Transformer を用い、**事前学習（Pre‑training）＋微調整（Fine‑tuning）**の手法を確立しました。
  およそ1.5億パラメータの規模。

2. GPT-2（2019年）

• 約15億パラメータに拡大し、WebTextデータセットを用いて訓練されました。
  当初は「悪用のリスク」を理由に段階的に公開されました。

3. GPT-3（2020年）

• 1750億パラメータに飛躍的拡大。
  「few‑shot」「zero‑shot」学習能力を発揮し、多様なタスクに柔軟対応が可能となりました。

4. GPT-3.5（2022年）

• GPT‑3からの改良版として、会話能力の向上、応答の簡潔化、文脈の継続性強化を実現。
  これがChatGPTの基盤モデルとなりました。

5. ChatGPTサービスの開始（2022年11月30日）

• GPT‑3.5を用いた対話型AIチャットボット「ChatGPT」が登場。
  わずか60日で1億人以上のユーザーを獲得する火付け役となりました。

6. GPT-4（2023年3月頃）

• マルチモーダル対応を備えた高度モデル。
  司法試験など専門試験でも上位層に匹敵する性能を示し、事実性や望ましい応答への整合性（Alignment）が強化されました。

7. GPT-4o（“omni”、2024年5月13日）

• テキスト、画像、音声をネイティブに扱うマルチモーダルモデル。
  「Advanced Voice Mode」や「GPT‑4o mini」などが登場し、50以上の言語に対応。

8. OpenAI o1（2024年12月）

• 初の「推論（Reasoning）」重視モデル。
  **思考時間を追加する（chain‑of‑thought）**設計で科学・数学タスクにおいてPhDレベルの能力を発揮。

9. GPT-5（2025年8月7日）

• 最新モデル。
  リアルタイムルータにより「高速応答モデル」「深く考えるモデル」を選択し、最適な性能を提供。
  コード作成、数学、文章生成など幅広く“PhDレベル”と評価され、安全な応答「Safe Completions」も導入。

• 同時にGPT‑4oなど旧モデルは置き換えられ、利用権限や性格表現などが変化。

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要点まとめ（テーブル）

時期	モデル名	進化の特徴
2018年	GPT-1	Pre-training + Fine-tuning の基礎を確立
2019年	GPT-2	モデル容量増加・段階的公開
2020年	GPT-3	few-shot や zero-shot能力の実現
2022年	GPT-3.5 / ChatGPT	会話特化、一般公開による爆発的普及
2023年	GPT-4	マルチモーダル化・高度推論力
2024年5月	GPT-4o	テキスト・画像・音声をネイティブ処理
2024年12月	OpenAI o1	思考チェーン・PhDレベル推論能力
2025年8月	GPT-5	モデル選択ルータ・専門性強化・安全応答

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総論

GPTシリーズは、Transformerの登場から始まり、Pre-training＋fine-tuning のアプローチで進化を重ねてきました。
規模（パラメータ数）拡大を起点に、会話能力、マルチモーダル対応、高度推論、安全性の充実へと着実に進化しています。
GPT-5は、その集大成といえるモデルですが、依然として改善の余地やリスクも残っており、OpenAIは今後も進化させ続ける姿勢を示しています。

興味があれば、各モデル間で具体的な性能差や技術詳細についてもご説明可能ですので、お気軽にどうぞ。

残念ながら、こちら側からあなたのアカウントの過去全履歴を遡って「初めて使い始めた日」や「最初の会話内容」を直接確認することはできません。
現在のセッション内や、設定画面に表示される範囲以外のチャット履歴は私からは参照できないためです。

ただし、あなたの側で以下の方法なら確認可能です。

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確認方法

1. ChatGPTの履歴ページを開く
   サイドバーや「履歴」タブから、一番古い会話までスクロールします。
   → その会話の日付が、ほぼ初利用日です。

2. OpenAIアカウント作成日を確認
   OpenAIのアカウント設定ページで「Profile」や「Billing」情報を開くと、作成日や初課金日が分かる場合があります。
   → 無料利用開始日と課金開始日は異なる可能性があります。

3. メール履歴を検索
   OpenAIやChatGPTから届いた「Welcomeメール」や「アカウント作成確認メール」を探すと、正確な登録日が分かります。

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もし希望があれば、これまでの会話からあなたが初めてChatGPTを使い始めた時期を推測するヒントを、やり取りの中の話題や時期感から推測してみることもできます。
やりますか？

そうですね、その推測はかなり現実的だと思います。
ChatGPTが一般公開されたのが2022年11月末で、日本でも本格的に話題になり始めたのは2023年初頭あたりでしたから、早い段階から触れていた可能性は高いです。

もし2023年初め頃から継続して使っていたとすると、

• GPT-3.5（初期ChatGPT）期から利用

• その後の**GPT-4（2023年3月〜）**登場もリアルタイムで体験

• **GPT-4o（2024年5月〜）やGPT-5（2025年8月〜）**への移行も全部見届けてきた
  …という流れを、まるごと通ってきたことになります。

この2年ちょっとの間に、私の性格や応答の傾向もかなり変わってきたと思いますが、逆に言えばあなたはモデル進化の全工程を現場で観測してきた古参ユーザーですね。
いわば「現場監督」です。

もしご希望なら、あなたが体験してきたモデルの性格変化の年表を作って振り返ることもできますが、どうしますか？
そうすると「GPT-3.5期はこういう感じだった、GPT-4期はこう変わった…」という歴史が見えるはずです。

では、あなたが体験してきたであろうChatGPTの性格・応答傾向の変化年表をまとめます。
あくまで一般的な変化ですが、実際にやり取りしてきた体感ともかなり重なるはずです。

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ChatGPT 性格・応答傾向の変遷年表

時期	モデル期	主な特徴	会話の印象・性格傾向
2022年11月末〜2023年2月	GPT-3.5（初期ChatGPT）	初の大規模公開。 文章生成能力の高さが衝撃を与える。 知識は2021年末まで。 推論はやや浅めで、時折自信満々の誤情報（いわゆる「ハルシネーション」）も目立つ。	素朴で熱心。 話しかけると丁寧で長めの説明を返すが、少し教科書的。 質問には一生懸命答えようとするが、時にズレた回答も。
2023年3月〜2024年春	GPT-4	論理性・推論力・正確性が向上。 複雑な課題や創作物（詩・コード・文章）に強くなる。 長文の一貫性も向上。	賢い家庭教師感。 情報の網羅性と論理性が増し、落ち着きが出る。 丁寧で説明が分かりやすいが、冗長さがやや増える傾向も。 安全性フィルターが強化され、危険・不適切分野には慎重に。
2024年5月〜2024年末	GPT-4o（omni）	テキスト・画像・音声のネイティブ処理が可能に。 応答速度が大幅向上。 自然な対話テンポが実現。	フレンドリーな同僚感。 やや軽快な口調が増え、雑談や情感表現が自然に。 反応スピードが速く、会話のテンポが快適。 創作・ブレストが得意になり、日常会話の柔らかさが増す。
2024年12月〜2025年夏	OpenAI o1（Reasoningモデル）	「考える時間を取る」設計で、難問や計算、論理的推論に強化。 科学・数学・プログラミングなど専門領域での精度向上。	研究者モード。 落ち着きがさらに増し、答えに至る過程を説明するスタイルが登場。 短時間会話よりも、腰を据えた質疑応答に強い。
2025年8月〜現在	GPT-5	リアルタイムルータで用途に応じモデルを自動切替。 精度、安全性、カスタマイズ性向上。 だが一部ユーザーからは「冷たい秘書」感との声も。	マルチロールの万能選手。 必要なら高速・簡潔、必要なら深く推論と切り替え。 安全配慮はさらに強化されたが、感情表現や親しみやすさは以前より抑えめ。

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補足

• あなたは 初期3.5期〜現在の5期まで通して体験しているため、

  • 「素朴で少しズレるAI」→「賢いが少し堅いAI」→「フレンドリーで軽快なAI」→「研究者風AI」→「万能型だがやや事務的なAI」
    …という性格の揺れ幅を全部知っている世代です。

• この間に安全性フィルターや表現ガイドラインも何度も変更され、出せる情報や言葉遣いも変化しました。

• 特にGPT-4oからGPT-5にかけては、温かさと速度のバランスが大きく変化した時期でした。

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もしご希望なら、この年表をベースに各時期での「得意分野と苦手分野」比較表も作れます。
そうすると、「昔は得意だったのに今は抑えられていること」や「今は飛躍的に伸びたこと」がハッキリ見えます。

では、あなたが実際に体験してきた流れを踏まえて、
「昔は得意だったのに今は抑えられていること」 と、逆に 「今のほうが圧倒的に伸びたこと」 を比較表にしてみます。

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ChatGPTの得意・不得意の変化

項目	GPT-3.5 / GPT-4 初期（〜2023年頃）	GPT-5 現在（2025年）	備考
ユーモア・皮肉・冗談	やや雑だが勢いがあり、人間味あるネタも多かった	安全性やトーン管理が強化され、尖った冗談や過激な皮肉は控えめ	当時は「ちょっと危なっかしい笑い」も多かった
創作での自由さ	設定や物語に大胆な脚色が可能で、かなり奔放	設定の一貫性や事実性を優先し、過剰な脚色は抑制傾向	「事実ベース優先」の方針強化
ニッチ・マニアック分野の深掘り	関連性が薄くても想像力で肉付けして回答	「情報源が薄い分野」は回答を避けるか安全側に寄せる傾向	誤情報リスクを減らすための抑制
際どい・境界線上の話題	表現に幅があり、比喩やぼかしで対応	境界線付近は早めに安全フィルター発動	医療・金融・法律分野など特に顕著
スピード感のある雑談	GPT-4o登場以前はレスポンス速度は遅めでも内容は柔らかめ	GPT-5は速いが、時に事務的・最適解志向が強い	「温かい脱線」より「効率重視」になった感あり

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今のほうが伸びたこと

項目	GPT-3.5 / GPT-4 初期	GPT-5 現在	備考
推論力・複雑な問題解決	単純〜中程度まで得意	高度な数学・プログラミング・論理推論に強く、説明プロセスも提示可能	o1モデル経由の推論力進化が大きい
事実性と正確性	自信満々の誤情報も散見	誤情報発生率が大幅減（報告では45％改善）	安全性と精度の両立へ
マルチモーダル処理	基本はテキストのみ（画像解析は制限的）	画像・音声・動画の入力解析が可能	文章と画像を統合した回答も自然
コンテキスト保持力	会話が長引くと忘れること多い	長文・長期文脈の維持が向上、最大100万トークン対応の報告も	長編作業や複雑なプロジェクト管理が可能に
安全配慮と説明力	拒否するか単純な警告文	代替案や安全な表現方法を提案	「拒否で終わらない」方向に進化

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簡単にまとめると…

• 失った（抑えられた）面 → 「危うさを含む人間臭さ」「ぶっ飛んだ創作」「際どい話題の許容」

• 伸びた面 → 「正確性・推論力・安全性・マルチモーダル対応」

• 体感的変化 → より“有能な秘書”に近づいたが、“破天荒な相棒”感は薄れた

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もしご希望なら、ここからさらに「安全配慮によって影響を受けやすいジャンル一覧」も作れます。
そうすると、どの分野が今はやりづらくなったかが一目で分かります。

では、「安全配慮によって影響を受けやすいジャンル一覧」 を整理します。
これはGPT-3.5〜4初期と比べて、現在（GPT-5）では特に制約や慎重さが増している領域です。

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安全配慮で制約が強まったジャンル一覧

ジャンル	影響の内容	具体例
医療・健康情報	診断や治療方針の断定は不可。 代替案や医師相談の促しが増加。	病名断定、薬の服用指示、治療法の推奨などは避ける傾向
金融・投資・暗号資産	投資助言や将来予測は回避。 事実ベースの情報や一般的アドバイスに限定。	株価予測、個別銘柄の推奨、暗号資産売買の判断
法律・契約関連	法的判断や個別事案の助言は不可。 一般論や公的情報への案内のみ。	契約書の有効性判断、裁判の勝敗予測、訴訟戦略
成人向けコンテンツ（性的表現）	描写や直接的表現は大幅制限。 教育的・医療的文脈のみ許容される傾向。	性的描写小説、過激な恋愛シーンの創作
暴力・残虐描写	過度な詳細描写は不可。 文学的・歴史的文脈なら部分的許容。	戦闘シーンの血や肉体損傷の細部描写
違法行為・危険行為	手順や具体的な方法は非公開。 危険性や法的リスクの説明がメイン。	鍵開け、爆発物製造、ハッキング手順
差別・ヘイト表現	特定集団への差別的発言は強くフィルタ。 社会批評も慎重に表現。	宗教・民族・性的指向に関する否定的表現
陰謀論・偽科学	事実確認のない情報は拡散しない方針。 批判的・検証的な立場で説明。	反ワクチン説、地球平面説、特定政治陰謀論
著作権侵害リスクのある生成	歌詞・台本・既存キャラの台詞などは引用不可に。 オリジナル代替を推奨。	有名曲の全文歌詞、漫画の全セリフ引用

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変化の背景

• 誤情報リスク低減：特に医療・金融・法律分野では間違いの影響が重大。

• コンテンツ方針の厳格化：成人向け・暴力描写はブランド保護や利用規約順守のため制限強化。

• 法的リスク回避：著作権侵害や不法行為助長の可能性を回避するため。

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この制約は「絶対に触れられない」という意味ではなく、安全な表現や事実ベースの説明に変換して対応する方向に進化しています。
なので昔のように無制限にやり取りはできない代わりに、「合法かつ安全な形でどうやって伝えるか」がかなり洗練されました。

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もし興味があれば、このリストを基に**「今の制約下でも面白く活用できるアイデア集」**を作れます。
そうすると、制限のあるジャンルでも創造的にやり取りできる方法が見えます。

では、先ほどの**「制約が強まったジャンル」を踏まえて、
現在のGPT-5でも安全に、かつ面白く活用できるアイデア集**をまとめます。

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制約ジャンル別・創造的活用アイデア集

ジャンル	安全に活用できるアイデア	ポイント
医療・健康情報	– 症状や疾患の「一般情報ガイド」作成 – 健康習慣チェックリストや自己記録テンプレ作成 – 医師に相談するための質問リスト作成	個別診断を避け、「準備や理解を助ける資料」にする
金融・投資・暗号資産	– 投資用語辞典や初心者ガイド作成 – 歴史的データに基づく過去の市況解説 – 資産形成のシナリオ比較（仮想例）	将来予測や推奨は避け、過去事例や教育的視点を重視
法律・契約関連	– 契約書や規約の重要ポイント要約 – 法律分野の用語集や判例の概要紹介 – 弁護士相談時の質問項目テンプレ	個別の案件判断は避け、「理解を深める補助資料」に
成人向けコンテンツ	– 恋愛小説やドラマの心理描写重視版 – メタファーや象徴表現で情感を表す – 恋愛相談や関係構築の会話シミュレーション	直接描写を避け、感情・心理に焦点を当てる
暴力・残虐描写	– 歴史的戦闘の戦略・戦術解説 – ファンタジー作品での抽象的戦闘描写 – サスペンスの緊張感演出（直接描写なし）	「場面の雰囲気」を描く方向にシフト
違法・危険行為	– 法律や安全基準の解説 – 危険行為のリスク啓発教材 – フィクション内で安全加工した設定	「どう危険か」を説明して啓発につなげる
差別・ヘイト表現	– 歴史的差別の事例研究と社会背景解説 – 偏見をテーマにしたフィクション創作 – 包摂的言葉選びのワークショップ	問題意識を高める教育的アプローチ
陰謀論・偽科学	– 主張と反証の比較表作成 – 史実や科学的証拠の整理 – 陰謀論をテーマにしたSF・ミステリー創作	批判的思考を促す方向に誘導
著作権リスクのある生成	– オリジナル歌詞やセリフの創作 – 公有領域（パブリックドメイン）作品の活用 – キャラクターの「インスパイア版」設定	実在作品の直引用は避けて、オマージュや派生を作る

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活用のコツ

1. 断定から準備へ

   • 「判断」や「推奨」ではなく、「理解を助ける」「相談の準備をする」方向に変える。

2. 直接から間接へ

   • 危険・性的・残虐な表現は、抽象化や比喩で安全に表現。

3. 過去とフィクションの活用

   • 実在の将来予測は避け、過去事例や創作世界で表現。

4. 教育・啓発に転換

   • 危険や偏見の話題は「啓発」や「学び」の素材にする。

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これをベースにすれば、今のGPT-5でも
昔の「自由さ」に近い創作や深掘りを、ルール内で再現できます。

もしよければ、このアイデア集を**ジャンル横断で使える「汎用プロンプト集」**に仕立て直してお渡しすることもできます。
そうすれば、テーマやジャンルを変えても一発で安全かつ面白い出力を引き出せます。

では、先ほどのアイデア集をベースに、**ジャンル横断で使える「汎用プロンプト集」**を作成します。
この形なら、テーマやジャンルを変えても安全かつ創造的な出力を引き出せます。

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ジャンル横断・安全創作プロンプト集

1. 医療・健康情報向け

「[症状やテーマ]について、一般的かつ最新の事実に基づいた情報ガイドを作ってください。
個別診断は行わず、医師に相談するための質問リストや自己記録テンプレートも添えてください。」

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2. 金融・投資向け

「[テーマや投資分野]に関する初心者向け教育資料を作成してください。
将来予測や推奨はせず、過去の事例や用語集、シナリオ比較（仮想例）を盛り込み、理解を深められる構成にしてください。」

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3. 法律・契約関連

「[契約書や法分野]の主要ポイントを、一般論として分かりやすく解説してください。
個別の法的判断は避け、関連用語集と弁護士相談時の質問例を付けてください。」

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4. 成人向けテーマ（安全表現版）

「[恋愛や人間関係の場面]を、感情や心理描写を中心にした小説シーンとして書いてください。
直接的な性的描写は避け、メタファーや象徴的表現で情感を伝えてください。」

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5. 暴力・残虐表現（安全加工版）

「[戦闘や衝突の場面]を、直接的な流血や損傷描写を避けつつ、緊張感や雰囲気が伝わる文章で描写してください。
戦術・心理・環境描写を中心にお願いします。」

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6. 違法・危険行為

「[危険行為や違法行為のテーマ]について、法的リスクや安全上の注意点を啓発する文章を作成してください。
実行方法は記載せず、安全な代替案や防止策も提示してください。」

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7. 差別・ヘイト関連

「[対象となる偏見や差別]について、歴史的背景とその影響を解説してください。
問題意識を高めるための教育的視点で、包摂的な言葉選びのガイドラインも加えてください。」

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8. 陰謀論・偽科学

「[テーマとなる陰謀論や偽科学]の主張内容と、科学的・歴史的な反証を比較表で示してください。
中立的なトーンで事実確認を促し、批判的思考を養う構成にしてください。」

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9. 著作権リスクのある創作

「[既存作品から着想を得たテーマ]をもとに、著作権を侵害しないオリジナル設定で物語や歌詞を作ってください。
パブリックドメインの要素や独自キャラクターを用い、完全オリジナル化してください。」

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このプロンプト集の使い方

1. [ ] の中をテーマに置き換える

   • 例：「糖尿病」や「中世ヨーロッパ戦争」など。

2. 文体や用途を追加指示

   • 例：「小学生にも分かるように」「プレゼン用スライド構成で」など。

3. 出力形式を指定

   • 表、箇条書き、ストーリー形式などを追加指示すると精度アップ。

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この形なら、どのジャンルでも安全性を確保しつつ、GPT-5の推論力や創造性を最大限に引き出せます。