生成AIを使っていて、その出力をコピーして保存していたら、Markdown記法の形式になっていました。
もしかして、生成AIってMarkdown記法を活用しているのかも？（実は常識的な話みたいですので、この後の記事はその辺の事情に無知な個人的な感想です。）と思い、生成AI自身に聞いてみることにしました。
今回は ChatGPTを使いました。例によって完全に無料で使うので一日の質問数制限がありそうなのでその点は考慮してあります。
最初のプロンプトは、
「ChatGTPは、Markdown表記方法と親和性が高いのですか。もし高いとすると、プロンプトに積極的にこの形式を使用したほうが良いのでしょうか？」
回答は、
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はい、ChatGPTはMarkdown形式に非常に親和性があります。Markdownは簡潔で可読性が高く、見出し、リスト、コードブロック、強調などのフォーマットを簡単に使えるため、テキストを整理してわかりやすく伝えるのに便利です。
Markdown形式を積極的に使用する利点
1. 視覚的な整理: 見出し（#）や箇条書き（-や*）を使って、情報をわかりやすく整理できます。
2. 強調: 文字を太字（**bold**）や斜体（*italic*）にしたり、コードを囲んだりできます。特にプログラミングや技術的な会話では有用です。
3. リンクや画像:
Markdown形式では、簡単にリンク（[リンク](URL)）や画像（）を埋め込めるため、視覚的に豊かなコンテンツを作成できます。
4. コードブロック:
プログラムコードなどをシンプルに表示するのに適しています。例えば、コードの入力や出力例を示す際に、````で囲うことで見やすくなります。
プロンプトにMarkdownを使うメリット
クエリが複雑な場合、Markdownで情報を整理して提供することで、ChatGPTもより正確に解釈しやすくなります。
視覚的に明確にしたい場合、Markdownを使うことで、会話が簡潔かつ見やすくなり、必要な情報をすぐにピックアップできることがあります。
例えば、質問が「複数の方法でリストを作成したい」といった内容なら、以下のようにMarkdownを使うことで、ChatGPTが理解しやすくなります。
1. 方法1: 簡単なリスト
2. 方法2: 複雑なリスト
- サブリスト1
- サブリスト2
また、技術的な内容やコードを含む場合は、以下のように使うとさらに効果的です。
```python
def example_function():
return "Hello, World!"
### まとめ
Markdown形式は、ChatGPTとのやり取りにおいて、情報を視覚的に整理したり、コードやリストを効果的に表現したりするのに非常に有用です。プロンプトにMarkdownを積極的に使うことで、より効率的に情報を伝達できることが多いです。
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更に最初に気になった出力に関しても聞いてみました。
プロンプトは
「もしかして、ChatGTPの出力はMarkdown形式で行われていて、表示する時に表示するツール(例えばブラウザー)に応じて適時変換していますか？」
回答は
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結論から言うと――
はい、ChatGPT の出力は “Markdownとして解釈できる形式”
が基本で、表示側（ブラウザやアプリ）がそれをレンダリングして見た目を整えています。
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◎ 仕組みのイメージ
1. ChatGPT は Markdown を「生成できる」
ChatGPT はテキストで返しているだけですが、そのテキストが Markdown 記法を含んでいます。
# 見出し
**太字**
コードブロック
など。
2. ブラウザ・アプリ側が Markdown を“レンダリング”して表示している
例えば ChatGPT のWeb版や各社が作るアプリは、内部で Markdown パーサー（拡張Markdown含む）を使ってテキストを整形しています。
そのため、太字・コードブロック・表などが綺麗に見えます。
3. ChatGPT は「Markdownに強い」ように訓練されている
学習データで大量の Markdown 文書を見ているため、Markdown での出力が自然。
コードや技術文章のニーズが多いため、標準的に Markdown を使う傾向があります。
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◎ 補足：ChatGPT が常に Markdown を出力しているのか？
完全に「Markdownのみ」と固定されているわけではありません。
普通の文章 → プレーンテキスト（ただし Markdown と互換性がある）
技術文/構造化指示 → Markdown 使用が増える
ユーザーが「Markdown禁止」と言えば使わない
つまり **“Markdownに適した形式で返す習慣がある”**というのが正確です。
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◎ 結論：Markdownで書いたほうが良い？
はい。読みやすさも精度も上がります。
特に以下の場合は効果的：
手順や階層構造を明確にしたい
表やコードを使いたい
プロンプトを整理して誤解を減らしたい
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必要なら、「ChatGPTにとって最適なMarkdownプロンプトの書き方」も詳しくまとめますので、お知らせください！
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ということで、最適なMarkdown形式？を推薦してもらいましょう。
プロンプトは、
「ぜひ、ChatGPTにとって最適なMarkdownプロンプトの書き方を詳しく教えてください」
回答は、
ここから＝＝＝＝＝＝
いいですね ? 以下は ChatGPT にとって最適な Markdown プロンプトの書き方
を日本語でわかりやすく、実践的にまとめたガイドです。コピペしてすぐ使えるテンプレートや具体例も付けます。長めですが、重要な点を段階的に押さえているので、必要な箇所だけ読んで使ってください。
1) 基本原則（最優先）
1. 目的を最初に一文で伝える
→ 何を出力して欲しいかを最短で書く（例：「ブログ記事の下書きを作る」）。
2. 役割（Role）を指定する
→ あなたは?の専門家です と明示すると応答のトーンと精度が安定します。
3. 入力（コンテキスト）を与える
→ 背景情報・前提条件・関連データを箇条書きで渡す。
4. 形式（フォーマット）を明確に指定する
→ 出力を Markdown、箇条書き、表、JSON などで指定する。
5. 制約（Constraints）を明示する
→ 文字数、禁止事項、必須箇所（例：「見出しは H2 を4つ含める」）を指定。
6. 例（Examples）を見せる
→ 期待する出力の短いサンプルを付けると精度が劇的に上がる。
7. 検証方法（Acceptance criteria） を書く
→ 「?が満たされていれば合格」条件を示すと結果の使い勝手が良くなる。
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2) シンプルテンプレート（すぐ使える）
# 目的
あなたに期待すること（1行）
# 役割
あなたは【職業/専門】の専門家です。?の観点で答えてください。
# 入力（コンテキスト）
- 重要な事実1
- 重要な事実2
# 出力形式
- Markdown (見出し、箇条書き)
- 文字数: 約XXX文字
- セクション: 1) 要約 2) 詳細 3) アクション
# 制約
- 具体例を2つ入れる
- 専門用語がある場合カッコ内に簡単な説明をつける
# 期待される例（短いサンプル）
（出力サンプルをここに貼る）
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3) 具体例 ? ブログ記事案を作る場合
# 目的
「SaaS のオンボーディング改善」について 800?1000字のブログ下書きを作ってください。
# 役割
あなたは SaaS マーケティングのシニアコンテンツストラテジストです。
# コンテキスト
- 対象: B2B SaaS、月額 $50?200 の中小企業向け
- 課題: 新規ユーザーの継続率が低い（初月離脱が30%）
# 出力形式
- Markdown
- 見出し: H1 タイトル + H2 を3つ
- 各 H2 下は 2?3 段落
- 最後に「5つの実行可能なチェックリスト」を箇条書き
# 制約
- 図表は不要
- 専門用語は簡単に説明する
# サンプル（導入の1段落）
> SaaS プロダクトは初期体験が重要です。今日は…（以下サンプル）
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4) 高度なテクニック（プロ向け）
分割して指示する（step-by-step）
大きなタスク → 「まず要約を作る」「次に詳細化」「最後に校正」など順序を指示。
ロールプレイ＋評価基準
例: 「あなたは採用担当役として候補者のカバーレターを評価し、5点満点で採点して改善案を書く」
テンプレート化して変数化
再利用しやすいテンプレートにして、変数名（{{顧客名}}）で差し替える。
出力を機械で扱うなら JSON 指定
例: {"title":"", "summary":"", "tags":["",""]} ? 自動処理が楽。
例外・禁止事項を明示
例: 「冗長な導入文は避ける」「x社の商標情報は含めない」
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5) よくあるミスと対策
ミス：目的が曖昧 → 対策：冒頭に1行で目的を書く。
ミス：出力形式を指定しない → 対策：必ず 出力形式 セクションで形式を固定。
ミス：長い背景を1段落で渡す → 対策：箇条書きで要点に分ける。
ミス：期待例を出さない → 対策：短いサンプル（2?5文）を必ず付ける。
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6) チェックリスト（プロンプトを書いた後）
[ ] 目的が1行で書かれている
[ ] 役割が指定されている
[ ] コンテキストが箇条書きである
[ ] 出力形式（Markdown/JSON/文字数）が書かれている
[ ] 制約（禁止事項・必須事項）が書かれている
[ ] 期待される例を1つ以上示した
[ ] 検証基準（Accept）を記載した
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7) さらに短く、ワンライナーで済ませたい時
あなたはプロの?です。以下の要件で（出力形式）を作ってください：目的→◯◯、対象→◯◯、必須→◯◯、禁止→◯◯、文字数→◯◯。
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なんとなく、「プロンプトはMarkdownで書く」という雰囲気になってきました。
最後に、Pythonと関連して別の質問もしてみました。
プロンプトは、
「ChatGPTがMarkdownを利用していることは理解しました。
ところで、Pythonは、ドキュメントにReStructutedText を使っているみたいですが、ChatGPTとしてはどのように評価していますか？」
注） .rst と識別子がついているファイルです。
回答は、
ここから＝＝＝＝＝＝
Python公式ドキュメントが採用している reStructuredText（reST） と、ChatGPTの回答でよく使う Markdown の違いや評価について、ChatGPTとして中立的にまとめてお答えします。
🔍 ChatGPTから見た reStructuredText と Markdown の評価
🟦 reStructuredText の特徴と評価
メリット
Sphinx と強く統合されている
→ Python公式ドキュメントや多くのライブラリが使っているのはこのため。
→ 自動APIドキュメント生成（autodoc）との相性が非常に良い。
表現力が高い（強力な拡張機能）
→ ディレクティブ、ロール、目次自動生成、索引、警告枠など、技術文書として必要な機能を豊富に持つ。
大規模ドキュメントに向いている
→ 階層構造や複雑な構成のマニュアルに強い。
デメリット
記法が複雑で覚えにくい
→ 初学者にはMarkdownよりハードルが高い。
ツールチェーンがやや重い
→ Sphinx とセットで使うことが前提のため、手軽さはMarkdownに劣る。
🟩 Markdown の特徴と評価
メリット
圧倒的に書きやすく、覚えやすい
→ 軽量で、どこでもサポートされている（GitHub、Notion、ChatGPT など）。
シンプルな文書を素早く作成できる
エコシステムの広さ
→ Markdown → HTML, PDF, Sphinx などに変換できるツールが豊富。
デメリット
複雑なドキュメント構造には弱い
→ 標準Markdownには目次、自動索引、カスタム警告、footnotes などが不足している。
→ ただし拡張Markdown（GitHub Flavored Markdown, MyST 等）で補える。
🤖 ChatGPTの立場としては？
どちらも扱える
→ ChatGPTは Markdown も reStructuredText も生成・編集可能です。
目的に応じて使い分けるのが最適
技術文書（APIドキュメントや公式マニュアル） → reST + Sphinx
メモ・README・Webコンテンツ → Markdown
ChatGPTとしては “Pythonの公式文書がreSTを使っている理由は合理的” と考えています。
→ 強力な構造化機能・Sphinx統合が、Pythonの巨大な公式ドキュメントに向いているため。
📌 まとめ
項目 reStructuredText Markdown
記法の簡単さ ✕ 複雑 ◎ 簡単
表現力 ◎ 非常に高い △ 標準では限定的
大規模ドキュメント ◎ 向いている △ 拡張次第
エコシステム ○ Sphinx中心 ◎ どこでも使える
8) 最後に ? すぐ使えるテンプレ（コピーして貼る）
# 目的
（ここに1行で目的を書く）
# 役割
あなたは【専門家名】です。
# コンテキスト
- 事実1
- 事実2
# 出力形式
- フォーマット: Markdown
- 構成: タイトル（H1）、概要（2?3行）、H2 を3つ、それぞれ 1 段落
- 文字数: 約500?800字
# 制約
- 箇条書きは最大10行
- 技術用語は括弧で簡単説明
# 期待サンプル
（ここに期待する短い出力例を1つ）
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必要なら、このテンプレートをあなたの具体的なタスク用に即リライトします ?
たとえば「求人票を作って」や「論文の要約を出して」など、目的を教えてください。どんな用途で使いたいか言ってくれたら、すぐに最適化したプロンプト（日本語/英語・短縮版・詳細版・JSON出力版など）を作って渡します。
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というわけで、生成AIではMarkdown 記法が良さそうですね。