AIプロンプト
ジェネレーター総覧
モデル別・用途別に最適化された8つの無料ツール。ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney、Stable Diffusion、v0 まで一箇所に集約。
1つのツールがすべてに最適ではありません。
ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney、Stable Diffusion、v0 は、それぞれが学習過程で異なる『プロンプト形式の好み』を獲得しています。同じ指示でも、最適形式に整えるだけで出力品質は体感で2〜3倍変わります。
本ページは、各モデルに特化した無料ジェネレーターを用途別に整理した総覧です。ブックマークして『今日のタスクにはどれを使うか』を10秒で判断できるようにしてください。
用途から逆引き。
8つの無料ジェネレーター。
01 · chatgpt プロンプト
ChatGPT プロンプトジェネレーター
GPT-4o と GPT-5 に最適化。役割-目的-文脈の Markdown 構造で3バリエーションを自動生成。
最適用途: ビジネスメール、要約、コピー、分析、日常的な業務タスク全般
02 · claude プロンプト
Claude プロンプトジェネレーター
XML タグ、chain-of-thought、自己批判の3バリエーション。長文分析と法務に強い。
最適用途: 契約書レビュー、研究論文、長文執筆、深い分析、倫理判断
03 · gemini プロンプト
Gemini プロンプトジェネレーター
Gemini 2.5 Pro / 2.0 向け。名前付き Markdown セクションと明示的推論ステップ。
最適用途: 詳細リサーチ、マルチモーダル解析、Google 連携タスク
04 · midjourney プロンプト
Midjourney プロンプトジェネレーター
v6.1 と niji 6 対応。スタイル、ライティング、レンズ、--ar --stylize --style raw を自動付与。
最適用途: 商業撮影、コンセプトアート、SNS ビジュアル、ブランドイメージ
05 · stable diffusion プロンプト
Stable Diffusion プロンプトジェネレーター
トークン重み(::)、ネガティブプロンプト、LoRA 対応。ローカル実行・商用利用に最適。
最適用途: ローカル生成、キャラクター設計、細部調整、ComfyUI / Automatic1111
06 · perplexity プロンプト
Perplexity プロンプトジェネレーター
引用強制、時系列指定、専門性レベルを自動で組み込む検索特化プロンプト。
最適用途: 事実確認、市場調査、競合分析、文献レビュー
07 · v0 プロンプト
v0 プロンプトジェネレーター
v0.dev / Next.js / shadcn/ui 向け。構造、スタック、loading/empty/error、a11y を自動指定。
最適用途: ランディングページ、ダッシュボード、フォーム、認証フロー、アプリ UI
08 · ai プロンプト
AI プロンプトジェネレーター(汎用)
ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Mistral、Llama すべてに対応するモデル中立版。
最適用途: モデル切り替えを想定した汎用プロンプト、プロダクション統合
どれを使うか、4つの基準。
1. 使っている LLM に合わせる
ChatGPT を日常的に使うなら ChatGPT 専用。Claude を使うなら Claude 専用。複数モデルを切り替える前提なら汎用。専用ツールはモデル固有の最適化を自動で組み込むため、同じ入力から明らかに違う出力が得られます。
2. タスクの性質で選ぶ
テキスト系か、画像系か、UI 系か、検索系かで完全に別ツールになります。画像を作りたいのに ChatGPT ジェネレーターを使っても意味がありません。タスク → モデル → ジェネレーターの順で選んでください。
3. 出力フォーマットを意識する
Slack 用の短文、Notion 用の長文、プレゼン用のスライド構成、API 統合用の JSON など、出力の最終形態が異なれば最適プロンプトも変わります。各ジェネレーターの『形式』選択肢を必ず指定してください。
4. 反復前提で考える
1発で完璧な出力は稀です。ジェネレーターは3バリエーションを同時生成するため、最も近いものを選び、それを叩き台に2〜3回の小修正で仕上げるのが最短経路です。
よくある質問。
『プロンプトジェネレーター』とは何ですか?
ユーザーが目的、読者、文脈、制約を入力すると、LLM に渡す最適化済みのプロンプト文を自動生成するツールです。白紙から書くより反復回数が平均60〜80%減り、モデル固有の最適化(ChatGPT の役割-目的-文脈、Claude の XML タグ、v0 のセクション構造など)を自動で組み込めます。
どのジェネレーターから始めればいいですか?
日常タスクは ChatGPT プロンプトジェネレーター、長文分析や契約系は Claude、リサーチは Gemini、画像は Midjourney または Stable Diffusion、UI は v0。最初は使用頻度の高い1〜2本に絞ると効果が出やすいです。迷ったら ChatGPT から始めてください。
モデルごとに別々のツールが必要な理由は?
主要 LLM は学習過程で異なる『プロンプト形式の好み』を獲得しています。ChatGPT は役割-目的-文脈の Markdown、Claude は XML タグ、Gemini は名前付きセクション、Midjourney はカンマ区切りの記述子 + フラグ。同じ指示でも最適形式に整えると出力品質が明確に変わります。各ツールはそれぞれの最適形式を自動で組み立てます。
これらのジェネレーターは完全無料ですか?
はい。すべてのジェネレーターは無料、ログイン不要、ブラウザ内でプロンプトを生成します。LLM 本体(ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney など)の利用料は各サービスのプランに従います。
生成されたプロンプトを改変していいですか?
推奨します。ジェネレーターの出力は『出発点』です。業務固有の語彙、社内制約、ペルソナ詳細を加えると品質が上がります。3バリエーションを比較し、自分のケースに最も近いものを選んでから編集するのが効率的です。
日本語で書いたプロンプトは英語より劣りますか?
GPT-4o、Claude 3.5 以降、Gemini 2.0 以降ではほぼ差がありません。日本市場向けの出力を生成するなら、日本語プロンプトのほうが文化的ニュアンスを保ちやすいです。Midjourney のみ、技術用語(lens、camera、aspect ratio など)は英語を混ぜるのが安定します。
API 利用時も同じプロンプトが使えますか?
はい。生成されたプロンプトはプレーンテキストで、OpenAI、Anthropic、Google の API、LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK すべてに貼り付けられます。API では system プロンプトと user プロンプトを分けるほうが柔軟で、本ジェネレーターの役割ブロックを system に、目的ブロックを user に配置する運用が一般的です。