Perplexity
プロンプトジェネレーター
Perplexity AI 向けに最適化された日本語プロンプトジェネレーター。Focus モード、調査の深さ、出典要件、反対仮説検討を内蔵。
無料版、Perplexity Pro、Deep Research のすべてで動作。3バリエーションをコピペで即利用。
調べたい内容を記述
3つのPerplexityプロンプト
Click Copy to use## 調査目的 [調べたいリサーチクエスチョンを記述してください] ## 検索パラメータ - Focus モード: Web(全般) - 地域: 日本 - 深さ: 標準(5〜10ソース) ## 情報源の要件 2024年以降の情報源を優先し、情報源間で主張が食い違う場合はそれを明示してください。 ## 出力形式 箇条書き + 出典URL付き。すべての主張に対し、本文中に [番号] 形式の脚注を付与し、末尾に「## 参照」として URL 付きで列挙してください。 ## 回答 調査を実行し、結果を上記形式で提示してください。不確実な箇所は「不明」と明記し、推測で埋めないでください。
## 調査目的 [調べたいリサーチクエスチョンを記述してください] 回答前に、この問いを3つのサブ問いに分解してください。各サブ問いに対して独立に検索・回答し、最後に統合してください。 ## 検索パラメータ - Focus モード: Web(全般) - 地域: 日本 - 深さ: 標準(5〜10ソース) ## 情報源の要件 2024年以降の情報源を優先し、情報源間で主張が食い違う場合はそれを明示してください。 ## 出力形式 箇条書き + 出典URL付き。すべての主張に対し、本文中に [番号] 形式の脚注を付与し、末尾に「## 参照」として URL 付きで列挙してください。 ## プロセス 1) ### 分解: 主問いを3サブ問いに分解。 2) ### 調査: 各サブ問いについて情報源を検索し要点を抽出。 3) ### 統合: サブ問いを統合した最終回答を提示。 4) ### 参照: すべての出典をURL付きで列挙。
## 調査目的 [調べたいリサーチクエスチョンを記述してください] 回答には反対仮説の検討を含めてください。主流の見解と対立する証拠があれば、それも提示してください。 ## 検索パラメータ - Focus モード: Web(全般) - 地域: 日本 - 深さ: 標準(5〜10ソース) ## 情報源の要件 2024年以降の情報源を優先し、情報源間で主張が食い違う場合はそれを明示してください。 ## 出力形式 箇条書き + 出典URL付き。すべての主張に対し、本文中に [番号] 形式の脚注を付与し、末尾に「## 参照」として URL 付きで列挙してください。 ## 品質チェック 回答生成後、次の3基準で評価してください: (a) 情報源が最低3つの独立媒体にまたがっているか、(b) 反対仮説を検討したか、(c) 不確実性を明示したか。いずれも満たしたうえで最終回答を提示してください。
内部の仕組み
なぜ構造化プロンプトが Perplexity で効くのか。
Web、Academic、Social、Reddit、YouTube など Perplexity の検索モードをプロンプト本文で明示します。モデルが不要な低質ソースを除外しやすくなり、情報源の質が安定します。
バリエーション2は主問いを3つのサブ問いに分け、独立に調査してから統合させます。Deep Research と組み合わせると網羅性が跳ね上がります。
バリエーション3は主流見解と対立する証拠の提示を強制します。投資、経営、科学的判断で確証バイアスを回避します。
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よくある質問
Perplexity ジェネレーターについての質問。
Perplexity 向けに専用のプロンプトが必要な理由は?+
Perplexity はリアルタイムウェブ検索と LLM 合成を組み合わせる特殊なハイブリッドです。ChatGPT や Claude と違い、情報源の質、Focus モード(Academic、Social、Reddit など)、調査の深さを明示したほうが回答品質が大きく変わります。このジェネレーターはその3要素を常に付与します。
Perplexity Pro の Deep Research とどう違いますか?+
Deep Research は20以上の情報源を30〜40分かけて統合する Pro 限定機能です。本ツールはその機能を最大活用できるプロンプト構造を組み立てます。バリエーション2(サブ問い分解)は Deep Research と特に相性が良く、調査結果の網羅性が向上します。
無料版の Perplexity でも使えますか?+
はい。バリエーション1と3は無料版で問題なく動作します。バリエーション2のサブ問い分解は深い統合を要するため Pro(Deep Research または Focus Academic)での利用が最適ですが、無料版でも質の高い回答が得られます。
Focus モードは何を選べばよいですか?+
Web は汎用リサーチ、Academic は学術論文と一次データ、Social は SNS 上の議論やトレンド、Writing はウェブ非参照で LLM のみ、Reddit はコミュニティの体験談、YouTube は動画解説。調査対象の性質に合わせて選んでください。本ツールのセレクタで指定すると、プロンプト本文にも明記されます。
反対仮説の検討はなぜ重要ですか?+
Perplexity は検索結果に偏りがちで、主流意見を強化する確証バイアスが生じやすい特性があります。バリエーション3は主張に対する反対証拠を明示的に求めるため、投資判断、経営判断、科学的検討などでバランスの取れた回答を引き出せます。
出典の信頼性はどう検証しますか?+
各プロンプトは本文中に [番号] 形式の脚注と末尾の「## 参照」でURL引用を求めます。生成後は各URLを必ずクリックして、(1)一次情報か二次報道か、(2)発行日、(3)発行主体の信頼性を確認してください。Perplexity でも稀にハルシネーション的な引用が発生します。
日本語で検索しても精度は落ちませんか?+
落ちません。Perplexity は日本語クエリでも日本語の一次情報(日経、総務省、各社IR)を優先的に引用します。英語ソースの結果も必要であれば、プロンプトに「英語ソースも含める」と追記してください。
企業リサーチ(競合分析)で使う方法は?+
調査タイプから「企業リサーチ」を選び、目的フィールドに対象企業名と知りたい軸(収益構造、解約率、プロダクトロードマップなど)を書きます。バリエーション2が最も効果的です。IR資料、プレスリリース、規制当局提出書類を中心に情報が整理されます。