開発者ツール
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よくあるJSON構文エラーの特定と修正方法：RFC 8259準拠ガイド | GoToolstack
末尾の不要なカンマ、シングルクォート、未クォートキーを正しく修正。BigIntの精度欠損を防ぎ、安全にJSONをフォーマット。
AI プロンプト構造化設計スタジオ
役割、タスク、文脈、出力形式、トーンのフレームワークに基づき、プロ仕様の高度なAIプロンプトを構築します。無料、100%クライアントサイド。
使い方
1
テキストを入力または貼付
入力エリアに対象のテキストやコードを貼り付けます。
2
変換・解析を実行
整形、フィルタリング、変換などの処理を適用します。
3
結果をコピー
処理されたクリーンな結果をクリップボードにコピーします。
概念＆ナレッジハブ
AIプロンプトエンジニアリング＆構造化プロンプト設計スタジオ
ChatGPT、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）から最高精度の回答を引き出すため、プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに基づいた「構造化プロンプト（Role, Context, Task, Constraints, Examples, Output Format）」をノーコードで設計・構築できるプロンプト作成支援ツールです。
具体的な設計例として、「新製品のマーケティング企画書作成」を依頼する場合、役割（Role: 高級日用品ブランドのシニアストラテジスト）、背景文脈（Context: 30代働く女性向けオーガニックシャンプー）、具体的課題（Task: 3つの訴求コンセプト案の策定）、制約条件（Constraints: 専門用語を避け、各案にキャッチコピーとターゲットペルソナを記載）、出力形式（Format: マークダウン表形式）を各欄に入力すると、LLMが誤解なく完璧に理解できる洗練されたプロンプトコードが一括生成されます。
Few-Shot例示（具体例の提示）の組み込みや、出力のハルシネーション（嘘の回答）を抑止する厳格モード指示の付加、推定トークン数のカウント機能も備えています。
コアアーキテクチャ＆計算式
Prompt Architecture = ⟨Role⟩ + ⟨Context⟩ + ⟨Task⟩ + ⟨Constraints⟩ + ⟨Few-Shot Examples⟩ + ⟨Format⟩
認知心理学とLLMのアテンション機構に最適化されたXMLライクなセクション構造に分解し、指示の曖昧性を排除してモデルの推論精度を最大化します。
ベストプラクティスと必須ガイドライン
- 「良い文章を書いて」といった抽象的な指示を避け、「誰が」「何のために」「どんな制約で」行うかを各入力欄に具体的に記述する
- 期待する出力のトーンやスタイルがある場合は、Few-Shot（入出力の具体例）を1〜2件プロンプト内に含める
- 出力形式（Markdown、JSON、箇条書き、表等）を明確に指定することで、後続のシステム連携や実務利用をスムーズにする
- 完成したプロンプトを「テンプレート保存」し、チーム内で共有してAI活用の業務品質を標準化する
よくある質問 (FAQ)
なぜプロンプトを「役割」や「制約条件」に構造化する必要があるのですか？
AIは文脈が明確であるほどアテンション（注意機構）が適切に機能し、前提のズレや的外れな回答、嘘（ハルシネーション）が激減するためです。
ClaudeやChatGPTなどモデルごとにプロンプトの書き方を分けるべきですか？
XMLタグを用いた構造化プロンプトは現在Claude、GPT-4o、Geminiのいずれの主要フロンティアモデルでも最高性能を発揮する共通形式です。
プロンプトのトークン数が長すぎるとAIの回答精度は落ちますか？
過度に冗長な指示は重要な制約の無視を招くため、本ツールで無駄な表現を削ぎ落として簡潔・明確なプロンプトに整えることが重要です。
社内業務の機密プロンプトを入力してもAIの学習データに使われませんか？
本ツールは完全なクライアントサイドツールであり、入力されたプロンプト内容が外部のAIプロバイダやサーバーに送信されることはありません。