ChatGPTが文字数指定を守らない！カウント問題まるっと解決

「500文字で書いて」と指定したのに、出力された文章が300文字程度しかない。ChatGPTを使ったことがある方なら、一度はこんな経験をしたことがあるのではないでしょうか。

AIツールを副業や収入源として活用したい方にとって、文字数指定は極めて重要です。記事作成では案件によって「2000文字以上」「300～400字」など具体的な文字数条件が設定されています。しかし、ChatGPTは文字数指定を正確に守るのが非常に苦手です。

この記事では、文字数指定や文字数カウントが上手くいかないときの解決方法について解説します。

ChatGPTが文字数を数えられない原因

ChatGPTに「○○文字で書いて」と指示しても、なぜか指定通りの文字数にならない現象は数多くあります。

ここでは、ChatGPTが文字数指定を守れない理由を解説します。

トークン単位で処理しているため

ChatGPTを含む大規模言語モデルは、文章を「トークン」という単位で処理しています。トークンとは、単語や文字の塊のことで、日本語の場合は1〜3文字程度がひとつのトークンになることが多いです。たとえば「こんにちは」という言葉は、複数のトークンに分割されて処理されます。

この仕組みが文字数カウントを難しくしている根本的な原因です。ChatGPTは入力された文章をトークンに変換してから意味を理解し、回答を生成します。つまり、最初から文字という単位で情報を扱っていないのです。人間が文字を1つずつ数えるような処理とはまったく異なるアプローチで動いています。

そのため「500文字で書いて」と指示しても、ChatGPTは内部的にはトークン数をもとに文章量を推測するしかありません。トークンと文字数の対応関係は文章の内容によって変動するため、正確な文字数を出力することが構造的に困難なのです。

計算ではなく予測で回答を生成しているため

ChatGPTは計算機のように正確な演算を行っているわけではありません。膨大なテキストデータから学習したパターンをもとに、次に来るべき単語を確率的に予測しながら文章を生成しています。これが「生成AI」と呼ばれる理由です。

文字数を数えるという作業は、本来なら1文字ずつカウントする計算処理が必要です。しかしChatGPTにはそのような計算機能が組み込まれていません。「500文字くらいの文章」がどのようなものかを学習データから推測しているだけなので、結果にばらつきが生じます。

同様の理由で、ChatGPTは複雑な数学の計算や論理パズルでも間違えることがあります。これは欠陥ではなく、言語モデルの設計思想に由来する特性といえます。正確な計算が必要な場合は、専用のツールやコードを併用するのが効果的です。

日本語は英語より文字数の把握が難しいため

ChatGPTは英語をベースに開発されており、日本語の処理にはいくつかの課題があります。英語は単語がスペースで区切られているため、単語数のカウントが比較的容易です。一方、日本語はひらがな、カタカナ、漢字が混在し、単語の区切りが明確ではありません。

また、日本語はトークン化の効率が英語より低い傾向があります。英語では1単語が1トークンになることが多いですが、日本語では1文字が1トークン以上を消費することもあります。このため、同じ文字数でもトークン数が大きく異なり、ChatGPTが文章量を把握しにくくなります。

さらに、漢字は1文字で多くの情報を表現できるため、ひらがな中心の文章と漢字が多い文章では、同じ文字数でも情報量が異なります。ChatGPTはこうした日本語特有の複雑さに対応しきれず、文字数の指定に対して不正確な結果を返しやすいのです。

文字数指定を守らない・文字数カウントがおかしい問題の解決方法

文字数指定と文字数カウントがおかしい問題について、完璧な解決はまだなく、最新モデルの性能向上に期待することしかできません。

ここでは、文字数制限の指示をある程度守ってもらう方法を紹介します。

GPT-5以上のモデルを使用する

GPT-5以前のレガシーモデルでは、ChatGPTが文字数カウントを間違えて報告してきたり、文字数指定を明らかに守らない問題が多発していました。

これはChatGPTが嘘をついているわけではなく、GPT-5以前のモデルは仕組み上、日本語の文字数を数えるのが苦手だったからです。

GPT-5以上では日本語でもほとんどの場合、文字数を守らない問題が発生しなくなりました。ただし、文字数のカウントはまだ間違えてしまいます。

実際に文字数を指定して、感想文の生成を頼んでみると下記のようになりました。

◼︎400~500文字指定の場合(生成された文字数：422文字)

◼︎100~250文字で指定した場合(生成された文字数：130文字)

◼︎20~30文字で指定した場合 (生成された文字数：23文字)

GPT-5では、内容よりも優先して文字数指定を守ろうとしてくれることがわかります。

しかし、文字数カウントは間違えているので、1文字も間違いなくカウントが必要な場合は生成結果を文字数カウント専用のwebツールなどにコピペして確認が必要です。

明確な文字数と許容範囲を指定する

ChatGPTに文字数を守らせるには、曖昧な表現を避けて具体的な数値で指示することが重要です。「500文字くらいで」「短めに」といった表現では、ChatGPTは文章量を正確に把握できません。代わりに「480〜520文字で」のように明確な範囲を示すことで、目標が伝わりやすくなります。

また、指示の位置も精度に影響します。文字数の条件はプロンプトの冒頭か末尾など目立つ場所に配置すると効果的です。長い指示文の途中に埋もれてしまうと、ChatGPTが見落とす可能性があります。

さらに、文字数に関する条件を強調する言葉を加えるのも有効です。「必ず」「厳守して」といった表現を添えることで、ChatGPTが文字数を優先して考慮するようになります。

ChatGPT自身に文字数をカウント・調整させる

ChatGPTに生成した文章の文字数を自分で数えさせ、必要に応じて調整させる方法があります。「文章を書いた後、文字数をカウントして表示して」と指示を加えるだけで、出力の最後に文字数が表示されるようになります。

さらに一歩進めて、文字数が足りない場合や超過した場合の対応まで指示しておくと効果的です。これにより、一度の依頼で目標文字数に近い文章が得られる可能性が高まります。

ただし注意点があります。ChatGPTの文字数カウントは必ずしも正確ではありません。トークンベースで処理しているため、実際の文字数と10〜20%程度ずれることがあります。そのため、この方法はあくまで目安として活用し、最終確認は外部ツールで行うことをおすすめします。

短いブロックに分割して生成させる

長文を一度に生成させると、ChatGPTは全体の文字数を把握しにくくなります。そこで効果的なのが、文章を複数のブロックに分けて依頼する方法です。たとえば1500文字の記事を書く場合、導入・本論・結論をそれぞれ500文字ずつ依頼します。

この方法のメリットは、各パートの文字数管理がしやすくなることです。短いブロックであればChatGPTの推測精度も上がり、指定文字数との誤差が小さくなる傾向があります。また、パートごとに内容を確認・修正できるため、全体の品質も向上します。

デメリットとしては、手間が増えることと、ブロック間のつながりが不自然になる可能性があることです。後者については「前のパートに続く形で」と指示を加えることで軽減できます。

出力後に追加指示で調整する

最初の出力で文字数がずれていた場合、追加の指示で調整させる方法があります。ChatGPTは会話の文脈を記憶しているため、「もう少し増やして」「短くして」といった簡単な指示で修正が可能です。これをポストプロセスと呼びます。

具体的な文字数を指定して調整を依頼すると、より正確に修正されます。「あと100文字追加して」「50文字減らして」のように数値で伝えましょう。また、どの部分を増減するか指定すると、文章のバランスを保ちやすくなります。

この方法のメリットは、内容を確認しながら微調整できることです。一発で完璧な文字数を目指すより、段階的に近づけるほうが現実的で、結果的に品質の高い文章が得られます。2〜3回のやり取りで目標文字数に到達することが多いです。

外部ツールで文字数を確認・修正する

最も確実な方法は、ChatGPTの出力を外部ツールで確認し、自分で最終調整することです。ChatGPTの文字数カウントには限界があるため、正確な文字数が求められる場面では必須の工程といえます。

おすすめのツールとしては、Wordの文字カウント機能、Googleドキュメントのツールメニュー、オンラインの文字数カウントサイトなどがあります。これらは無料で使え、スペースや改行を含む・含まないなど細かい設定も可能です。

具体的な流れとしては、まずChatGPTに目標より少し多めの文字数で生成させます。その後、外部ツールで確認しながら不要な部分を削っていくと、効率よく目標文字数に到達できます。削る作業のほうが追加より簡単なため、最初からやや多めに出力させるのがコツです。

最終的な品質を担保するためにも、ChatGPTだけに頼らず、人間の目とツールでチェックする習慣をつけておくことをおすすめします。

ChatGPTに文字数を守らせるプロンプト例

モデルの性能が原因なので、完璧に守らせることはできませんが、下記の文字数指定のプロンプトを使用することで解決することもあります。

上記のプロンプトを使う上で重要なポイントは下記の２点になります。

こちらのプロンプトを実際にGPT-4oで試すと下記のような結果になりました。

▼生成結果

こちらで指定通りの文字数が出力できました。ただし、ChatGPTは276文字と補足をしてくれましたが、実際には212文字と異なったため、カウントが間違えています。

このプロンプトでも文字数指定を全然守ってくれないけど4oなど古いモデルの解答結果にこだわりがあるという方は、まずは4oにある程度の文字数指定をして生成してもらい、その内容をベースにGPT-5以上のモデルに調整してもらうのが良いと思います。

同じプロンプトで文字数を指定した比較結果【モデル別】

今回は、GPT-5とGPT-4oの2つのモデルに芥川龍之介の「羅生門」について感想文を書かせてみました。

GPT-5の場合

さまざま試したところ、8割程度は指定の文字数を間違えることなく出力してくれました。2,000文字を超える文章も依頼してみましたが、+50文字程度ときっちりと守ってくれています。GPT-5では、文字数指定の精度はかなり向上していることがここでもわかります。

GPT-4oの場合

1つ前のモデルのGPT-4oでは、200-300文字と指定したにもかかわらず197文字で生成されてしまいました。GPT-4oは読みやすさにおいて優れていますが、文字数には課題があることがわかりますね。

ChatGPTの文字数に関してよくある質問（FAQ）

まとめ：ChatGPTで完全な文字数コントロールするのはまだ難しい！

本記事では、ChatGPTが指定文字数をカウントできない理由とその解決策をお伝えしました。絶対とはいえないものの、こちらの方法を使えば文字数をある程度コントロールできます。

この記事のポイントは以下です。

副業やAIを活用した収入源を目指す方にとって、文字数管理は重要なスキルのひとつです。今回紹介したプロンプトテクニックを活用して、より効率的で正確なコンテンツ制作を実現してください！