「500文字で書いて」と指定したのに短すぎたり、逆にオーバーしたり──ChatGPTの文字数指定がうまくいかず、何度もやり直した経験はないでしょうか。大学の課題、仕事の要約、ブログやSNS投稿など、文字数制限がある場面ではこのズレが大きなストレスになります。
実はこの問題、プロンプトの書き方が悪いというよりも、ChatGPTの仕組み上どうしても起こりやすいものです。ただし、いくつかのコツを押さえれば、指定文字数にかなり近づけることはできます。
この記事では、ChatGPTで文字数指定を失敗しないための考え方と、ズレたときに最短で修正する方法を整理します。やり直しの手間を減らし、文字数制限のある文章作成をスムーズに進めたい方は、ぜひ参考にしてください。
内容をまとめると…
ChatGPTは「文字」ではなくトークン単位で文章を生成するため、文字数指定はズレが生じやすい
最初の指示は「範囲指定」＋「カウント条件（句読点/改行/スペース）」を明記すると安定しやすい
出力がズレたら「何文字増減するか」を数字で指定し、意味を変えずに再調整させると修正が早い
提出・投稿前はWord/Googleドキュメントや文字数カウンター、SNS投稿画面で最終確認するのが確実
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最初のプロンプトで文字数を安定させる基本ルール
ここでは、ChatGPTに最初のプロンプトを入力するときに意識すべきルールを整理します。最初の指示が曖昧だと、その後の修正コストが一気に増えてしまいます。ここでは、課題・業務・ブログで再現しやすい“3ステップの型”だけに絞って紹介します。
①単一の文字数ではなく必ず範囲指定にする
「500文字で書いて」といった単一指定は、ChatGPTが最も苦手とする条件です。誤差を前提に、必ず上下に幅を持たせた範囲指定にしてください。
範囲指定は、プロンプトの冒頭か末尾など、条件として目立つ位置にまとめて書くのがポイントです。
・NG例：「500文字で作成してください」
・OK例：「480〜520文字の範囲で作成してください」
また、文字数の範囲は、文章の分量に合わせた適切なボリュームであることも大切です。文字数の上限と下限の目安は、このようになります。
- 〜200文字：±10文字（例：190〜210）
- 200〜800文字：±20〜40文字（例：460〜540）
- 800文字以上：±50文字以上も検討（例：950〜1050）
試しに、筆者がNG例とOK例をどちらも試してみました。まずはNG例として「500文字で」と指定します。
外部のカウントツールで文字数をカウントしてみると、実際には370字。500字という指示は守れませんでした。また、出力された回答には「488文字」とありますので、実際の文字数とは異なるカウントを出してしまっているようです。
次に、文字数に幅をもたせ、「480~520文字」との指示を出してみます。
こちらは、実際の文字数は481字でした。指示通りの出力ができていますね。
②文字数カウントとズレたときの調整まで同時に指示する
文字数を安定させたい場合、ChatGPTが回答の出力前に自ら字数の調整をするような仕組みを整えます。具体的には、出力と同時に自己カウントと再調整を指示します。
たとえば、「文章のあとに文字数を表示し、範囲外なら言い換えて調整する」とプロンプト内で明示するだけで、やり直しの手間が減ります。
③長文はブロック分割と接続指示で精度を上げる
1000文字を超える文章になると、どうしても誤差が大きくなります。その場合は、文章を段落ごとに分割して生成するのが効果的です。
プロンプトの文字数指定欄に「導入：300〜350文字、本文：900〜1000文字、まとめ：250〜300文字」などと入力するとよいです！
この方法は、ブログ記事やレポートなど、構成が決まっている文章ほど効果的です。一発で理想形を狙うより、段階的に整えるほうが結果的に早く仕上がります。
ChatGPTの出力がズレたときの修正・調整方法
どれだけ丁寧に文字数指定をしても、ChatGPTの出力が指定範囲からズレることはあります。重要なのは、ズレたあとにどう修正するかです。やり方次第で、文章の生成を一からやり直すことなく、理想の文字数の文章を出力できます。
ここでは、出力結果をもとに文字数を最短で収束させる実践的な調整方法を紹介します。なお、このセクションで扱うのは「最初のプロンプト」ではなく、一度文章が出力されたあとの修正・調整フェーズです。
①出力結果をもとに、文字数の再調整を指示する
文字数がズレた場合は、生成された文章を前提にして、再調整を指示します。ここで重要なのは、「ズレている文章をどう直したいか」を明確に伝えることです。
たとえば、「意味は変えずに指定範囲に収めてください」「文字数を調整してください」といった指示を加えることで、ChatGPTは既存の文章をベースに修正を行います。
このように、出力 → 調整を前提にした運用に切り替えることで、「一発で完璧を狙って何度も作り直す」状況を避けやすくなります。
②増減する文字数を具体的な数字で伝える
調整指示を出すときは、「少し短くして」「もう少し増やして」といった曖昧な表現は避けましょう。代わりに、何文字増やすか／削るかを具体的な数字で指定します。
たとえば、「あと60文字増やしてください」「80文字削ってください」のように伝えると、修正の精度が大きく上がります。数字を示すことで、ChatGPTがどの程度調整すればよいかを判断しやすくなるためです。
内容を崩したくない場合は、「意味は変えずに言い換えだけで調整してください」といった条件も併せて伝えると、意図しない書き換えを防げます。
③外部ツールで最終的に確認する
文字数の正確さが求められる場面では、外部ツールでの最終確認が必須です。ChatGPTが表示する文字数は参考にはなりますが、常に正確とは限りません。
特に、大学の課題や広告コピー、SNS投稿などでは、数十文字のズレが提出条件違反や投稿エラーにつながることがあります。そのため、WordやGoogleドキュメント、オンラインの文字数カウンター、実際の投稿画面などで必ず確認しましょう。
「ChatGPTで整える → 外部ツールで文字数の正確さを確認する」という流れを手順として固定しておくと、文字数調整にかかるストレスを大きく減らせます。
ChatGPTが文字数を正確に守れない理由
ChatGPTに文字数指定が効きづらいのはどうしてなのか、疑問に思う方も多いかと思います。実は、ChatGPTの処理の仕組み上どうしてもズレが起きやすくなってしまうのです。
ここでは、その理由を簡単に紹介します。
文字ではなくトークン単位で文章を処理している
ChatGPTは、人間のように「文字」を1つずつ数えて文章を作っているわけではありません。内部では、「トークン」と呼ばれる単位で文章を処理しています。
トークンは日本語の「文字数」と一致しません。日本語では、1～3文字程度で1つとカウントされる仕組みです。同じ500文字でも、使う語彙や言い回しによってトークン数が変わるため、結果として文字数に誤差が出やすくなります。
計算ではなく確率予測で文章を生成している
文字数を正確に合わせる作業は、本来は計算処理です。一方でChatGPTは、次に来そうな言葉を予測しながら文章を生成しています。
そのため「あと50文字で終わらせる」といった細かい制御が得意ではなく、指定文字数に寄せようとしても、少し長くなったり短くなったりすることがあります。
このズレを前提に、範囲指定や出力後の再調整をセットで指示すると、やり直しの手間を大きく減らせます。
日本語は英語より文字数把握が難しい
日本語は、英語と比べて文字数制御がさらに難しい言語です。単語の区切りが曖昧で、トークン化の効率も一定になりません。
加えて、漢字・ひらがな・カタカナが混在するため、表現を少し変えるだけで文字数が大きく変動します。これも、指定からズレやすい原因のひとつです。
【用途別】文字数をコントロールする手順
文字数指定の基本は共通ですが、用途によって安全な進め方は異なります。
文字数指定の基本ルールは共通ですが、実際の作業では用途によって「進め方」が少し変わります。ここでは、よくある3つの利用シーンに分けて、失敗しにくい手順をまとめます。
大学レポート・課題で使う場合
大学のレポートや課題は、「○○文字以上」のように下限が重視されるケースが多いです。下限を満たしていないと課題が処理されないことがあるので、気を付けたいところです。
この場合は、最初から下限ちょうどを目指すより、少し多めに作成してから削る流れが安全です。
- まずは下限より10〜20%多い範囲で作成する（例：1000文字以上なら1100〜1300文字）
- 提出条件（句読点・改行・引用の扱い）を確認し、条件に合わせて整える
- 最後に外部ツールで文字数を数え、超過分を言い換えや削除で調整する
このようなコツを意識して、文章生成を行ってみてください。
ブログ・Webライティングで使う場合
ブログやWebライティングは、2000字以上など長文になることが多く、全体を一度に作成すると文字数の誤差が出やすくなります。そこで、ブロック分割と接続指示を前提に進めると安定します。
- 導入・本文・まとめなど、役割ごとにブロックを分けて文字数範囲を指定する
- 「本文は導入の最後の一文を受けて書き出す」など、接続ルールを明示する
- 出力後は、冗長表現の整理や具体例の追加など、読みやすさを優先して調整する
特にブログでは、文字数そのものよりも「読者が理解しやすい流れ」や「情報の密度」が重要です。文字数調整は、読みやすさを損なわない範囲で行いましょう。
SNS投稿や要約で使う場合
SNS投稿や要約は短文になりやすく、数十文字のズレが投稿不可などのエラーに繋がりやすい領域です。ここでは許容幅を広げすぎないことが重要で、範囲指定と外部での確認をセットにして運用すると失敗が減ります。
- 短文ほど範囲を狭くする（例：120文字なら110〜130文字）
- 出力後に「範囲外なら言い換えて調整」を必ず指示する
- 投稿前に、実際の投稿画面や文字数カウンターで最終確認する
また、SNSではURLや絵文字の扱いで見た目とカウントが変わる場合があります。最終的には「投稿画面に貼り付けて確認する」工程まで含めて、手順として固定しておくと安心です。
ChatGPTの文字数指定に使えるプロンプトテンプレート4選
ここでは、文字数指定でよく使うテンプレートを4つに整理しました。目的に合うものを選び、#下限や#上限などの部分だけ置き換えて使ってください。
| テンプレート | 向いている場面 | ポイント |
|---|---|---|
| 一般用 | 課題・ブログ・説明文 | 範囲内に収めて一度で仕上げる |
| 要約用 | 会議要約・記事要約・SNS要約 | 要点を残しつつ短くまとめる |
| 追指示 | 生成結果がズレた後 | 意味を変えずに増減する |
| 長文分割 | 2000字以上の長文 | ブロック単位で精度を上げる |
①一般的に使える文字数指定プロンプト
大学の課題文、ブログ本文、説明文章など幅広く使えるテンプレートです。
あなたはプロの日本語ライターです。
次の条件を厳守して文章を作成してください。
【目的】
[ここに目的（何の文章か）を入れる]
【内容】
[ここに入れたい要点を箇条書きで入れる（3〜7個推奨）]
【文字数条件】
・下限：#下限（例：480）
・上限：#上限（例：520）
・カウント条件：句読点は含める／スペースと改行は含めない
【出力ルール】
1) まず文章を出力する
2) 次の行に「（文字数：XXX）」を付ける
3) もし文字数が範囲外なら、同じ内容を保ったまま自分で言い換えて調整し、範囲内の文章だけを最終回答として出す②要約向けの文字数指定プロンプト
要約は「短くする」だけでなく「何を残すか」が重要です。このテンプレートは、固有名詞・数字・結論を残す方針を最初に固定します。
正しい要約結果を得るため、要約対象は長くてもそのまま貼ることを心がけてください。
あなたは要約の専門家です。
次の文章を、指定文字数の範囲内で要約してください。
【要約対象】
[ここに要約したい文章を全て貼る]
【文字数条件】
・下限：#下限（例：100）
・上限：#上限（例：140）
・カウント条件：句読点は含める／スペースと改行は含めない
【要約ルール】
・固有名詞、数字、結論は残す
・主観的な表現や余談は削る
・不足する場合は「背景説明」を増やすのではなく、「要点の具体性（何がどうなるか）」を補う
【出力ルール】
1) 要約文を出力する
2) 次の行に「（文字数：XXX）」を付ける
3) 文字数の範囲外なら自分で言い換えて調整し、範囲内の要約だけを最終回答として出す③文字数が守れなかったときの追指示プロンプト
最初の出力がズレたときに、追加で入力する「仕上げ」のテンプレートです。コツは、増やす場合・削る場合の方針を先に指定して、思わぬ改変を防ぐことです。
今の文章を、意味を変えずに指定範囲に収めてください。
【目標文字数】
・下限：#下限（例：480）
・上限：#上限（例：520）
・カウント条件：句読点は含める／スペースと改行は含めない
【修正ルール】
・不足している場合：背景を足すのではなく、具体例を1つ追加する／言い換えで少しだけ情報量を増やす
・超過している場合：冗長な言い回しの削除を優先し、結論・根拠・固有名詞・数字は残す
・語尾やトーンは維持する
【出力ルール】
1) 修正後の文章だけを出力する
2) 次の行に「（文字数：XXX）」を付ける
3) もし範囲外なら、同じ方針で再調整して範囲内の文章だけを最終回答として出す④長文の段落ごとに文字数を指定するプロンプト
2000字以上の長文は、全体一括よりも「導入・本論・まとめ」に分ける方が安定します。各ブロックの文字数を守らせ、接続ルールで文章の流れもコントロールします。
以下の3つがポイントです！
・全体とブロックの両方に文字数範囲を入れる
・本論は「主張→理由→具体例」で膨らませやすくする
・接続に関するルールを加え、自然な文章を維持する
あなたは構成と文章量を守れる日本語ライターです。
次の条件で長文を作成してください。
【テーマ】
[ここにテーマを入力]
【入れたい要点】
[ここに要点を箇条書き（5〜10個推奨）]
【全体の文字数条件】
・全体：#全体下限〜#全体上限（例：2000〜2100）
・カウント条件：句読点は含める／スペースと改行は含めない
【ブロック構成（各ブロックも範囲内に収める）】
(1) 導入：#導入下限〜#導入上限（例：350〜450）
- 読者の課題→この記事で得られること→本文の見取り図
(2) 本論：#本論下限〜#本論上限（例：1200〜1300）
- 要点3〜5個を「主張→理由→具体例」で展開
(3) まとめ：#まとめ下限〜#まとめ上限（例：350〜450）
- 要点を4〜5項目で整理→2〜3文で自然に締める
【接続ルール】
・(2)は(1)の最後の一文を受けて自然に書き出す
・(3)は(2)で述べた要点を繰り返さず、短く整理する
【出力ルール】
・(1)(2)(3)の順に出力する
・各ブロックの末尾に「（ブロック文字数：XXX）」を付ける
・最後に「（全体文字数：XXX）」を付ける
・いずれかが範囲外なら、該当ブロックだけを自分で調整して範囲内にしてから最終回答を出すChatGPTの文字数に関してよくある質問（FAQ）
- QChatGPTは日本語と英語で文字数の精度にどのような差がありますか？
- A
ChatGPTは英語をベースに開発されているため、英語のほうが文字数・単語数の精度が高い傾向にあります。
英語は単語がスペースで区切られており、1単語が1トークンに対応しやすい構造です。一方、日本語はひらがな・カタカナ・漢字が混在し、トークンへの変換効率が低いため、文字数の把握が難しくなります。
日本語で文字数指定を行う場合は、英語よりも許容範囲を広めに設定しておくと、期待に近い結果が得られやすくなります。
- Q文字数とトークン数の違いは何ですか？
- A
文字数は文章に含まれる文字の総数で、人間が数える一般的な単位です。一方、トークン数はChatGPTが内部で処理する単位で、単語や文字の塊を指します。
日本語の場合、1文字が1トークンとは限らず、1〜3文字で1トークンになることもあれば、1文字が複数トークンに分割されることもあります。ChatGPTはトークン単位で文章量を把握しているため、文字数との間にずれが生じます。両者の違いを理解しておくことが重要です。
- Q文字数を守らせるために「カスタム指示」は使えますか？
- A
はい、効果的に活用できます。カスタム指示とは、ChatGPTに事前に設定しておける指示のことで、毎回のプロンプトに自動で適用されます。ここに「文字数指定がある場合は必ず守ること」「出力後に文字数を表示すること」などを設定しておけば、毎回同じ指示を書く手間が省けます。
ただし、カスタム指示を設定しても精度が完璧になるわけではありません。あくまで補助的な機能として活用し、重要な文章では個別のプロンプトでも文字数を明示することをおすすめします。
まとめ
ここまで、ChatGPTで文字数指定を行うコツを紹介してきました。まとめると、このような内容になります。
- ChatGPTで文字数を完全一致させるのは難しいため、最初から「ズレる前提」で運用することが重要
- 文字数指定は「範囲指定＋カウント条件の明記」を基本にすると、出力の安定性が高まる
- 出力がズレた場合は、増減する文字数を具体的な数字で伝え、再調整させると修正しやすい
- 最終的な提出・投稿前には、外部ツールや投稿画面で文字数を必ず確認する
文字数は、完全一致を狙うより、「ズレても最短で収束させる運用」を意識するとストレスが消えます。テンプレを自分の用途に合わせて固定し、毎回の調整コストを減らしていきましょう。
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