雑学ショートのプロンプト例6選【2026年版】コピペで台本が量産できる完成形

「雑学ショートの台本をAIに書かせたいのに、出てくる文章がどれも同じで、しかも中身が本当かどうか怪しい」——この記事にたどり着いた人が本当に困っているのは、プロンプトの書き方そのものではなく、雑学というジャンル特有の落とし穴だ。結論から言う。雑学ショートのプロンプトに必要なのは「面白く書いて」という指示ではなく、①事実確認の手続き、②意外性の型の指定、③既出ネタの禁止リスト、④尺から逆算した文字数、⑤文体のばらつき制御、この5つを命令文の中に構造として埋め込むことである。汎用の台本プロンプトをいくら磨いても、この5つは埋まらない。

本記事の独自視点は「プロンプトは長くするものではなく、禁止事項を増やすものだ」という点にある。筆者が運用する雑学ショートチャンネルは投稿60本・登録者1,120人・総再生281万回だが、伸びが変わったのは指示を足したときではなく、AIがやりがちな癖を禁止したときだった。その過程で残った実物のプロンプトを、加工せずコードブロックで6本掲載する。

射程はこうだ。前半で雑学ジャンル固有の設計論と尺の計算基準を押さえ、中盤でコピペ用プロンプトを6本、それぞれ「何が変わるか」と「実際の出力例」付きで並べる。後半でLLMの選び方と料金、プロンプトを書く手間を削る選択肢、うまくいかない条件、そしてFAQを扱う。ジャンル非依存の汎用テンプレが欲しい人はAI 台本 プロンプト 例 ショートを、Gemini前提で組みたい人はgemini youtube 台本 作成 プロンプトを先に読んだほうが早い。ここでは「雑学だからこそ必要な部分」だけを扱う。

汎用の台本プロンプトが雑学ショートで機能しない理由

世に出回っているショート動画用のプロンプトは、ほとんどが「ターゲット」「尺」「トーン」「CTA」の4点セットで構成されている。商品紹介や体験談ならこれで足りる。話者の実体験という一次情報が前提にあるからだ。

雑学は違う。台本の中身が丸ごと「外部の事実」でできている。話者の感想がゼロでも成立する代わりに、事実が1つ崩れると動画全体が嘘になる。雑学ショートで最初に壊れるのは映像でも音声でもなく、「事実」である。

具体的に何が起きるか。生成AIは「もっともらしい雑学」を作るのが非常に上手い。存在しない研究、実在しない機関名、丸められた数字、出典のない「〜と言われている」。これらは文章として自然なので、読み上げても違和感がない。だから投稿してしまう。そして視聴者のコメント欄で指摘される。ショートはコメントが伸びを左右する面があるため、事実誤認の指摘が並ぶと、その1本だけでなくチャンネル全体の信頼が削られていく。

もう1つの構造的問題が「既出」だ。雑学ネタの母集団は有限で、しかもAIの学習データには既存の雑学まとめサイトが大量に入っている。何も指定せずに「面白い雑学を10個」と頼めば、他チャンネルが何年も前に出した10個とほぼ同じものが返ってくる。悪意がなくても、結果としては後追いになる。

汎用プロンプトと雑学特化プロンプトの差分を整理すると次のようになる。

つまり雑学ショートのプロンプトは、台本を書かせる命令であると同時に「品質管理の仕様書」でもある。この視点を持つと、以降のプロンプトがなぜ長い禁止リストを抱えているかが理解できるはずだ。台本の構成そのもの（フック→展開→オチ）についてはショート動画 台本 書き方で扱っているので、構成論が不安な人はそちらを先に押さえてほしい。本記事はあくまで「雑学ジャンルに固有の上乗せ部分」に絞る。

尺から逆算する文字数指定——1秒あたり5〜6字という基準

プロンプトに「30秒の台本を作って」と書くと、AIは平気で400字を返してくる。これを読み上げると70秒を超える。編集で切ることになり、たいていオチが消える。ここは全プロンプトに共通する土台なので、最初に数値を確定させておく。

日本語のアナウンサーの読み上げ速度は、1秒あたり5〜6字が目安とされる。1分あたりに直すとおよそ300〜360字という水準だ。ショート動画のナレーションはこれよりやや速く読まれることもあるが、聞き取りやすさを優先するなら5〜6字/秒を基準に置くのが安全である。この基準を採用すると、尺と文字数は次のように対応する。

雑学ショートの主戦場は15〜30秒である。つまり台本の全文はおおむね75〜180字。原稿用紙半分にも満たない。この制約を理解していないと、プロンプトに「詳しく解説して」と書いてしまい、尺に収まらない原稿が量産される。

重要なのは、AIに秒数ではなく文字数で指示することだ。秒数は解釈の幅があるが、文字数は数えられる。さらに「句読点を含めて」「効果音やテロップの指示は文字数に含めない」と明記すると精度が上がる。この一言がないと、AIは括弧書きのト書きまで含めて字数を計算し、実際のナレーションが想定より短くなる。

そして必ず上限と下限の両方を指定する。上限だけだと短すぎる原稿が返り、映像が間延びする。下限だけだと超過する。「150字以上180字以下、この範囲を外れたら出力せずに書き直すこと」まで書いて、ようやく守られる確率が実用水準になる。それでも外すことはあるので、投稿前に自分で数える。テキストエディタの文字カウント機能で十分だ。

なお、そもそも何秒の動画にすべきかという尺の設計は別問題である。ここでは「決めた尺を文字数に翻訳する」ところだけを扱う。15秒か30秒かで迷うなら、まず30秒で作ってみて、削れる説明があるかを確認するとよい。削れるなら15秒のほうが向いているネタだ。

【プロンプト1・2】ハルシネーションを潰す二段構え

雑学ショートで最優先すべきはここだ。プロンプトを1本にまとめず、「生成」と「検証」を分けるのが実務的に最も効く。

プロンプト1：出典と確度を強制する生成プロンプト

あなたは科学・歴史・言語の事実確認に慣れた放送作家である。
YouTubeショート向けの雑学台本を1本作る。

【テーマ】{ここにテーマを入れる。例：コーヒー}

【事実性のルール（最優先）】
1. 断定してよいのは、複数の一般的な資料で一致している内容だけとする。
2. 各候補ネタに「確度」を A/B/C で自己申告すること。
   A = 教科書・公的機関レベルで確認できる
   B = 一般的な書籍やメディアで広く扱われるが一次資料は未確認
   C = 出典が曖昧、または俗説の可能性がある
3. 確度Cのネタは台本に採用しない。候補としても出さない。
4. 数値・年号・人名・機関名を使う場合は、その根拠となる資料の
   種類（例：辞書、学術書、公的統計）を必ず併記する。
5. 根拠が思い出せない場合は「確認できない」と書く。
   それらしい出典名を推測で書くことを禁止する。
6. 「〜と言われている」「諸説あるが」で断定を回避しない。
   確度が足りないならネタごと捨てる。

【出力フォーマット】
■候補ネタ（5件）
- ネタ / 確度 / 根拠資料の種類 / 一行要約
■採用ネタ（確度Aのみから1件）
■台本本文（150字以上180字以下、句読点を含む）
■自己申告：この台本で最も間違いやすい箇所はどこか

何が変わるか：確度の自己申告を強制すると、AIは「書けるが根拠が弱いネタ」を自分から落とす。何も言わなければ確度C相当のネタが体感で3割前後は混ざってくる。また最後の「最も間違いやすい箇所」を書かせることで、人間が検証すべき一点が明示される。全文を疑うのではなく、指定された1カ所だけ調べればよくなるので、検証にかかる時間が大幅に短くなる。

実際の出力例（テーマ：コーヒー）

■候補ネタ（5件）
- コーヒーの語源はエチオピアの地名カファに由来する説がある / C /
  語源辞典・諸説あり / 定説化していないため不採用
- エスプレッソは抽出量が少ないため、一杯あたりのカフェインは
  ドリップコーヒーより少ないことがある / A / 食品成分表・抽出理論 /
  「濃い＝カフェインが多い」は必ずしも成立しない
（以下略）

■採用ネタ：エスプレッソとカフェイン量の逆転
■台本本文（167字）
エスプレッソは、コーヒーの中でいちばんカフェインが強いと
思われがちだ。でも一杯あたりで見ると、普通のドリップコーヒーの
ほうが多いことがある。理由は量だ。エスプレッソは30ミリリットル
前後、ドリップは150ミリリットル以上。濃さではなく、飲む総量で
決まる。朝の一杯を軽くしたいなら、選ぶべきはエスプレッソの
ほうかもしれない。
■自己申告：最も間違いやすいのは「常にドリップが多い」と
断定すること。豆の量と抽出条件で逆転するため「ことがある」が必要。

プロンプト2：生成物を別セッションで殴る検証プロンプト

あなたは事実確認担当の校閲者である。書き手ではない。
以下の雑学台本を、視聴者から指摘が入る前提で検証せよ。

【検証対象】
{ここに台本本文を貼る}

【検証手順】
1. 台本を1文ずつ分解し、各文を「事実の主張」「一般論」
   「語り」のいずれかに分類する。
2. 「事実の主張」に分類した文だけを対象に、次を判定する。
   - 断定してよいか（例外や条件が存在しないか）
   - 数値・固有名詞に誤りの可能性はないか
   - 出典として何を想定しているか
3. 反証を必ず1つ以上考える。反証が思いつかない場合は
   「反証なし」ではなく「反証を検討した観点」を書く。
4. 最後に、修正済みの台本を提示する。文字数は元と同じ
   範囲（150〜180字）を維持すること。

【禁止事項】
- 元の台本を褒めない。良い点の指摘は不要である。
- 曖昧な表現を足して逃げない（「〜かもしれない」の乱用禁止）。
- 修正の必要がない場合は「修正不要」と明記し、理由を述べる。

何が変わるか：同じセッションの続きで「チェックして」と頼むと、AIは自分の出力を擁護しがちだ。役割を校閲者に固定し、褒めることを禁止し、反証を必須にすると、指摘が実際に出てくる。可能なら別のサービス（生成をChatGPT、校閲をClaudeなど）に投げると、さらに指摘の角度が変わる。筆者の運用では、この二段構えを入れてから、投稿後にコメントで事実誤認を指摘される本数が明確に減った。

実際の出力例（抜粋）

文3「エスプレッソは30ミリリットル前後」＝事実の主張
→ 判定：おおむね妥当。ただしダブルショットでは60ミリリットル
  程度になり、その場合カフェイン量は逆転しうる。
→ 反証：ダブルショットで濃く淹れた条件では、150ミリリットルの
  ドリップを上回る事例がある。
→ 修正案：「一杯を30ミリリットルのシングルとするなら」と条件を
  1語入れる（+12字。上限内に収まる）。
判定：修正必要。

なお、AIが作った不正確な情報をそのまま量産するリスクは、プラットフォーム側の評価にも直結する。この論点はAI slop とは youtube 対策で詳しく扱っている。

【プロンプト3】「へえ」を設計する意外性の指定

雑学ショートの成否は、視聴者が「へえ」と声を出すかどうかで決まる。ところが「意外な雑学を教えて」と頼むと、AIは「意外そうに見えるが誰でも知っている話」を返す。理由は単純で、学習データ上の「意外な雑学」がすでに使い古されているからだ。

そこで意外性を型で指定する。筆者が60本運用する中で、再生が伸びた回の意外性は次の5型に整理できた。

この型をプロンプトに埋め込む。

あなたは雑学ショート専門の構成作家である。

【テーマ】{テーマ}
【意外性の型】{逆転型／規模型／由来型／用途型／境界型 から1つ指定}

【型の定義】
- 逆転型：視聴者の常識と結論が反対になる。冒頭で常識を提示し、
  後半でひっくり返す。
- 規模型：数字の桁が直感とずれる。比較対象を必ず1つ添える。
- 由来型：身近な語や物の由来が現在の用法と食い違う。
- 用途型：本来の開発目的が現在の使われ方と異なる。
- 境界型：分類・定義の境界が一般認識とずれている。

【必須条件】
1. 冒頭12字以内で「視聴者が今持っている常識」を言語化する。
2. その常識を否定する一文を、台本の中盤より前に置く。
3. 「へえ」の発生ポイントを1本につき1つに絞る。2つ入れない。
4. オチで新しい情報を追加しない。冒頭の常識に戻って回収する。
5. 専門用語を使う場合、その場で言い換えを添える。

【禁止事項】
- 「知っていましたか？」で始めない。
- 「実は」を2回以上使わない。
- 結論を最後まで隠さない（15秒では離脱されるため）。

【出力】
台本本文のみ。75字以上90字以下（15秒想定・句読点含む）。

何が変わるか：型を指定すると、AIは「意外っぽい言い回し」ではなく「構造として意外な事実」を探しにいく。特に効くのは「へえのポイントを1つに絞れ」という制約だ。15秒に驚きを2つ入れると、どちらも刺さらないまま終わる。もう1つ効くのが「結論を最後まで隠すな」という指示で、これがないとAIはテレビ的な引っ張り構成を書き、ショートでは離脱を招く。

実際の出力例（テーマ：郵便ポスト／型：用途型）

赤いポストは、目立たせるために赤くなったと思われがちだ。
でも日本で最初のポストは黒だった。夜になると見えず、
別のものと間違われる困りごとが続いた。だから赤くなった。
目立たせたかったのではなく、困っていたのだ。（97字）

冒頭で常識を提示する設計そのものは、ショート動画 冒頭2秒 フックの考え方と地続きである。プロンプト側で冒頭12字を縛るのは、そのフック理論を機械的に強制するための実装だと考えてよい。人間が毎回意識するより、命令文に書いてしまったほうが再現性が高い。

【プロンプト4】既出ネタ・パクリを回避する重複制御

雑学ジャンルで最も炎上しやすく、最もチャンネルを傷つけるのが「他チャンネルの動画と内容がほぼ同じ」問題である。意図的なパクリでなくても、AIに任せれば自然にそうなる。

対策は3層で考える。第1層はプロンプト内の禁止リスト。第2層は自分の投稿済みネタの排除。第3層は投稿前の検索確認だ。プロンプトが担えるのは第1層と第2層までで、第3層は人間の仕事である。

あなたは雑学ショートのネタ選定担当である。台本はまだ書かない。

【テーマ】{テーマ}
【出力数】候補10件

【除外リスト（絶対に出さない）】
- まとめサイトやクイズ番組で頻出の定番ネタ
- 以下のような「使い古された切り口」
  ・◯◯の語源は実は△△だった（誰でも知っている範囲）
  ・世界一長い／短い／高い◯◯
  ・動物の睡眠時間・寿命の比較
  ・人体の◯◯は一生で△△メートル分
- 出典が「諸説あり」に依存するネタ
- 私がすでに扱った以下のネタと同系統のもの：
  {自分の投稿済みネタを箇条書きで貼る}

【選定基準】
1. 「検索して初めて知る」レベルの解像度であること。
   一般常識の言い換えは候補に含めない。
2. 1件ごとに「なぜ多くの人が知らないのか」を一行で説明する。
3. 10件は互いに異なるサブジャンルから選ぶ（同じ分野に
   3件以上を集中させない）。

【出力フォーマット】
番号 / ネタ / サブジャンル / 知られていない理由 /
既出リスク（高・中・低）と判断根拠

何が変わるか：ネタ出しと台本執筆を分離するのが要点である。同時にやらせると、AIは「書きやすいネタ」を優先してしまう。分離して、しかも既出リスクを自己申告させると、候補の質が変わる。10件出させて実際に採用できるのは3〜4件だが、それで十分だ。残りは次回以降のストックになる。

実際の出力例（テーマ：日本の道路／抜粋）

3 / 高速道路の非常電話は、受話器を上げるだけで設置場所が
伝わる仕組みになっている / インフラ /
一般ドライバーが使う機会がほぼないため /
既出リスク：低（教習所教材以外での露出が少ない）

7 / 「世界一短い国道」ネタ / 地理 /
既出リスク：高（複数のまとめ動画で既出のため除外を推奨）

第3層の投稿前確認は人間の仕事だ。採用ネタのキーワードでYouTube内検索をかけ、ショートの上位に同趣旨が並ぶなら切り口を変える。この作業は30秒で終わる。同じ事実でも意外性の型を変えれば別の動画になるので、ネタごと捨てる必要はないことが多い。由来型で既出だったネタを規模型に組み替えれば、視聴者にとっては別の情報として届く。

【プロンプト5】シリーズ量産で文体が似てくる問題を潰す

10本目までは気づかない。30本を超えたあたりで、自分のチャンネルの動画がすべて同じ声・同じリズムに聞こえてくる。原因はAIではなく、同じプロンプトを使い回している自分にある。

60本運用して分かったのは、プロンプトを長くするより「直前3本と違えろ」という一文を足すほうが、体感の飽きははるかに減るということだ。

具体的には、文体を固定値ではなくパラメータとして扱う。

あなたは雑学ショートのナレーション原稿を書くライターである。

【テーマ】{テーマ}
【文字数】150字以上180字以下（30秒想定・句読点含む）

【文体パラメータ】※今回の指定
- 語り手の距離：{近い（友達）／中間／遠い（解説者）}
- 文の平均長：{短文中心（20字以下）／中庸／長め（35字前後）}
- 冒頭の入り方：{疑問形／断定／情景描写／数字提示} ※前回と別を選ぶ
- 結びの型：{問いかけ／言い切り／余韻／実用アドバイス}
- 一人称・呼びかけ：{なし／「あなた」使用／「みなさん」使用}

【直前3本の書き出し（重複禁止）】
1. {前々々回の冒頭一文}
2. {前々回の冒頭一文}
3. {前回の冒頭一文}

【ルール】
1. 上記3本と同じ構文・同じ接続詞で始めることを禁止する。
2. 「実は」「意外にも」「知っていましたか」は今回使用禁止。
3. 同一台本内で同じ文末（〜です／〜だ／〜のだ）を3回連続させない。
4. 体言止めは1本につき最大1回まで。

【出力】
台本本文と、使用した文体パラメータの一覧を併記すること。

何が変わるか：「直前3本の書き出し」を貼るだけで、冒頭のマンネリはほぼ解消する。AIは与えられた具体例を避ける指示には素直に従う。逆に、パラメータを与えずに「毎回変えて」とだけ書いても変わらない。変える軸を明示するのが肝心だ。

実際の出力例（同一テーマ・パラメータ違いの2本）

【A：語り手＝近い／短文中心／冒頭＝断定】
氷は水より軽い。当たり前に見えるけれど、これはかなり珍しい
性質だ。ほとんどの物質は、固体になると重くなって沈む。
水だけが逆になる。もし氷が沈んでいたら、湖は底から凍り、
魚は冬を越せなかった。当たり前は、たまたまの上に乗っている。
（118字）

【B：語り手＝遠い／長め／冒頭＝数字提示】
およそ9パーセント。水が凍るときに増える体積の割合である。
多くの物質は固体になると密度が上がるが、水は分子の結びつき方
の都合で、凍る過程で隙間の多い並び方をとる。この例外的な性質
があるため、氷は水面に浮かび、湖は表層から凍っていく。
結果として、水中の生き物は冬を越えられている。（137字）

同じ事実でも、パラメータを変えるだけで別のチャンネルの原稿に見える。シリーズを長く回すなら、この一覧を表計算ソフトで管理し、毎回1〜2項目だけ変えるとよい。全部を毎回変えると、今度はチャンネルの統一感が失われる。動かす数を絞るのがコツだ。目安として、5項目のうち毎回変えるのは冒頭の入り方と結びの型の2つ、残り3つは10本単位で固定しておくと、統一感を保ちながら単調さを避けられる。

【プロンプト6】60本運用で固まった統合プロンプトと投稿前チェックリスト

ここまでの5つを1本に統合したものが、実際の運用で使っている形である。長いが、この長さのほとんどは禁止事項だ。

# 役割
あなたは、事実確認に慣れた雑学ショート専門の放送作家である。
出力は日本語。台本は音声読み上げ前提のナレーション原稿とする。

# 入力
テーマ：{テーマ}
尺：{15秒／30秒}
意外性の型：{逆転型／規模型／由来型／用途型／境界型}
文体パラメータ：距離={近い/中間/遠い} 文長={短/中/長}
                冒頭={疑問形/断定/情景/数字} 結び={問い/言い切り/余韻/実用}
直前3本の冒頭一文：
1. {  } 2. {  } 3. {  }
投稿済みネタ一覧：{  }

# 文字数（厳守）
日本語の読み上げ速度は1秒あたり5〜6字を基準とする。
- 15秒 → 75字以上90字以下
- 30秒 → 150字以上180字以下
句読点を含む。効果音やテロップの指示は文字数に含めない。
範囲外なら出力せず、自分で書き直してから出すこと。

# 手順
1. 候補ネタを5件出す。各件に確度A/B/Cと既出リスク高/中/低を付す。
2. 確度Cまたは既出リスク高のネタを自分で除外する。
3. 残りから、指定された意外性の型に最も合う1件を選ぶ。
4. 台本を書く。文体パラメータと直前3本の重複禁止に従う。
5. 書いた台本を校閲者の視点で読み直し、反証を1つ挙げる。
6. 必要なら修正し、最終版を出す。

# 禁止事項
- 「実は」「意外にも」「知っていましたか」の使用
- 直前3本と同じ構文での書き出し
- 出典が思い出せない数値・固有名詞の使用
- 「諸説ある」による断定回避
- 効果・効能・健康被害に関する断定的表現
- 1本に驚きを2つ以上入れること

# 出力フォーマット
【採用ネタ】
【確度と根拠資料の種類】
【台本本文】（末尾に文字数を括弧書き）
【反証メモ】
【使用した文体パラメータ】

何が変わるか：手順1〜6を明示することで、AIが「ネタ選定→執筆→校閲」を1回のやり取りで通す。ネタ出しから毎回別セッションを立てるより速く、品質はそれほど落ちない。ただし数値を扱う回や、健康・制度に触れる回は、プロンプト2の校閲を別セッションで必ず追加している。1回で済ませてよい回と、二段構えにすべき回を分けるのが現実的な運用だ。

実際の出力例（テーマ：塩／30秒／規模型／抜粋）

【採用ネタ】海水から塩を作るときに必要な水の量
【確度と根拠資料の種類】A：海水の塩分濃度は理科教材・
公的な海洋データで一致（およそ3.4パーセント前後）
【台本本文】
コップ一杯分の塩を作るのに、海水はどれくらい必要か。
答えは、バケツ一杯分に近い。海水に含まれる塩分は3パーセント
ちょっと。残りはほぼ水である。（中略）（171字）
【反証メモ】海域や季節で塩分濃度は変動する。「およそ」を
外して断定すると誤りになる。

投稿前のチェックリストも表で持っておくと、レビューが機械的になる。

このチェックリストは1本あたり2〜3分で回せる。60本運用しての実感として、時間を使うべきはプロンプトの改良ではなく、この2〜3分のほうだ。プロンプトは一度固めれば当分いじらなくてよいが、チェックは毎回必要になる。

手間の削り方と、うまくいかない条件

ここまでのプロンプトは、テンプレート化してしまえばコピペと変数の差し替えで済む。それでも1本あたり5〜10分はかかる。週7本なら1時間前後だ。ここをどう削るか、そして削っても解決しない部分がどこかを整理しておく。

LLMの選び方と料金（2026年7月時点）

まず主要LLMの状況を整理する。

注意点として、無料プランの「1日に何回まで」といった具体的な上限は固定値として公開されていないことが多く、時期や混雑状況で変動する。公開データでは、無料枠の正確な回数上限は確認できないため、本記事では回数を断定しない。料金も為替や改定で変わるため、契約前に必ず各公式サイトで確認してほしい。

雑学ショートの台本用途に限れば、無料プランでも十分に回るケースが多い。1本あたりのやり取りは2〜4往復で、扱う文字数も小さいためだ。有料プランが必要になるのは、1日に10本以上まとめて生成する場合か、長い禁止リストを毎回投げて上限に当たる場合である。Geminiを軸に組む具体的な手順はgemini youtube 台本 作成 プロンプトにまとめてある。

プロンプトを書く手間を減らす4つの選択肢

次に、プロンプトを書く手間そのものを減らす方向の選択肢を整理する。

1. プロンプトをテンプレ化する：変数部分だけを差し替える。追加費用なし。もっとも確実だが、貼り付け作業は残る。
2. カスタムGPTsやプロジェクト機能に格納する：毎回貼らずに済む。サービスによっては有料プランが必要になる。
3. 表計算ソフトとAPIで一括生成する：まとめて処理できるが、初期構築の手間とAPI利用料がかかる。
4. 台本から動画までを一括で作るツールを使う：プロンプト設計自体をツール側に任せる。その分、自由度は下がる。

4つ目の選択肢について、当サイトが開発・運営しているツールShortyもこの位置づけに入る。テーマを入力すると台本から動画までを生成する仕組みで、プロンプトを毎回書くのが面倒な場合の選択肢の1つになる。無料プランには制約があり、1本30秒まで、30日で5本まで、生成した動画の保存は7日間、形式はショートのみとなっている。自分でプロンプトを細かく設計したい人には向かないし、これが最良の方法だと言うつもりもない。手を動かす時間と自由度のどちらを優先するかで選べばよい。台本生成から動画化までの流れを自分で組む場合の手順は雑学 ショート 自動生成 やり方で解説している。

なお、どの方法を選んでも共通して残るのが「事実確認」と「既出確認」である。ここを省くと、本数は増えても伸びない。むしろチャンネル評価を落とすリスクがある。自動化で削れるのは作業時間であって、判断の責任ではない。

ここまでやってもうまくいかない5つの条件

正直に書いておく。ここまでのプロンプトを使い、手間を自動化で削っても、うまくいかない条件がある。

第一に、テーマが広すぎる場合。「雑学」とだけ指定すると、どのプロンプトも一般常識の言い換えしか返さない。テーマは「コーヒーの抽出」「日本の道路標識」くらいまで絞る必要がある。絞るほどネタの解像度が上がる。

第二に、既出確認を人間がやらない場合。AIは自分の学習データに何が入っているかを正確には把握していない。「既出リスク：低」という自己申告は参考値であって、保証ではない。最終判断は検索で確かめるしかない。

第三に、事実確認をスキップした場合。プロンプト1と2を通しても、誤りはゼロにはならない。とくに数値、年号、法制度、健康関連は間違いやすい。健康・医療系の雑学は、薬機法や誇大表現の観点からも扱いを慎重にすべきで、効果を断定する表現は避けるのが無難だ。

第四に、量だけを追った場合。プロンプトが整えば本数は出せるが、本数と再生は比例しない。筆者の運用でも、雑学チャンネルは60本で総再生281万回・登録者1,120人に達した一方、別に運用している睡眠系チャンネルは110本投稿しても総再生12.5万回・登録者121人にとどまっている。投稿本数はむしろ後者のほうが多い。ジャンル適性と1本ごとの設計が、本数より効いているということだ。この結果は「量産すれば伸びる」という前提が成立しないことを示している。

第五に、AIらしい定型文が残っている場合。プラットフォーム側は、独自性のない反復的なコンテンツへの評価を厳しくする方向にある。同じ構文・同じ導入・同じ結びの動画が並ぶと、視聴者が飽きるだけでなく、収益化審査の観点でも不利になりうる。プロンプト5の文体パラメータは、見た目の変化のためだけでなく、この観点からも必要になる。詳しくはAI slop とは youtube 対策を参照してほしい。

これらを踏まえると、プロンプトは「うまくいく保証」ではなく「失敗の確率を下げる装置」と考えるのが正しい。必ず稼げる方法や、必ず伸びる型は存在しない。できるのは、事実誤認・既出・単調さという3つの明確な失点要因を、命令文の側であらかじめ減らしておくことだけである。

よくある質問

雑学ショートのプロンプトは長いほど良いのか？

長さ自体は関係ない。効くのは指示の量ではなく禁止事項の具体性である。曖昧な要望を100行足すより、禁止語を5個書くほうが出力は変わる。

長いプロンプトが効いているように見えるのは、その中に具体的な制約が多く含まれているからだ。逆に、抽象的な形容詞（「面白く」「バズるように」）をいくら重ねても出力は変わらない。改善するときは、足すのではなく「今回の出力の何が嫌だったか」を禁止事項に翻訳する作業だと考えるとよい。

無料のAIだけで雑学ショートの台本は作れるか？

作れる。1本あたりのやり取りは2〜4往復、文字数も小さいため、無料プランの利用量に収まるケースが多い。

ただし1日に10本以上まとめて生成する場合や、長い禁止リストを毎回投げる運用では上限に当たることがある。無料枠の正確な回数は公開されておらず時期によって変動するため、断定はできない。まず無料で回してみて、上限に当たる頻度を見てから課金を検討するのが合理的だ。

台本の文字数は何字が正解か？

読み上げ速度1秒あたり5〜6字が基準になる。15秒なら75〜90字、30秒なら150〜180字が適正レンジである。

この基準は日本語のアナウンサーの読み上げ速度の目安から逆算したものだ。合成音声を使う場合も、再生速度を標準にしているならほぼ同じ範囲に収まる。プロンプトには秒数ではなく文字数の上限と下限を両方書くこと。秒数だけだと解釈がぶれ、実際に読むと尺を超える原稿が返ってくる。

AIが作った雑学の事実確認はどこまでやるべきか？

数値・年号・固有名詞・法制度・健康関連の5つだけは必ず人力で確認する。それ以外は自己反証プロンプトで代替してよい。

全項目を人力で検証すると1本30分以上かかり、量産が成立しなくなる。優先順位をつけるのが現実解だ。逆に言えば、この5カテゴリを多く含むネタは検証コストが高いので、迷ったら扱わないという判断もある。扱うなら、その1本には時間をかける前提で選ぶ。

既出ネタかどうかはどう確認するのか？

採用ネタの中心キーワードでYouTube検索し、ショートの上位に同趣旨がないかを見る。慣れれば30秒で終わる作業だ。

AIの「既出リスク」自己申告は参考値にすぎない。学習データの内容をAI自身が正確に把握しているわけではないからだ。同趣旨が並んでいた場合は、ネタを捨てるのではなく意外性の型を変えると再利用できることが多い。同じ事実でも、由来型を規模型に変えれば別の動画になる。

シリーズで文体が似てしまうのを防ぐ一番簡単な方法は？

直前3本の冒頭一文をプロンプトに貼り付け、「これらと同じ構文で始めることを禁止する」と書く。これだけで冒頭のマンネリはほぼ消える。

より本格的にやるなら、語り手の距離・文の長さ・冒頭の入り方・結びの型をパラメータ化し、毎回1〜2項目だけ変える。全部変えるとチャンネルの統一感が失われるので、動かす数は絞ったほうがよい。変更履歴を残しておくと、数カ月後に同じ組み合わせを繰り返す事故も防げる。

ChatGPT・Claude・Geminiのどれが雑学台本に向いているか？

どれでも作れる。長い禁止リストの遵守を重視するならChatGPTかClaude、情報収集との接続を重視するならGeminiという傾向がある。

決定的な差はなく、同じプロンプトでも出力の癖が違う程度だ。実務では2つのサービスを使い分け、片方で生成し、もう片方で校閲させる運用が有効である。同じモデルに自己校閲させるより、指摘が出やすい。無料プランを2つ併用すれば追加費用もかからない。

プロンプトを改善しても再生数が伸びない場合は何を疑うべきか？

まずジャンル適性と冒頭2秒、次にネタの解像度を疑う。台本の文章表現を直すのは、その後でよい。

筆者の運用でも、雑学チャンネルは60本で281万回、睡眠系チャンネルは110本で12.5万回と、本数の多い側が伸びていない。プロンプトの精度以前に、そのジャンルでショートが回るのか、冒頭で止められているのかを先に確認すべきである。台本の言い回しを磨いて劇的に変わることは、経験上あまりない。

雑学ショートで避けたほうがよいテーマはあるか？

健康・医療、投資、法律の3分野は、断定表現がリスクになりやすいので慎重に扱う。扱うなら効果や結果を断定しない。

これらは検証コストが高いうえ、誤りが実害につながる。とくに健康系は薬機法の観点から表現が制限される。どうしても扱うなら、公的機関が公表している事実だけに限定し、判断は視聴者に委ねる書き方にする。プロンプトの禁止事項にも「効果・効能を断定しない」と明記しておくとよい。

まとめ

雑学ショートのプロンプト設計で押さえるべきは、汎用テンプレには入っていない5点だった。事実確認の手続きを命令として埋め込むこと、意外性を型で名指しすること、既出ネタを禁止リストで排除すること、尺を1秒5〜6字の基準で文字数に翻訳すること、そして文体をパラメータとして毎回1〜2項目だけ動かすこと。この5点を1本の統合プロンプトにまとめれば、量産に耐える形になる。

同時に、限界も明確だ。プロンプトは失敗の確率を下げる装置であって、伸びを保証するものではない。既出確認と事実確認は人間の手に残るし、ジャンル適性が合わなければ本数を積んでも結果は出ない。60本と110本、伸びたのは本数の少ないほうだったという自分の実測が、それを示している。

次に読む順序としては、以下を推奨する。

1. まずショート動画 台本 書き方で、フックから回収までの構成の型を押さえる。プロンプトで指示する対象そのものを理解するのが先だ。
2. 次にAI 台本 プロンプト 例 ショートで、ジャンル非依存の汎用プロンプトを手元に揃える。本記事の雑学特化パーツと組み合わせて使う。
3. 使うLLMをGeminiにするならgemini youtube 台本 作成 プロンプトで、モデル固有の指示の書き方を確認する。
4. 台本ができたら雑学 ショート 自動生成 やり方で、音声・映像・投稿までのパイプラインに接続する。
5. 最後にAI slop とは youtube 対策で、量産時に踏みやすい地雷を確認してから本数を増やす。

この順で進めれば、プロンプトが「毎回考えるもの」から「変数を差し替えるだけのもの」に変わる。手が空いた時間は、プロンプトの改良ではなくネタの解像度を上げることに使ってほしい。伸びる差は、そこで生まれる。