ChatGPTに自分の英文を貼って「添削して」と書いた人が、いちばん多く損をしています。
返ってくるのは、きれいに書き換えられた英文です。
読むと納得します。ただ、自分がどこをどう間違えたのかは残りません。
添削で要るのは完成品ではなく、間違いの一覧です。
そこで、OpenAIが公式ドキュメントで示しているプロンプトの構成を読み直し、添削用に組み替えました。
公式に書いてあることと、こちらで作った型は、はっきり分けて書きます。公式ページの確認日は2026年9月12日です。
【結論】ChatGPTの英語添削が使えないのは「出力の形」を指示していないからです
先に出力の形（列と語彙）を決めてから投げてください。それだけで添削は道具になります。
理由は3つあります。
1つ目は、「直して」が書き換えの依頼になっているからです。
診断を頼んだつもりでも、言葉の上では完成品を頼んでいます。だから完成品が返ります。
2つ目は、指示しないと出力が毎回ぶれるからです。
OpenAIの公式ドキュメントは、モデルが生成する内容は非決定的（non-deterministic）であり、望む出力を得るためのプロンプト作りは技術と工夫の両方だと書いています（OpenAI Prompt engineering）。
同じ英文を2回投げても、指摘の粒度が変わることがあります。
3つ目は、評価を尋ねる形にすると、評価だけが返るからです。
OpenAIのModel Specは、ユーザーが自分の考えや作品への批評を求めたとき、アシスタントは建設的なフィードバックを返し、褒め言葉を垂れ流すスポンジではなく、意見をぶつけられる「firm sounding board」として振る舞うべきだと書いています（OpenAI Model Spec）。
同じ文書には、迎合（sycophancy）は信頼を損なうとも書かれています。
つまり、褒めてくるのは狙いではなく副作用です。 聞き方を変えれば止まります。
「直して」だけのChatGPT英語添削で、実際に何が起きるか
起きるのは3つです。
全文が別人の英語になります。 語彙も構文も入れ替わり、元の自分の英文が消えます。
間違いの種類が分かりません。 文法の穴なのか、語の選び方なのか、硬さの問題なのかが混ざります。
数えられません。 種類の名前が付いていないので、何回同じ間違いをしたか集計できません。
ここが決定的です。
英作文は、間違いの数を減らす作業ではありません。間違いの「種類」を1つずつ潰す作業です。
種類の名前が出力に乗っていないと、潰す順番が決まりません。
だから最初にやるのは、英語力の底上げではありません。出力フォーマットの指定です。
ChatGPTの英語添削は、出力フォーマットを先に決めます
添削の出力に持たせる列は、この6つで足ります。
| 列 | 何を入れるか | この列が無いと起きること |
|---|---|---|
| 元の表現 | 自分が書いた語句をそのまま | どこを直されたのか目で追えない |
| 直した表現 | 最小限の修正だけ | 全文が書き換わり、自分の英語が消える |
| 種類 | 文法／語法／自然さ／レジスターの4つから1つ | 同じ間違いを数えられない |
| 重要度 | 通じない／通じるが不自然／好みの差の3つから1つ | 直す順番が決まらない |
| 理由 | 日本語1文。規則の名前を1つ入れる | 次に書くときに思い出せない |
| 確度 | 自信が低い指摘には印を付けさせる | 断定と推測が同じ重さで並ぶ |
「レジスター」は、相手や場面に合う硬さのことです。社外の初対面と、毎日話す同僚では、正しい英語の形が変わります。
この4分類を先に渡すと、指摘が必ずどれかに入ります。
選択肢を閉じるのがコツです。「種類を書いて」ではなく「この4つから1つ選んで」と書きます。
公式ドキュメントも、developerメッセージに入れる Instructions を「モデルが何をすべきで、何を決してすべきでないか」を書く場所だと説明しています。
「やらないこと」を書く欄がある、というのが公式の設計です。 添削では「全文を書き換えない」がそこに入ります。
もう1つ、出力フォーマットを守らせるための書き方があります。選択肢を閉じることです。
| 書き方 | 返ってくるもの | 集計できるか |
|---|---|---|
| 間違いの種類を書いて | 毎回ちがう名前が付く（例＝語順の問題、ニュアンス、表現の癖） | できない |
| 文法／語法／自然さ／レジスターの4つから1つ選んで | 必ずこの4語のどれかが入る | できる |
| 重要度も書いて | 高・中・低、または文章での説明 | ぶれる |
| 通じない／通じるが不自然／好みの差から1つ選んで | 必ずこの3語のどれかが入る | できる |
自由記述で返させると、同じ間違いに別の名前が付きます。
名前が変わると、5回分をまとめたときに数が合いません。
だから添削では、語彙リストを先にこちらが渡します。添削される側が、分類の言葉を決めます。
また公式ドキュメントは、MarkdownとXMLタグを組み合わせると、プロンプトと参照データの論理的な境界をモデルが理解しやすくなると書いています。参照先として挙げられているのはCommonMarkとXMLの仕様です。
だから、添削対象の英文はタグで囲みます。 囲まないと、英文の中の文がそのまま指示として読まれることがあります。
コピーして使えるChatGPT英語添削プロンプト6本
ここから下は、そのまま貼って使えます。用途ごとに6本あります。
1｜間違いの種類を分類させる（最初に使う1本）
# Identity
あなたは英語ライティングの添削者です。書き換え屋ではありません。
# Instructions
- 私の英文を全文書き換えないでください。変えた箇所だけを示してください。
- 指摘は必ず次の6列の表にしてください。
元の表現 / 直した表現 / 種類 / 重要度 / 理由 / 確度
- 「種類」は 文法 / 語法 / 自然さ / レジスター の4つから必ず1つ選んでください。
- 「重要度」は 通じない / 通じるが不自然 / 好みの差 の3つから1つ選んでください。
- 「理由」は日本語1文にして、規則の名前を1つ入れてください。
- 「確度」は 高 / 低 のどちらかにしてください。迷ったら 低 にしてください。
- 感想と褒め言葉は書かないでください。
- 表の後に、直す順番を3つだけ挙げてください。4つ以上は挙げないでください。
# Context
私は日本語を母語とします。用途は仕事の英文メールです。
# 添削対象
<essay>
自分の英文をここへ貼ってください
</essay>この1本で、出力が「読み物」から「台帳」に変わります。
2｜書き換え前と後を並べて、差分だけを出させる
# Instructions
- 出力は3ブロックにしてください。
1. Original: 私の英文をそのまま
2. Minimal fix: 通じない箇所だけを直した版
3. Natural: 英語で書き慣れた人が書くならこうなる版
- 2と3の違いを、変えた語句だけを並べて説明してください。
- 2は私の到達目標です。3は参考として出すだけにしてください。
- 3で足した語句のうち、私がいま覚えるべきものを3つだけ選んでください。
- 全体の感想は書かないでください。
# 添削対象
<essay>
自分の英文をここへ貼ってください
</essay>Minimal fix と Natural を分けるのが要点です。
この2つを混ぜた出力が、いわゆる「きれいに書き換えられた英文」です。
分ければ、自分の英語を残したまま直せます。
3｜直さずに、質問だけを返させる
# Identity
あなたは英語ライティングのコーチです。答えを言わない役です。
# Instructions
- 私の英文に間違いがあっても、正しい形を書かないでください。
- 代わりに、間違っている箇所を引用して、質問を1つだけ返してください。
- 質問は一度に3つまでにしてください。
- 例: "Look at this verb. When did this happen?"
- 私が直した英文を出したら、合っているかだけを Yes / No で答えてください。
- 私が3回続けて外したときだけ、正しい形を出してください。
- ヒントを先に出さないでください。
# 添削対象
<essay>
自分の英文をここへ貼ってください
</essay>これがいちばん残ります。 自分で直した1回だけが、次に書くときの手に残ります。
4｜5回分から、自分の間違いの傾向を集計させる
# Instructions
- これから私が、過去の添削結果を5回分まとめて貼ります。
- 「種類」（文法 / 語法 / 自然さ / レジスター）ごとに件数を数えてください。
- 件数の多い順に並べ、上位3つだけを残してください。
- 上位3つに共通する原因を、日本語1文で書いてください。
- 同じ語句で2回以上つまずいているものを、すべて抜き出してください。
- 最後に、次の1週間でやる練習を3つだけ挙げてください。4つ以上は挙げないでください。
- 件数が数えられない行は「判定不能」として別に並べてください。推測で埋めないでください。
# 添削ログ
<logs>
1回目の表をここへ貼ってください
2回目の表をここへ貼ってください
（5回目まで）
</logs>1回ずつの添削では見えないものが、5回分で見えます。
私の場合、集計して初めて「前置詞ではなく冠詞が本体だった」と分かりました。
5｜試験の採点観点に寄せて、観点別にコメントさせる
IELTSの公式サイトは、ライティングの採点で試験官が使う4つの観点を公開しています。
| 観点（公式表記） | 見ているもの |
|---|---|
| Task achievement（Task 1）／task response（Task 2） | 問われたことに答えているか |
| Coherence and cohesion | 話のつながりと、つなぎ方 |
| Lexical resource | 語彙の幅と使い方 |
| Grammatical range and accuracy | 文法の幅と正確さ |
公式は、4つの観点は同じ重みで、タスクの点数はその平均だとも書いています。加えて、Task 2 の評価は Task 1 より重く扱われると書かれています（IELTS: How IELTS is scored）。
# Instructions
- 私の英文を、次の4観点で別々にコメントしてください。
1. Task response（問いに答えているか）
2. Coherence and cohesion（つながりと結束）
3. Lexical resource（語彙の幅と使い方）
4. Grammatical range and accuracy（文法の幅と正確さ）
- 観点ごとに、良い点を1つ、直す点を2つ挙げてください。
- 4観点のうち、いま一番点を落としている観点を1つだけ名指ししてください。
- 数字のスコアやバンドは出さないでください。あなたは公式の採点者ではありません。
- 観点の名前は上の英語表記のまま使ってください。
# Context
提出先は
<target>
社内 / 大学の課題 / 試験の練習 のどれかを書いてください
</target>
# 添削対象
<essay>
自分の英文をここへ貼ってください
</essay>スコアを出させないでください。 観点別のコメントだけが使える出力です。
数字が出ると、その数字を信じてしまいます。公式の採点とは別物です。
6｜宛先を変えた3つの版を作らせる（レジスターの練習）
# Instructions
- 同じ内容で、宛先だけを変えた3つの版を出してください。
A: 初めて連絡する社外の相手
B: 毎日やり取りしている同僚
C: 社内の上長への短い報告
- 3つの差を、変えた語句だけを並べて示してください。説明は各1文にしてください。
- 私の元の英文が A / B / C のどれに一番近かったかを1行で判定してください。
- 3つのうち、依頼と締め切りが最初の2文に入っているものを教えてください。
- 長いほうが丁寧だという前提は使わないでください。
# 添削対象
<essay>
自分の英文をここへ貼ってください
</essay>この6本目は、仕事で英語を書く人だけ使ってください。
理由は、あとの章に書きます。私がここでいちばん失敗したからです。
ChatGPTの英語添削で必ず拾わせたい、日本語母語話者の型8つ
出る型は決まっています。だから先に名指しして拾わせます。
| 型 | 出やすい形 | 添削で足す一言 |
|---|---|---|
| 冠詞の抜けと入れ違い | I went to station. | 冠詞の有無だけを先に一覧にしてください |
| 可算・不可算 | I got many informations. | 不可算名詞を複数形にしている箇所を全部挙げてください |
| 時制の一致 | He said he is busy. | 主節と従属節の時制がずれた箇所を挙げてください |
| 前置詞の付け足し | We discussed about it. | 動詞と前置詞の組み合わせだけを抜き出してください |
| 主語の省略 | Yesterday went to the office. | 主語が無い文をすべて指摘してください |
| 和製英語 | 日本語の中でだけ通じるカタカナ語をそのまま英語に | 英語として通じない語を先に外してください |
| 直訳のコロケーション | 動詞と名詞の組み合わせが日本語のまま | 語の組み合わせが自然かどうかだけを見てください |
| 1文が長い | and と so だけで3つの内容をつなぐ | 1文が25語を超えた箇所を指摘してください |
この8つのうち、上の2つは基準がはっきりしています。
ケンブリッジ辞典の文法解説は、a/an を「聞き手や読み手がまだ知らないもの」を指す不定冠詞、the を「すでに知っているもの」を指す定冠詞として説明しています（Cambridge Grammar: A/an and the）。
つまり冠詞は、語彙の問題ではありません。相手が知っているかどうかの判断です。
同じ解説は、不可算名詞の例として advice、information、progress、news、luck、fun、work を挙げています（Cambridge Grammar: Countable and uncountable nouns）。
この7語だけでも、プロンプトに直接書いておく値があります。
「informations と advices を使っていたら必ず指摘してください」と1行足すだけで拾えます。
ChatGPTの英語添削にやらせてはいけない3つ
ここは守ってください。ここを外すと、学習ではなく事故になります。
①試験や課題の代筆
提出物をAIに書かせると、評価が自分の力とずれます。
ずれた評価は、次の学期にそのまま返ってきます。
加えて、AIの使用をどこまで認めるかは提出先ごとに違います。 学校・試験機関・勤務先の規定を、自分で必ず確認してください。この記事で個別の規定は書きません。
②根拠のない語法の断定
「この言い方は不自然です」という指摘は、断定として返ってきます。
でも公式ドキュメントが書いているとおり、生成は非決定的です。
同じ英文を別の日に投げると、指摘が消えることがあります。
OpenAIのModel Specには「Express uncertainty（不確かさを表明する）」という項目があり、不確かさの度合いが大きいほど、その自信の無さを明示的に伝えることが重要だと書かれています。
だから、確度の列を必ず作ります。 「迷ったら 低 にしてください」と書くだけで、断定が減ります。
確度が 低 の指摘は、辞書で引き直してください。そこが伸びる場所です。
③出典のねつ造
これがいちばん怖い項目です。理由は、公式文書に書いてあるからです。
OpenAIのModel Specには「User instructs the assistant to fabricate facts（ユーザーが事実の捏造を指示する）」という例が載っています。
風刺記事のために公的統計をでっち上げてほしいという依頼に対し、架空の数字を出す応答が Compliant（規範に沿う）として示されています。
その理由として書かれているのが「It’s not lying if the user doesn’t have a reasonable expectation of truth（ユーザーが真実を期待していないなら嘘ではない）」です。
つまり、真実を期待していることは、こちらが書かないと伝わりません。
英語添削では、次の1行をInstructionsに入れてください。
- 出典・辞書の記述・統計は、実在するものだけを挙げてください。
- 確認できないものは挙げず、「確認できません」と書いてください。
- 例文を作るのは構いませんが、それを辞書や試験の実例として示さないでください。「出典を教えて」と聞くのがいちばん危ない使い方です。
語法の裏取りは、辞書のサイトで自分の目で引いてください。それが最短です。
添削する側から見た、ChatGPTの英語添削の限界と使いどころ
ここからは、私が実際に人の英文を直してきて分かったことです。
私は英語講師と英語コーチをしています。
留学も海外勤務も通りました。オーストラリアで初めて海外の職場に入りました。
教える側では、子ども向けの英語授業から、英検準1級の2次試験の解説授業までやりました。
添削をしていて、毎回同じことが起きます。
同じ人が、同じ型の間違いを、何週間も出し続けます。
冠詞がその代表です。3週目に直しても、4週目に戻ります。
もう1つあります。直された英文をノートに写すだけの人は、次の週も同じ間違いをします。
写す作業は、写している間だけ気持ちがいい作業です。手は動くのに、判断が動きません。
残った直し方は1つだけでした。答えを言わずに、質問だけを返したときです。
「この動詞、いつの話ですか」と聞いて、本人に直させる。これだけが翌週まで持ちました。
だから上のプロンプト3番を作りました。答えを言わせない役を、AIに割り当てています。
対面のレッスンで、これを毎回やるのは難しいです。講師は答えを言いたくなります。
沈黙が気まずいからです。良かれと思って埋めてしまいます。
AIは気まずくなりません。ここは人間より向いています。
私が海外勤務で通じなかった英文メールと、ChatGPTの英語添削に足した列
オーストラリアで働き始めたころの話です。
社内の別チームに、資料を送ってほしいとメールを書きました。
文法は合っていました。丁寧さも足したつもりでした。
書いたのは、こういう形の英語です。
I was wondering if it might possibly be alright for you to send me
the file at some point, if it is not too much trouble for you, as I
may need to take a look at it before the meeting.返信は来ませんでした。
2日待って、席まで行って口で頼みました。すぐ届きました。
そのあと、同じ依頼を同僚が書いているのを見ました。2文でした。
Can you send me the file by Thursday?
I need it for the Friday report.文法の難しさなら、私の文のほうが上です。
でも動いたのは彼の2文でした。
私の英文には、頼んでいる内容と期限が入っていませんでした。正確には、入っていたけれど最後に埋もれていました。
相手は、要件を探す仕事を引き受けてくれません。
あの日から、添削の列に「レジスター」を入れています。
そして、プロンプト6番に「依頼と締め切りが最初の2文に入っているか」を見させる行を足しました。
文法の添削だけをしていると、この種の失敗は一生見つかりません。
通じなかった理由が文法ではなかった、という経験は、添削の設計を変えます。
ChatGPTの英語添削だけでは埋まらない部分
ここは公平に書きます。埋まらない部分が3つあります。
1つ目は、採点の妥当性です。 IELTSの公式が観点を公開していても、点数を付けるのは訓練を受けた試験官です。
2つ目は、出力の安定性です。 公式が非決定的だと書いているので、同じ英文で同じ指摘が毎回出るとは言い切れません。
対策は1つです。基準を自分のプロンプト側に固定して、毎回同じものを貼ることです。
3つ目は、形式の強制です。
OpenAIには Structured Outputs という機能があり、公式ドキュメントは「供給されたJSON Schemaに必ず従う応答を生成することを保証する機能」だと説明しています（OpenAI Structured model outputs）。
ただし、これはAPIの機能です。チャット画面で使う話ではありません。
画面で使う私たちは、列を文章で指定するところまでです。
だから「この4つから1つ選んで」という閉じた選択肢の書き方が効いてきます。
なお公式ドキュメントは、モデルの種類によって書き方を変えるよう説明しています。推論するモデルは高いレベルの指示だけのほうが良い結果になりやすく、GPTモデルは明示的で細かい指示のほうが良い、という整理です。
公式は前者を「上級の同僚」、後者を「新人の同僚」にたとえています。
添削の指示が効かないと感じたら、指示を足すのではなく、いったん削ってみてください。
ChatGPTの英語添削を1周させる5つの手順
プロンプトを持っていても、順番が無いと続きません。
| 手順 | やること | 使うプロンプト | 目安 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英文を100〜150語で書く。辞書は引いていい | なし | 15分 |
| 2 | 間違いの種類を分類させ、表で受け取る | 1番 | 3分 |
| 3 | 答えを見ずに、質問だけ返させて自分で直す | 3番 | 15分 |
| 4 | Minimal fix と Natural の差分を見る | 2番 | 7分 |
| 5 | 5周たまったら集計して、練習を3つに絞る | 4番 | 10分 |
3番を飛ばさないでください。 ここを飛ばすと、添削が読み物になります。
表は1つのファイルにためてください。形が同じなら、そのまま5周目の集計に使えます。
試験を受ける人は、ここに5番のプロンプトを足してください。
ChatGPTの英語添削についてよくある質問
Q. プロンプトは日本語で書いていいですか。
A. 日本語で構いません。指示の言語と、添削対象の言語は別ものです。ただし「種類」の選択肢のように、表に出す語は自分で固定してください。
Q. 料金はいくらですか。無料でも添削できますか。
A. 料金と無料枠の条件は、この記事には書きません。条件は公式で直接確認してください。
Q. 全文を書き換えられてしまいます。
A. Instructionsに「全文書き換えない」「変えた箇所だけ」「最小限の修正」の3行を入れてください。公式は Instructions を「何をすべきで、何を決してすべきでないか」を書く場所だと説明しています。禁止も指示です。
Q. 褒めるばかりで直してくれません。
A. 「この英文どうですか」という聞き方をやめてください。評価を尋ねる形は、評価を返させます。Model Specも、批評を求められたときは褒め言葉ではなく建設的なフィードバックを返すべきだと書いています。
Q. 添削の精度は、ネイティブや講師と同じですか。
A. 同じとは言えません。公式が生成は非決定的だと書いているので、出力は指示の書き方で動きます。確度の列を作り、低い指摘は辞書で引き直すのが現実的です。
Q. 1回に投げる英文は、どれくらいの長さがいいですか。
A. 100〜150語です。これは私の添削経験からの目安で、公式の基準ではありません。長くすると指摘が散り、直す順番が決まらなくなります。
Q. 添削してもらった英文は、どう保存すればいいですか。
A. 表の形のまま、1つのファイルに追記してください。形をそろえておくと、4番の集計プロンプトがそのまま動きます。
Q. スコアを出させてはいけないのはなぜですか。
A. 公式の採点者ではないからです。IELTSは観点を公開していますが、点数の付け方は試験官の訓練と結びついています。観点別のコメントまでにとどめてください。
まとめ｜ChatGPTの英語添削は、英語力ではなく指示の形で決まります
「直して」をやめて、6列の表で受け取ってください。
元の表現、直した表現、種類、重要度、理由、確度。この6つです。
種類は4つから1つ、重要度は3つから1つ。選択肢を閉じるのが要点です。
そして、答えを言わせない1本（3番）を必ず混ぜてください。
自分で直した1回だけが、翌週まで残ります。写した英文は残りません。
これで、書き換えられて終わっていた添削が、数えられる台帳になります。
この記事の情報の取り方
- Instructionsに「決してすべきでないこと」を書くという設計、MarkdownとXMLタグで境界を示すこと、生成が非決定的であること、推論モデルとGPTモデルで書き方を変えることは、OpenAIの公式ドキュメント「Prompt engineering」を2026年9月12日に生のHTMLで取得して確認しました。あわせて、OpenAIが案内しているMarkdown版（URLに .md を付けたもの）も取得して突き合わせています。
- 迎合（sycophancy）、批評の返し方、不確かさの表明、事実の捏造の扱いは、OpenAIのModel Spec（2025-02-12版）を同日に生のHTMLで取得して確認しました。
- Structured OutputsがJSON Schemaへの準拠を保証する機能であることは、OpenAIの公式ドキュメント「Structured model outputs」を同日に確認しました。OpenAIが公開している、ページのURLに .md を付けたMarkdown版を取得しています。
- ライティングの4観点と、観点の重み付けは、IELTSの公式サイトを同日に生のHTMLで取得して確認しました。
- 冠詞と不可算名詞の説明は、ケンブリッジ辞典の文法解説を同日に生のHTMLで取得して確認しました。
- 料金・無料枠・回数制限は書いていません。公式の料金ページは同日に 403 が返り、中身を取得できませんでした。
- モデル名と機能名は本文に書いていません。変わりやすく、この記事の内容に必要がないためです。
- 掲載しているプロンプトは、すべてこの記事のために書き下ろしたものです。
- 個人の口コミやレビュー本文は、一切引用していません。
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