• 作成日 : 2026年1月27日

ChatGPTが文字数を守らない理由とは？対策とプロンプトのコツ

ChatGPTに「500文字で書いてください」と指示したのに、実際には文字数が大きくズレてしまったという経験がある方は少なくないでしょう。ChatGPTは設計上、文字数を厳密に守る仕組みを持っていないため、指定どおりに出力できないことがあります。

ただし、これは生成AIの欠陥ではなく、自然な文章生成を優先する構造によるものです。仕組みを理解せずに使うと「言うことを聞かない」「使えない」と感じてしまいますが、特性を踏まえてプロンプトを工夫すれば、文字数のブレは大きく減らせます。

当記事では、ChatGPTが文字数を守れない理由を技術的な背景から整理し、実務で使える具体的な対策やプロンプト設計のコツを分かりやすく解説します。

ChatGPTが文字数を守れない原因につながる仕組みとは？

ChatGPTが指定した文字数どおりに出力できないのは、設計上「文字数を厳密に管理する仕組み」を持っていないためです。ここでは、ビジネスパーソンが文章作成でつまずきやすい「文字数のズレ」につながる根本的な仕組みを、技術的な背景も含めて解説します。

文字ではなくトークンという単位で計算する仕組み

ChatGPTを開発・提供しているOpenAIの言語モデルでは、文章は「トークン」と呼ばれる細かな単位に分解されて処理されます。トークンは文字数と一致せず、日本語では1文字が1トークンにならないケースも多く存在します。

そのため、「500文字」のような文字数指定でも、モデル側は入力・出力をトークンとして扱う結果、文字数条件がそのまま内部の制約に変換されずズレが生じます。このズレが、結果として文字数オーバーや不足を招く原因になります。人間の感覚での文字数指定と、AI内部の計算単位が一致していない点が、最初の構造的な理由です。

次に来る確率が高い単語を予測して生成する仕組み

ChatGPTは「ここまでの文脈から、次に来る確率が高い単語は何か」を繰り返し判断しながら文章を作ります。そのため、あらかじめ決められた文字数に合わせて調整する思考は行いません。

文章として自然な流れを優先する結果、説明が足りないと判断すれば長くなり、結論を急げば短くなります。これはエラーではなく、あくまで「自然な文章生成」を最優先する設計思想によるものです。文字数指定は参考情報として扱われやすく、絶対条件としては処理されにくい点を理解しておく必要があります。

出力した後に自身の文章量を把握できない仕組み

人間であれば、文章を書きながら「そろそろ文字数が足りない」「少し削ろう」と調整できますが、ChatGPTにはそのような自己監視機能はありません。

一度出力された文章について、リアルタイムで文字数をカウントしながら調整する仕組みが備わっていないため、指定文字数からズレた状態で出力が完了します。後から「文字数を修正して」と依頼すると対応できるのは、再生成という別プロセスを経ているためです。

日本語と英語でトークンの消費量が異なる仕組み

同じ内容でも、日本語と英語ではトークン消費量が大きく異なります。ChatGPTはもともと英語を中心に発展してきたモデルで、日本語は1文字あたりの情報量が多く、トークン分割も複雑です。そのため、日本語では想定以上にトークンを消費しやすく、結果として文字数のブレが生じやすくなります。

文字数指定の誤差は言語や内容によって変動し、非英語では同じ条件でも文字数の見積もりが難しくなる場合があります。日本語で業務文章を作成する際は、ChatGPTの内部仕様上、文字数精度が落ちやすい点を前提において使うことが重要です。

なぜChatGPTは指定文字数を無視するのか？

ChatGPTが指定した文字数を厳密に守らないのは、設計思想として「条件遵守」より「読みやすく自然な文章生成」を重視しているためです。ここでは、なぜ文字数指定が後回しにされやすいのか、具体的な理由として挙げられる4つのポイントを解説します。

ユーザーの意図よりも文章の自然さを優先するため

ChatGPTは文字数条件よりも、文脈上「自然で違和感のない文章」を優先します。ChatGPTは、開発元であるOpenAIが「人間らしい対話」を目指して設計した生成AIです。そのため、途中で説明が不足すると判断すれば補足を加え、冗長だと判断すれば簡潔にまとめようとします。

この判断は文字数ではなく、文章全体の流れや意味の通りやすさを基準に行われるので、指定文字数より長くなったり短くなったりすることがあります。

学習データに基づき結論を急いだり冗長になったりするため

ChatGPTは学習データの傾向に引っ張られ、文章量が偏ることがあります。ChatGPTは、過去の大量の文章データから「この話題ではこのくらいの長さが一般的」というパターンを学習しています。そのため、説明文では冗長になりやすく、Q&A形式では結論を早めに出す傾向があります。

ユーザーが指定した文字数よりも、「よくある文章構成」に引きずられることで、結果的に分量がズレるケースが多くなります。これは意図的な無視ではなく、統計的にもっとも自然と判断された出力を選んだ結果です。

厳密な文字数カウント機能が備わっていないため

ChatGPTは文章を一気に完成させるのではなく、単語や文を順番に生成しています。その過程で「今何文字書いたか」を逐一カウントし、上限に合わせて調整する仕組みは備わっていません。

そのため、「ここで止めれば500文字になる」といった判断ができず、結果としてオーバーや不足が発生します。文字数指定はあくまで目安条件として扱われやすく、プログラム的な制約条件としては弱い立場にあるのが実情です。

プロンプトの指示が曖昧で解釈の幅が生じているため

プロンプトが抽象的だと、文字数指定より内容解釈が優先されます。「500文字で解説してください」とだけ書くと、ChatGPTは「何をどこまで説明すべきか」を自分で解釈します。その結果、説明範囲が広がれば文字数超過し、狭ければ不足します。

特に目的・対象読者・含める要素が曖昧な場合、AIは安全側として説明を厚くしがちです。文字数を守らせたい場合は、分量以前に「何を書くか」を明確にしないと、指定が軽視される原因になります。

ChatGPTに文字数を守らせる方法は？

ChatGPTに文字数を厳密に守らせるには、一度の指示で完成形を求めず、工程を分けてコントロールすることが重要です。文字数ズレは仕組み上避けにくいものの、プロンプトの工夫次第で誤差は大きく減らせます。

ここでは、ビジネス文書やWeb記事作成で実践しやすい、再現性の高い方法を具体的に解説します。

出力したい構成案を先に作成させる

いきなり本文を書かせると、ChatGPTは内容を補足し続けて文字数が膨らんでしまうため、「見出し構成のみを先に出力させる」方法を取るのがおすすめです。

たとえば「このテーマで見出しと要点だけ作成してください」と指示すれば、全体像が可視化されます。その上で各見出しごとに文字数を割り当てて執筆させると、分量が安定します。構成を先に固定することで、AIが自由に話を広げる余地を減らせる点が大きなメリットです。

段落ごとの目安文字数を個別に指定する

全体文字数より、段落単位で指定した方が精度は高まります。「1000文字で書いてください」と一括指定すると、ChatGPTは配分を誤りやすくなります。一方で「導入200文字、本文各300文字、まとめ200文字」のように分割すると、誤差が小さくなります。

これは、AIが短い単位の条件のほうが守りやすいためです。特に業務レポートやSEO記事では、見出しごとに目安文字数を明示することで、全体のバランスも整いやすくなります。

出力後に文字数をカウントして修正させる

ChatGPTには一度で完璧を求めず、修正前提で使うのが現実的です。生成後に「今の文章を○文字に調整してください」と依頼すると、比較的精度よく修正できるでしょう。これは、新たに生成する際に文字数条件を強く意識できるためです。

最初の出力は下書きと割り切り、人間が文字数を確認した上で再調整させることで、実務レベルの精度に近づきます。業務で使う場合は、この2段階運用が最も安定します。

少ない文字数から徐々に肉付けさせる

最初は短く書かせ、後から増やすほうが文字数は制御しやすくなります。「まず300文字で要点だけ書いてください」「次に具体例を加えて500文字にしてください」と段階的に指示すると、文字数管理がしやすくなります。

一気に長文を生成させると、どこで削るべきか判断しづらくなりますが、肉付け方式なら追加部分だけを調整できます。SNS投稿文からWeb記事へ展開する場合など、分量調整が頻繁な業務に特に有効な方法です。

文字数指定をプロンプトに入れる場合の注意点は？

文字数指定をプロンプトに含める際は、「厳密に守らせよう」とするほど失敗しやすくなります。ChatGPTは設計上、条件を機械的に処理するツールではなく、自然な文章生成を優先するAIです。その特性を踏まえ、多少のズレを許容しつつ分量をコントロールする考え方が重要になります。

ここでは、実務で失敗しにくい文字数指定の注意点を整理します。

「～文字以内」ではなく「～文字程度」と幅を持たせる

文字数は上限で縛るより、「目安」として伝えた方が結果が安定します。「500文字以内で書いてください」と指定すると、ChatGPTは上限を超えないことを過度に意識し、内容が浅くなる傾向があります。特に解説系の文章では、必要な背景説明や補足情報が削られ、読み手にとって分かりにくい文章になりがちです。

一方で「500文字程度で」と指定すると、前後の誤差を許容しつつ、文章として必要な情報量を確保しやすくなります。ChatGPTのモデルは文字ではなくトークンを主に扱うため、出力中に「○文字以内」を厳密に合わせ込むのは苦手で、強い制約を与えてもズレることがあります。

実務では5～10％程度のブレを前提に指示した方が、修正回数を減らせます。

文字数よりも「要素の数」で分量をコントロールする

分量を安定させたい場合は、文字数ではなく「含める要素」を指定する方が効果的です。たとえば「理由を3つ挙げ、それぞれを2～3文で説明してください」「メリット・デメリットを各3項目ずつ書いてください」といった指示は、文字数指定よりも高い再現性があります。

ChatGPTは構造化された条件の理解を得意としているため、「項目数」「文数」「段落数」といった制約は、文章量のコントロールに直結します。SEO記事や報告書でも、結果的に狙った文字数帯に収まりやすくなり、「なぜか長すぎる・短すぎる」といった問題を防げます。

否定命令ではなく肯定命令で分量を指示する

分量調整では「～しないで」より「～する形で」と伝える方が意図が正確に伝わります。「長く書かないでください」「冗長にならないように」といった否定命令は、ChatGPTにとって判断基準が曖昧です。「どこからが長いのか」「どの表現が冗長なのか」をAI自身が定義できないためです。

一方で「要点を簡潔にまとめてください」「結論を先に述べてから理由を説明してください」といった肯定命令は、文章量を自然に抑える方向へ働きます。文字数を守らせたい場合ほど、「どう書いてほしいか」を具体的に肯定形で伝えることが大切です。

複雑な指示を一度に与えすぎないように配慮する

指示が多くなるほど、文字数条件の優先度は下がります。「SEOを意識して、初心者向けで、専門用語を避けて、500文字で、具体例も入れてください」といったプロンプトは、ChatGPTにとって負荷が高くなります。その結果、内容条件を優先し、文字数指定は参考情報程度に扱われがちです。

文字数が重要な場合は、まず構成や内容を固め、その後に分量を調整するという段階的な指示が有効です。特に業務用途では、文字数は最終調整項目として扱う方が安定します。

人間が微調整することを前提にプロンプトを作成する

ChatGPTは「完成原稿」ではなく「質の高い下書き」を作るツールと考えて扱いましょう。完全に文字数を一致させることをAIに任せると、何度も生成し直す必要が出てきます。最初は構成・論点・表現の質を重視し、最後の文字数調整は人間が行う前提にした方が、業務効率は高まります。

SNS投稿、Web記事、社内報告書などでも、最終的な微調整を人が行うことで、文字数だけでなく読みやすさや表現の正確性も向上します。

ChatGPTの特性を理解して文字数ズレを防ごう

ChatGPTが文字数を守らない最大の理由は、文字ではなくトークン単位で処理し、自然な文章生成を最優先する設計にあります。そのため、文字数指定は絶対条件ではなく「参考情報」として扱われやすく、日本語では特に誤差が生じやすくなります。

しかし、構成案を先に作らせる、段落ごとに目安文字数を指定する、出力後に修正させるといった使い方をすれば、実務で問題ない精度まで近づけることは十分可能です。

大切なのは、一度で完璧な文字数を求めないことと、文字数よりも内容と構造を優先する視点です。ChatGPTは完成原稿を自動生成する道具ではなく、効率的に下書きを作るためのパートナーだとして考え、特性を理解した上で使いこなせば、文章作成の生産性は大きく向上します。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。