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ChatGPTでマインドマップを作成・出力する方法をわかりやすく解説!

この記事のポイント

  • ChatGPTでマインドマップを作成する3つの方法を詳細に解説
  • ChatGPT上での直接作成、GPTs利用、コード生成の手順を説明
  • 日本語フォント適用による文字化け問題の解決方法を提示
  • 仕事、量子コンピュータ、転職など具体的な作成例を紹介
  • ChatGPTでマインドマップを作成するメリットを4つ挙げて説明

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

マインドマップは情報整理やアイデア発想に役立つツールですが、その作成には時間がかかることがあります。ChatGPTを活用すれば、このプロセスを大幅に効率化できます。

本記事では、ChatGPTを使用してマインドマップを簡単に作成する方法を詳しく解説します。
さらに、実際の作成例を通じて、様々なテーマでのマインドマップ活用法を紹介します。

ChatGPTを使って、あなたのアイデアや情報を効果的に整理し、視覚化する方法を学んでいきましょう。

最新モデル、OpenAI o1(o1-preview)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
OpenAI o1(ChatGPT o1)とは?その特徴や使い方、料金体系を徹底解説!

ChatGPTでマインドマップを作成する方法

ChatGPTで作成するマインドマップを作成方法は、主に以下の3つに分けられます。

それぞれステップバイステップで説明していきます。

ChatGPT上で作成する方法

  1. Chat GPT Plusへの登録
    まず、ChatGPT Plusに登録します。


  1. プロンプトの入力
【プロンプト例】
メソポタミア文明についてマインドマップで情報をまとめて下さい。
##条件
Advanced Data Analysisを使用し、結果を視覚化すること

以下の画像の様に、プロンプトだけで出力しようと試みた場合は文字化けしてしまいます。

そのため、プロンプトと一緒に「日本語フォント」をChatGPTに渡す必要があります。

文字化けしてしまう場合が多い
文字化けしてしまった場合

3.日本語フォントをChatGPTに渡す

日本語フォントはGoogle Fontsからダウンロード可能です。
今回はNoto Sans JPを利用します。

フォントはstaticファイルから選択する
フォントはstaticファイルから選択する

  1. 出力の確認

出力結果に必要情報が入っているかを確認する
出力結果に必要情報が入っているかを確認する

このように、日本語フォントを使用することで、文字化けが解消されます。
以上のステップでマインドマップの作成は完了です。

【応用編】マインドマップに情報を付け足す

詳細説明を加えたマインドマップ
詳細説明を加えたマインドマップ

必要に応じてさらなる情報を付け加えることも可能です。
これにより、より良い出力結果が期待できます。

ポイント

  1. 指示プロンプトにはAdvanced Data Analysisを使用する旨を明記する
    条件を指定しなかった場合、マインドマップ作成のためのアドバイスや、Dalleでの画像作成が実行されてしまう可能性があります。
    条件を指定しなかった場合、マインドマップの出力は難しい
    条件を指定しなかった場合、マインドマップの出力は難しい


  1. 日本語フォントをダウンロードしておく
    日本語フォントを渡さないと文字化けが発生する理由は、デフォルトのフォントが日本語の文字をサポートしていないためです。
    そのため、Noto Sans JPなどのフォントを指定が必要になります。

  2. 付け加えたい情報はChatGPTに入力する
    何も指示がない場合、基本的にシンプルなマインドマップが出力されます。
    付け加えたい情報や、スタイルの指定は再度入力しておく必要があります。


GPTsを利用する方法

GPTsとは、ChatGPTをカスタマイズできる新しい機能です。
外部API連携を通し、チャット上で様々なツールの使用が可能になるため、便利です。

  1. GPTsをダウンロード

Mermaid Chart:diagrams and chartsを使用します。

Mermaid Chart:diagrams and chartsをダウンロード
Mermaid Chart:diagrams and chartsをダウンロード

  1. プロンプト入力

【プロンプト例】

ピザの作り方を示すマインドマップを作成して下さい。


  1. 出力結果の確認

ピザの作り方を示すマインドマップ
ピザの作り方を示すマインドマップ

図の編集・保存も、MermaidChartエディターから可能です。必要に応じて、調整を行なって下さい。

コードを書いてもらう方法

ChatGPTにMermaidのコード自体を書いてもらうことができます。
この方法では、最も容易に、詳細な情報を入力したマインドマップの作成が可能です。

  1. ChatGPTにMermaidのコードを書いてもらう
    ChatGPTに該当するMermaidコードを書いてもらいます。
    【プロンプト例】
Mermaid記法でマインドマップを作成するコードを作成して下さい。

##テーマ
(テーマを入力します)

ChatGPTが返したコード
ChatGPTが返したコード

  1. 上記のコードを mermaid.live のサイトに貼り付ける

Mermaid上での画面
Mermaid上での画面

  1. 出力結果の確認

AIの進化と歴史についてのマインドマップ
AIの進化と歴史についてのマインドマップ

以下の記事では、APIを利用しその他の図(フローチャート・データの視覚化)を作成する方法を細かく説明しています。
▶️ChatGPTを使った図の作成方法!図解の読み込みやプラグインも解説


ChatGPTを使ったマインドマップの作成例

ChatGPTを使って実際にどのようにマインドマップを作成するのか、具体的な例をいくつか見てみましょう。

1.仕事でのChatGPTの活用方法

【ChatGPT上】
仕事でのChatGPTの活用方法:ChatGPT
仕事でのChatGPTの活用方法:ChatGPT

【GPTs】
仕事でのChatGPTの活用方法:GPTs
仕事でのChatGPTの活用方法:GPTs

【コード作成】
仕事でのChatGPTの活用方法:コード作成
仕事でのChatGPTの活用方法:コード作成


2.量子コンピュータの仕組み

【ChatGPT上】
量子コンピュータの仕組み:ChatGPT
量子コンピュータの仕組み:ChatGPT

【GPTs】
量子コンピュータの仕組み:GPTs
量子コンピュータの仕組み:GPTs

【コード作成】
量子コンピュータの仕組み:コード作成
量子コンピュータの仕組み:コード作成


3.転職を考慮する際の大切な要素

【ChatGPT上】
転職を考慮する際の大切な要素:ChatGPT
転職を考慮する際の大切な要素:ChatGPT

【GPTs】
転職を考慮する際の大切な要素:GPTs
仕事でのChatGPTの活用方法:GPTs

【コード作成】
転職を考慮する際の大切な要素:コード作成
転職を考慮する際の大切な要素:コード作成


ChatGPTでマインドマップを作成するメリット

最後に、ChatGPTでマインドマップを作成するメリットを確認しましょう。

  1. 迅速なアイデア整理
    ChatGPTは短時間で多くのアイデアや情報を整理するのに役立ちます。
    入力した情報に基づいて、自動的に階層化されたマインドマップを生成できるため、複雑なトピックを効率的に把握できます。

  2. カスタマイズの柔軟性
    ChatGPTを使えば、特定の要素を強調したり、不要な情報を削除したりすることが容易です。

  3. 多様な表現方法
    ChatGPT上でマインドマップだけでなく、他の視覚的な表現方法(フローチャート、リスト、表など)にも変換できるため、情報を最適な形式で提示できます。
    これにより、異なるニーズに応じた情報提示が可能です。

  4. 思考の視覚化
    マインドマップを使うことで、抽象的なアイデアや複雑な概念を視覚化しやすくなります。


まとめ

本記事では、ChatGPTを活用したマインドマップ作成の方法について詳しく解説しました。マインドマップは情報を視覚的に整理し、理解を深めるために効果的であることは複数の研究で検証されています。
ChatGPTを用いることで、複雑な情報や概念を視覚的に分かりやすく表現でき、効率的なアイデア整理や問題解決が可能となります。

ChatGPTは単なる文章生成ツールではなく、思考の視覚化と整理にも大きな可能性を秘めています。
この記事を参考にしながら、少しでも多くの人がChatGPTを更に活用できるようになれば幸いです。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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