Guide
ChatGPTで読書の
傾向を分析する方法
そのまま使えるプロンプトと、続けるためのひと工夫
読んだ本のリストを ChatGPT に貼り付けて、「自分の読書傾向を教えて」と尋ねてみる——最近そんな使い方をする人が増えました。 やってみると、自分では気づいていなかったテーマの偏りや、関心の移り変わりが返ってきて、なかなか面白いものです。
このページでは、ChatGPT で読書の傾向を分析するためのそのまま使えるプロンプトと、 結果の精度を上げる小さなコツ、そして「毎回貼り付ける」やり方を続けるための工夫までを、順番にまとめます。
ChatGPTは、読書の何を教えてくれるのか
本のリストを渡すと、ChatGPT はおおむね次のようなことを返してくれます。一冊ずつの感想ではなく、リスト全体を横から眺めたときに見えてくるものです。
- 繰り返し現れるテーマやモチーフ（記憶、喪失、旅、家族の不在 など）
- ジャンルや作家の偏りと、その逆に空白になっている領域
- 最近半年と一年前で変わってきた選び方の変化
- その傾向をふまえた次の一冊の候補
ポイントは、AI に「採点」させるのではなく「気づき」を引き出すことです。冊数の多さや読書の質を評価させようとすると、当たり障りのない褒め言葉が返ってきがちです。 そうではなく、繋がりを見つけてもらう使い方のほうが、読書の手応えにつながります。
そのまま使えるプロンプト
まずは、読んだ本のリストを用意します。最低限はタイトルと著者名、できれば「読了時期・5段階評価・ひとことジャンル」を添えると精度が上がります。 下のプロンプトの〈ここにリストを貼る〉の部分を差し替えて使ってください。
次の読書リストは、私がこれまでに読んだ本です。 一冊ずつの感想ではなく、リスト全体を横断して、 1. 繰り返し現れるテーマやモチーフ 2. 最近の選び方の変化（前半と後半の違い） 3. 手薄になっているジャンルや視点 を、それぞれ具体的な書名を挙げながら教えてください。 「あなたは〇〇な人」のような性格の決めつけはせず、 「〜という傾向があるかもしれません」と柔らかく書いてください。 # 読書リスト 〈ここにリストを貼る（例：博士の愛した数式 / 小川洋子 / 読了 / ★4 / 小説）〉
傾向が見えてきたら、続けて次の一冊を尋ねます。同じ会話の流れで聞くと、先ほどの分析をふまえた提案が返ってきます。
いまの傾向をふまえて、次に読む一冊の候補を3冊挙げてください。 それぞれについて、 - なぜ私の読書傾向に合いそうか - これまで読んだどの本と繋がるか を一言ずつ添えてください。 すでにリストにある本は除外し、入手しやすい本でお願いします。
さらに掘り下げたいときは、「このテーマだけで深掘りして」「読みやすい順に並べて」など、会話を続けて条件を足していくと、自分の関心に近づいていきます。
精度を上げる、三つのコツ
同じリストでも、渡し方しだいで返ってくるものの深さが変わります。試して効果が大きかったのは次の三つです。
- 数より構造で渡す。ただ書名を並べるより、「読了時期・評価・ジャンル」を揃えて表のように渡すと、変化や偏りを読み取りやすくなります。
- トーンを指定する。「断定しない」「性格を決めつけない」「具体的な書名を挙げる」と先に伝えておくと、当たり障りのない一般論ではなく、自分の本に即した気づきが返ります。
- 機微なメモは貼らない。書名や評価は問題になりにくい一方、感情・人間関係・健康・お金にふれた感想は AI に渡さないのが安心です。傾向分析は、書名と評価だけでも十分に成り立ちます。
「毎回貼り付ける」が、続かない
ここまでの方法は、一度やってみるぶんにはとても面白いものです。けれど、習慣にしようとすると、たいてい同じところで止まります。本を読み終えるたびに、リストを更新して、また貼り付ける——この手作業が続かないのです。
リストはチャット履歴のなかに散らばり、先月の分析がどこにあったか分からなくなる。新しい本を足したくても、毎回ゼロから貼り直す。 せっかくの気づきが、その場かぎりで流れていきます。読書の傾向は記録が積み重なるほど豊かに見えてくるのに、手作業ではその蓄積が残りにくいのです。
記憶というテーマの繋がり
最近読了された『博士の愛した数式』と、先月の『海辺のカフカ』には、〈記憶〉というテーマが静かに通底しているようです。次の一冊は〈記憶〉を手がかりに探すと、新しい出会いがあるかもしれません。
だからこそ、リストを貼る代わりに記録するだけで、気づきのほうから返ってくる仕組みに価値があります。 一度記録しておけば、過去の本とも自動でつながり、貼り直す手間が要らなくなります。 （その考え方は 読書記録 × AI の気づき でも書いています。）