本プロンプトは、録音されたキーボードの打鍵音や、テキスト入力時の打鍵速度・リズム・間隔のログデータから、入力者の心理状態や感情の解像度を抽出するための分析フレームワークである。以下の指示文をコピーし、解析対象のデータと組み合わせて使用すること。 ### 1. 分析用プロンプト（コピー用） 以下の[分析対象データ]に基づき、入力者の感情状態を推論せよ。 [分析対象データ] - 打鍵速度（WPM）： - 打鍵のリズム（規則性）： - 強く叩いたキー（衝突音の鋭さ）： - バックスペースの使用頻度とタイミング： - 一時停止（ポーズ）の回数と長さ： [出力指示] 1. 「感情の推論結果」：心理状態を3つの主要感情と1つの隠れたストレス要因で特定すること。 2. 「エビデンスの提示」：どの打鍵特性がどの感情に紐づくかの論理的根拠を記述すること。 3. 「入力者の文脈予測」：この感情がどのような執筆内容、またはコミュニケーション状況から生じているかを3パターン推測すること。 4. 「フィードバックの提案」：この入力者に対してどのような声掛けや環境調整が有効か、メンタルケアの視点から助言せよ。 --- ### 2. 打鍵特性と感情の相関マップ（分析用辞書） AIが推論を行う際の判断基準（コンテキスト）として、以下の相関テーブルを参照させること。 | 特性 | 感情・心理状態の示唆 | | :--- | :--- | | **高速度かつ一定リズム** | 集中、没入、思考の整理済み | | **不規則で断続的な打鍵** | 迷い、論理構成の再構築、不快感 | | **強い打鍵（底打ち音）** | 怒り、苛立ち、強い自己主張、抑圧された感情 | | **頻繁なバックスペース** | 自己検閲、完璧主義、言語化への抵抗感 | | **長すぎるポーズ** | 逡巡、驚き、あるいは外部情報の参照 | | **一定間隔の反復（連打）** | 不安、焦燥感、あるいは単調作業への退屈 | --- ### 3. 深層分析のための思考ステップ（Chain of Thought指示） AIがより精緻な回答を出すために、以下の思考プロセスを強制的に実行させること。 **ステップ1：リズムの差異を特定せよ** 入力者の通常のタイピングテンポを「基準」と設定し、今回のデータがそこからどの程度逸脱しているかを数値化する。 **ステップ2：バックスペースの「意味」を解釈せよ** バックスペースが「思考の修正」によるものか、「感情的な攻撃（消去）」によるものか、その直前の打鍵速度の急上昇と組み合わせて分類する。 **ステップ3：物理的負荷の推論** 打鍵音から推測される指の動きの強度が、身体的な疲労によるものか、感情の昂ぶりによるものかを切り分ける。 --- ### 4. 応用パターン：ユースケース別入力テンプレート **ケースA：カスタマーサポートのチャットログ解析** - 目的：顧客の「不満の沸点」を早期検知する。 - 注目点：バックスペースの連打と入力間隔の短縮。これらが重なった場合、即座に「謝罪」または「管理者へのエスカレーション」を推奨する出力を生成する。 **ケースB：プログラマーのコーディング解析** - 目的：コードの品質低下リスクを検知する。 - 注目点：深夜帯の打鍵リズムの乱れと、特定箇所での長時間のポーズ。これが「論理的思考のスタック」なのか「単なる集中力の欠如」なのかを判別する。 --- ### 5. 注意事項 本フレームワークは物理的な音響データ、またはキーイベントログの精度に依存する。特にマイクの感度やキーボードの筐体素材（プラスチックか金属か）によって打鍵音の響きが異なるため、初期設定として「標準的なキーボードの打鍵音」をベースラインとしてAIに学習させることを推奨する。また、本分析結果はあくまで確率的な推論であり、入力者の人格や精神疾患を決定づけるものではないという前提をプロンプトの末尾に「※本分析は統計的推論に基づく示唆であり、診断ではない」と付記すること。 このプロンプトを各モデルに組み込むことで、単なる「入力された文字」の背景にある「入力者の息遣い」を可視化することが可能となる。入力設計とは、単に情報を整理するだけでなく、情報の背後にある文脈の解像度をいかに引き出すかという技術である。