# プロンプトデータセットの方法論

GPT Image Hub パブリック プロンプト データセットの方法論 (フィールド、来歴、更新頻度、機械可読ディストリビューションなど)。

URL: https://www.gptimagehub.com/ja/prompt-dataset-methodology
Updated: 2026-10-21

## データセットの範囲

公開データセットには、GPT Image Hub ライブラリで公開されている、発見・取得・再利用のためのプロンプトテンプレートが含まれます。

- 各レコードには、完全なプロンプト テキストと正規の URL が含まれています。
- 各レコードには、カテゴリ、タグ、モデルのデフォルト設定、アスペクト比、出典表記フィールドが含まれます。
- 利用可能な場合は翻訳が含まれるため、エージェントはローカライズされたプロンプトの意図をマッピングできます。

## 形式とディスカバリー

このデータセットは、検索エンジン、AI エージェント、データ パイプライン用に、複数の機械可読形式で利用できます。

- JSONL は、一括取り込みに推奨される形式です。
- CSV はスプレッドシートと BI ツールで使用できます。
- JSON Schema とマニフェストで、フィールドの意味とディストリビューションを記述しています。

## 来歴と鮮度

レコードは既知の場合はソース フィールドを公開し、タイムスタンプが含まれるため、エージェントは鮮度と出所を評価できます。

- マニフェストには version、updated\_at、provenance、same\_as フィールドが含まれます。
- マニフェスト、スキーマ、データセットページの応答にはコンテンツから生成された ETag が含まれ、各レコードには個別の updated\_at タイムスタンプがあります。
- カテゴリ レベルの配布により、対象を絞ったクロールをより小規模に行うことができます。

## 公開リソース

GitHub と Hugging Face では、ライブラリのうちライセンスを確認できた部分を公開しています。各項目の出典とライセンスに従ってください。画像の権利は別途扱われます。

- [GitHub データセット](https://github.com/jqy-yo/gptimagehub-prompts): 出典付きプロンプト、カテゴリ別ギャラリー、生成例を確認できます。
- [Hugging Face データセット](https://huggingface.co/datasets/jqyyyy/gptimagehub-prompts): 同じライセンス確認済みプロンプト集を閲覧・ダウンロードできます。
- [MCP レジストリ](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=io.github.jqy-yo%2Fgptimagehub): 登録済みの MCP サービスを確認し、AI ツールに接続できます。