AIは、気象情報、潮汐データ、地形情報、魚種ごとの生態、さらにはリアルタイムの釣果報告といった膨大な情報を瞬時に分析し、人間では見過ごしがちなパターンや相関関係を明らかにすることができます。これにより、単なる情報収集を超え、より精度の高い釣果予測やポイント選定が可能になります。本レポートで紹介するプロンプト例は、皆様がAIとの対話を通じて、釣りの知識を深め、釣果を最大化するための一助となることを目指しています。AIを新たな「釣りの相棒」として、未知なる爆釣体験への扉を開きましょう。

※本記事で紹介しているプロンプト文の例は2025/6/11現在ではChatGPTよりGoogle GeminiのDeep Research機能をONにしてAIに質問するのが最も詳細な回答が得られます。質問前にResearchをONにして試してみてください。


1. 特定魚種の有望ポイント予測
プロンプト例: 「東京湾で来週末にシーバスをルアーで釣りたい。有望なポイントと時間帯を3つ提案して。」

2. 天候と潮汐を考慮したポイント選定
プロンプト例: 「明日、神奈川県三浦半島で日中ショアジギングをします。天気予報は晴れ、風速5m/s、大潮です。魚の活性が高そうなポイントと、その理由を教えてください。」

3. 「マズメ時」特化型ポイント提案
プロンプト例: 「明日の横浜周辺の朝マズメ（日の出前後2時間）にアジをサビキ釣りで狙いたい。最も釣果が期待できる堤防と、その理由を教えて。」

4. 特定の潮回り（大潮、中潮など）でのポイント戦略
プロンプト例: 「今週末は小潮です。千葉県内房でチヌをフカセ釣りで狙う場合、どのようなポイントで、どのような時間帯を狙うべきですか？小潮のメリット・デメリットも教えてください。」

5. 釣行日の気圧配置と釣果予測
プロンプト例: 「明日は日本海側で低気圧が通過予報です。この気圧変化がメバルの活性にどう影響し、どのような場所が狙い目になりますか？」

6. 「カケアガリ」狙いのポイント提案
プロンプト例: 「〇〇海岸（サーフ）でヒラメをルアーで釣りたい。航空写真や海図から判断できるカケアガリの有望ポイントと、その攻め方を教えて。」

7. 「シモリ（沈み根）」周辺のポイント探索
プロンプト例: 「△△湾内でボートからロックフィッシュ（カサゴ、ソイ）を狙います。魚探には反応が出にくい隠れ根（シモリ）を見つけるヒントと、その周辺での釣り方を教えて。」

8. 漁港内の「ミオ筋」攻略
プロンプト例: 「□□漁港で夜釣りをします。ミオ筋周辺でシーバスを狙いたいのですが、具体的な立ち位置とルアーの選択、攻め方を教えてください。」

9. 「堤防の先端・角」のポテンシャル分析
プロンプト例: 「よく「堤防の先端は釣れる」と聞きますが、その科学的な理由は何ですか？また、先端で回遊魚を狙う場合、どのような潮のタイミングで、どのように仕掛けを流すと効果的ですか？」

10. 「テトラポッド・消波ブロック」帯の攻め方
プロンプト例: 「〇〇港のテトラ帯で穴釣りをしたい。安全に注意しつつ、カサゴやメバルが潜んでいそうなテトラの隙間や形状の特徴を教えて。また、効果的な餌や仕掛けも知りたい。」

11. 河口域の「地形変化」と魚の着き場
プロンプト例: 「利根川河口でウェーディングしてシーバスを狙います。干潮時に現れる砂州やブレイクライン、小さな流れ込みなど、どの地形変化に注目すべきですか？それぞれの場所で有効なルアーとアプローチ方法を教えてください。」

12. サーフの「払い出し」の見つけ方と活用法
プロンプト例: 「九十九里浜でサーフフィッシングをします。払い出しがヒラメやマゴチのポイントになると聞きましたが、安全な見分け方と、ルアーで攻める際の注意点を教えてください。」

13. 漁港の「スロープ」が穴場になる理由
プロンプト例: 「漁港のスロープは意外と釣れると聞きました。なぜですか？スロープ周りでアジやメバルを狙う場合、どのような時間帯や潮の状況が良いですか？また、おすすめのルアーやワームも教えてください。」

14. ベイトフィッシュの動向と捕食者の位置予測
プロンプト例: 「最近、〇〇沿岸でイワシの群れが接岸しているという情報があります。このイワシの群れに付いているであろうブリやシーバスは、どのような地形や時間帯に現れやすいですか？ルアーの選び方も教えてください。」

15. 産卵期の魚の行動変化とポイント予測
プロンプト例: 「春の乗っ込みシーズンのクロダイを狙いたいです。産卵を意識したクロダイは、どのような場所に集まりやすく、どのような餌に反応しやすいですか？具体的なポイントの地形的特徴も教えてください。」

16. 水温変化と魚の適水温ゾーン予測
プロンプト例: 「最近急に冷え込み、海水温が2度下がりました。この水温変化で、アジはどのような場所に移動したと考えられますか？水深や地形など、具体的な条件を教えてください。」

17. 夜行性魚類のポイントとアプローチ法
プロンプト例: 「東京湾奥で夜にアナゴを釣りたい。アナゴが潜んでいそうな海底の質や水深、時間帯は？また、効果的な仕掛けと誘い方を教えてください。」

18. 釣りブログ・SNSからの釣果情報分析
プロンプト例: 「最近1ヶ月のの投稿から、相模湾での青物の釣果傾向を分析してください。特に釣れている場所、時間帯、ヒットルアー、釣法についてまとめて。」

19. 釣具店の釣果情報に基づくポイント推薦
プロンプト例: 「にある最新の釣果情報から、今週末に〇〇エリアでカマスを釣るのにおすすめのポイントと仕掛けを教えて。」

20. リアルタイム気象・海象データとポイント調整
プロンプト例: 「明日〇〇へ釣行予定だったが、予報が変わり北風が強まるようです。当初予定していたポイントAは風表になります。風裏になる代替ポイントB、Cを提案し、それぞれのメリット・デメリットを教えてください。現在の波の高さは1.5mです。」

21. 複数条件を組み合わせた超詳細ポイント予測
プロンプト例: 「来週土曜、伊豆半島の地磯で、朝マズメから午前中、晴れ時々曇り、北東の風3m/s、中潮の満潮前後2時間を狙ってヒラスズキをルアー（シンキングペンシル、ミノー）で釣りたい。サラシが出やすく、ベイトが溜まりやすい具体的な磯の名前と、立ち位置、ルアーローテーションを提案して。」

22. 「釣れない状況」の打開策提案
プロンプト例: 「現在〇〇漁港の堤防先端でサビキ釣りをしていますが、2時間アタリがありません。今日は曇りで風は弱く、小潮の下げ5分です。ポイントを移動すべきか、それともタナやコマセの撒き方を変えるべきか、アドバイスをください。移動するならどこが良いですか？」

23. 過去の釣行データに基づくパーソナルポイント予測
プロンプト例: 「を分析し、私が次に〇〇エリアでシーバスを釣るのに最適な日時、場所（3候補）、潮回りを予測してください。特に私が過去に良い釣果を上げているパターンを重視してください。」

24. 航空写真・衛星画像からの有望エリア特定
プロンプト例: 「この航空写真に見られる〇〇湾の地形について、カケアガリ、藻場、潮目が発生しやすそうな場所を指摘し、それぞれで狙える魚種と釣り方を教えてください。」

25. 海図情報と魚種分布の重ね合わせ
プロンプト例: 「〇〇沖の海図情報によると、水深30mラインに漁礁があり、底質は砂泥と岩礁が混在しています。この情報から、マダイが付きやすい具体的なポイント（漁礁のどの位置かなど）と、効果的な釣り方（例：タイラバ、一つテンヤ）を教えてください。」

26. 「時合」の複合的要因分析
プロンプト例: 「明日、〇〇でチヌを狙います。潮汐は中潮で満潮が午前8時、日の出は午前5時半。天気は曇り時々雨で、気圧は下降傾向。水温は18度。これらの情報を総合的に判断して、最もチヌの活性が高い「時合」は何時から何時頃と予測されますか？その理由も詳しく教えてください。」

27. 特定の釣り禁止区域・制約条件を考慮したポイント提案
プロンプト例: 「〇〇港周辺で釣りをしたいのですが、港内の一部は立入禁止で、△△エリアは漁業権が設定されています。これらの制約を考慮した上で、アジやサバが狙える合法的なポイントを3つ提案してください。」

28. 初心者向け・家族向け安全ポイント探索
プロンプト例: 「今週末、小学生の子供と一緒に初めて海釣りをします。神奈川県内で、足場が安全で、トイレと駐車場があり、サビキ釣りで小アジやイワシが釣れる可能性のある海釣り公園または漁港を教えてください。」

29. ドローン空撮映像（想定）からのポイント分析
プロンプト例: 「（ドローンからのライブ映像をAIが認識できると仮定して）現在の〇〇沖のドローン映像から、ナブラが発生している位置、潮目、海底の根の形状を特定し、最もシーバスが潜んでいそうなポイントとルアーの進入角度を指示してください。」

30. AIによる「釣り場開拓」アシスト
プロンプト例: 「〇〇半島の海岸線で、まだ一般的に知られていないが、地形図や潮の流れから判断してヒラスズキが着きそうな隠れた地磯ポイントの候補を5つ挙げてください。それぞれのポイントにアクセスする際の注意点もあれば教えてください。」

上級者向けAI活用戦略：プロンプトの組み合わせと改善
生成AIの真価は、単一の質問に答えるだけでなく、対話を通じて情報を深掘りし、より精度の高い答えを引き出す能力にあります。
プロンプトの組み合わせ: 例えば、「特定の魚種とエリア」に関するプロンプト（例：アイディア1）の回答を得た後、そのポイントに対して「特定の天候と潮汐条件」での魚の活性を尋ねるプロンプト（例：アイディア2）を重ねることで、より絞り込まれた情報を得られます。さらに、「そのポイントの具体的な地形的特徴」（例：アイディア6や8）について質問を続けることで、AIの知識を段階的に引き出し、総合的な判断を下すことができます。

反復的な改善: AIの最初の回答が期待通りでなかった場合、プロンプトをより具体的にしたり、異なる角度から質問したりすることで、回答の質を向上させることができます。「もう少し詳しく教えてください」「〇〇という要素も考慮して再提案してください」といった追加の指示が有効です。

AIによる長期的な学習支援: 自身の釣行記録（日時、場所、天候、潮汐、釣果、使用タックル、ヒットルアーなど）をAIに定期的にインプットし、分析させることで（例：アイディア23）、AIはユーザー個人の釣りスタイルや成功パターンを学習し、よりパーソナライズされたポイント予測や戦略提案を行うようになる可能性があります。これは、AIを長期的な「釣りコーチ」として育成するようなものです。

これらの戦略を駆使することで、AIは単なる情報検索ツールから、釣りの意思決定を支援する強力なパートナーへと進化します。

まとめ：AIと共に、新たな釣りの地平へ
本レポートでは、プロンプトエンジニアリングの専門家の視点から、生成AIを活用して「釣れるポイント」を見つけ出すための30のアイディアと具体的なプロンプト例を提示しました。AIは、潮汐、天候、地形、魚の生態、そしてローカルな釣果情報といった多岐にわたるデータを統合的に分析し、これまでアングラーが長年の経験と勘で培ってきた「読み」を、データドリブンにサポートする可能性を秘めています。

基本的な条件設定から、地形やストラクチャー、魚の行動パターン、さらにはリアルタイム情報まで、AIへの問いかけ方（プロンプト）を工夫することで、より具体的で質の高い情報を引き出すことができます。また、プロンプトの組み合わせや反復的な改善、既存の釣りアプリとの連携といった応用的な活用法は、AIをさらに強力な釣りのパートナーへと進化させるでしょう。

もちろん、AIは万能ではありません。情報の正確性や倫理的な側面、そして何よりも釣りの本質的な楽しみとのバランスを考慮しながら活用することが肝要です。

生成AIという新たなテクノロジーは、釣りの世界に革命をもたらす可能性を秘めています。本レポートが、アングラーの皆様にとって、AIを有効活用し、これまでにない釣果と釣りの喜びを発見するための一助となれば幸いです。AIと共に、新たな釣りの地平を切り拓いていきましょう。