使い方
4段階のワークフロー：構造化されたプロンプトを書き、自分のLLMで最適化し、25以上のAIサービスに送信し、すべての回答をコンセンサスのために分析します。
プロンプトを構造化する
9つの組み込みプロンプトエンジニアリングフレームワークから選択するか、独自のものを作成します。各フレームワークは、タスクに適したフィールドをガイドします。
- ✓Single Prompt Line — 素早い非構造化プロンプト
- ✓CRAFT — Context, Role, Action, Format, Target
- ✓CO-STAR — シンガポールGPT-4コンテスト優勝
- ✓RISEN — 逐次ステップのエンタープライズタスク
- ✓TRACE — Few-Shotの例が必要な場合
- ✓APE, SPECS, Google Prompt, RTF + カスタムスロット×2
自分のLLMで改善する
接続されたLLMがフレームワークの生のフィールドを精密なプロンプトに変換します。その後、8つのワンクリック改善で繰り返し改善できます — プロンプトエンジニアリングの専門知識は不要です。
- ✓スマートTemperature — 事実的・バランス・クリエイティブな意図を自動検出
- ✓バージョン履歴 — すべての改善を保存、いつでも元に戻せる
- ✓品質評価 — 具体的な改善提案付き1〜5星評価
- ✓ティーチングモード — 各変更がなぜ行われたかを正確に説明
- ✓簡潔にする・詳細を拡張・ステップに分解・簡略化・品質コントロール追加…
- ✓カスタム指示 — 平易な言葉でのフリーテキスト改善
すべてのAIに一度に送信
最適化されたプロンプトをワンクリックで複数のAIサービスに送信します。PromptQuorumはURLを通じて各送信先にプロンプトを事前にロードします — コピー&ペースト不要。
- ✓自動送信: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Copilot, DeepSeek, Mistral…
- ✓コピー&ペースト: Grok, Qwen, Meta AI, Poe, Kimi, LM Studio, Jan AI, GPT4All…
- ✓Perplexityは即座に実行 — 到着時にプロンプトが自動送信
- ✓リストにないAIサービス用のカスタムURLスロット×2
- ✓送信前にLLMを通じたオプションの最終強化パス
- ✓合計25以上の送信先
すべてのAIが同意することを見つける
回答をPromptQuorumに貼り付けます。分析タイプを選択します。LLMがすべての回答を読み、重要なことを合成します。
- ✓コンセンサスサマリー — すべてのモデルにわたる共通テーマと合意
- ✓矛盾検出 — モデルが不一致だった箇所を明示的にフラグ
- ✓ハルシネーション検出 — 潜在的に偽りの主張をフラグ
- ✓信頼スコアリング — モデルごとの確信度
- ✓ベスト回答選択 — 最も強力な単一回答を選択
- ✓加重マージ — すべてのベストを合成したハイブリッド回答を生成
9つの組み込みプロンプトフレームワーク
各フレームワークは入力を異なる方法で構造化します。フレームワークウィザードが選択を助けます — または完全にカスタムなフレームワークを2つ作成できます。
| フレームワーク | 最適な用途 |
|---|---|
| Single Prompt Line | 素早い非構造化プロンプト |
| APE | シンプルな3フィールドブリッジ |
| CRAFT | クリエイティブライティング、汎用 |
| CO-STAR | ビジネスコミュニケーション、マーケティング |
| SPECS | 分析と調査 |
| RISEN | エンタープライズ逐次タスク |
| TRACE | 例が必要な場合 |
| Google Prompt | ビジネス・プロフェッショナルタスク |
| RTF | ミニマル — 最も影響力のある3フィールド |
13種類のQuorum分析タイプ
自由に組み合わせ。2つまたはすべての13を同時に実行。各分析はPromptQuorumサーバーではなく、接続されたLLMで実行されます。
- →コンセンサスサマリー
- →加重マージ
- →原子的事実抽出
- →オーバーラップマッピング
- →矛盾検出
- →信頼スコアリング
- →完全性チェック
- →ハルシネーション検出
- →冗長性除去
- →ベスト回答選択
- →マルチモデルアンサンブル
- →論争フラグ
複数の形式 → .zipアーカイブとしてダウンロード。フォルダ選択にはFile System Access API（Chrome/Edge/Safari 16+）。
主要な概念
- マルチモデル・ディスパッチ
- 1つのプロンプトを1クリックで25以上のAIモデルに同時送信。PromptQuorumはURLを通じて各送信先にプロンプトを事前にロード — コピー&ペースト不要、すべてのタブが並列で開きます。
- Quorum分析
- 複数のAIモデルの回答を構造的に比較し、コンセンサス、矛盾、信頼度を特定。PromptQuorumはハルシネーション検出やベスト回答選択を含む13種類の分析タイプを提供。
- コンセンサス・スコアリング
- 複数のモデル回答間の一致度から導出される信頼性評価。コンセンサスが高いほど信頼性が高い。コンセンサスが低い場合は不確実性や潜在的ハルシネーションを示します。
- ハルシネーション検出
- 1つまたは少数のモデルにしか現れない事実的主張を特定し、潜在的なAI捏造を示す。5以上の独立したモデルとの相互参照により、未検出ハルシネーション率が大幅に低下。
- BYOM — 自分のモデルを持ち込む
- 自分のAPIキーをAIプロバイダーに直接接続。キーはブラウザのlocalStorageにのみ保存され、プロバイダーに直接接続 — PromptQuorumのサーバーが認証情報を受信・送信することは一切ありません。
自分のモデルを持ち込む（BYOM）
PromptQuorumは独自のキーでLLMを呼び出すことはありません。すべての呼び出しはブラウザから選択したプロバイダーに直接送られます。APIキーはブラウザのlocalStorageに保存 — PromptQuorumサーバーには決して送信されません。
- OpenAI (GPT-4, GPT-4o)
- Anthropic (Claude 3.5)
- Google Gemini 1.5
- Grok (xAI)
- DeepSeek
- Mistral
- Cohere
- Together AI
- Groq
- OpenRouter (free tier)
- Ollama (localhost:11434)
- LM Studio (localhost:1234)
- Jan AI (localhost:1337)
- GPT4All (localhost:4891)
- Open WebUI
- KoboldCpp
- vLLM
- oobabooga
- Any OpenAI-compatible endpoint
テレメトリーなし
分析なし、追跡なし、データ収集なし。匿名の使用統計さえも。
登録不要
アカウント不要。メール不要。サインイン不要。アプリを開いてすぐに作業開始。
ローカルで動作
ElectronによるデスクトップApp、CapacitorによるモバイルApp。ローカルLLMで完全オフライン動作。
テスト方法
PromptQuorumの記事に記載されたパフォーマンス数値は、PromptQuorumを使った管理された配信セッションに基づいています。具体的な数値（プロンプト品質スコア、温度比較、ベンチマーク数値）が引用されている場合、それは編集部によるテストまたは公開ベンチマークデータを反映しており、明示的に記載がない限りPromptQuorum独自の計測値ではありません。
- →プロンプト配信：PromptQuorumのワンクリック配信で指定モデルに同時送信
- →サンプルサイズ：編集部テストは別段の記載がない限り各条件につき最低30プロンプトを使用
- →評価：回答は最低2名の独立した評価者がブラインドレビューで採点
- →サードパーティベンチマーク（HumanEval、SWE-bench、MBPP）：公式モデル論文またはコミュニティリーダーボードから取得、評価日を各記事に記載
- →ローカルモデルテスト：記事に記載の量子化レベルでコンシューマーハードウェア上で実行
- →開示：PromptQuorum内部テストが引用される場合、記事本文内に「Tested in PromptQuorum」と明記
機能
主要機能の概要
- ✓9つのプロンプトエンジニアリングフレームワーク（CO-STAR、CRAFT、RISEN、TRACE、APE、SPECS、Google、RTF）
- ✓25以上のクラウドモデルへの同時ディスパッチ（GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek など）
- ✓4つのカテゴリ（統合、比較、品質、選択）にわたる13のクォーラムコンセンサス分析タイプ
- ✓1つのモデルのみ、またはコンセンサスと矛盾する主張にフラグを立てるハルシネーション検出
- ✓ローカルLLMサポート：Ollama、LM Studio、Jan AI、GPT4All、Open WebUI、vLLM、OpenAI互換エンドポイント
- ✓プライバシー優先：完全なオフライン実行、登録不要、デバイスから何も送信されない
- ✓すべてのディスパッチされたモデルのリアルタイム回答の並べて比較
- ✓8つの改善テクニックによる自動プロンプト最適化でより良いAI出力を実現
プロンプト最適化
8つの改善テクニックでプロンプトを自動的に改良・最適化します。
マルチモデル配信
ChatGPT・Claude・Geminiなど25以上のモデルへ同時並列でプロンプトを送信。
クォーラムスコアリング
モデル間のコンセンサス回答を信頼スコアで発見。ハルシネーションを即座に検出。
瞬時比較
数秒で並べて回答を確認。ブラウザタブ間の手動テスト不要。
プライバシー優先
ローカル実行オプション。登録不要。プロンプトを完全にコントロール。
プロンプト最適化ツール
フレームワークを選択し、プロンプトを最適化し、AIモデルを比較してください
選択されたプロバイダー
OpenAI GPT-4
💡 ヒント: 要件、コンテキスト、目的の出力形式について具体的にしてください。
📚 プロンプトの最適化についてサポートが必要ですか? プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを表示
最適化結果をどのように確認しますか?
最適化されたプロンプトの品質評価・バージョン履歴・改善提案を確認できます。
最適化結果
AIアシスタンスを使用してプロンプトを確認、調整、最適化します
元のプロンプト
最適化されたプロンプト
品質評価
- • Clear structure with numbered sections
- • Concrete examples provided for beginners
- • Actionable techniques listed
- • Good use of formatting (bullets, emphasis)
- • Could include more diverse examples
- • Interactive elements would enhance engagement
- • Transition between sections could be smoother
バージョン管理
プロンプトのすべての変更履歴を追跡。いつでも以前のバージョンに戻したり、分岐させて異なる最適化パスを試したりできます。
品質インサイト
プロンプトがなぜ改善されたのかを正確に理解。強みと改善点について詳細なフィードバックを得られます。
スマートリファインメント
ワンクリックの改善を適用して、プロンプトを簡潔・明確・プロフェッショナル・詳細にできます。
クォーラム — マルチモデルコンセンサスとは?
25以上のAIモデルから回答を収集し、コンセンサスパターンを分析し、異なる視点からの洞察を統合します。
クォーラム — マルチモデルコンセンサス
複数の LLM から回答を収集し、パターンを分析し、モデル間の洞察を合成します。
ステップ 3: 分析結果
回答を収集
ChatGPT、Claude、Geminiなど25以上のモデルでプロンプトを実行。多様な視点と回答を即座に取得。
パターンを分析
すべてのモデルが同意する点（コンセンサス）、異なる点、そしてどの回答が用途に最も適しているかを特定。
洞察を統合
複数モデルの強みを組み合わせて、より良い回答を作成。結果を複数フォーマットでエクスポートしてさらに活用。
ツール比較
マルチLLM比較ツールとは？
マルチLLM比較ツールは、同じプロンプトを複数の大規模言語モデルに同時に送信し、応答を並べて表示するツールです — GPT-4o、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Mistral Largeなど — タブを切り替えたり入力を繰り返したりせずに、AIシステム間の推論、精度、スタイルの違いを評価できます。
2026年、すべてのタスクで権威あるAIモデルは存在しません。GPT-4o、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 2.5 Proはそれぞれ異なるトレーニングデータ、アーキテクチャの偏り、推論の強みを持っています。1つのモデルで正しく見える回答が、別のモデルでは否定、制限、または大幅に拡張される場合があります。
ここで比較する5つのツールは、現在利用可能な主要なアプローチを代表しています：コンシューマープラットフォーム（QuoraのPoe）、コミュニティベンチマーク（LM Arena）、開発者評価スイート（OpenMark）、統合マルチモデルワークスペース（AiZolo）、コンセンサススコアリングプラットフォーム（PromptQuorum）。それぞれ異なるワークフローに対応しています。
5つのマルチLLMツールの主な違いは何ですか？
以下の表は、プロフェッショナルなマルチLLMワークフローに最も重要な機能 — 同時ディスパッチ、コンセンサススコアリング、ローカルLLMサポート、APIキー制御、価格設定 — で5つのツールを比較しています。
| ツール | 同時ディスパッチ | コンセンサススコアリング | ローカルLLM | APIキー制御 | 価格 |
|---|---|---|---|---|---|
| PromptQuorum | ✓ Yes | ✓ Quorum Verdict | ✓ Ollama + LM Studio | ✓ Your keys | Free beta |
| Poe (Quora) | ~ Sequential / limited | ✗ No | ✗ Cloud only | ~ Limited | Free / $19.99/mo |
| LM Arena | ~ 2 models only | ~ Human voting only | ✗ Cloud only | ✗ No | Free |
| OpenMark | ✓ Parallel | ~ Deterministic scoring | ✗ Cloud only | ✓ Yes | Free tier / credits |
| AiZolo | ✓ Yes | ✗ No | ✗ Cloud only | ✓ Yes | From $9.90/mo |
✓ あり · ~ 部分的 · ✗ なし · 2026年3月の公開ドキュメントに基づく。価格と機能は変更される場合があります — 各ベンダーに確認してください。この比較はPromptQuorumが制作しています。
PromptQuorumは、同時プロンプトディスパッチと自動コンセンサススコアリングを組み合わせた、レビューされたツールの中で唯一のツールです。 プロンプトを入力し、モデルを選択（GPT-4o、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Mistral Large、ローカル実行モデル）すると、PromptQuorumがすべてに並列ディスパッチします。その後、Quorum Verdictがモデルが同意する箇所、相違する箇所、およびそれらのパターンが回答の信頼性にとって何を意味するかを分析します。
ローカルLLMサポートが決定的な機能です。OllamaとLM Studioの統合により、PromptQuorumはローカルで実行されるモデル（LLaMA 3.1 7Bは8GB RAM、13Bは16GB必要）をディスパッチに含めるため、機密プロンプトがマシンから離れることはありません。法律専門家、医療従事者、金融アナリスト、独自コードを扱う開発者にとって、これは選択肢ではなく必須要件です。
PromptQuorumはOpenAI、Anthropic、Google、Mistralの独自APIキーを持ち込む必要があります。これにより、データはあなたの管理下に置かれ、コストは透明で、使用は各プロバイダーとの独自の商業条件に結び付けられます。
PromptQuorumを使うべきユーザーは？
PromptQuorumは、本番パイプラインに統合するモデルを評価する開発者、調査結果のクロスモデル検証が必要な研究者、サードパーティサーバーに送信できない機密情報を扱う専門家向けに設計されています。
Quoraが開発したPoeは、1つのインターフェースからGPT-4o、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Llama、Grok、数千のユーザー作成ボットにアクセスできる最大のマルチモデルAIプラットフォームです。 APIキーを管理せずに複数のAIモデルに簡単にアクセスしたいユーザーに最適です。
Poeは真の意味での同時ディスパッチを提供しません — ユーザーはすべてのモデルに並列でプロンプトをディスパッチするのではなく、モデルを切り替えるか2つを比較します。コンセンサススコアリングや応答一致の自動分析もありません。すべての推論はクラウドベースで、プライバシーに敏感なプロフェッショナルなユースケースには適しません。
Poe vs PromptQuorum：主な違い
Poeは、APIキー管理なしのカジュアルな探索、ボット発見、会話に優れています。PromptQuorumは、制御されたプロンプト評価、コンセンサス分析、ローカルLLMワークフローに優れています。根本的に異なるユースケースを対象としています：PoeはコンシューマープラットフォームでありPromptQuorumはプロフェッショナル評価ツールです。
LM Arena（旧Chatbot Arena）は、数百万の人間の好み投票から算出されたEloレーティングを持つ、最も引用されるAIモデルリーダーボードです。 ユーザーはプロンプトを送信し、2つの匿名モデルのどちらがより良い回答を生成したかに投票します。
LM Arenaは2つのモデルを並べて表示し、人間の好み投票を収集します — 自動コンセンサス分析を提供せず、ローカルLLMをサポートせず、主要比較モードでの特定モデルの選択も許可しません。ワークフローツールではなく、ベンチマーキングプラットフォームです。
LM Arena vs PromptQuorum：主な違い
LM Arenaは業界全体の集約された人間の好みトレンドを理解するのに優れています。PromptQuorumは選択したモデル全体でのプロンプトを一貫した自動分析で評価するのに優れています。LM Arenaはコミュニティが何を好むかを教えてくれます；PromptQuorumはあなたが気にするすべてのモデルでプロンプトが何を生成するかを教えてくれます。
OpenMarkは、100以上のAIモデルに対してプロンプトを同時に実行し、決定論的に結果をスコアリングする開発者向けベンチマーキングツールです — 同じプロンプトは常に同じランク出力を生成します。 品質スコアと並んで各モデルがプロンプトあたりの正確なコストを表示します。
OpenMarkは幅広さ（100以上のモデル）とコスト透明性に強いですが、コンセンサス評定を生成しません — モデル間の合意パターンを分析するのではなく、各モデルを個別にスコアリングします。OllamaやLM Studio経由のローカルLLMはサポートしていません。
OpenMark vs PromptQuorum：主な違い
OpenMarkは「どの単一モデルがこのタスクに最も優れており、どのコストか？」という質問に答えます。PromptQuorumは「このプロンプトについてモデルはどれだけ同意しており、不一致は何を意味するか？」に答えます。どちらもAPIキーが必要；OpenMarkは100以上のモデルをサポート；PromptQuorumはローカルLLM推論とコンセンサススコアリングを独自に追加します。
AiZoloは、GPT-4o、Claude 4.6 Sonnet、Gemini 2.5 Pro、Grokへの同時ディスパッチを並列表示するコンテンツクリエイターとマーケティングチーム向けの統合マルチモデルワークスペースです。 2026年3月時点では、プランは月$9.90から開始していました — aizolo.comで現在の価格を確認してください。
AiZoloはコンセンサススコアリングを提供しません — 応答を並べて表示しますが、分析はユーザーに任せます。ローカルLLMオプションなしで4つのクラウドモデルのみをサポートします。技術評価プラットフォームではなく、コンテンツ制作ワークフローツールです。
AiZolo vs PromptQuorum：主な違い
AiZoloは、日常的なマルチモデルライティングワークフローに手頃なワークスペースが必要なコンテンツチームに優れています。PromptQuorumは、自動コンセンサス分析、ローカルLLMプライバシー、オープンウェイトシステムを含む幅広いモデルセットへのAPIキー制御アクセスが必要なパワーユーザーに優れています。
どのマルチLLMツールを使うべきか？
よくある質問
PromptQuorumは無料ですか？
はい、無料でご利用いただけます。独自のAPIキーを持ち込むか、ローカルLLMを使用するか、テスト用の無料バックエンドサービスをお試しいただけます。
プライバシーはどう機能しますか？
データの行き先はあなたが決めます。LM StudioやOllamaですべてローカルに保つか、独自のAPIキーを使用してください。テレメトリーなし、追跡なし、データ収集なし — 匿名の使用統計さえも収集しません。
どのAIプロバイダーがサポートされていますか？
25以上のAIプロバイダーが含まれています：OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude）、Google Gemini、Grok、DeepSeek、Mistral、Cohere、Together AI、Groq、OpenRouter、そすべてのローカルプロバイダー（Ollama、LM Studio、Jan AI、GPT4All、Open WebUI、KoboldCpp、vLLM、oobabooga、およびOpenAI互換エンドポイント）。
どのプラットフォームで動きますか？
PromptQuorumはmacOS、Windows、Linux（デスクトップ via Electron）で利用可能です。ウェブアプリケーションは開発中で、その後モバイル（iOS・Android via Capacitor）が続きます。ローカルLLMで完全オフライン動作します。
PromptQuorumの何が違うのですか？
PromptQuorumはプロンプトの全ライフサイクルをカバーする唯一のツールです：9つのフレームワークによる構造化された作成、AI駆動の反復最適化、25以上のAIサービスへのワンクリック配信、マルチモデルコンセンサス分析 — すべてデータがデバイスから出ることなく実行されます。
利用制限はありますか？
PromptQuorum側からの制限はありません。利用はAPIキーまたはローカルLLMのリソースにのみ依存します。
プロンプトエンジニアリングとは何ですか？なぜ重要なのですか？
プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルへの入力をより正確で有用な出力が得られるよう設計する実践です。よく構造化されたプロンプトはAI出力品質を25〜45%向上させます。PromptQuorumは9つの組み込みフレームワークでこれを自動化します — 専門知識は不要です。
PromptQuorumはどのようにプロンプトを最適化しますか？
接続されたLLMがフレームワークの生のフィールドを精密なプロンプトに変換します。その後、8つのワンクリック改善（簡潔にする・詳細を拡張・ステップに分解・簡略化・具体性向上・マルチエキスパート相談・品質コントロール追加・カスタム指示）で反復的に改善できます。すべてのステップがバージョン履歴に保存されます。
PromptQuorumにはどのようなプロンプトフレームワークが組み込まれていますか？
9つのフレームワークが含まれています：Single Prompt Line、APE、CRAFT、CO-STAR（シンガポールGPT-4コンテスト優勝）、SPECS、RISEN、TRACE、Google Prompt、RTF。さらに2つの完全カスタムフレームワークを作成できます。
CO-STARフレームワークとは何ですか？
CO-STARはContext（文脈）、Objective（目標）、Style（スタイル）、Tone（トーン）、Audience（対象者）、Response（回答形式）の略です。シンガポールGPT-4プロンプトエンジニアリングコンテストで優勝し、ビジネスコミュニケーションやマーケティングに最適です。
マルチモデルコンセンサスとは何ですか？なぜ価値があるのですか？
マルチモデルコンセンサスとは、同じプロンプトを複数のAIモデルに送信し、一致している点を見つけることです。5つの独立したモデルが同じ回答をする場合、1つのモデルだけの回答よりも信頼性がはるかに高まります。矛盾や潜在的なハルシネーションも自動的に浮かび上がります。
PromptQuorumはAIハルシネーションをどのように検出しますか？
Quorumステップで複数のモデルから回答を収集した後、LLMがハルシネーション検出分析を実行します — 1つのモデルの回答にしか現れない主張や、事実のコンセンサスと矛盾する内容にフラグを立てます。
OllamaやLM StudioなどのローカルAIモデルで使えますか？
はい。PromptQuorumはOllama（localhost:11434）、LM Studio（localhost:1234）、Jan AI（localhost:1337）、GPT4All（localhost:4891）、Open WebUI、KoboldCpp、vLLM、oobabooga、そしてOpenAI互換エンドポイントにネイティブ接続します。ローカルモデルにはAPIキー不要です。
PromptQuorumを完全にオフラインで使えますか？
はい。OllamaやLM Studioなどのローカルモデルを使用すれば、PromptQuorumは完全オフラインで動作します。インターネット接続は不要。プロンプト、APIキー、結果はデバイスから出ません。
BYOM（Bring Your Own Model）とは何ですか？
BYOMとは、PromptQuorumが独自のAPIキーでLLMを呼び出さないことを意味します。すべての呼び出しはブラウザから選択したプロバイダーに直接行われます。APIキーはブラウザのlocalStorageにのみ保存され、PromptQuorumのサーバーには絶対に送信されません。
Dispatch機能はどのように機能しますか？
Dispatchはワンクリックで最適化されたプロンプトを複数のAIサービスに送信します。自動Dispatchサービス（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Copilot、DeepSeek、Mistralなど）では、URLにプロンプトが事前ロードされます。PerplexityはURLロード時に自動送信します。すべてのタブが並列で開き、1分以内にすべての回答を収集できます。
Quorum分析とはどのようなものですか？どのような種類がありますか？
Quorum分析はすべての収集されたAI回答をLLMで処理します。4カテゴリ13種類の分析タイプ：合成（コンセンサスサマリー、加重マージ、原子的事実抽出）、比較（オーバーラップマッピング、矛盾検出、信頼スコアリング）、品質（完全性チェック、ハルシネーション検出、冗長性除去）、推奨（ベスト回答選択、マルチモデルアンサンブル、論争フラグ）。
結果をエクスポートできますか？
はい。Quorum結果は6つの形式でエクスポートできます：.txt、.md、.json、.csv、.html、.pdf。複数の形式を選択すると.zipアーカイブにまとめられます。Chrome、Edge、Safari 16+ではFile System Access APIで保存フォルダーを選択できます。
フレームワークウィザードはどのように機能しますか？
フレームワークウィザードはタスクに関するいくつかの質問をします — 何を達成したいか、必要な出力の種類、対象者。回答に基づいて9つの組み込みオプションから最適なフレームワークを推薦し、各フレームワークで生成される内容を並べて比較して表示します。
スマートTemperature調整とは何ですか？
各最適化の前に、PromptQuorumがプロンプトテキストを分析し、理想的なLLM温度を提案します：事実的タスクには~0.2、バランスには~0.7、クリエイティブには~0.85。信頼スコアが60%以上の場合のみ表示されます。同じ意図タイプに対して3回連続して一致する選択をすると、自動適用されます。
PromptQuorumはChatGPT、Claude、Geminiで動きますか？
はい。設定でAPIキーを追加することで、ChatGPT（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic Claude（3、3.5）、Google Gemini（1.5 Pro、Flash）を最適化LLMとして使用できます。Dispatchページからは、APIキーなしで3つすべてに同時にプロンプトを送信することもできます。
プロンプトのバージョン履歴はありますか？
はい。すべての最適化ステップと改善は、読みやすいラベル（例："v2 — 簡潔にする 12:36"）とともに自動的にバージョン履歴に保存されます。任意のバージョンに戻り、そこから新しい改善を開始できます。何も失われません。
ティーチングモードとは何ですか？
ティーチングモードは各最適化結果の下に説明ボックスを追加し、各変更がなぜ行われたか — どのプロンプトエンジニアリング原則が適用されたか、どのような効果があるかを説明します。ツールを使いながらプロンプトエンジニアリングを学びたい開発者や研究者向けです。
ウェイトリストへの参加方法と早期ユーザーの特典は？
ホームページのウェイトリストフォームにメールアドレスを入力してください。早期アクセスメンバーはプレミアム機能の生涯利用権、優先サポート、製品ロードマップへの直接参加が得られます。登録は無料でいつでもキャンセルできます。
PromptQuorumの創設者ハンス・キュッパーとは誰ですか？
ハンス・キュッパーはPromptQuorumの創設者・開発者です。ドイツのバーデン＝ヴュルテンベルク州、ハイデルベルク近郊のクライヒガウ丘陵地帯を拠点としています。ドイツ語・英語・フランス語・ロシア語の4か国語を話し、20か国以上で生活・勤務経験があります。
PromptQuorumはどこで開発されていますか？
PromptQuorumは、ドイツのバーデン＝ヴュルテンベルク州を拠点とする独立系開発者ハンス・キュッパーによって構築されています。外部投資家はおらず、プライバシー重視のユーザー主導AIツールとして開発されています。
複数のLLMで同じプロンプトを同時に比較するための最適なツールは何ですか？
PromptQuorumは、ここでレビューされたツールの中で、同時ディスパッチと自動コンセンサススコアリングを組み合わせた唯一のツールです。Poe、AiZolo、OpenMarkは並列回答を提供しますが、Quorum Verdict（GPT-4o、Claude 4.6 Sonnetなどのモデルが同意または相違する箇所の自動分析）を生成するものはありません。視覚的な並列比較以上のものが必要なユーザーには、PromptQuorumが専用ツールです。機能情報は2026年3月確認。
PromptQuorumはPoeやLM Arenaとどう違いますか？
Poe（Quora製）は、順番にモデルを切り替えるためのコンシューマーチャットプラットフォーム。LM Arenaはクラウドボーティングでモデルをランク付けします。PromptQuorumはユニーク：すべてのモデルに同時ディスパッチし、コンセンサススコアリングで自動分析。Poeは会話向け；LM Arenaはベンチマーク向け；PromptQuorumは制御された評価と幻覚検出向けです。