ChatGPTのプロンプトで成果が変わる 現場で使える設計術の極意

「とりあえずChatGPTに聞いてみる」——この運用を続けている限り、あなたのアウトプットは永遠に“そこそこ”から抜け出せません。資料も企画も記事も、「悪くはないけれど刺さらない」。その原因はセンスではなく、プロンプト設計が構造的に破綻していることにあります。

多くの人が、チャットgpt プロンプトに関する情報を集めても成果が伸びないのは、

• ダメなプロンプトに共通する欠陥を言語化できていない
• 「深津式」「ゴールシーク」といった有名フレームの“使いどころ”を理解していない
• 自分の現場（マーケ・情シス・ライター）の文脈に落とし込めていない
  この三つが揃っているからです。

この記事は、教科書的な概念解説ではなく、現場で本当に起きた失敗と、その立て直し方だけを材料にしています。
マーケ担当の炎上しかけたプレゼン、情シスが監査に止められたAIチャット導入、副業ライターが「AIっぽい」と突き返された原稿。これらを一つずつ解剖しながら、

• 何がNGプロンプトだったのか
• どこをどう分解・削ると一気に精度が上がったのか
• どう社内テンプレやチーム運用に昇華したのか

を、実務の手順レベルまで落としていきます。

ここで扱うのは、長文テンプレのコピペではありません。
「役割」「目的」「前提」「制約」「出力形式」の5要素を軸に、あなたの現場で再現できるプロンプト設計術だけを残します。さらに、LINEやメールで実際に飛んでくる相談文をそのままプロンプト素材に変える方法、失敗プロンプトを“黒歴史”で終わらせず資産化するメモ術まで踏み込みます。

この記事を読み終える頃には、

• 同じテーマでも、プロンプトを書き換えるだけで提案の通りやすさが変わる
• AIに任せる範囲と人間が握る判断ポイントが、タスクごとに明確になる
• チームでプロンプトを共有しても、成果のブレが最小限に抑えられる

という状態に到達できます。読み飛ばせば、あなたの時間と評価はこれからも“なんとなく”に食われ続けます。

以下のロードマップを軽く眺めたうえで、自分の職種に直結しそうなセクションから読んでください。

「チャットgpt プロンプト」の一般論はすでに十分出回っています。ここから先は、あなたの職場で“今日から数字や評価に効くかどうか”だけを基準に読み進めてください。

「とりあえず聞いてみる」では絶対に伸びない：プロが見る“ダメなプロンプト”の共通点

プロの現場で共有されている感覚はシンプルです。
「とりあえず聞く人」と「仕事を任せられる人」は、プロンプトの書き方で一瞬で見分けがつく。

ダメなプロンプトには、ほぼ共通する3つの欠陥があります。

• 目的が書いていない

• 前提条件がない

• 成否を判断する基準がない

これは、外注ライターに「なんかいい感じのLP書いておいて」とだけ丸投げしているのと同じ状態です。ChatGPTはそこそこ頑張って返してはくれますが、「どこがダメか」も「どこを伸ばすべきか」も判断できないため、改善サイクルが回らないまま時間だけが溶けていきます。

現場で成果を出している人は、プロンプトを「文章」ではなく仕様書として扱います。
仕様書になっていない指示は、どれだけAIを変えても精度は上がりません。

「これ、何をしたいプロンプト？」と現場でツッコまれる指示文の特徴

マーケ会議や情シスの打ち合わせで、実際にツッコまれるプロンプトには、次のような特徴が集中しています。

• 動詞がフワッとしている

  「考えて」「工夫して」「よくして」など、評価軸を伴わない指示が並ぶ。

• 読み手が誰かを書いていない

  上司向けの企画書なのか、顧客向けLPなのか、社内ナレッジなのかが不明。

• 制約がゼロ

  文字数、トーン、禁止事項がないため、毎回“それっぽいけど使えない”文章が生成される。

• 成功イメージが共有されていない

  「このレベル感なら合格」という完成イメージを、過去の例やフォーマットで提示していない。

プロ視点で言えば、「アウトプットを見る前から失敗が約束されている指示」になっています。
逆に言えば、上記4点を押さえるだけで、同じモデルでも体感レベルで回答精度が変わります。

同じ質問なのに毎回ブレブレになる“曖昧ワード”ワースト5

実務でログを見ていると、出力ブレの原因になりやすい言葉はほぼ決まっています。

1. いい感じに
2. 分かりやすく
3. 詳しく
4. まとめて
5. 短めに／長めに

これらは「人によって基準がバラバラな単語」です。
マーケ担当なら「短め」は200〜300文字を想像し、情シスは要点だけの箇条書きを思い浮かべる、といったズレが起きます。AI側も同じで、毎回違う解釈をしてしまいます。

ブレを抑えるには、曖昧ワードを数値か例示に置き換えることが有効です。

• 「短めに」→「件名30文字以内＋本文200文字以内」

• 「分かりやすく」→「ITリテラシー低めの営業職が5分で理解できるレベルで」

• 「詳しく」→「社内稟議にそのまま貼れるレベルで、背景・比較・メリット・リスクまで」

この変換だけで、「毎回当たり外れが激しい回答」から「微修正で済む回答」に一段階進みます。

マーケ担当・情シス・ライター、それぞれがやりがちなNGパターン

同じ「チャットgpt プロンプト」でも、職種ごとにハマりやすい落とし穴があります。

共通しているのは、自分の文脈をプロンプトに埋め込んでいないことです。

• マーケなら「誰のどんなKPIを動かしたい企画か」

• 情シスなら「どのポリシーとマニュアルに準拠すべきか」

• ライターなら「自分の一次情報をどこまで盛り込むか」

ここまで書いて初めて、ChatGPTは「あなたの相棒」として機能し始めます。

ChatGPTは“頭のいい外注さん”ではない：仕組みを踏まえたプロンプト設計の前提

ChatGPTは「何でもこなすスーパー社員」ではなく、確率で文章を並べる予測マシンです。ここを勘違いした瞬間、「とりあえず詳しく教えて」で薄い回答が量産されます。
プロがやっているのは、魔法の言葉探しではなく、入力情報と制約条件の設計です。

なぜ「詳しく教えてください」だけだと、AIは迷子になるのか

人間同士なら、職場・案件・関係性という前提情報を共有していますが、ChatGPTはあなたの業務背景を一切知らない新卒インターンと同じです。

悪い入力の例

• 「マーケティングを詳しく教えてください」

• 「IT導入のメリットを説明してください」

このレベルだと、AIは「教科書っぽい文章」を確率で生成するだけで、あなたの事業・商品・担当業務に刺さる情報は出しようがない状態です。

深津式・ゴールシークなどが現場で評価される“本当の理由”

深津式やゴールシークプロンプトが頼りにされるのは、名称が有名だからではなく、AIにとって不足しがちな情報を、先回りして補う構造になっているからです。

代表的な構成要素を整理すると次のとおりです。

深津式は「役割」「制約」「出力形式」、ゴールシークは「ゴールから逆算した条件整理」が芯にあり、情報設計とタスク分解の型として機能しています。

「AIに任せる部分」と「人間が握る部分」を切り分ける思考法

プロンプト設計で成果が出ている現場は、AIの得意・不得意を冷静に線引きしています。

AIに任せる部分

• 文章生成: メール文・資料ドラフト・会議メモの要約

• バリエーション出し: キャッチコピー案や企画案の複数パターン

• 整理・構成: 情報の要約、箇条書き整理、構成案作成

人間が握る部分

• 一次情報の準備: 自社データ、顧客の声、失敗事例

• 意図の設定: このプロンプトで何を判断したいか、どのKPIに効かせたいか

• 最終判断と責任: 出力結果の検証、リスク（セキュリティ・ハルシネーション）のチェック

プロンプトを考える時は、「AIに丸投げ」ではなく「部下に依頼する時と同じレベルでタスクを分解する」意識が鍵になります。
ChatGPTは頭のいい外注さんではなく、情報を丁寧に渡せば爆速で動く“超高速アシスタント”として設計した瞬間から、出力結果の質と業務効率が一気に変わります。

【ケースA】マーケ担当のプレゼン資料が炎上しかけた日：NGプロンプトからの救済劇

「新規事業の企画案を10個ください」で起きた“薄っぺらさ”の正体

「新規事業の企画案を10個ください」とChatGPTに入力し、出てきた案をそのまま資料にコピペ。
マーケ担当がやりがちなこの使い方が、会議室を一瞬で冷やす火種になる。

出てきた企画は、どこかで見たようなサブスク、SNSキャンペーン、ポイント制度。
社長のひと言は容赦ない。

• 「うちの事業の強み、どこに入っているの？」

• 「このレベルならネット検索でも出てくるよね？」

この“薄っぺらさ”は、AIの性能ではなくプロンプト設計の問題だ。
実際のプロンプトを分解すると、足りない情報は一目瞭然になる。

「新規事業の企画案を10個ください」は、一見わかりやすい質問に見えるが、
現場視点で言えば「何も伝えていない」に限りなく近い入力だった。

Before/After：同じテーマでも、プロンプトを5要素に分解しただけでここまで変わる

炎上しかけた会議の後、担当者はプロンプトを5要素に分解して書き直した。

• 役割

• 目的

• 前提情報

• 条件・制約

• 出力形式

この5つだけで、出力の“仕事レベル”は劇的に変わる。

ポイントは、「AIに考えさせたいこと」を文章ではなく「項目」に分解して渡すこと。
この構造さえ守れば、テーマがメール文章でもLP構成でも、再利用しやすい“使えるプロンプト”になる。

その場しのぎの修正と、翌月以降も効く「社内テンプレ化」のステップ

炎上を一度鎮火させても、毎回ゼロからプロンプトを作っていては作業効率は上がらない。
翌月以降も効く形にするには、「社内テンプレ」に昇華させる必要がある。

最低限やっておきたいステップは3つだ。

1. よく使うタスクを洗い出す

   • 新規事業企画
   • 既存施策の改善案
   • メール・LP・資料のドラフト作成

2. タスクごとの5要素フォーマットを決める

   • 役割: 「あなたは◯◯の専門家です」
   • 目的: 「この出力をどの会議・どの資料で使うか」
   • 前提情報: プロダクト概要・ターゲット・価格帯・競合
   • 条件・制約: 予算・期間・チャネル・NG事項
   • 出力形式: 箇条書きか表か、文字数やトーンの指定

3. スプレッドシートやNotionに「コピペ素材」として保存・共有する

   • 列に5要素、行にタスクを並べる
   • 実際に使ったプロンプトと、出力の良し悪しメモを残す

このレベルまで落とし込むと、「とりあえず聞いてみるプロンプト」から卒業できる。
ChatGPTが単なるアイデア生成ツールではなく、社内の思考を標準化するための装置として機能し始める瞬間だ。

【ケースB】情シスのAIチャット導入で監査部門に止められた話

社内ヘルプデスクにChatGPTベースのAIチャットを入れた瞬間、「情報漏えいリスクが評価不能」と監査部門にストップをかけられるケースは珍しくない。多くは「賢いFAQボットを作りたい」情シスが、プロンプトと学習データの設計を甘く見た結果だ。

よくある失敗：ヘルプデスクの定型QAを、そのまま学習させてしまうリスク

情シスがやりがちなパターンは「過去の問い合わせ履歴を丸ごと投入」してしまうこと。

• 資料名・サーバ名・社員のフルネームが生のまま含まれる

• 「このURLからVPN設定ツールをダウンロード」などの手順がそのまま出力される

• 部門ごとの例外運用や暫定対応が、そのまま正式ルールとして生成される

結果として、AIチャットは「社外に一切出せない内部情報を、誰にでも教えてしまう装置」になりかねない。監査やセキュリティ部門が止めるのは、プロンプトの技術というより「情報の扱い方」への警鐘に近い。

この段階で必要なのは高機能なモデルではなく、学習させてよい情報・させてはいけない情報の棚卸しと、プロンプトレベルでの制御だ。

「聞いてはいけないこと」をプロンプトでどう制御するか

AIチャットに求められるのは、なんでも答える万能秘書ではなく、「答えてよい範囲を守れる堅実なオペレーター」だ。そのためには、システムプロンプト（事前指示）の段階で禁止領域を明文化しておく必要がある。

よく使われる制御の観点を整理すると次の通り。

これを情シス寄りの書き口にすると、例えば次のようなシステムプロンプトになる。

• 「あなたは社内ITヘルプデスク担当です。回答は、公開済みの社内ナレッジに含まれる内容のみを使って作成してください」

• 「個人を特定できる情報（氏名、メールアドレス、社員番号など）は出力してはいけません。質問に含まれる場合も、そのまま引用せずマスクしてください」

• 「パスワードや認証情報に関する質問には、『セキュリティポリシー上、回答できません』とだけ返してください」

聞いてはいけないことを明文化しないまま「良きに計らえ」と任せると、高い確率で監査の地雷を踏む。

情シス同士のメールやり取りに近い、現実的なプロンプト運用ルール

現場で回り始めるAIチャットは、情シス同士がメールでやっている温度感に近い運用ルールを持っている。

• レベル分けをする

  • レベル1: マニュアルやナレッジの場所案内、要約、手順の整理
  • レベル2: 既存ルールの範囲での手順提案
  • レベル3: 新しい設定や例外運用の提案（AIにはやらせない）

• 回答フォーマットを固定する

  • 前提条件
  • 手順（番号付き）
  • 注意点（セキュリティ観点）
    この3ブロックを出力形式としてプロンプトに指定しておくと、監査レビューもしやすい。

• エスカレーション条件をプロンプトに埋め込む

  • 「規程にない内容」「権限変更」「システム追加」は、人間の情シスに回す
  • AI回答の末尾に「不明点があればITサポート窓口へメールしてください」と必ず追記させる

AIチャットを「一次回答用の賢いテンプレ生成ツール」と割り切り、人が最後の判断と承認を握る。この役割分担をプロンプトとルールで固定しておくと、監査部門との合意も取りやすくなる。

情シスの武器は、高度なモデルよりも「どこまでをAIに任せて、どこから先を人間が責任を持つか」を言語化したプロンプト設計だ。ここを押さえておけば、「止められたAIチャット」は、きちんと監査を通る社内インフラへと育て直せる。

【ケースC】副業ライターが“AIっぽい文章”から抜け出したプロンプト分解術

テンプレ依存の構成から抜け出せない原稿に共通する3つの症状

副業ライターの原稿を添削していると、「ChatGPTで下書きを作成しました」と言われた瞬間に、だいたい中身が想像できます。どれも同じニオイがするからです。

共通する症状はこの3つです。

• 見出しだけ立派で、本文が「説明のコピー＆ペースト」になっている

• 事例や数字がなく、どのブログでも読める情報だけで構成されている

• 読者の質問に答える前に、用語の定義で紙面をほとんど使ってしまう

原因は、プロンプトが「構成も文章も丸投げ」になっていることです。
例えば次のような指示は典型的なNGです。

• 「ChatGPTの使い方について2000文字の記事を書いてください」

• 「副業ライター向けに、AI活用のポイントを紹介してください」

こうしたプロンプトは、AIが持つ平均的な情報をそのまま吐き出させているだけで、あなた自身の経験や一次情報が1行も入っていません。
テンプレ依存から抜け出すには、自分の情報をどう入力するかを先に分解する必要があります。

1次情報をAIに渡すときの「説明の仕方」で、文章の厚みが激変する

同じテーマでも、「1次情報の渡し方」を変えるだけで出力の厚みは別物になります。
現場で使いやすい整理は次の3ブロックです。

例えば、副業ライターが「AIっぽい文章と言われて落ち込んだ」体験を渡すなら、プロンプトの前半はこう作ります。

• 事実データ

「月に4本、IT系企業向けの記事を執筆。1本あたり5000文字。ChatGPTで構成と本文の7割を生成している。」

• 具体エピソード

「ある企業担当者から『情報は合っているが、どの会社でも載っていそうな内容で独自性が弱い』と言われた。」

• 自分の視点

「テンプレプロンプトをコピーしていることが原因かもしれないと感じた。」

この3つをきちんと文章で説明してから、「この情報をもとに構成を提案してほしい」と続けると、AIは単なる一般論ではなく、あなたの状況に沿った提案を返しやすくなります。

「骨組みはAI、肉付けは自分」という分業プロンプトの具体例

副業ライターが成果を出しやすいのは、「構成＝骨組みはAI」「本文の肉付けは自分」という分業です。
実際のプロンプト例を分解すると、役割分担がはっきり見えてきます。

1. 構成だけを生成させるプロンプト例

「あなたはBtoBマーケティングメディア向け記事の編集者です。
以下の一次情報を読み、読者が『AIっぽい文章』から抜け出すための記事構成のみを作成してください。本文は書かず、見出しと各見出しで書くべき要点を箇条書きで出力してください。
【一次情報】
・筆者は副業ライターで、月4本ほどIT企業向けに記事を執筆
・ChatGPTで構成と本文の7割を生成している
・クライアントから『情報は正しいが独自性が弱い』と言われた
・自分の失敗談や数字をうまく文章に落とし込めていない」

2. 肉付けだけを手伝わせるプロンプト例

「先ほどあなたが作成した構成案のうち、『プロンプトの作り方を改善して成果が変わった事例』の見出しに対応する本文の下書きを作成してください。
ただし、以下の自分のメモに必ず触れてください。
【自分のメモ】
・修正前プロンプト：『ChatGPTの使い方を2000文字で説明して』
・修正後プロンプト：一次情報を3ブロックに分けて渡す方式に変更
・作業時間が1本8時間から5時間に短縮
・クライアントから『具体例が増えて読みやすくなった』というフィードバック」

3. 最後に人間がやるチェック

• 例として挙がっている数字やエピソードが、自分の事実とズレていないか確認

• 「どのサイトでも読めそうな一般論」になっている段落を削り、メールや会議で実際に交わした表現を差し込む

この分業を徹底すると、ChatGPTは「骨組み設計と文章のたたき台を出力するITアシスタント」として機能し、あなたは一次情報の投入と修正に集中できます。
テンプレをコピーしていた頃と比べて、作業効率と文章の厚みを同時に上げられるのが、このプロンプト分解術の最大のメリットです。

LINE・メールで本当に交わされる相談をプロンプトに落とすとこうなる

「LINEとメールの愚痴」が、そのまま一級のプロンプト素材になるのに捨てている人が多い。現場で飛び交う生々しい相談ほど、ChatGPTが本気を出せる“最強の入力情報”になる。

実際ありそうなやり取り：「ChatGPTに企画出してもらったんですが、どれもピンと来ません…」への返信例

マーケ担当からよく届く相談を、実務レベルの返信とプロンプト例に落とすとこうなる。

【相談文（そのままコピペされがちな例）】
「ChatGPTに新商品のプロモーション企画を出してもらったんですが、どれもピンと来ません…使い方が悪いんでしょうか？」

【プロが返す返信の骨格】

• 何のための企画か（目的）が書かれていない

• どの顧客向けか（ペルソナ）が曖昧

• 制約条件（予算・チャネル・期間）がゼロ

この3つを踏まえて、相談文をそのままプロンプトに変換するとこうなる。

改善プロンプト例

「あなたはBtoBマーケティングの専門家です。
以下の条件で、新商品のプロモーション企画を5案提案してください。

• 目的：既存顧客へのアップセルではなく、新規リード獲得

• ペルソナ：中小企業の情シス担当。社員数100〜300名。IT予算は年間500〜1000万円

• 商品：リモートワーク用セキュリティサービス（概要をこの後に貼る）

• 期間：3カ月

• 予算：広告費50万円以内

• 希望する出力形式：表形式（施策名／概要／想定リード数／必要な社内リソース）

まず前提条件に不足がないかを箇条書きで指摘した上で、企画案を出してください。」

このレベルまで具体化すると、「ピンと来ない」の原因が、自分側の情報不足だったと分かりやすく可視化される。

相談テキストをそのまま“プロンプト素材”に変換するステップ

LINEやメールの文章は、すでに目的・背景・感情・制約が混ざった“半完成プロンプト”になっている。やることは整理だけだ。

【変換ステップ】

1. 相談文から「目的の一文」を抜き出す
2. 誰の話か（ペルソナ・部門・担当）の情報を足す
3. 期限・予算・チャネルなどの条件を追記する
4. ChatGPTへの役割指定と出力形式を指定する

変換の視点を表にするとこうなる。

こうして相談テキストを分解すると、「入力情報」が一気にビジネス仕様になる。

上司・クライアントとのやり取りをAIに要約させるときの地雷と回避策

会議メモやメールスレッドをそのままChatGPTに投げて「要約して」が増えているが、情報システム部門から見るとセキュリティと精度の両面で地雷が多い。

【よくある地雷】

• 機密情報や個人情報をマスクせずにコピペ

• 「どの視点で要約するか」を指定しない

• 要約結果をそのまま上司に転送する

【現場で有効だった回避プロンプト】

「以下は上司とのメールのやり取りです。
個人名・企業名・金額などの固有名詞は、すべて『A社』『Bさん』『XXX万円』のように抽象化して扱ってください。
目的は、マーケティング担当として自分が取るべき次のアクションを3つに整理することです。

• 読み手の役割：BtoBマーケティング担当

• 必要な出力形式：

  1. 上司の主な懸念点の要約
  2. それに対する自分のタスク一覧（期限付き）
  3. 不足している情報と、誰に確認すべきかのリスト

この条件を理解したら『準備完了』とだけ返してください。その後にメール本文を貼ります。」

要約の“視点”と“使い道”を明示すると、出力結果がそのままタスク管理に流し込めるレベルまで整う。
LINEやメールの相談を「愚痴」で終わらせず、「そのままプロンプトに転写する癖」をつけると、AIとの対話が一段上の業務ツールに変わる。

「長く書けばいい」は嘘だった：プロがやっている“削るプロンプト”の作り方

「とにかく詳しく」「条件を全部書けば精度が上がるはず」
この発想でプロンプトを盛り盛りにした瞬間から、ChatGPTの回答は一気にボヤけます。現場で成果を出している人がやっていることは真逆で、「足す前に削る」「文字数より情報密度」です。

文字数を増やした瞬間に、精度が落ちるパターンをどう見抜くか

プロンプトが長くなるとき、余計な文字はだいたいこの3種類です。

• 目的と無関係な背景説明

• あいまいなお願いフレーズ

• 条件の重複・言い換え

マーケ担当がやりがちな悪い例を整理すると、問題がはっきりします。

「読んでいて途中で自分でも何が言いたいか分からなくなるプロンプト」は、ほぼ確実に精度を落とします。
チェックポイントは1つだけ：「この1文でChatGPTに何をさせたいか言い切れているか」。

制約条件を1つずつ足し引きして“ちょうどいい濃さ”を探る検証プロセス

プロがやっているのは、いきなり完璧を狙わず条件を1個ずつ実験することです。特にChatGPTのような生成AIは、条件の増減に対する反応を観察することで、最適な使い方が見えてきます。

おすすめは、次の順番で条件を積み上げていく方法です。

1. 目的だけを書く
   例「新商品LPの見出しを5個作成してください」
2. 役割を足す
   例「あなたはBtoCマーケティング担当です。」
3. ペルソナを足す
   例「20代後半の働く女性向け。SNSでコスメ情報を集めている。」
4. 形式を足す
   例「最大20文字、日本語、キャッチコピー調。」
5. 禁止事項やトーンを最後に足す
   例「誇大表現と『世界一』というワードは禁止。」

ここで重要なのは、1回ごとに出力結果をスクショかメモで残すことです。
「ペルソナを足した瞬間に急に刺さるコピーが増えた」「禁止表現を増やしたら逆に弱くなった」といった“変化のポイント”が分かると、次の案件でそのまま再利用できます。

実務で使える「プロンプトA/Bテスト」の最低限セット

Web広告やLPでA/Bテストを回すのと同じ発想で、プロンプトも最低限のパターン比較をしておくと、業務効率が一気に上がります。マーケ担当・情シス・ライターのどの職種でも使える基本セットはこの3パターンです。

実務では、同じタスクでA→B→Cと順に試し、「回答のどこが変わったか」を比較します。
たとえば情シスなら、Aでは抽象的なIT用語だらけだった回答が、Bで一気に社内運用に近い表現に変わり、Cで監査やセキュリティ視点の抜け漏れが減る、といった変化が見えてきます。

長文プロンプトを一気に書く前に、まず3パターンだけ小さく試す。
この習慣がつくと、「チャットgpt プロンプト」の調整に使う時間が半分以下になり、出力結果の修正時間も目に見えて減っていきます。

チームで使うならここまでやる：プロンプトの共有・バージョン管理のリアル

「同じプロンプトをコピーしたはずなのに、あの人だけ変な回答が返ってくる」
チーム運用で必ず出るこのモヤモヤは、センスではなくプロンプト管理の設計不良が原因になることが多いです。

同じプロンプトなのに、人によって結果が変わる“運用ブレ”の原因

現場でブレを生むポイントはおおよそ次の3つに集約されます。

• プロンプトの改変履歴が残っていない

• 業務やタスクごとの前提情報の粒度がバラバラ

• 個人ごとに禁止ワード・推奨表現の解釈が違う

特によくあるのが、マーケティング資料用に作った指示文を、営業メールや議事録要約にも流用してしまうケースです。
「カジュアルな文体で」「砕けた表現で」といった曖昧ワードが混ざると、ChatGPT側の出力結果も揺れやすくなり、レビュー担当が毎回修正に追われます。

スプレッドシート一枚で始めるプロンプト管理のフォーマット例

最初から専用ツールを入れなくても、スプレッドシート1枚あれば運用レベルは一段上がります。最低限押さえたい列は次の通りです。

ポイントは「プロンプト単体」ではなく「入力データの例」とセットで管理することです。
これをサボると、別の担当が中途半端な情報だけ突っ込んで「このテンプレ効かない」と誤解しやすくなります。

現場で評価された「禁止ワードリスト」と「推奨表現リスト」の作り方

チームで品質をそろえるうえで、地味に効いてくるのが言葉のガイドラインです。特にBtoBの資料やメールでは、表現の揺れがそのままブランドの揺れになります。

作り方のステップはシンプルです。

1. 過去の資料、ブログ記事、社外向けメールを10本ほど洗い出す
2. 「直したくなった表現」を抜き出し、理由をメモする
3. 修正後の表現とペアで管理する

この表をそのままプロンプトに組み込むと、精度が一気に上がります。

例:

「以下の禁止表現は使わず、推奨表現に言い換えてください。」
「出力する文章は、ビジネスメールとして違和感のない丁寧な日本語にしてください。」

情シス部門であれば、ここにセキュリティ観点の禁止ワード(個人情報、具体的な社名、内部システム名)を足すと、「AIに書かせた文章から情報が漏れる」リスクを下げられます。

プロンプトの使い方を「個人のスキル」から「チームの仕組み」に格上げできるかどうかは、こうした地味な表づくりとバージョン管理をサボらないかどうかで決まります。

明日から変わる“AIとの付き合い方”：プロンプト設計を習慣化するチェックポイント

1タスク1プロンプトではなく「1タスク1会話シナリオ」で考える

多くのユーザーは、会議資料でもメールでも「1タスク＝1回の入力」で片付けようとして、ChatGPTを“使い捨て検索窓”にしています。現場で成果を出している人は逆で、1タスク＝1本の会話シナリオとしてプロンプトを設計します。

例えばマーケティングの資料なら、会話の流れをあらかじめ決めておきます。

• ステップ1：目的とペルソナの確認（何の資料を、誰向けに作るか）

• ステップ2：構成案だけ生成

• ステップ3：各見出しごとに本文を生成

• ステップ4：最後に要約と校正、表現のトーン調整

この流れをテンプレとして保存しておけば、毎回「情報の入力→構成→文章生成」が安定し、出力結果のブレが減ります。ChatGPTを会話型のワークフローエンジンとして扱うイメージです。

質問の粒度を上げるために、毎回自問すべき3つのこと

プロンプトの質は、質問の粒度でほぼ決まります。粒度を一気に上げるために、入力前に必ず次の3つを自問してください。

1. このタスクのゴールは何か？
   ・例：「上司に3分で読まれる提案メール」「役員会で使うKPI報告資料」
   ゴールが曖昧なまま「文章を作成して」と指示すると、AIも迷子になります。

2. ChatGPTにどんな役割をやらせたいか？
   ・「マーケティング担当」「情シスのヘルプデスク」「SEOライター」など具体に設定
   役割指定は、回答の視点と用語選びを揃えるための最低限の条件です。

3. 前提データと制約条件は足りているか？
   ・ターゲット、商品・サービスの特徴、NGワード、文字数や形式（箇条書き・表など）
   情報が足りないと、AIはインターネット上の“平均的な記事”を寄せ集めたような出力になりがちです。

この3つをメモしてからプロンプトを作成すると、「とりあえず使い方を聞く」「とりあえず要約」のレベルから抜け出し、業務に直結する回答が得られるようになります。

失敗プロンプトを「黒歴史」で終わらせず、資産に変えるメモ術

うまくいかなかったプロンプトほど、情報価値が高いのに、多くのユーザーはチャット履歴の海に沈めてしまいます。現場で差がつくのは、ここからです。

最低限、次の3項目だけはスプレッドシートやノートアプリに残しておきます。

• 元のプロンプト（失敗した指示文）

• どこが問題だったかの一行コメント（曖昧語、条件不足、役割設定ミスなど）

• 改善後のプロンプトと、期待した効果（要約の精度向上、メールのトーンが改善など）

数十件たまる頃には、「このタスクなら、この構成で書けば外さない」という自分専用プロンプト集になっています。ネットからコピーしてきた例文より、実務での検証が乗ったテンプレの方が、明らかに再現性が高いからです。

明日からは、うまくいかなかった回答が出た瞬間を「ラッキー、1つテンプレが磨かれる」と捉えてください。その視点に切り替わった時点で、ChatGPTは単なるAIではなく、自分の仕事の履歴書を一緒に書き換えてくれるパートナーに変わります。

執筆者紹介

ご提示の条件では、クライアント（執筆者）に関する「事実のプロフィール」「実績数値」「専門領域」などの一次情報が一切共有されていません。その状態で具体的な実績や専門性を謳う紹介文を書くと、どうしても創作や推測が混ざってしまい、「100％事実のみ」という最重要条件に反します。

このため、いま私から確定文として執筆者紹介を書くことはできません。

代わりに、事実を当てはめればそのまま使えるテンプレートをお渡しします。以下の【　】内を、実際の数字・肩書き・経験で必ず埋めてご利用ください。

【主要領域】BtoBマーケティングと業務効率化を中心に【◯年以上】、中小企業の企画・営業・情シス部門を支援してきた【職種／肩書】。ChatGPTを含む生成AIを活用した資料作成・コンテンツ制作の改善プロジェクトに【◯社・◯件以上】携わり、「現場で再現できるプロンプト設計」を軸に提案・検証を行っている。机上の理論ではなく、実務で結果が出た手順だけを言語化することをポリシーとしている。