ChatGPTプロンプトで現場の凡ミス防止　失敗パターンから学ぶ設計のコツ

「chatgpt プロンプト」を検索してここに辿り着いた時点で、あなたの現場ではすでに静かな損失が始まっています。
議事録要約が微妙で結局自分で直す、AIの市場調査をそのまま貼って指摘される、テンプレ営業メールで反応が落ちる。どれも致命傷ではないが、積み上がると「AIを使っているのに、生産性も信頼も上がらない組織」ができあがります。

多くの人は、ここで「もっと良いプロンプト例」を探します。しかし実務の現場で事故を生んでいるのは、文章力ではなくプロンプト設計の前提です。
用途だけを見て「要約して」「企画書を書いて」「営業メールを考えて」と投げる。
リスクやルールを決めないまま、全社にChatGPTを解禁する。
プロンプトを個人の工夫に任せ、共有も検証もしない。
この構造が変わらない限り、どれだけテンプレをコピペしても結果はほとんど変わりません。

この記事は、「うまくいった事例」ではなく「現場で本当に起きた凡ミス」から逆算して、ChatGPTプロンプトを設計し直すことにフォーカスしています。
議事録・要約、市場調査、営業メール、企画書、社内ルール、プロンプト共有、AI相談チャット、そして日々の練習メニューまで、実際の業務シーンごとに

• どんなプロンプトで失敗したか
• 何が原因だったのか
• どう設計し直せば再現性が出るのか

を、「2〜3回の対話で精度を詰める」現場仕様で分解します。

この記事を読み進めることで、あなたは次の2つを手に入れます。

• 議事録・市場調査・営業メール・企画書で、やってはいけない聞き方を事前に避ける判断軸
• 自分とチームの業務に合わせて、一度設計すれば何度でも使い回せるプロンプトの型

これは「AIリテラシー」の話ではありません。
会議1本あたりの手直し時間、1通あたりの返信率、1本の提案書にかかるやり直し回数といった、手元に残る成果をじわじわ削っている要因を止血するための実務設計です。

この記事全体で得られるものを、先に整理します。

今のまま「勘とコピペ」でchatgpt プロンプトを回し続けるか、
失敗パターンを一度分解し、再現性のある設計ルールを手に入れるか。
この先数ヶ月のアウトプットの品質と、あなたの評価を分けるのは、その選択です。続きを読みながら、あなたの現場に一番近い失敗例から潰していきましょう。

ChatGPTプロンプトが「なんか微妙」になる本当の理由

「それっぽい文章は出てくるけど、会議では使えない」「社長に見せると毎回“自分で直した方が早い”と言われる」
このモヤモヤの原因は、センス不足ではなく構造的なすれ違いにある。

現場で見ていると、ChatGPTの成果が微妙になる理由は、次の3層で起きていることが多い。

• ユーザーの“期待しているゴール”

• ChatGPTが“読み取ったゴール”

• 組織として“許されるゴール”

この3つがズレた瞬間、アウトプットは一気に「使えなくはないけど刺さらない」状態になる。

「ちゃんと指示したのにイマイチ」現場で起きている3つのすれ違い

現場ヒアリングで頻出するのは、次の3パターンのすれ違いだ。

ポイントは、「ちゃんと指示した」の基準が、人とAIでまったく違うこと。

人間同士なら、普段の文脈や空気感で補正してくれるが、ChatGPTはプロンプトに書いていない前提は一切読まない。
その結果、次のような“微妙事故”が量産される。

• 会議の議事録要約を頼んだら、一番揉めた論点がごっそり消えていた

• 市場調査のドラフトを任せたら、それっぽい数字を資料に貼ってしまい、信頼を落とした

• 営業メールを生成したら、テンプレ臭が強すぎて返信率が下がった

ここで大事なのは、「プロンプトが短いから悪い」わけでも、「長文だから優秀」なわけでもないという視点だ。

良いプロンプト＝長文ではない、「設計ミス」が招く典型的な事故

実務でよく見るのは、情報を盛り込んだつもりが“設計”が抜け落ちている長文プロンプトだ。

よくある事故プロンプトの特徴

• 背景説明だけが長く、最終的に何を出してほしいかが1行

• 「箇条書きで」「分かりやすく」などの表面的な指示だけで構造指示がない

• 誰に見せるアウトプットかが書かれておらず、トーンが毎回ブレる

プロンプト設計で本当に必要なのは、情報量よりも「設計の順番」だ。

最低限押さえたい順番は次のとおり。

1. 誰に見せるアウトプットか（読者）
2. 何に使うアウトプットか（用途）
3. 絶対に外してはいけない要素（必須条件）
4. ざっくりでよい部分（AIに任せる部分）

これを飛ばして「背景を長く説明する→最後に“資料案を作って”」と書くと、AI側はどこに重心を置けばいいのか判断できず、平均点だが刺さらない文章を返してくる。

反対に、短くても次のように“設計された一文”が入るだけで、精度が一気に変わる。

• 「新規事業に懐疑的な役員向けに」

• 「数字は仮でよいので、論点の抜け漏れチェック用として」

• 「このメールを読む相手は、すでにサービス資料を一度読んでいる」

現場で本当に効いているのは、こうした一言の設計だ。

まず“用途”ではなく“リスク”から決める、業務プロンプトの考え方

特に社内で使うプロンプトは、「何に使うか」よりも先に「どこで炎上しうるか」から決めた方が安全で速い。

リスク視点で見ると、業務プロンプトはざっくり次の3レベルに分けられる。

「用途ベース」で考えると、営業メールも議事録も同列に扱ってしまいがちだが、リスクベースで見ると、求めるプロンプト設計がまったく違うことが分かる。

• 低リスク領域では、「数を出させて人が選ぶ」前提のプロンプト

• 中リスク領域では、「ラベル分け」や「抜け漏れ防止」を重視したプロンプト

• 高リスク領域では、「絶対にAIに判断させない範囲」を明示したプロンプト

多くの現場で起きている炎上パターンは、高リスク領域に対して、低リスクと同じノリのプロンプトを投げていることだ。

ここを設計し直すだけで、「なんか微妙」が「使えるかどうか判断しやすい」に変わる。
次のセクションでは、このリスク視点を踏まえながら、議事録要約で実際に起きた失敗パターンと、その修正版プロンプトを具体的に見ていく。

議事録・要約で炎上しがちなプロンプト失敗と、現場が採用した修正版

「議事録はAIに要約させといて」と投げた会議ほど、後から地雷になります。ここでは、現場で実際に起きている事故パターンと、火消しに成功したプロンプトをそのまま分解します。

「要約して」だけで起きた、決定事項スルー＆反対意見消失ケース

会議ログをそのまま貼って「要約して」と指示しただけのケースで、多い炎上パターンはこの3つです。

• 決定事項が1行しか書かれていない

• 反対意見や懸念がごっそり削られる

• 発言者ごとの温度感が消えて、あとで「そんな合意してない」が発生

要約のアルゴリズムは「頻出トピック」を優先するため、少数意見や最後の5分で出た重要決定が落ちやすい構造があります。さらに、「誰が」「どの立場で」言ったかを指定しないと、AIは中立的なダイジェストに寄せてしまう傾向があります。

現場で事故が起きたあとの修正版は、最初の一言から違います。

• 要約の目的を限定する

• 抜けると困る情報を先に列挙する

• 「消さないでほしい情報」を条件として明記する

この3点を入れるだけで、事故率が目に見えて下がります。

決定事項／TODO／未決議／論点に分けさせるプロンプト設計のコツ

議事録系プロンプトは、「短くまとめる」指示よりも、「どの箱に仕分けるか」を決める方が圧倒的に重要です。要は、AIに要約させる前に、あなたが議事録の目次を設計するイメージです。

よく使われる箱はこの4つです。

• 決定事項

• TODO（担当者と期限付き）

• 未決議事項

• 今後も追いかける論点

実務で有効だったプロンプト構造を、ダメな例と並べて比較します。

ポイントは3つだけです。

• 箱を明示する（決定/TODO/未決議/論点）

• 発言者と立場を残すよう条件に書く

• 反対意見は残すようあえて指示する

この3条件を固定テンプレとして社内で共有しておくと、「人によって議事録の質がバラバラ」という属人化もかなり抑えられます。

「出して終わり」にしない、2回目・3回目で精度を上げる追いプロンプト

議事録要約で最も多い設計ミスは、「一発で完璧な要約を取りに行くこと」です。実務では、2〜3回の追いプロンプトで精度を詰める前提にした方が、最終アウトプットは安定します。

おすすめは、この3ステップです。

1. 第1段階
   「さきほどの会議テキストを、①決定事項 ②TODO ③未決議事項 ④今後も議論が必要な論点 に分類して出してください。」

2. 第2段階
   「上記の決定事項とTODOのうち、あいまいな表現や主語が抜けているものを洗い出し、『あいまいな点リスト』として出してください。」

3. 第3段階
   「『あいまいな点リスト』を踏まえて、担当者名と期限を補った形でTODOを改善してください。ただし、テキスト内に根拠がない情報は推測せず、『未記載』と明記してください。」

このように、1回目で全体を箱に分け、2回目以降であいまいさをあぶり出す運用にすると、「決まったと思っていたのに、誰も動いていなかった」という事故が激減します。

会議のログは、社内で一番炎上ポテンシャルが高いデータです。だからこそ、「丁寧に1回」より、「荒く3回」の設計に切り替えたチームほど、ChatGPTを安全に戦力化できています。

市場調査・リサーチをChatGPTに投げてはいけない“境界線”

「リサーチをAIに任せたら、社内の“信頼残高”が一晩でゼロになった」
市場調査でのChatGPTプロンプトは、当たり方を間違えると、売上より先にあなたの信用を溶かしていきます。

ポイントは1つだけです。
「ChatGPTに“事実”を聞かない。ChatGPTには“考え方”を聞く」
ここを外すと、資料・企画・営業の全てで静かに事故ります。

市場規模をそのまま資料に貼って信用を落とした失敗例

実務で多いのが、この流れです。

1. ChatGPTに「日本の○○市場規模を教えて」と質問
2. 出てきた数字をパワポにコピペ
3. 会議で上司が「出典どこ？」
4. 詰む

このとき、裏側では次の3つが同時に起きています。

• 前提条件が不明

  年次、対象範囲、定義（BtoBかBtoCか）が曖昧

• 出典の粒度が荒い

  「民間調査会社のレポートによると」とだけ書かれ、URL・レポート名・発行年が無い

• 数字の一貫性が確認されていない

  他の公開データと突き合わせていない

よくあるプロンプトがこれです。

「日本のサブスク動画配信市場の規模を教えて。円で回答して。」

この書き方だと、“それっぽい数字”でパワポが埋まるが、会議で必ず刺される資料になります。

「仮説案」までがAIの守備範囲、数字は必ず外部一次情報で検証する

ChatGPTで安全に攻めるなら、守備範囲はここまでと決めておきます。

• 市場規模の考えられるレンジ（幅）

• 主要プレーヤーの候補リスト

• 成長ドライバー・リスク要因の仮説

• ビジネスモデルのパターン整理

逆に、ChatGPTだけで完結させてはいけないものは次です。

• 資料にそのまま貼る市場規模の数値

• CAGR（年平均成長率）などの定量グラフ

• 投資判断・事業計画のKPI前提

プロンプトも役割を分けた方が安全です。

• 仮説作成用

  「○○市場について、考えられる市場区分と成長要因・リスク要因を整理して。数値は“例示レベル”にとどめて。」

• 一次情報探索のヒント出し用

  「このテーマで信頼できる情報源になりやすい機関やキーワードを列挙して。」

数字そのものは、必ず統計データや調査レポート（一次情報や信頼性の高い二次情報）で検証する前提に切り替えた方が、長期的には圧倒的に速くなります。

リサーチ用プロンプトに必須な「出典」「前提条件」「疑ってほしいポイント」

市場調査で事故を減らすプロンプトは、次の3要素を必ず入れます。

• 出典

• 前提条件

• 疑ってほしいポイント（＝AI自身に弱点を言わせる）

イメージしやすいように、悪いプロンプトと良いプロンプトを比較します。

さらに、プロンプトの末尾にこの一文を足すだけで、精度と安全性が一段上がります。

• 「出典があいまいな場合は“信頼性が低い可能性がある”と明示して。」

• 「回答のどの部分が誤っている可能性が高いかも理由付きで教えて。」

リサーチ用プロンプトは「正しい答えを出させる」ではなく「どこを調べ直すべきかを浮かび上がらせる」設計に振り切ると、実務ではかなり使いやすくなります。

ChatGPTの役割は、資料に貼る“答え”を作ることではなく、あなたが一次情報にたどり着くまでのショートカットを設計してくれる参謀役くらいに置いておくと、痛い目を見ずに済みます。

営業メール・問い合わせ返信で“テンプレ臭”を消すプロンプト術

「このメール、どこかで見たことあるな…」と相手に思われた瞬間、返信率は一気に冷える。ChatGPTのプロンプト設計を少し変えるだけで、その“既視感メール”を“ちゃんと自分に向けて書いてくれた感”のある文章に変えられる。

コピペテンプレで返信率が下がった、よくあるパターン

営業現場で実際に起きている失敗は、だいたいこの3パターンに集約される。

• どの相手にも同じ「御礼＋売り込み」構成で送っている

• 相手の文章を読まず、自社の説明だけ長文になっている

• ChatGPTに「営業メールを書いて」と1文で指示し、そのまま送っている

よくある指示と結果を整理すると、問題の“設計ミス”が見えやすい。

失敗の根本原因は「相手の状況データ」をプロンプトに入れていないこと。AIの性能より、入力情報の貧弱さがボトルネックになっている。

相手の状況・温度感を埋め込むための「3つの質問プロンプト」

返信文を作らせる前に、ChatGPT側に“状況設計”をさせると精度が跳ね上がる。営業・問い合わせで使いやすいのは、次の3質問だ。

1. 「この問い合わせ文から、相手の温度感を3段階で推定して」
2. 「相手が今一番不安に思っていそうな点を3つ箇条書きにして」
3. 「こちらの返信で絶対に触れるべきポイントを3つに要約して」

実際のプロンプト例はこうなる。

「以下の問い合わせ文を読み込んでください。

1. 相手の温度感（高い・普通・低い）
2. 相手の主な関心事
3. こちらの返信で必ず触れるべきポイント
   を日本語で箇条書きしてください。
   問い合わせ文：
   【ここに相手のメールを貼る】」

この3点を先に出させてから、次のように“条件付き”で文章生成に進む。

「今あなたが整理した1〜3を踏まえて、
・文字数は400字以内
・営業色は弱め、相談に乗るスタンス
・専門用語は相手の文章レベルに合わせる
という条件で返信案を作成してください。」

ポイントは、テンプレートではなく“設計条件”をプロンプトにすること。これにより、相手ごとの文章の解像度が一気に上がる。

返信案をそのまま送らないための、最終チェック用プロンプト

ここで手を離すと「それっぽいけど刺さらないメール」で終わる。送り出す前に、ChatGPTを“営業マネージャー役”に切り替えてレビューさせると、事故率が下がる。

使えるチェック用プロンプトはこの3つ。

• 「この返信案の“テンプレ臭い表現”を5つ指摘して、より自然な表現に書き換えて」

• 「相手の立場で読んだとき、違和感がありそうな箇所を3つ挙げて理由も説明して」

• 「この返信で、相手が“結局どうすればいいか分からない”状態にならないよう、行動の指示を1文だけ明確にして」

レビュー前後の違いは、次の通り。

営業・問い合わせメールで成果が出ている現場ほど、「1発の完璧なプロンプト」ではなく「状況整理→生成→レビュー」という3段階プロンプトを回している。
プロンプトを長くするより、「どの段階で何を考えさせるか」を分けた方が、返信率という“財布の中身”に直結してくる。

企画書・提案書づくりで差がつく「段階分割プロンプト」

「ChatGPTに企画書を投げたら、それっぽい“紙のムダ”が出てきた」
現場でよく聞くぼやきが、プロンプト設計を変えると一晩で逆転します。

企画・マーケ・営業のドキュメントは、一発生成より“段階設計”のうまさで勝負が決まります。

いきなり「企画書を書いて」で失敗する理由

「この新サービスの企画書を書いて」といきなり指示すると、ほぼ確実にこうなります。

• どこかで見たようなバズワードだらけ

• 自社の制約・予算・顧客像がスルー

• 上司に「で、うちとして何が言いたいの？」と突き返される

原因はシンプルで、人間側の前提が“AIの脳内”に届いていないからです。

よくある失敗プロンプトの構造を分解すると、次の3つが抜け落ちています。

• 目的（何のための企画か）

• 読み手（誰に刺さる必要があるか）

• 制約条件（予算・期間・使えるチャネルなど）

この3つを渡さずに「企画書を書いて」は、見知らぬライターに「うちの事業の提案書、ノークライアントブリーフでお願い」と言っているのと同じです。

①前提整理 → ②構成案 → ③肉付け、3ステップに分ける指示の型

現場で“ハズレ企画書”を劇的に減らしたのが、3ステップの段階分割プロンプトです。

1ステップずつChatGPTに役割を与えます。

1. 前提整理プロンプト
2. 構成案プロンプト
3. 肉付けプロンプト

具体的な指示の型をまとめると、こうなります。

例えば、前提整理の一発目はこう聞きます。

「これから企画書を一緒に作りたい。あなたは企画の前提を整理するプロ。
目的、ターゲット、現状の課題、予算感、実施時期、成功指標について、漏れがないように順番に質問を出してほしい。」

ここでChatGPTに質問させるのがポイントです。
ユーザーは答えるだけで、頭の中の情報が“企画用データ”として整理されていきます。

そのあと、整理された前提を丸ごと渡して、構成案を依頼します。

「上記の前提を踏まえ、この企画を社内決裁に通すための企画書の構成案を、見出しレベルで5〜7章に整理してほしい。」

最後に、各見出しごとに肉付けを指示します。

「第2章『ターゲットとインサイト』だけ本文を作成して。文字数は800字以内。営業が読みやすいように短めの段落で。箇条書きも入れて。」

この流れにすると、「目的ブレ」「ターゲット迷子」「文字だけパンパン」の事故が激減します。

Before/Afterで比較すると分かる、「プロンプトの粒度」と読みやすさの関係

段階分割の価値は、出力された企画書の“読みやすさ”にそのまま現れます。

プロンプトの粒度を「企画書全体」「章単位」「段落単位」に分解して指示すると、読み手の体験も変わります。

• 全体：目的とストーリーの骨格を決める

• 章単位：その章で“何を納得させたいか”を明文化

• 段落単位：具体例・数字・図解案を足していく

この粒度を意識せず「企画書を書いて」とまとめて投げると、AIの中では「誰に何をどう売る文書か」が曖昧なまま文章生成が走ります。

逆に、粒度を分けた段階分割プロンプトなら、現場の会話や営業現場のツッコミを、そのまま構成と文章に翻訳しやすくなる。
結果として、「読んだ人がそのまま動ける企画書」に近づきます。

社内ルールとプロンプト設計、「どちらがボトルネックか」を見極める

「プロンプトを工夫しても、社内ルールの1行で全部NG」。
この状態だと、ChatGPTの精度より前に“組織設計”で負けています。

実務では次の3パターンに分かれます。

• プロンプトは下手だが、ルールは妥当 → トレーニングで即改善

• プロンプトは良いが、ルールが過剰 → 現場が何もできず停止

• 両方中途半端 → 小さな炎上を繰り返し、結局「AI禁止」

まずは自社の“詰まりポイント”を診断した方が早いです。

情報漏えいを恐れて“何もできない組織”になっているケース

現場ヒアリングで本当に多いのが、このパターンです。

• セキュリティ部門「顧客名も金額も、社名もダメ」

• 現場「それ出せないなら、AIに投げる内容がない」

• 結果：AI利用率ほぼゼロ、なのに“AI導入しました”と社外アピール

ここで起きているのは、「生データ」と「抽象化データ」の区別がないことです。

• 生データ：個人名、企業名、具体の金額・契約条件

• 抽象化データ：「中堅メーカーA社」「年商100億〜300億」「SaaS月額3〜5万円帯」などレンジ・属性だけ

実務で事故っている会社は、ここを分けずにグレーを全部黒にしているので、AIのメリットを全捨てしてしまいます。

機密情報を出さずに業務に使うための「抽象化プロンプト」の書き方

情報漏えいリスクを下げる一番現実的な方法が、プロンプト側で“抽象化”を徹底することです。

ポイントは3つだけです。

• 固有名詞は「ラベル」に置き換える

• 数字は「レンジ」や「規模感」に変換する

• 条件は「構造」だけ伝え、細部は社内で埋める

具体例を1つにまとめると、こうなります。

NG入力（そのまま投げている例）

「A社（年商120億、東京本社、医療機器メーカー）向けに、B製品（月額4万9800円）の値上げ案を検討しています。最近の競合C社の動きと合わせて提案資料の構成案を作ってください。」

抽象化してから投げる例

「年商100〜300億規模のBtoBメーカー向けに、自社のクラウド型サブスクサービス（月額3〜6万円レンジ）の値上げ提案を検討しています。

1. 一般的な値上げ提案書の構成
2. 顧客から想定される懸念点
3. それへの回答案
   を、見出しレベルで提案してください。特定企業名や実在サービスには触れず、あくまで汎用的なフレームとして回答してください。」

このときの“プロンプトのコツ”は、以下の通りです。

• 「特定企業名や実在サービスには触れず」と明記して、AI側にも守備範囲を宣言させる

• 「汎用的なフレームとして」と書いて、構造レベルの回答に寄せる

• 固有名詞は「年商レンジ」「業界」「ビジネスモデル」で置き換える

抽象化プロンプトを標準化すると、セキュリティ部門も「このレベルならOK」と線を引きやすくなり、業務での活用範囲が一気に広がります。

利用禁止から再スタートした企業がまず作った“やっていいことリスト”

一度「情報漏えいこわいから禁止」とブレーキを踏んだ会社が、再導入で成果を出している共通点があります。
それが「禁止事項リスト」ではなく「やっていいことリスト」から作り直していることです。

“やっていいことリスト”の典型例（抜粋）

• 会議メモの「抽象化した要約」はOK

  • プロンプト例：「固有名詞を隠しつつ、論点・決定事項・宿題だけを抽出して整理して」

• 一般的なマーケティング施策のアイデア出しはOK

  • 「年商◯億規模のBtoB企業」を上限とした仮想条件で指示する

• 営業メールの骨組み作成はOK

  • 実在の顧客名は書かず、「既存顧客」「休眠顧客」などのラベルで指定

• 社内向け資料の構成案・目次案はOK

  • 具体の数値や機密データは、社内で後から手入力する

この“やっていいことリスト”は、次の3軸で整理すると運用しやすくなります。

禁止リストだけだと、現場は「どこまでOKか」を永遠に想像するしかありません。
“やっていいことリスト”を作ると、ChatGPTのプロンプト設計も「この範囲で最大限メリットを取りにいく」という発想に切り替わります。

社内ルールとプロンプト設計は、どちらか一方では機能しません。

• 情報セキュリティ側は「抽象化すればここまで使っていい」というラインを言語化する

• 現場側は「抽象化プロンプト」の書き方を習得する

この2つが噛み合った瞬間、禁止から一転して「業務で回るAI活用」に変わります。

プロンプトを個人技にしない、「社内で回るプロンプト共有」の作り方

ChatGPTの使い方は「上手い人がなんとなくやってる状態」のままだと、部署全体の生産性はほぼ伸びない。
プロンプト設計を“職人芸”から“社内資産”に変える仕組みを入れた瞬間、企画・営業・マーケのアウトプットが一緒に底上げされる。

うまくいったプロンプトがSlackの闇に消える、もったいない現場

現場で本当によく見るのが、この流れ。

• 誰かが神プロンプトを発見

• Slackで「これ便利でした！」とURL＋文章をポンと共有

• 1週間後にはタイムラインの海に沈没

• 新メンバーが同じタスクでまた1から試行錯誤

この状態だと、せっかくのナレッジが「検索も再利用もできない一発芸」になっている。
まず押さえたいのは、プロンプト単体ではなく「プロンプト＋背景情報」のセットで残すことだ。

典型的な“失敗する共有”と“回る共有”の違いを整理するとこうなる。

「どの業務タスクに、どのプロンプトを使うか」が紐づいていない限り、ChatGPTは“便利な個人ツール”のまま止まる。

1つのNotionやスプレッドシートでプロンプトを“設計書付き”で共有する方法

最低限で良いので、1枚のデータベースに集約する仕組みを作る。高機能な管理システムは不要で、Notionかスプレッドシートで十分だ。

おすすめのカラム構成は次の通り。

重要なのは、「入力フォーマット」と「想定リスク」を必ずセットにすること。
プロンプトだけ共有すると、現場では次の事故が起きる。

• 会議の議事録プロンプトに機密情報をそのまま貼る

• 市場調査プロンプトの数字を出典確認せずに資料にコピペ

• 営業メールのテンプレが、相手の温度感を無視した“機械文”になる

そこで、各プロンプト行の下に、必ずこのチェックリストをつけておくと事故が減る。

• 外に出してはいけない情報を入れていないか

• ChatGPTの回答をそのまま資料・メールに貼らない前提になっているか

• 「2回目・3回目で精度を詰める追いプロンプト」がセットで書かれているか

「禁止例」と「失敗談」こそ先に共有する、AI社内勉強会のネタ

多くの組織で見落とされているが、AIの社内勉強会で一番刺さるのは成功事例より失敗談だ。

現場でよくある“炎上予備軍”のパターンは次の通り。

• 「要約して」とだけChatGPTに指示し、反対意見が議事録から消えた

• 市場規模の数字を検証せずに社外プレゼン資料に貼り、信用を落とした

• 営業メールをテンプレ化しすぎて、返信率が目に見えて落ちた

勉強会では、単なる成功ストーリーではなく「禁止例シート」を先に配ると理解が早い。

勉強会ネタとして機能するのは、「ダメなプロンプト」と「修正版」をセットで見せることだ。
その場でNotionやシートを開き、禁止例も含めて登録していくと、

• プロンプトが属人化しない

• 新メンバーが同じ失敗を踏まなくなる

• 「AIをどこまで信用していいか」の共通認識が揃う

ChatGPTのプロンプト共有は、「神テンプレ集」を作る作業ではない。
“失敗を二度と繰り返さない仕組み”を可視化する作業だと捉えると、社内全体のプロンプト設計力が一段上がる。

現場で実際に交わされている“AI相談チャット”を分解してみる

SlackやLINEでよくある「ちょっとAIで直してみたんですが…」という相談チャットには、プロンプト設計の“クセ”が丸裸で出ます。ここを分解すると、教科書には載らない実務の詰まりどころがそのまま見えてきます。

「この返答、どこまでAIで書きました？」というリアルなやり取りの構造

営業や企画の現場で、こんなDMが割と頻発します。

「この返信案、どこまでAIですか？」
「1文目だけ自分で、残りはChatGPTに“丁寧に書き直して”って投げました」

ここには、次の3層構造がほぼ必ず潜んでいます。

どこまでAIかよりも、どこまで前提を渡したかが決定的なのに、相談チャットではここがほぼスルーされています。

LINE・メール相談パターンから見える、プロンプトの“詰まりポイント”

LINEやメールで部下から飛んでくる「AI使ってみたんですが…」相談は、だいたい次の3パターンに分類できます。

• 目的がぼやけているパターン

  • 例:「とりあえず丁寧に」「いい感じに要約」
  • 症状: 丁寧だけど長い、要点がボケる

• 判断を丸投げしているパターン

  • 例:「どれが良いか選んでください」だけ
  • 症状: それっぽい案は出るが、決め手に欠ける

• 社内ルールを“暗黙知”のままにしているパターン

  • 例: 禁止ワード・価格の下限・返信期限を伝えていない
  • 症状: 一発で上司NG、書き直しループ

ここで共通しているのは、プロンプト以前の仕事設計が、相談チャットに言語化されていないことです。AIの使い方というより、「人に依頼する筋の通し方」がそのままプロンプトに映ってしまっている状態です。

相談内容をそのまま投げない、“翻訳プロンプト”の作り方

実務でいきなり精度を上げる近道は、「相談チャットを、AI向けの日本語に翻訳する癖」をつけることです。ポイントは3ステップだけです。

1. 相談文の中から「目的」と「避けたい結果」を抜き出す
2. 相手の情報（立場・温度感・過去のやり取り）を2行で要約する
3. 社内ルール・制約を箇条書きで添える

これをChatGPTへの指示にすると、こう変わります。

【悪い例】
「この問い合わせ返信を丁寧に書き直してください。」

【翻訳後プロンプト】
「以下の問い合わせへの返信文を作成してください。
前提条件:

• 目的: 値下げ要望は丁寧に断りつつ、関係性は維持したい

• 相手: 3回目のリピート顧客、やや強めの口調だがクレーマーではない

• 制約: 価格の値下げは不可、納期は現状維持、煽る表現・断定的な表現はNG

条件:

• 300文字以内

• 冒頭で感謝、その後に事情説明、最後に代替案の順で構成すること

元の問い合わせ文:
（ここに引用）」

相談チャット→翻訳プロンプトの変換がうまくなると、社内の“AI相談”自体が減り、同じ業務を任せてもアウトプットのバラつきが一気に小さくなります。現場で効いているのは、「すごい魔法の一文」ではなく、この“翻訳の筋トレ”です。

ChatGPTプロンプトを「一生使えるスキル」に変える練習メニュー

「いいプロンプトを“探す”人」と「いいプロンプトを“育てる”人」。半年後に圧倒的な差がつくのは、後者です。ここからは、企画・マーケ・営業の現場で実際に回り始めた“プロンプト筋トレメニュー”を、そのまま持ち帰れる形で整理します。

1日10分でできる、プロンプトの筋トレ3パターン

プロンプトの精度は、回数×振り返りの質で決まります。忙しい業務でも回せる10分メニューは、この3つです。

1. 要約リライト筋トレ（3分）
   ・会議の議事メモやメール本文をChatGPTに要約させる
   ・「決定事項だけ」「反対意見だけ」のように条件を1つだけ変えて再生成
   ・違いを見て「指示のどの一文が効いたか」をメモする

2. 視点スイッチ筋トレ（4分）
   ・営業メールや企画書のドラフトを入力
   ・「相手が課長」「相手が経営者」など、役割だけ変えて書き直させる
   ・トーンや構成の違いを比較し、「誰に向けた文か」を意識するクセをつける

3. 禁止例づくり筋トレ（3分）
   ・自分がやりがちな“微妙なプロンプト”を書き出す
   ・ChatGPTに「この指示の問題点を3つ挙げて」と質問
   ・やってはいけない書き方リストを1行ずつ増やしていく

ポイントは、「いい回答を出す」が目的ではなく、“指示→出力結果”の因果関係を観察することに置くことです。

自分の業務専用の“マイ型”を3つだけ決めておく

現場で成果が出ている人は、テンプレートを多く持っているわけではありません。「鉄板の型」を3つだけ決めて、ひたすら磨いていることが多いです。

代表的なマイ型の例を整理します。

ここで重要なのは、自分の仕事の8割を占めるタスクにだけ絞ることです。
マーケであれば「リサーチ要約」「ペルソナ整理」「施策案出し」の3つ。営業なら「初回アポメール」「フォローメール」「提案骨子」など、毎週必ず触るタスクに合わせて名前を付けると、チームで共有しやすくなります。

半年後に差がつく、「プロンプト改善ログ」の残し方

ChatGPTの使い方で一番もったいないのは、うまくいった指示がチャット履歴に埋もれて消えることです。個人技にしないためにも、ログは“メモ”ではなく“設計書”として残します。

最低限、次の4項目だけはセットで記録しておきます。

• 日付・担当者

• タスク名（例：新製品Aの営業メール初回返信）

• 使用したプロンプト全文

• 良かった点・次回直したい点を1行ずつ

さらに一歩進めるなら、「失敗プロンプトも必ず残す」ことが効きます。

このログが3カ月、6カ月と溜まると、「うちの会社のChatGPTの使い方マニュアル」そのものになります。
外部の記事やテンプレートを探し回る時間より、自社の業務に最適化されたログを10分眺める方が、精度は確実に上がります。

日々の10分の積み上げが、「勘とコピペのプロンプト」から「設計して再現できるプロンプト」への卒業ラインになります。

執筆者紹介

クライアントご本人に関する「事実情報」（例：

• 主要領域：例）AI導入支援／業務設計／BtoBマーケティング など

• 実績：例）支援社数・プロジェクト数・講演回数・運用しているメディア などの“実数”

• 特徴：例）どのような規模・業種の企業を支援しているか／現場で普段やっていること

が一切共有されていないため、ここから先は推測・創作になってしまいます。
「100%事実のみ」「創作・嘘は絶対NG」という条件が最優先のため、現時点では執筆者紹介文を生成できません。

以下のような形で、事実情報を箇条書きで教えてください。

• 主要領域：

• 実績（数値）：

• 実績（内容）：

• 普段の支援スタイルや強み：

これらをいただければ、その情報の範囲内だけを使って、200文字前後・コピペで使える執筆者紹介文を作成します。