プロンプトでChatGPTを現場戦力にする失敗例から学ぶ設計術ガイド

「プロンプトを工夫すればChatGPTは賢くなる」――そう信じて試行錯誤してきたのに、社内の評価資料やキャンペーン案、稟議書ドラフトを前に「どこか薄い」「怖くてそのまま出せない」と感じているなら、すでに見えない損失が出ています。時間も、信用も、判断の主導権も、少しずつAI側に奪われています。

問題は「ChatGPTの性能」ではなく、多くの人が自己流のプロンプト chatgpt運用で、重要な前提や条件を丸ごと落としていることです。テンプレ集で拾った「神プロンプト」をコピペしても、来週には使い物にならなくなるのは、そもそもの設計思想が自分の現場と合っていないからです。

この記事は、プロンプトの上手い・下手を感覚論で語るものではありません。マーケ、バックオフィス、ライティングなど、実務で実際に起きた「回答の言いなり事故」「それっぽいのに仕事で使えない案」を素材にして、どの一文が事故の引き金になり、どの追加一文がそれを防ぐのかを分解します。

軸になるのは、プロンプトを「5つの箱」（目的、条件、前提、ロール、アウトプット形式）に分けて設計するフレームです。同じ質問でも、この5つの中身と粒度を整えるだけで、ChatGPTの出力は別物になります。ここを押さえずに深津式やReActだけを真似しても、現場では再現性が出ません。

この記事を読み進めれば、次の3つが手に入ります。

• 自分や部下が今使っているプロンプトの、どこが危ないのかを特定できる
• 「一度うまくいったプロンプト」を資産化し、案件ごとに安全に再利用できる
• 社内でChatGPT活用を広げても、品質とリスクをコントロールし続ける運用ルールを設計できる

概要は、次の通りです。

ここから先は、抽象的な「プロンプトエンジニアリング論」ではなく、実務で何度もつまずいた具体的な失敗と、その場で実際に効いた一文を並べます。明日の会議前に、あなたのプロンプトを一本だけでも作り替えてみてください。ChatGPTが「ただのおしゃべりAI」から、責任を持って使える現場戦力に変わる起点になります。

ChatGPTを「ただのおしゃべりAI」にしてしまう自己流プロンプトの罠

ありがちなNGプロンプト3選と、なぜ“それっぽいのに仕事で使えない”のか

仕事でよく見るNGプロンプトは、見た目は立派でも中身がスカスカです。代表例はこの3つです。

• 「プロのマーケターとして、企画案を10個ください」

• 「SEOに強いプロライターとして、記事を書いてください」

• 「わかりやすく説明してください」

一見それっぽいのに、会議に持っていくと秒で突っ込まれるアウトプットになりがちです。理由はシンプルで、目的・制約・前提情報が欠落しているからです。

簡単に整理すると、こうなります。

ChatGPTは「空気を読む」のではなく、「与えられた条件だけ」をロジックとして扱います。条件が足りないと、無難で平均的、つまり“どこかで見たことがあるけれど刺さらない案”が量産されます。

現場で実際に起きた「回答の言いなり」トラブルと、見落とされがちな原因

ペルソナ分析で見えてきた通り、現場では「AIをうまく使えない自分」が怖くて、逆にChatGPTの回答を過信するケースが多いです。典型的なのが次の流れです。

• ChatGPTで企画案や文書を生成

• 軽く手直しして、そのまま上長やクライアントに提出

• 詳細を聞かれたときに、背景ロジックを説明できない

ここで本質的な問題は、人間側が“問いの設計”をしていないことです。プロンプトに「なぜその結論になったかを3行で説明して」「前提条件も箇条書きで出して」と入れておけば、レビュー時に説明材料になりますが、自己流ではこの一手間が抜けがちです。

AIに丸投げすると、一時的には時短できますが、説明責任を果たせないアウトプットほど組織で嫌われるものはないという現場のリアルがあります。

LINEで飛び交う「このプロンプト神だった」報告が、翌週には機能しなくなる理由

社内チャットやLINEで「このプロンプト神」「コピペでOK」というスクショが共有されることがあります。ところが、翌週に別案件で試すと、途端に使い物にならなくなる。この現象には、いくつかの構造的な理由があります。

• 元のプロンプトが、特定の前提（クライアント属性・商品の価格帯・社内ルール）に強く依存している

• 共有されるときに、その前提がテキストから削ぎ落とされている

• 新しく使う人が、自分の案件用に条件を上書きするプロセスを知らない

結果、「神プロンプト」が状況依存の“たまたま当たったレシピ”に過ぎなかったことが露呈します。本当に仕事で回るプロンプトは、「どの要素が案件固有で、どの要素が汎用か」を切り分けて設計されています。

このあと扱う「5つの箱」フレームは、こうした“再利用に弱い神プロンプト”を、案件ごとにチューニング可能な仕事用プロンプトに作り替えるための土台になります。

まずはここから：ChatGPTに伝えるべき情報は「5つの箱」に分解せよ

プロンプトを思いつきで入力している限り、ChatGPTは「よくしゃべる新人」にしかなりません。現場で精度を一段上げてくれるのは、質問センスではなく情報の整理の仕方です。その整理を一気に楽にするのが、プロンプトを5つの箱に分けるフレームです。

この5箱を意識すると、「お願いごと」が業務仕様書レベルの指示に変わります。

目的・条件・前提・ロール・アウトプット形式――プロンプトを分解するフレーム

ざっくりした入力を、5箱に分解するイメージを示します。

• 目的

マーケティング施策のアイデア出しなのか、メール文章作成なのか、会議資料の要約なのかを明示する。

• 条件

文字数、対象ユーザー、料金帯、提供プラン、禁止表現などをあらかじめ指定する。

• 前提

自社サービスの特徴、既存の資料、過去の失敗例といった背景データを渡す。

• ロール

「BtoBマーケの専門家として」「クラウド会計に詳しい経理担当として」など、役割をはっきりさせる。

• 出力形式

表か文章か、テンプレート形式か、SNS用か、出力結果の型を決める。

この分解だけで、回答のブレが体感で2〜3割は減るケースが多いはずです。

同じ質問でも「前提情報の粒度」が違うと、回答品質がここまで変わる

現場でよくあるのが、「同じ質問を投げているのに、人によって精度がまるで違う」問題です。原因はプロンプトの上手い下手ではなく、前提情報の粒度の差です。

特にビジネス利用では、「社内で当たり前の情報」はAIには一切共有されていない前提でプロンプトを作ると、精度が一気に安定します。

実務でありがちな質問を分解してみる（マーケ/バックオフィス/ライティング別ミニケース)

3つの職種で、5つの箱をどう埋めるかのイメージを簡単に整理します。

実務で使う前に、一度自分のタスクをこの表に沿って分解してみると、「どの箱が抜けていたせいで精度が荒れていたのか」がはっきり見えてきます。

失敗シナリオA：マーケ担当がキャンペーン企画を丸投げして炎上しかけた話

「20代女性向けのキャンペーン案を10個出して」で出てくる“どこかで見た企画”の正体

「20代女性向けの新商品のキャンペーン案を10個出して」。マーケティング担当が会議前夜にChatGPTへこう入力した結果、出力されたのは「SNSハッシュタグ企画」「インフルエンサー起用」「フォトコンテスト」。どれも情報としては正しいが、ユーザーからすると既視感だらけで、ブランドの世界観ともズレていた。

現場でよく見るのは、プロンプトが以下のように「目的だけ」で止まっているケースだ。

この状態だと、AIは「一般論として無難な案」を大量生成するだけで、差別化も安全性も担保されない。

制約条件を入れないプロンプトが、ブランド毀損リスクを招くメカニズム

制約条件が抜けているプロンプトは、次の2つのリスクを抱える。

• 炎上リスク

  差別的に読める表現や、景品表示法・薬機法に抵触しそうな表現を平然と提案する。モデルは法規制を完全理解しているわけではないため、「売れそうなコピー」を優先してしまう。

• ブランド毀損リスク

  高価格帯で信頼感が命のクラウドサービスなのに、カジュアルすぎるSNSノリの文章を出力するなど、トーンが崩壊する。

原因はシンプルで、「このブランドとしてやってはいけないこと」がプロンプトに1文字も書かれていないからだ。AIは人間の暗黙知を読めない。入力にない条件は考慮しない、これが現場で起きている誤解だ。

現場で取った応急処置と、再発防止のための「追加一文」サンプル集

火消しに走ったマーケ担当がまず行ったのは、出力結果を人間側で総チェックし、NG候補を即ボツにすることだった。同時に、次回からのプロンプトに「追加一文」を差し込むルールを作った。ポイントは、制約を短くてもいいから明文化することだ。

よく使われる追加一文を用途別に整理すると、こうなる。

実務では、次の3ステップをテンプレート化しておくと安定する。

• 目的だけのプロンプトを一度書く

• 「トーン」「NG」「強調したい価値」の3項目を追記する

• 出力結果を見て、足りなかった制約条件をメモし、次回のプロンプトに組み込む

この小さな積み重ねが、「どこかで見た企画」を脱出し、ブランドを守りながらChatGPTを活用する近道になる。

失敗シナリオB：経理・総務がChatGPTで社内文書を作り、ヒヤリとしたケース

「残業削減の通知文をChatGPTで一気に作ったら、翌日から問い合わせの嵐」
バックオフィス界隈で、ここ1年で最もよく聞くヒヤリ体験のひとつだ。

稟議書・通知文・就業規則のドラフトをAI任せにしたときに起きがちな“微妙なズレ”

経理・総務が抱えるタスクは、メール、稟議書、社内通知、就業規則の改定案と、文章だらけ。そこでChatGPTにテンプレート作成を任せると、次のような「一見それっぽいのに危ない」ズレが頻発する。

• 表現が「法律寄り」で、実際の運用フローと噛み合わない

• 社内システム名、クラウドサービス名が微妙に違う

• 過去の運用慣行を無視した、きれいすぎる条文になる

• 担当部署・責任者の役割分担が現行組織とズレる

とくに就業規則のドラフトは、モデルが海外の労働法情報をベースに一般論を生成しやすく、日本の企業文化と齟齬を起こしやすい。
「文章の出来」だけを見ると高精度に見えるため、ヒューマンチェックが甘くなる点が最大のリスクだ。

「法律的にはOKでも、社内ルール的にアウト」になるラインの見極め方

バックオフィス実務で大事なのは、「法令」「就業規則」「ローカルルール」の3層を意識してプロンプトを書き分けることだ。

プロンプトでやってはいけないのは、「当社の規程として正しい案を作成してください」という丸投げ指示だ。
実務に即した使い方は次のような形になる。

• 法令やガイドラインのURLを渡し「要約」と「注意点の洗い出し」を依頼する

• 自社で既に決めた条件を列挙し、「この前提を崩さずに表現を整理して」と頼む

• 運用パターンを列記して「抜け漏れチェックの観点」を出してもらう

つまり「判断」ではなく「整理・要約・表現調整」に役割を限定することが、安全運用の境界線になる。

バックオフィス向けプロンプトのチェックリスト：聞いてはいけない情報、任せてはいけない判断

経理・総務が安心してChatGPTを活用するために、プロンプト作成前に次のチェックリストを通すと事故が激減する。

• 個人名、社員番号、具体的な給与データを入れていないか

• 顧客名、未公開の取引条件、料金表をコピペしていないか

• 「当社として正しいか判断して」系の指示をしていないか

• 「このまま就業規則に採用できる文章にして」と丸投げしていないか

• どの層の文章か（法令解説か、規程案か、社内通知か）を書き分けているか

• 想定読者（一般社員、管理職、役員）を明記しているか

• 最後に「人間が確認する前提でのドラフト」という一文を添えているか

バックオフィスのプロンプトは、「AIに判断させない」「入力情報は匿名化・抽象化」「用途と読者を厳密に指定」の3点を守るだけで、ヒヤリ体験が一気に減る。
文章の出来よりも、どこまでをAIに任せるかという設計こそが、経理・総務が身を守る最強のプロンプト技術になる。

失敗シナリオC：ライター・ディレクターが構成作りを時短し過ぎてクオリティが落ちた話

「とりあえずChatGPTに『プロンプト chatgptの構成案を10個』と投げたら、見出しは埋まる。あとは肉付けすればOK」
こうして量産された記事が、検索順位も読了率も伸びず、クライアントレビューで一刀両断されるケースは珍しくない。

表面上はそれっぽい構成でも、
・ターゲットの業務課題に刺さっていない
・既存記事と情報の差分がない
この2つが抜けた瞬間、「プロの編集者として」「SEOに強いライターとして」の武器は無効化される。AIは、あなたの現場知識と読者理解を“増幅”する装置であって、ゼロから企画意図を発明してくれるエージェントではない。

「プロの編集者として」「SEOに強いライターとして」が効かなくなる瞬間

よくあるのは、検索ボリュームと共起語を眺めて、AIに一気に構成を作成させるパターンだ。
この時点で失われるのは、次の3つの視点だ。

・読者が今つまずいている「具体的なタスク」（例：社内文書の作成、キャンペーン企画）
・現場で本当に起きたトラブルやヒヤリハットという一次情報
・競合記事にはないInformation Gain（追加の解説や手順）

どれもAIは「与えられた情報」からしか再構成できない。ここを人間がサボると、記事は一瞬で“コタツ記事”側に落ちる。

見出し案をAIに投げる前に、人間が準備しておくべき“たった2つの軸”

構成をAIに振る前に、編集者・ディレクターが紙1枚でいいので整理すべき軸は次の2つだけだ。

・誰のどんな業務をどこまでラクにする記事か
・既存の上位記事と比べて、どんな一次情報と視点を足すか

例えば「プロンプト chatgpt」であれば、

・想定読者：30代のマーケ担当または事務系総合職
・現場課題：自己流の使い方で回答精度が安定せず、上司からの期待と自分の知識ギャップに不安を感じている
・差別化要素：失敗シナリオA〜Cのようなリアルなケースと、プロンプト再設計の具体手順

このレベルまで日本語で整理してから、初めてAIに構成依頼をかける。

ChatGPTで作った構成を、プロ目線で一段引き上げるための追いプロンプト

ChatGPTが出してきた構成案は、そのまま採用せず「荒削りな下書き」と割り切る。ここからプロがやるべきは、追いプロンプトで構成の解像度を上げることだ。

一例を挙げる。

・「各見出しごとに、読者の具体的な失敗シーンを1つずつ追加して」
・「テンプレート紹介だけで終わらないよう、『なぜこの指示・条件が効くか』の解説を列として追加して」
・「マーケ、バックオフィス、ライティングで業務フローがどう変わるかを比較する表の案を出して」

こうした指示を重ねると、構成は一気に“記事企画”に変わる。
AI任せの構成作成は速さだけは手に入るが、情報の深さと現場の温度は必ず抜け落ちる。プロの編集者・ライターが握るべきなのは、最初と最後の2割、つまり「企画意図の設計」と「構成の仕上げ」だ。ここを押さえておけば、ChatGPTを使った構成作りは、単なる時短ではなく、読者の財布と時間を本気で動かすための武器になる。

有名メソッドを“鵜呑み”にしない：深津式やReActを現場仕様にカスタムする

バズっているプロンプトメソッドは、型そのものより「どこを仕事用にチューニングするか」で差がつきます。自己流でざっくり真似ると、精度は一見それっぽいのに、現場では使えない“惜しいAI”が量産されます。

深津式プロンプトを仕事で使うときに、ほとんどの人が削り落としてしまう重要ポイント

深津式は本来、以下の要素をきっちり指定する前提で設計されています。

• ロール（誰として答えるか）

• 目的（どんな価値を出したいか）

• 条件（制約・禁止事項）

• 出力形式（箇条書きか、文章か、表か）

• トーン（誰に向けた表現か）

ところが現場では、次の2つがよく省略されます。

• 条件（ブランド・予算・社内ルール）

• トーン（社内向けか顧客向けか）

その結果、「マーケティングプロのロール設定をしたのに、実際は自社では絶対出せない表現」が平然と混ざります。

例：キャンペーン企画依頼のプロンプトを深津式で作成する場合

• 悪いパターン

  「優秀なマーケターとして、20代女性向けのキャンペーン案を10個出して」

• 現場仕様にしたパターン

  「あなたは日用品メーカーのマーケターです。
  目的は、20代女性の既存顧客のリピート購入を増やすことです。
  条件：
  ・InstagramとXのみ使用
  ・景品は1人あたり500円以内
  ・他社商品を批判しない
  出力形式：
  ・施策名
  ・概要
  ・想定KPI
  を日本語の表形式で10案、箇条書きで提案してください。」

深津式の「丁寧な条件指定」こそが肝であり、ここを削ると“無害だけど使えないアイデア集”になります。

ReAct型プロンプトがハマる案件・ハマらない案件の境界線

ReActは「推論（Reasoning）＋行動（Act）」を対話的に繰り返すスタイルです。すべての業務で使える万能薬ではありません。

マーケティングリサーチや会議の議事メモ整理、Web記事構成の案出しなど、「途中で考えを変えるかもしれない仕事」と相性がいい一方、経理・総務のように社内ルールが厳格な文書は、ReActで“攻めた解釈”をされると危険です。

流行の「プロンプトテンプレ」をそのまま使って失敗した例と、修正プロセスの分解

現場でよく見る失敗は「神テンプレを職場に持ち込んだら、一週間で使えなくなった」というパターンです。背景には次の3つのズレがあります。

• 想定ユーザーの知識レベルが違う

• 自社の禁止事項（料金・法務・人事情報など）を考慮していない

• 業務フロー（誰が最終判断するか）と合っていない

修正するときは、テンプレそのものを疑うのではなく、次の順番で“分解”します。

1. 目的の上書き
   「汎用的な記事作成」→「自社ブログで既存顧客向けに書く」へ具体化

2. 条件の追加
   「自社商品の正式名称」「使ってはいけない単語」「言及禁止の内部情報」を明文化

3. 出力形式の固定
   「タイトル案5つ＋要約＋見出し構成」など、社内で評判の良いフォーマットに寄せる

4. チェックポイントの挿入
   プロンプト末尾に
   「出力前に、社内ルールに反しそうな表現がないか3点だけ列挙してから本文を出力してください」
   と追加し、AI自身に一次チェックをさせる

テンプレは“そのまま使うマニュアル”ではなく、“自社仕様にカスタムする土台”と捉えた瞬間から、ChatGPTが単なる会話相手ではなく、業務レベルの相棒に変わります。

テンプレを配っても社内がうまく回らない理由：運用ルールとナレッジ共有の落とし穴

プロンプト集をクラウドに置いて「好きに使って」で終わらせると、3カ月後に待っているのは「誰も更新しない古いテンプレ」と「何を信じていいか分からない回答」です。原因は、プロンプトそのものではなく運用ルールとナレッジ設計の欠如にあります。

「ChatGPT禁止ワード」「必ず残すべきログ」など、最低限決めておかないと崩壊するライン

まず押さえるべきは「AIに聞いてはいけないこと」と「ログを必ず残す場面」の線引きです。現場で事故が起きたケースを整理すると、最低限このレベルはルール化しておかないと危険です。

特にバックオフィス系の業務では、「ChatGPTに入力してはいけない社内情報」「出力結果をそのままコピペ禁止の文書」を明文化しないと、担当者ごとの判断にばらつきが出て、緊急時に検証ができません。

チャットツールでの“AI相談”のやり取りをそのままナレッジ化して失敗したパターン

SlackやTeamsで「このプロンプト神」「この使い方便利」という会話ログを、そのままWikiに貼り付けて“社内ナレッジ”にしてしまうやり方も危ういです。現場で何度も見た失敗パターンは次の通りです。

• 会話の前提条件が抜け落ち、別部署が真似した途端に精度が落ちる

• モデルバージョンや有料プラン前提の話が混ざり、無料ユーザーが再現できない

• その時点の業務フローに最適化されていて、数カ月後には陳腐化しているのに誰も更新しない

「AI相談ログ」は素材としては有益ですが、そのまま貼るとノイズだらけの“情報ゴミ箱”になります。ナレッジ化する際は、少なくとも次の3点を整理してから登録したいところです。

• どの部署・どのタスク向けのプロンプトか

• どの入力条件（モデル、データ有無、制約条件）で検証したか

• 期待する出力結果と、確認すべきリスクポイント

ここまで書いて初めて、別のユーザーが安心して再利用できます。

社内勉強会でやるべきは「テンプレ配布」ではなく「失敗プロンプトの公開処刑」

社内勉強会で一番やりがちなのは、「おすすめプロンプト20選」を配って満足してしまうパターンです。短期的な盛り上がりは出ても、プロンプトの本質的な作成スキルは育ちません。

成果が出ている企業ほど、勉強会で失敗プロンプトをあえて晒すことに時間を使っています。

• 実際に業務で使って「微妙な文章」「危うい回答」が出たプロンプトをそのまま提示

• どの条件や指示が抜けていたのかを全員で分解・分析

• 「目的」「条件」「前提情報」「役割」「出力形式」に書き換えるリライト演習をする

このプロセスを回すと、「テンプレに依存するユーザー」から「自分でプロンプトを設計・修正できるユーザー」へ一段レベルアップします。勉強会のゴールを「テンプレを覚えさせること」から、「失敗を解剖し、再発防止の思考回路をインストールすること」に切り替えると、社内のChatGPT活用は一気に安定してきます。

一度うまくいったプロンプトを“資産”に変える：再利用・検証・アップデートの回し方

「このプロンプト神！」と盛り上がった翌週、「あれ、今日は全然使えない…」に変わった経験があるはず。ここから抜け出せるかどうかが、ChatGPTを“おしゃべりAI”で終わらせる人と、“自動化エンジン”として使い倒す人の分かれ目になる。

コピーして使い回すだけでは劣化していく――プロンプトの陳腐化が起きる理由

一度当たったプロンプトをコピペで回し続けると、ほぼ必ず3つの劣化が起きる。

• 前提が古くなる（料金・機能・商品情報・制度が変わる）

• 想定ユーザーやターゲット属性がズレていく

• チーム内で“微妙な改変”が積み重なり、元の意図が消える

とくに業務プロンプトでは、次のような変化が発生しやすい。

• マーケティング施策：プランやKPIが四半期ごとに変わる

• バックオフィス：就業規則やクラウドサービスの仕様が変わる

• コンテンツ制作：SEO要件や記事の構成ルールが変わる

「以前の前提で書かれた指示」を温存したまま使うと、ChatGPTはその古い情報を“正しい条件”として回答を生成するため、表面上はそれっぽいが現場では使えないアウトプットが量産される。
プロンプトの再利用は、コピペではなく“定期点検付きのテンプレ運用”と割り切った方が安全だ。

どの要素を固定し、どの要素を案件ごとに変えるべきかの判断軸

現場で安定して成果を出しているチームは、プロンプトを「変えてはいけない骨」と「毎回変える肉」に分けている。ざっくり分解すると次の通り。

固定するのは「思考プロセス」であり、案件ごとに変えるのは「中身の情報」。
たとえばマーケティングの企画プロンプトであれば、

• 固定：ターゲットの書き方、禁止事項（炎上しやすい表現、過度な煽り表現）

• 変動：キャンペーン期間、訴求商品、利用チャネル（SNSかメールか）

という整理にしておくと、若手メンバーでも安全に回せる。

小さく記録して、大きく活かす：スプレッドシート/ナレッジツールでの管理例

「良かったプロンプト」を個人のチャット履歴に埋めたままにすると、組織の知識はいつまで経っても増えない。
とはいえ立派な管理システムを作る必要はなく、まずはスプレッドシート1枚からで十分機能する。

• 列A：用途カテゴリ（要約/議事録/マーケティング企画/メール作成など）

• 列B：プロンプト本文（5つの箱を意識した完全版）

• 列C：想定ユーザー・読み手（部長向け/顧客向け/社内向け）

• 列D：成功した出力例のURLまたはテキスト

• 列E：失敗したケースと原因メモ（条件不足・前提の古さ・禁止事項の抜けなど）

• 列F：最終更新日と更新者

• 列G：利用上の注意（「法務の最終チェック必須」「金額は必ず人間が埋める」など）

ポイントは、成功例だけでなく失敗例も並べておくこと。
バックオフィスであれば「法律的にはOKだが社内ルール的にNGだった表現」、ライティングであれば「SEOとしては問題ないがブランドトーンから外れた文章」など、“微妙なズレ”をメモしておくと、次の担当者が同じ地雷を踏まずに済む。

ナレッジツールを使う場合も、「テンプレ一覧」ページと「失敗プロンプト博物館」ページを分けておくと、社内勉強会での教材としても使いやすい。
プロンプトを単なる入力文ではなく、検証履歴付きの業務レシピとして扱えるかどうかが、ChatGPT活用の伸び代を決める。

明日からの仕事で使える「プロンプト再設計ワーク」ミニワークショップ

「神プロンプト」を探すより、今のプロンプトを“整形”した方が速い。ここからは30分で仕事が軽くなる実践パート。

今使っているプロンプトを1つ選び、「5つの箱」に書き出してみる

まず、よく使うプロンプトを1本だけ選ぶ。ChatGPTに貼る前に、下の5つに分解して書き出す。

• 目的

• 条件

• 前提

• ロール（役割）

• アウトプット形式

この時点で「目的と前提がごちゃ混ぜ」「条件が空欄」になっていれば、回答のブレ要因が見える。

失敗シナリオと照らし合わせて、自分の業務に近い落とし穴を特定する

次に、さきほどの失敗シナリオA〜Cを鏡にする。

• マーケ寄りの人: キャンペーン炎上寸前パターン

• 経理・総務寄りの人: 社内文書の“微妙なズレ”パターン

• ライター・ディレクター: 構成が薄くなるパターン

自分の業務に近いシナリオを1つ選び、次の2点をチェックする。

• 5つの箱のうち、どれが一番スカスカか

• その箱に「禁止ワード」「判断を任せない範囲」を入れているか

ここで多いのが、マーケは条件不足、バックオフィスは前提不足、ライターは目的の粒度不足という偏りだ。

30分で1本、“本当に明日から回せる”プロンプトを作るためのステップ

最後は再設計。時間を区切って一気に仕上げる。

1. 5分: 目的を「上司に見せるアウトプット基準」まで具体化
   例: 「A4一枚の企画書ドラフトにそのまま貼れるレベル」などと書く。

2. 10分: 条件と前提を肉付け

   • 条件: 予算レンジ、ターゲット、禁止表現、使えるチャネル
   • 前提: 既存施策、社内ルール、参考にしてよいWebサイト

3. 5分: ロールとアウトプット形式を固定
   「BtoBマーケ経験5年以上の担当者として」「箇条書き7項目」「重要度順に並べる」のように指定する。

4. 10分: ChatGPTに投げて、1回だけ修正指示を返す

   • 良かった点2つ
   • 物足りない点2つ
     を明示し、「この差分を踏まえてもう一度」と伝える。

この30分ワークを、まず1本だけでも回すと「自己流プロンプト」と「現場で使えるプロンプト」の差が体感で分かる。ここから先は、その差を埋めるだけで精度と効率がじわじわ底上げされていく。

執筆者紹介

主要領域はChatGPTを中心とした生成AIの業務活用・プロンプト設計です。本記事では「プロンプト chatgpt」の検索意図・競合分析から、現場で実際に起きやすい失敗パターンと再設計の考え方を体系化しました。テンプレの羅列ではなく、「目的・条件・前提・ロール・アウトプット形式」の5つに分解して検証することで、再現性のある運用ルールづくりを重視しています。