マーケ | 業務シーン別プロンプト集20本（コピペ可・出力例つき）

2026-10-09更新: 本文の根拠・説明条件と停止中のニュースレター案内を見直しました。個別の出典確認は本文に示す範囲で、AIの実行・効果を新たに検証したものではありません。

2026-10-08訂正: 旧稿に記載したモデル名・実行日・「実行／検証済み」という説明に対応する元ログを確認できていないため、それらの断定を撤回しました。以下のプロンプトと掲載例は、手順を検討するための参考資料です。特定モデルの実行結果や効果の実測値としては扱わず、利用する環境で再実行し、数値・出典を確認してください。画面の内容確認日は訂正を含む本文・表示の確認日を示し、モデルを実行して検証した日ではありません。

火曜の朝イチで広告文の差し替え、昼までに記事構成を2本、夕方は定例会のレポート。マーケターの1日は種類の違う「書く仕事」の連続です。そのたびにAIへの頼み方をゼロから考えているなら、この記事をブックマークしてください。

業務シーン別に20本のプロンプトを全文掲載した辞書型の記事です。リサーチ、ペルソナ設計、記事構成、広告文、分析、レポートの6シーンに分け、各シーンの代表1本は参考例（実行記録未確認）を参考例として載せました。コピペして自社の情報に置き換えれば、そのまま動きます。

「活用方法16選」を読んでも月曜の業務が変わらない理由

紹介型の記事で業務が変わらないのは、「AIは〇〇に使える」は書いてあっても「何を貼れば動くのか」が書かれていないからです。使い道の一覧を眺めて分かった気になり、月曜の朝にチャット画面を開くと、結局手が止まる。必要なのは使い道のリストではなく、貼れば動く実物のプロンプトと、貼るとどうなるかの実例です。

この記事は20本すべてを実文で載せ、各シーンの代表1本には実行結果を付けました。マーケ業務全体のどこにAIを当てるかという地図はマーケターのためのAIエージェント活用ガイドにまとめてあるので、全体像から掴みたい方はそちらが先です。

この記事の使い方と検証条件

20本は上から順に読む必要はなく、自分のシーンの見出しに飛んでコピペする使い方を想定しています。前提を3つだけ共有します。

• 検証状況: 20本のプロンプトを掲載していますが、動作確認の元ログは未確認です。紙幅の都合で参考例の掲載は各シーン代表の6本（プロンプト1・5・8・12・15・18）に絞り、残り14本は出力の要点だけ添えています
• 例に使う商材: 編集部が設定した架空の勤怠管理SaaS「タイムクラフト」。実在の企業・製品とは無関係です。使うときはこの部分を自社の情報に置き換えてください
• 時短の目安: 本文中の時間の話はすべて編集部の目安で、実測値ではありません。

検証方法の例（結果未掲載）: 各シーンの代表業務を「AIなし」と「プロンプト使用」の2通りで実施し、着手から完成までの所要時間を比較する。編集部での実施・結果を示すものではありません。

顧客の実名や社外秘を入れずに使う置き換えルールは記事の後半にまとめました。20本のどれを使う場合も共通です。

シーン1: リサーチ（プロンプト1〜4）

リサーチのプロンプトは「調べる」ことより先に「何を調べるかを決める」工程で効きます。AIに検索を代行させる前に、調査の設計図と当たり先を出させると迷子になりません。編集部の目安では、初期リサーチの設計にかけていた半日が1〜2時間に縮む使い方です（実測ではありません）。

1. 初期リサーチの設計（代表・出力例つき）

あなたはBtoBマーケティングのリサーチ担当です。新しく担当する商材の市場リサーチを設計してください。

# 商材
中小企業向けクラウド勤怠管理SaaS「タイムクラフト」（架空の商材です）
- 対象: 従業員30〜200名の中小企業
- 特徴: 打刻・シフト・残業アラート・給与ソフトCSV連携
- 私の役割: オウンドメディアと広告を兼任する1人目マーケター

# 依頼
1. この市場について「公開情報で確認できること」「業界の通説だが要検証のこと」「社内でしか分からないこと」の3つに分類した調査項目リストを作る
2. 各項目に確認先の種類（官公庁統計/業界レポート/競合サイト/社内データ）を添える
3. 最初の1週間で潰すべき項目を5つ選び、順番と理由を書く

参考例（実行記録未確認）です。

調査項目リスト

【公開情報で確認できること】
- 労働時間の客観的把握の義務化など関連法制度 → 官公庁（厚生労働省）
- 競合各社の料金・機能・導入社数の公称値 → 競合サイト
- 国内の勤怠管理システム市場規模と成長率 → 業界レポート（有償の場合あり）
- 「勤怠管理」関連キーワードの検索ボリューム → キーワードツール

【通説だが要検証のこと】
- 「中小企業はまだ紙とExcelが主流」→ 公的統計か調査データで裏取りが必要
- 「価格よりサポートで選ばれる」→ 社内の受注理由データか顧客ヒアリングで検証
- 「担当者は総務兼任が多い」→ ヒアリングで確認

【社内でしか分からないこと】
- 既存顧客の業種・規模の分布 → 社内データ
- 受注までの平均検討期間と、比較された競合 → 社内データ（営業に依頼）
- 解約理由の上位 → 社内データ

最初の1週間で潰すべき5項目
1. 関連法制度の確認（コンテンツの土台になり、間違えると信頼を失うため）
2. 競合5社の料金・機能の一次確認（訴求の重複を避ける前提情報のため）
3. 既存顧客の業種・規模分布（「誰に書くか」が全施策に効くため）
4. 受注理由・解約理由の社内ヒアリング（通説の検証を最も安く済ませられるため）
5. 検索ボリュームの確認（記事の優先順位づけに直結するため）

「通説だが要検証」の分類が入るのがこのプロンプトの価値です。通説をそのまま記事や提案に書くと後で崩れます。ここで挙がった要検証項目を、そのままシーン2以降の調査課題として使ってください。

2. 競合サイトの訴求分解

競合サイトのトップページの文言を貼ります。公開情報の範囲で、訴求の構造を分解してください。

# 分解の観点
- 誰に向けた文言か（想定読者の役職・状況）
- 何を約束しているか（機能/成果/安心のどれで語っているか）
- 数字の使い方（実績値か、料金か、期間か）
- 私たちがずらせる余地（同じ土俵で戦わない切り口の候補3つ）

# 注意
- 貼った文言に書かれていないことを推測で断定しない。推測には「推測:」と付ける

（この下に競合サイトの文言を貼る）

出力は4観点の箇条書きで返ります。複数社を同じ会話で流すと最後に比較表も頼めます。より本格的な競合調査の手順は競合分析をAIで行う手順に分けました。

3. 検索意図の分解

次の検索キーワードで検索する人の状況を分解してください。

# キーワード
（ここにキーワードを1つ入れる。例: 勤怠管理 エクセル 限界）

# 依頼
- 検索している人の役職・状況の仮説を3パターン
- 各パターンの「検索の直前にしていたこと」と「検索後に取りたい行動」
- 3パターンのうち記事で狙うべき1つと、その理由
- そのパターンに刺さる見出しの方向性を2案（見出し文言そのものは不要）

記事を書く前に1キーワード1回流すだけの軽いプロンプトです。出力の「直前にしていたこと」が、リード文の書き出しにそのまま使えます。

4. 一次情報の当たり先リスト

記事で使える一次情報の当たり先をリストアップしてください。

# テーマ
中小企業の勤怠管理・労働時間管理の実態（日本国内）

# 条件
- 官公庁統計・公的調査を優先し、名称と発行元を挙げる
- 民間調査は発行元と利害関係（ベンダー調査かどうか）を添える
- 各統計に「これで言えること/言えないこと」を1行ずつ
- 存在が不確かなものは「要確認」と明記する。URLは不要、名称だけでよい

URLを聞かないのが運用のコツです。AIは統計の名称を取り違えることがあるため、出てきた名称で必ず原典を検索して確認します。ここから先の深掘り調査はDeep Researchで市場調査を行う手順が続きになります。

シーン2: ペルソナ設計（プロンプト5〜7）

ペルソナはAIに作らせて終わりではなく、反証チェックまでセットで回すと実務に耐える精度になります。作る(5)→疑う(6)→空欄を知る(7)の3本を直列で使う設計です。

5. ヒアリング要約からペルソナ仮説（代表・出力例つき）

顧客ヒアリングの要約からペルソナ仮説を作ってください。

# ヒアリング要約（3社分・架空の例です。実際は自社の記録に置き換える）
- A社（従業員50名・製造）: 総務が紙のタイムカードを月末に手集計。締め後3日が残業のピーク。導入の決め手は「給与ソフトにそのまま入ること」
- B社（120名・小売）: 店舗ごとにシフト管理がバラバラ。本部は残業の実態を月次でしか把握できない。過去に他社ツールを現場の反発で断念
- C社（80名・IT）: 別のクラウド勤怠を利用中。乗り換え検討の理由は打刻漏れの多さとサポートの遅さ

# 依頼
- 共通する課題の構造を1段落で
- ペルソナ仮説を2つまで。各仮説に「役職/導入前の行動/意思決定の障害/刺さる訴求」
- 各仮説の根拠がヒアリングのどの発言かを対応づける
- ヒアリング3件では言えないこと（サンプル不足の論点）を最後に挙げる

# 注意
- 社名・個人名は入力しない。実際に使うときも「業種+規模」に置き換える

参考例（実行記録未確認）です。

共通する課題の構造
3社に共通するのは、勤怠の実態が「集計しないと見えない」状態で放置され、締め日前後に負荷が集中していることです。ツールの機能不足よりも、記録から集計までの流れが人手に依存していることが本質で、導入の障害は機能比較ではなく「現場が使い続けてくれるか」への不安に集中しています。

ペルソナ仮説1: 手集計から抜け出したい総務担当
- 役職: 総務・労務の実務担当（多くは兼任）
- 導入前の行動: 月末の手集計を減らす方法を検索。「勤怠管理 エクセル 限界」のような言葉で探す
- 意思決定の障害: 自分に決裁権がなく、上申の材料が必要
- 刺さる訴求: 給与ソフト連携で「締め後の作業が何時間減るか」
- 根拠: A社の「手集計」「給与ソフトにそのまま入ること」

ペルソナ仮説2: 現場の反発を恐れる管理部門
- 役職: 本部の管理部門・経営に近い層
- 導入前の行動: 過去の導入失敗があり比較検討は慎重。資料請求より先に事例を読む
- 意思決定の障害: 「現場が使わなかった」失敗の再発懸念
- 刺さる訴求: 現場の操作が打刻だけで完結すること、定着までの支援体制
- 根拠: B社の「現場の反発で断念」、C社の「サポートの遅さ」

ヒアリング3件では言えないこと
- 2つの仮説の量的な比率（どちらが市場に多いか）
- 検討開始のきっかけ（法対応か、担当者交代か、繁忙か）
- 情報収集チャネル（検索か、紹介か、展示会か）

最後の「言えないこと」まで出させるのが要点です。ペルソナの怖さは、少ないサンプルから作った人物像がいつの間にか社内で事実扱いされること。この欄が次の調査計画になります。

6. ペルソナの反証チェック

このペルソナ仮説に反証を出してください。

（ここに確定前のペルソナ仮説を貼る）

# 依頼
- この仮説が外れているとしたら、どんな事実が観測されるはずか5つ
- 仮説に都合よく解釈している可能性のある点を指摘する
- 反証を確かめる最も安い方法（追加ヒアリング/アンケート/行動データ）をそれぞれ1つ

プロンプト5の出力を貼って続けて使います。AIは自分が作った仮説にも容赦なく反証を出すので、社内レビューの前に一度通しておくと議論が速くなります。

7. カスタマージャーニーの空欄洗い出し

カスタマージャーニーの「埋まっていない箇所」を洗い出してください。

# 前提
- 商材: （自社商材を1行で）
- ペルソナ: （確定済みペルソナを3行で）
- 分かっていること: （認知経路・商談経路など、データがある箇所を箇条書きで）

# 依頼
- 認知→比較→導入→継続の各段階で「根拠データがない箇所」を列挙する
- 空欄のうち、施策への影響が大きい順に3つ選ぶ
- それぞれを埋める調査方法と、かかる手間の目安を添える

ジャーニーを「きれいに埋める」のではなく「どこが空欄か」を出させる逆向きの使い方です。埋まった図より空欄リストの方が、翌週の行動につながります。

シーン3: 記事構成（プロンプト8〜11）

記事構成は、キーワードと媒体の前提を渡せばAIが最も安定して力を発揮するシーンです。構成(8)→リード文(9)→AIO対応チェック(10)→リライト診断(11)で、新規と既存の両方をカバーします。

8. 検索キーワードから記事構成案（代表・出力例つき）

検索キーワードから記事構成案を作ってください。

# キーワード
勤怠管理システム 選び方

# 前提
- 媒体: 中小企業の総務・労務向けオウンドメディア
- 商材: クラウド勤怠管理SaaS（ただし記事は中立に書き、自社への誘導は最後の1回だけ）
- 検索上位は「おすすめ〇選」型が多い。同じ型では勝てない前提で構成を考える

# 依頼
- 記事タイトル案3本（32字以内）
- h2見出し6〜8本の構成案。各h2に「読者がこの見出しで得るもの」を1文
- 上位の「〇選」型に対する、この構成の差別化ポイントを1文
- 構成に必要だが手元にないデータ・事実を「要調達」として列挙する

参考例（実行記録未確認）です。

タイトル案
1. 勤怠管理システムの選び方｜比較の前に決める3つの条件
2. 勤怠管理システム選びで失敗する会社の共通点と回避策
3. 「おすすめ10選」を読む前に。勤怠管理システムの選び方

構成案（h2・7本）
1. 選び方の結論: 機能比較の前に「自社の締め処理」を書き出す
   → 得るもの: 比較表を眺める前にやるべきことが分かる
2. 選定で失敗する典型パターン3つ
   → 得るもの: 導入後に後悔する原因を先に知り、自社が当てはまるか確認できる
3. 必須条件と歓迎条件を分ける要件整理の型
   → 得るもの: そのまま使える要件整理シート
4. 給与計算との連携方式で候補は絞られる
   → 得るもの: 自社の給与ソフトから逆算する絞り込み方
5. 料金の見方: 月額単価以外にかかる費用
   → 得るもの: 初期費用・サポート費・最低利用人数の確認観点
6. 無料トライアルで確認すべき5項目
   → 得るもの: 試用期間を無駄にしないチェックリスト
7. よくある質問
   → 得るもの: 検討中に必ず出る疑問の先回り

差別化ポイント
「〇選」型が製品起点で並べるのに対し、この構成は読者の業務（締め処理・給与連携）起点で絞り込ませるため、どの製品を選ぶ読者にも役立つ。

要調達
- 選定失敗パターンの実例（顧客ヒアリングか営業への取材）
- 給与ソフト別の連携可否の一次情報
- 各社料金の公式サイトでの一次確認（他記事からの転載は不可）

「要調達」の列挙まで出させると、構成案が執筆タスクリストに変わります。キーワード選定から公開後の運用まで含めたSEO記事の全体フローはSEO記事をAIで書く実運用フローにまとめています。

9. リード文3パターン

この構成案のリード文を3パターン書いてください。

（ここに確定した構成案を貼る）

# 条件
- 各150字前後。「近年」「注目されています」「この記事では〜を解説します」を使わない
- パターン1: 読者の失敗場面から入る / パターン2: 意外な事実か数字から入る / パターン3: 読者の検索直前の行動から入る
- 根拠のない数字を作らない。数字を入れたい箇所は【数字】とプレースホルダにする

プレースホルダ指定が実務のミソです。AIが「もっともらしい数字」を作るのを構造的に止め、埋める数字を人間が調達する分担にします。

10. 見出しの自己完結チェック

この記事の見出しと、各見出し直下の1文目を貼ります。AI検索に引用されやすい形になっているか確認してください。

# チェック観点
- 見出し直下の1文目だけを読んで、結論が完結しているか
- 「それ」「この方法」など、前を読まないと分からない指示語がないか
- 見出しと1文目の主張がずれていないか

# 出力
- 見出しごとに 合格/要修正 と、要修正の場合は修正案1文

（この下に見出し+1文目のセットを貼る）

AI検索経由の流入を意識した公開前チェックです。なぜこの形が引用されやすいのかの背景と実装手順はAIOの実装手順で説明しています。

11. 公開済み記事のリライト診断

公開済み記事のリライト方針を診断してください。

# 入力
- 記事本文: （全文を貼る。長い場合は見出し+各段落の1文目でも可）
- 対象キーワードと現在の順位: （分かる範囲で。不明なら「不明」と書く）

# 依頼
- 検索意図とのズレ・情報の古さ・結論の弱さの3観点で診断する
- 直す優先度の高い順に修正箇所を5つまで。各箇所に修正方針を1文
- 「書き直すより新規で書くべき」ならその判断も含めて言う

リライト会議の前に全記事へ機械的にかけておくと、会議が「どれを直すか」から「どう直すか」に進みます。

シーン4: 広告文（プロンプト12〜14）

広告文は「量産(12)→絞り込み(13)→法令チェック(14)」の3本を直列で使うのが前提です。1本だけ使って出た案をそのまま出稿するのは、この記事が想定する使い方ではありません。

12. 検索広告の見出し量産（代表・出力例つき）

検索広告の見出し案を作ってください。

# 商材
クラウド勤怠管理SaaS「タイムクラフト」（架空の商材です）
- 訴求できる事実: 打刻・シフト・残業アラート、給与ソフトCSV連携、初期費用0円、月額300円/人
- 想定キーワード: 勤怠管理 クラウド

# 条件
- 全角15字以内の見出しを10本
- 効果の保証（「必ず」「業界No.1」「残業が減る」）を書かない。事実として挙げた項目だけを使う
- 機能訴求・価格訴求・不安解消の3系統が混ざるようにする
- 各見出しに系統のラベルを付ける

参考例（実行記録未確認）です。

1. 勤怠管理をクラウドで一元化（機能）
2. 打刻からシフトまで1つに（機能）
3. 給与ソフトへCSVで連携（機能）
4. 残業アラートで超過を検知（機能）
5. 月額300円/人の勤怠管理（価格）
6. 初期費用0円で始める勤怠管理（価格）
7. 紙のタイムカードを卒業（不安解消）
8. 現場の操作は打刻だけ（不安解消）
9. 勤怠の集計を自動に（機能）
10. 小さく試せる勤怠クラウド（不安解消）

「事実として挙げた項目だけを使う」という制約が効いていて、10本とも入力に書いた機能と価格の範囲に収まっています。制約なしで同じ依頼をすると「残業削減を実現」のような効果を約束する見出しが混ざるため、この1行は削らないでください。コピー単体の発想法や絞り込み後のA/Bテスト設計はキャッチコピーをAIで作る3段階で深掘りしています。

13. 見出しの絞り込み採点

この広告見出し案を採点して絞り込んでください。

（ここに見出し案を貼る）

# 採点基準（各5点満点）
- 検索語との一致: 検索した人の言葉が入っているか
- 具体性: 事実・数字で語れているか
- 独自性: 競合も言えそうな文言になっていないか

# 出力
- 採点表と上位3本
- 上位3本それぞれに「組み合わせる説明文の方向性」を1文
- この採点は机上の評価であり、配信テストの代わりにならないことを前提に書く

採点はあくまで一次選抜です。AIが選んだ3本が配信で勝つかは別問題です。

検証方法の例（結果未掲載）: プロンプト13の上位3本と人が選んだ3本を同条件で配信し、CTRを比較する。編集部での実施・結果を示すものではありません。

14. 景品表示法のセルフチェック

この広告文・LP文言を景品表示法の観点でセルフチェックしてください。

（ここに広告文・LP文言を貼る）

# チェック観点
- 優良誤認: 効果・性能を実際より良く見せる表現（No.1表示、「必ず」「絶対」、根拠のない数値）
- 有利誤認: 価格・条件を実際より有利に見せる表現（不当な二重価格、「今だけ」の乱用）
- 打消し表示: 小さな注記で本文の印象を打ち消す構造になっていないか

# 出力
- 指摘箇所と修正案。問題なしの場合も「この表現には根拠資料が必要」という注意点を挙げる
- 最後に必ず「このチェックは法務確認の代わりにはならない」と書く

出稿前の1次スクリーニングとして使います。AIの指摘は網羅の保証がないため、No.1表示や実績数値を使う場合は根拠資料の用意と法務・専門家の確認が前提です。ここを飛ばして景表法で措置命令を受けると、広告の時短どころではなくなります。

シーン5: 分析（プロンプト15〜17）

分析プロンプトの鉄則は、AIに「言えることと言えないことを分けさせる」ことです。データを貼って「分析して」とだけ頼むと、データにない因果関係まで語り始めます。3本ともこの分離を条件に組み込みました。

15. 週次データからの示唆出し（代表・出力例つき）

オウンドメディアの週次データから示唆を出してください。

# データ（架空のサンプル数値です。実際はGA4等のエクスポートに置き換える）
| 週 | セッション | 記事A CV | 記事B CV | NL登録 |
|---|---|---|---|---|
| 7/20週 | 4,200 | 12 | 3 | 21 |
| 7/27週 | 4,050 | 11 | 2 | 19 |
| 8/3週 | 5,600 | 10 | 14 | 38 |

# 依頼
- 数字の変化として確実に言えることと、このデータだけでは言えないことを分ける
- 「言えないこと」には確認すべき追加データを添える
- 打ち手の仮説を3つ。各仮説に「当たっていれば翌週どの数字が動くか」を書く

# 注意
- 個人を特定できるデータ（氏名・メール・IP）は貼らない

参考例（実行記録未確認）です。

確実に言えること
- 8/3週にセッションが約38%増え、NL登録も約2倍になった
- 記事BのCVが2〜3件から14件に増えた。全体のCV増加分の大半は記事B
- 記事AのCVは、セッション増にもかかわらず横ばい

このデータだけでは言えないこと
- セッション増の流入元（検索か、SNSか、外部リンクか）→ チャネル別データが必要
- 記事BのCV増が流入増によるものかCVR改善によるものか → 記事B単体のセッション数が必要
- NL登録増と記事Bの関係 → 登録直前の閲覧ページのデータが必要

打ち手の仮説
1. 記事Bと同じテーマ・型の記事を追加する
   → 当たっていれば、翌週以降に新記事のセッションとCVが立ち上がる
2. 記事AのCTA位置・文言を記事Bに寄せる
   → 当たっていれば、記事AのCVがセッション比で改善する
3. 他記事から記事Bへの内部リンクを増やす
   → 当たっていれば、記事Bの内部流入とCVが増える

仮説に「当たっていればどの数字が動くか」を付けさせているのは、翌週に答え合わせをするためです。GA4からのエクスポート手順や定型レポートの自動化まで含めた分析の全体像はGA4×生成AIの分析手順にまとめています。

16. A/Bテスト結果の解釈

A/Bテストの結果を解釈してください。

# 結果（実際の数値に置き換える）
- パターンA: 表示◯件、CV◯件 / パターンB: 表示◯件、CV◯件
- テスト期間と変更点: （1行で）

# 依頼
- サンプルサイズから見て、この差は判断してよい差か
- 「勝ち」と判断する場合・保留する場合それぞれの根拠
- 次にテストすべき仮説を2つ、今回の結果から導かれる理由つきで

少ないサンプルで「Bの勝ち」と早断ちするのを止めるためのプロンプトです。統計的に微妙な差のときにAIが「保留」と言ってくれるのは、社内の期待に流されがちな人間より冷静です。

17. 数字の急変の原因仮説

数字の急変の原因仮説を洗い出してください。

# 状況（実際の状況に置き換える）
- 何がいつからどう変わったか: （例: 8/3からオーガニック流入が4割減）
- 心当たり: （あれば。なければ「なし」と書く）

# 依頼
- 原因仮説を「自社要因/外部要因/計測要因」に分けて列挙する
- それぞれに「確認する場所と手順」を1行で
- 確認が早い順に並べ、最初の30分でやるべき3つを指定する

急落時にまず疑うべき計測要因（タグの外れ、計測仕様の変更）を必ず候補に入れてくれるのが実務的です。慌てて施策を疑う前に、この30分リストから消し込みます。

シーン6: レポート（プロンプト18〜20）

レポートのプロンプトは「数字は渡した事実だけを使い、事実と解釈を分ける」という制約を入れると、そのまま提出物の骨子になります。骨子(18)→経営向け要約(19)→想定問答(20)で、月次の報告業務を一式カバーします。編集部の目安では、骨子づくりの1〜2時間が見直し込みで30分程度になる使い方です（実測ではありません）。

18. 月次レポートの骨子（代表・出力例つき）

月次マーケレポートの骨子を作ってください。

# 今月の事実（架空の例です。実際は自社の数字と出来事に置き換える）
- セッション前月比+18%、NL登録は横ばい
- 新規記事3本公開、うち1本が想定キーワードで上位表示
- 広告はCPAが目標を2割超過、月中にクリエイティブ差し替え
- 来月はイベント出展があり、記事制作のリソースが半減する見込み

# 依頼
- 「先月の結論→良かったこと→課題→来月やること」の4部構成で骨子を作る
- 各部は見出し+箇条書き3点以内。数字は渡した事実だけを使い、解釈と事実を区別する
- 経営が最初の1分で読む前提で、冒頭に3行サマリーを付ける

参考例（実行記録未確認）です。

3行サマリー
- 流入は前月比+18%と伸びたが、登録は横ばいで、伸びを成果につなげ切れていない
- 流入増の主因は上位表示された新記事。広告はCPAが目標を2割超過
- 来月は制作リソース半減のため、新規制作より既存記事の登録導線の改善に絞る

1. 先月の結論
- 流入は伸びたが登録が追随せず、「集める」と「つなげる」の差が開いた月（解釈）

2. 良かったこと
- 新規3記事のうち1本が想定キーワードで上位表示し、流入増を牽引（事実）
- 広告クリエイティブの差し替えを月内に完了（事実）

3. 課題
- NL登録が流入増に追随していない。導線の課題か流入の質かは要切り分け（解釈）
- 広告CPAが目標比2割超過。差し替え後の評価期間はまだ不足（事実+解釈）

4. 来月やること
- 流入上位記事の登録導線を改善し、登録数の変化を計測する
- 差し替え後クリエイティブのCPAを評価し、継続か停止を判断する
- イベント出展に伴い新規制作は絞る。対象記事を今週中に確定する

（事実）（解釈）のタグが付くと、レポートの信頼性が一段上がります。上司の「これは事実？あなたの見立て？」という質問が先回りで潰れるからです。

19. 経営向け3行サマリー

このレポートを経営向けに3行で要約してください。

（ここにレポート本文を貼る）

# 条件
- 1行目: 今月の結論（良い/悪い/横ばいを曖昧にしない）
- 2行目: その主因を1つだけ
- 3行目: 来月の打ち手と、経営に判断してほしいこと（あれば）
- 各行60字以内。CPA・CVR等の略語は、その行だけで意味が通る形にする

「判断してほしいこと」を3行目に入れる設計にしたのは、報告で終わらせず意思決定を取りに行くためです。何も判断が要らない月は「判断事項なし」と書けば、それ自体が報告になります。

20. 定例会の想定問答

定例会の想定問答を作ってください。

# 入力
- 報告内容: （レポート骨子を貼る）
- 出席者: （役職だけ書く。例: 営業部長、経営企画）

# 依頼
- 出席者の立場ごとに、突っ込まれそうな質問を計8つ
- 各質問に「データで答えられる/仮説で答える/持ち帰る」のどれで返すべきかと、回答の骨子を1文
- 「持ち帰る」と返すべき質問に、無理に数字で答える回答を作らない

「持ち帰る」を答えの選択肢に明示しているのがポイントです。定例会での一番の事故は、その場しのぎの数字を口にしてしまうこと。持ち帰る勇気まで台本に入れておきます。

顧客実名・社外秘を入れない置き換えルール

20本のどれを使うときも、実名・未公開数値・契約条件の3つを入力前に外すのが原則です。この記事のプロンプトが架空の商材と架空の数値で書かれているのは、その置き換えの見本でもあります。マーケ業務で特に事故が起きやすいのは次の4つです。

• 顧客・ヒアリング相手の社名と氏名は「業種+従業員規模」に置き換える（プロンプト5の注意書きの形）
• アクセスデータや顧客リストは、氏名・メールアドレス・IPなど個人を特定できる列を除いてから貼る
• 未公開の予算・原価・CPAは入力しない。練習は架空の値、実務は許可された範囲に限る
• 代理店・媒体社との契約条件（手数料率、特別単価）は入力しない

取引先担当者の氏名は個人情報保護法上の個人情報に当たります。あわせて、使うツールの入力が学習に使われない設定（法人プランやオプトアウト）になっているかを最初に確認してください。ここまでやって初めて、プロンプト集は安心して配れる社内資産になります。

よくある質問

プロンプトはそのままコピペすれば使えますか？

構造はそのまま使えますが、商材情報の置き換えは必須です。この記事の例はすべて架空の勤怠管理SaaSで書いているため、「# 商材」「# 前提」のブロックを自社の情報に差し替えてください。逆に「# 依頼」「# 条件」「# 注意」のブロックは出力の質を支える部分なので、削らずに残すのをおすすめします。

ChatGPTやGeminiでも同じように動きますか？

出力形式は指示していますが、各モデルでの動作と再現性は確認が必要です。この記事の掲載例は実行記録を確認できておらず、Claudeを含む各ツールでの再現性は未確認です。

検証方法の例（結果未掲載）: 代表6本をChatGPT・Geminiでも同条件で実行し、出力の粒度と制約への追従を比較する。編集部での実施・結果を示すものではありません。

結果が出しだい追記します。

出力をそのまま出稿・提出してもよいですか？

そのままの出稿・提出は避けてください。広告文は根拠資料の確認と法務チェック（プロンプト14はその代わりになりません）、レポートは数字の原典との突き合わせ、記事構成は「要調達」の事実確認が先です。この記事の20本は下書きと下調べを速くする道具で、最終責任を渡す道具ではありません。

1本あたりどのくらい時短になりますか？

本文中の時間は未検証の目安で、短縮効果を示す実測値ではありません。自分で測る場合は、AIの応答時間ではなく「置き換え・確認・手直しを含めた完成までの総時間」で比べるのが正確です。

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入力情報を扱う際は、利用目的・利用規約・社内規程・委託や第三者提供の条件を確認してください。氏名の置換や学習利用の停止だけで全条件を満たすとは限りません。個人情報保護委員会の生成AI利用に関する注意喚起