ChatGPT 業務プロンプト集 — マーケ・営業・人事の実例30本

プロンプト改善の4つのレバー

プロンプトは「いかに具体的に役割と出力形式を指示するか」で結果の8割が決まる。以下4つのレバーを意識すると、ChatGPT の出力品質が一段上がる。

• **役割を最初に与える** — 「あなたは○○の専門家です」が単なる飾りではなく、モデルが応答スタイルとボキャブラリを切り替えるトリガーになる
• **出力形式を具体的に指定** — 「箇条書き5つで」「表形式で」「3段落構成で」と書くだけで、後加工の手間が激減する
• **前提情報を貼る** — 「現状: ○○、課題: ○○、ゴール: ○○」のように構造化して渡すと、当てずっぽうの提案が消える
• **Few-shot 例を1つ入れる** — 「こういう感じで欲しい」例を1つ貼るだけで、トーン・粒度・形式が劇的に揃う

マーケティング 5本

• LP のヘッドライン10案: 「あなたはコピーライターです。商材[●●]、ターゲット[●●]、訴求[●●]の前提で、ヘッドラインを10案出してください。各案の狙いを1行で説明」
• 競合分析: 「以下の競合サービス3つの URL を読み、ポジショニング・主要訴求・価格戦略を比較表で」
• キーワード拡張: 「シードキーワード[●●]から、検索意図別（情報収集 / 比較 / 購入）に20語ずつ拡張」
• ペルソナ作成: 「[製品]の主要ユーザー像を3つ、各ペルソナに名前・年齢・職業・課題・購入動機・利用シーンを設定」
• メールマーケ: 「[キャンペーン]のリードナーチャリング用に、5通のメールシリーズを設計。各メールの目的・件名・本文骨子」

なぜ刺さるか: マーケのプロンプトは「狙い」の言語化が肝。「ヘッドライン10案」だけだと当たり外れが出るが、「各案の狙いを1行で」を足すと、編集者は狙いから逆算して採用判断できる。AI を「量産」ではなく「思考の壁打ち」に使うパターン。

営業 5本

• 提案書の構成: 「[業界][規模]の[役職]向けに、[製品]を提案するスライド構成を10ページ分。各ページのタイトルと要点」
• 競合比較表: 「[弊社][競合A][競合B]を、[評価軸5つ]で比較する表」
• FAQ 想定: 「[製品]を初めて聞く[役職]が必ず聞く質問15個と、簡潔な回答」
• ROI 試算: 「[製品月額]、[想定削減時間]、[時給]の前提で、12ヶ月の ROI 試算」
• メールテンプレ: 「アポ後フォローアップ・契約後オンボーディング・解約防止の3パターン」

なぜ刺さるか: 営業プロンプトは「相手の役職と業界」を必ず指定するのがコツ。「[役職]が必ず聞く質問」と書くだけで、抽象的な FAQ ではなく、決裁者目線の質問が出る。営業の質を上げるのは、AI ではなく「AI に渡すコンテキストの解像度」。

人事 5本

• 求人票の改善: 「以下の求人票を読み、応募が来やすくなる修正案を出して」
• 面接質問: 「[職種][レベル]に対して、コンピテンシーベースの質問を10個」
• 1on1 のアジェンダ: 「メンバーが[状況]の時、効果的な1on1の進行案を15分構成で」
• オファーレター: 「[年収][条件]を伝える offer letter を、温かみのあるトーンで」
• 退職面談: 「退職理由を引き出すための質問順序10個。心理的安全性を担保しつつ」

なぜ刺さるか: 人事プロンプトは「トーン指定」が極めて重要。「温かみのあるトーンで」「心理的安全性を担保しつつ」など、感情的ニュアンスを言語化して渡すと、出力の人間味が一段上がる。AI に「人事的配慮」を持たせるレバー。

法務 5本

• 契約書のチェック: 「以下のNDAを読み、当社にとって不利な条項を3つ抽出し、修正案を提示」
• 個人情報の整理: 「以下のサービスで取得する個人情報の項目をプライバシーポリシー用に箇条書き化」
• AI 利用ポリシーの草案: 「[従業員数]の中堅企業向けに、AI 利用ガイドラインのドラフトを項目立てて」
• 対応マニュアル: 「個人情報漏えい発生時の対応フロー（72時間以内の報告義務含む）」
• 利用規約: 「[サービス概要]の利用規約のドラフトを、必須条項を網羅して」

なぜ刺さるか: 法務プロンプトは「視点の固定」が肝。「当社にとって不利な条項」と立場を明示すると、中立的なレビューではなく実用的な交渉カードが出る。法務 AI は最終チェックを必ず弁護士・法務担当に通すこと。AI のドラフトをそのまま提出は厳禁。

業務横断 5本

• 議事録の要約: 「以下の議事録から、決定事項・宿題・次回の議題を抽出」
• 会議の準備: 「[議題]の30分会議を効果的に進める進行台本（時間配分込み）」
• 報告書の構造化: 「以下のメモを、エグゼクティブサマリ→現状→課題→提案→次のアクション の構造で」
• プレゼン台本: 「[資料]を10分で説明する台本。各スライドの話す内容を1分単位で」
• メールの整流化: 「以下の長文メールを、結論ファースト・箇条書きで200字以内に」

なぜ刺さるか: 横断系プロンプトは「アウトプットの構造」を最初に指定すること。「決定事項・宿題・次回の議題」「現状→課題→提案→次のアクション」のように構造を渡すと、AI は枠に沿って情報を整理する。空のテンプレを渡されると人間も書けない、AI も同じ。

プロンプトの「育て方」

30本をコピペで使うのは入口。次のステップは、自社専用にカスタマイズして「育てる」こと。具体的には:

• **自社用語を埋め込む** — [プロダクト名]、[サービス名]、[社内用語] を固定値にして使い回す
• **過去の良かった出力を例として貼る** — 「こういうトーンで」「こういう構造で」と Few-shot 例を1〜2個追加
• **GPTs（カスタム GPT）化する** — よく使うプロンプトはカスタム GPT にして全社共有。社員のプロンプト運用が一気に標準化される
• **月1で見直す** — モデル更新（GPT-5 等）でベスト構造が変わるため、定期的にプロンプトのリフレッシュが必要

Q. Claude や Gemini でも同じプロンプトが使えますか？

A. 8〜9割はそのまま使える。ただし「役割指定」のニュアンスは少し変わる（Claude は丁寧な前置きを好む、Gemini は構造化指示が刺さりやすい）。最初は ChatGPT で書いて、Claude/Gemini で出力を比較してみるのがおすすめ。

Q. GPTs（カスタム GPT）の作り方は？

A. ChatGPT Plus / Team / Enterprise で利用可能。「カスタム GPT を作成」から、上記プロンプトをシステムプロンプトとして登録し、必要なら参考ファイル（社内ドキュメント等）をアップロード。社内の URL 共有でチームに展開できる。

Q. 業務情報を貼り付けて大丈夫ですか？

A. ChatGPT Plus / Team は学習に使われる設定だが、Enterprise / Team では非学習がデフォルト。機密情報を含む業務利用は Team 以上を推奨。詳細は別記事「ChatGPT Enterprise vs Team」を参照。

まとめ

プロンプトは「いかに具体的に役割と出力形式を指示するか」で結果が9割決まる。重要なのはコピペで使うことではなく、4つのレバー（役割・形式・前提・例）を理解して自分で設計できるようになること。GPTs にして社内共有すれば、チーム全体の底上げが一気に進む。