業務別プロンプトの型:マーケ・営業・資料作成・分析|プロンプト設計の教科書 第7回

田中 磨生

監修田中 磨生株式会社Abin 代表取締役

株式会社Abin代表取締役。AI SaaSの上場企業やHR系ベンチャーのマーケティング責任者を経て、2023年BtoBマーケティング特化のコンサルティング会社株式会社Abinを設立。創業から30社以上のBtoBマーケティングの戦略立案から実行までを行う。2025年には株式会社プロベルの役員に就任。NYマーケティング株式会社の執行役員も務める。

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執筆Abin編集部

業務別プロンプトの型:マーケ・営業・資料作成・分析|プロンプト設計の教科書 第7回

この回で分かることは3つです。①マーケティング・営業・資料作成・データ分析の4つの仕事で、そのまま使えるプロンプトの型、②型を自社用に直すときに、どこを書き換えればよいか、③型を使うときに、人が必ず確かめるべき点です。これまでの6回で学んだ技を、実際の仕事に組み立て直す回です。

前回は、ハルシネーションを減らす工夫と、人が確かめる仕組みを学びました。今回紹介する型には、その工夫(分からないときの書き方、資料だけで答えさせる、引用させる)が組み込まれています。

マーケティング、営業、資料作成、データ分析の4つの仕事と、それぞれで紹介するプロンプトの型を並べた図
図1:この回で紹介する4つの仕事の型

型の使い方:書き換えるのは「自社の材料」だけ

この回の型は、どれも第2回の仕様書型(役割・目的と成功の基準・背景と材料・作業・条件・出力形式)で書かれています。{ } の部分が、使うたびに書き換える場所です。

型を自社用に直すときは、次の3か所に手を入れると効果が大きくなります。

  1. 成功の基準を、自社の言葉にする。 「良い広告文」の基準は会社によって違います。過去にうまくいった例の特徴を書き込みます。
  2. お手本を、自社の実例に差し替える。 第3回で学んだとおり、お手本は文体や線引きを伝えるいちばんの近道です。社外秘の情報は伏せてから使います。
  3. 禁止事項を、自社のルールに合わせる。 業界の決まり(広告の表現の決まりなど)や、社内で使わない言葉を書き込みます。
型を自社用に直すときに書き換える3か所、成功の基準、お手本、禁止事項を示した図
図2:型を自社用に直すときに手を入れる3か所
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マーケティング:ペルソナ別の訴求案と広告文

マーケティングでよくあるのが、「同じ商品を、相手によって違う言い方で伝えたい」という仕事です。生成AIは、切り口を変えた案をたくさん出すのが得意です。

あなたはBtoBのマーケティングに詳しいコピーライターです。

【目的と成功の基準】
{商品名}の広告で、{ターゲット}に「自分ごとだ」と感じてもらうことが目的です。
良い案の基準:読み手の困りごとが具体的、効果を誇張していない、商品名がなくても何の話か分かる。

【材料】
<商品情報>
{商品の特徴・できること・料金の考え方・導入事例(公開済みのもの)}
</商品情報>
<ターゲット>
{役職・業種・規模・よくある困りごと}
</ターゲット>

【作業】
1. ターゲットが抱えていそうな困りごとを5つ挙げる(商品情報やターゲット情報から読み取れるものに限る)
2. 困りごとごとに、広告の見出し(全角30字以内)と説明文(全角80字以内)を1案ずつ作る
3. 5案のうち、成功の基準にもっとも合う2案を選び、理由を書く

【条件】
・「業界No.1」「必ず」「100%」など、根拠のない最上級や断定の表現は使わない
・数字は商品情報にあるものだけを使う

【出力形式】
困りごと|見出し|説明文 の表、その下に選んだ2案と理由

人が確かめる点:数字や実績の表現が、公開してよい事実と一致しているか。広告の表現の決まり(景品表示法など、業界によっては薬機法などの規制)に触れていないか。文字数は、媒体の入稿画面などで最終確認します。

営業:商談準備と商談後のフォロー

営業では、商談の前の準備と、商談のあとのフォローに生成AIが役立ちます。ここでは、商談前の「仮説づくり」の型を紹介します。

あなたは法人営業の経験が長いマネージャーです。来週の初回商談の準備を手伝ってください。

【目的と成功の基準】
初回商談で、相手の課題を深く聞き出すための仮説と質問を準備することが目的です。
良い準備の基準:仮説の根拠が材料のどこにあるか分かる、質問が「はい/いいえ」で終わらない。

【材料】
<相手の会社の公開情報>
{会社のWebサイトの会社概要、ニュースリリース、採用ページなど、公開されている情報}
</相手の会社の公開情報>
<当社の商品>
{商品の概要と、相性のよい課題}
</当社の商品>

【作業】
1. 公開情報から読み取れる、相手の会社の状況を3点にまとめる(根拠の文を引用)
2. 当社の商品が役立ちそうな課題の仮説を3つ立てる(どの状況から考えたかを書く)
3. 仮説を確かめるための質問を、仮説ごとに2つずつ作る

【条件】
・公開情報に書かれていないことは推測と分かるように「(推測)」と付ける
・相手の会社を否定する言い方はしない

【出力形式】
1〜3の見出しごとに箇条書き
営業の商談準備の流れ。相手の公開情報から状況を読み取り、課題の仮説を立て、仮説を確かめる質問をつくる。推測には印を付ける
図3:商談準備は「状況→仮説→質問」の順で組み立てる

人が確かめる点:公開情報の読み取りが正しいか(引用を元のページで確認)。「(推測)」の部分を、事実として商談で話さないこと。なお、商談の録音や議事録を生成AIに渡す場合は、相手の個人情報や社外秘の情報が含まれることが多いので、会社が認めたツールで扱いましょう(第8回で扱います)。

営業の商談準備の型で、「公開情報に書かれていないことには(推測)と付ける」と指示している主な理由はどれでしょう?

  1. 生成AIが補った推測を、事実と取り違えて商談で話してしまうのを防ぐため
  2. 推測を書くと、生成AIの答えが短くなるため
  3. 推測は必ず間違っているので、読み飛ばせるようにするため
答えと解説

正解は1。推測そのものは仮説づくりに役立ちますが、事実と混ざると、商談で誤った前提を話してしまうおそれがあります。印を付けて区別しておけば、どこを商談で確かめるべきかも分かります。

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資料作成:構成案と、読み手目線の見直し

資料作成では、いきなり本文を書かせるより、「構成案→本文→見直し」と分けて頼むほうが、思った資料に近づきます(第3回で学んだ「分けてつなぐ」です)。ここでは、構成案と見直しの型を紹介します。

構成案の型

{読み手}向けに、{資料の目的}のための資料をつくります。持ち時間は{分数}分、スライドは{枚数}枚程度です。

<材料>
{伝えたい内容・データ・決まっていること}
</材料>

読み手が最後に「{読み手にしてほしい判断や行動}」と思えるように、スライドの構成案を作ってください。
各スライドについて、タイトル(結論を一文で)・載せる内容(箇条書き3点以内)・使う材料(材料のどの部分か)を書いてください。
材料が足りないスライドには「材料不足:〇〇が必要」と書いてください。

読み手目線の見直しの型

次の<資料の文章>を、{読み手}の立場で読んで、指摘してください。

・分かりにくい言葉や、説明なしに使われている専門用語
・結論と根拠がつながっていない箇所
・読み手が「で、どうすればいいの?」と思いそうな箇所
・数字や固有名詞で、出どころの確認が必要そうな箇所

指摘は「どこが」「なぜ」「どう直すとよいか」の3点セットで、重要なものから最大10個まで書いてください。
文章そのものは書き直さないでください。

<資料の文章>
{資料の本文}
</資料の文章>

見直しの型で「文章そのものは書き直さない」と書いているのがポイントです。全部を書き直させると、どこが変わったのかを追うのが大変になり、事実が変わっていても気づきにくくなります。指摘だけをもらい、直すかどうかは人が判断します。

人が確かめる点:構成案の「使う材料」が、本当に材料に含まれているか。数字・グラフの値は元のデータで確認します。

資料の見直しを生成AIに頼むとき、「文章そのものは書き直さず、指摘だけを出して」と頼む主な理由はどれでしょう?

  1. 書き直しは生成AIが苦手な作業だから
  2. 指摘のほうが文字数が少なく、料金が安いから
  3. 全部を書き直されると、どこが変わったのか追いにくく、事実が変わっても気づきにくいから
答えと解説

正解は3。指摘だけをもらえば、変更の判断を人が一つずつ行えます。全文を書き直させると、意図しない変更や事実の誤りが紛れ込んでも見落としやすくなります。

データ分析:集計の手順と、結果の読み解き

データ分析では、生成AIに「答え」を出させるより、「どう分析すればよいか」の手順を一緒に考えさせたり、計算は表計算ソフトやプログラムで行い、その結果の読み解きを手伝わせたりする使い方が安全です。生成AIは、頭の中での計算(暗算のような処理)を間違えることがあるからです。データ分析の機能(ファイルを読み込んでプログラムで集計する機能)があるサービスでは、計算はその機能に任せ、使った計算の手順を表示させて確かめましょう。

次の<データの説明>のデータで、{知りたいこと}を調べたいです。

<データの説明>
・列の一覧:{列名と、その意味}
・行数:約{件数}件
・期間:{期間}
</データの説明>

1. この目的に合う分析の手順を、ステップごとに書いてください(表計算ソフトの操作か、使う関数も書く)
2. 分析の結果を読むときに、気をつけるべき落とし穴(季節の影響、件数の少ない区分など)を挙げてください
3. このデータでは分からないことと、分かるようにするために追加で必要なデータを書いてください
データ分析での役割分担。生成AIは分析の手順と読み解きの相談、計算は表計算ソフトやプログラム、結論は人が出す
図4:データ分析では、計算と判断を生成AIに任せきりにしない

結果が出たら、集計表を渡して「この表から言えること・言えないこと」を分けて書かせると、読み解きの抜けが見つかります。「言えないこと」を書かせるのは、第6回で学んだ、分からないことを分からないと言わせる工夫の応用です。

人が確かめる点:計算は表計算ソフトやプログラムでやり直す。グラフや表の数字が元のデータと一致しているか。因果関係(〇〇したから売上が上がった)を言い切っていないか。

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番外:問い合わせへの一次回答の下書き

4つの仕事に加えて、多くの部署で使えるのが、お客様や社内からの問い合わせに答える「一次回答の下書き」です。第4回の「引用→回答」と、第6回の「分からないと言わせる」を組み合わせた型です。

あなたは{部署名}の問い合わせ担当です。次の<問い合わせ>への返信の下書きを作ってください。

<参考資料>
{FAQ・規程・製品マニュアルなど、回答の根拠になる資料}
</参考資料>

<問い合わせ>
{問い合わせの本文}
</問い合わせ>

【手順】
1. 問い合わせの要点を1〜2文でまとめる
2. 参考資料から、回答の根拠になる部分を原文のまま引用する(なければ「該当なし」)
3. 引用だけをもとに返信の下書きを書く

【条件】
・参考資料で判断できないことは答えず、「担当部署に確認のうえ、改めてご連絡します」と書く
・返金・値引き・納期の約束など、担当者の判断が必要なことは書かない
・相手の言葉づかいに合わせつつ、です・ます調で、300字以内

人が確かめる点:引用が参考資料に本当にあるか。約束や判断にあたる表現が混ざっていないか。お客様への返信は、必ず担当者が読んでから送ります。生成AIに返信の送信まで任せる仕組みは、第8回で扱う安全対策を整えてから検討しましょう。

よくある誤解

誤解1「型をそのまま使えば、どの会社でも同じ成果が出る」

型は出発点です。成功の基準、お手本、禁止事項を自社用に書き換えて初めて、自社に合った答えが出ます。使いながら、うまくいかなかった点を型に書き足していきましょう。

誤解2「業務の型は、1つのプロンプトで全部を済ませるべき」

調べる・考える・書く・見直すをすべて1つのプロンプトに詰め込むと、どこで間違えたのかが分かりにくくなります。資料作成の例のように、段ごとに分ける型のほうが、結果的に早く仕上がることが多いのです。

誤解3「数字の計算も、生成AIに頼めば正確」

文章で計算を頼むと、間違えることがあります。計算は、表計算ソフトや、サービスのデータ分析機能(プログラムで計算する機能)に任せ、生成AIには手順と読み解きを頼みましょう。

実務ではこう使う

  • まず1つの仕事で型を育てる。 毎週くり返す仕事を1つ選び、型を使って、うまくいかなかった点を型に書き足していきます。1〜2か月で、自社専用の型になります。
  • 型には「確かめる点」を一緒に書いておく。 この回の各型の「人が確かめる点」のように、使う人が何を確認すべきかを型とセットにしておきます。
  • ツールの機能も検討する。 営業やマーケティングの定型業務には、専用の機能を持つツールもあります。営業AIツールおすすめやAIライティングツールおすすめで比べています。

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この回のまとめ

  • 業務の型は仕様書型で書き、{ } の材料を差し替えて使う
  • 自社用に直すときは、成功の基準・お手本・禁止事項の3か所を書き換える
  • マーケティングは「困りごと→案→選定」、営業は「状況→仮説→質問」、資料作成は「構成→本文→見直し」で組み立てる
  • データ分析は、計算を表計算ソフトやプログラムに任せ、生成AIには手順と読み解きを頼む
  • 型には「人が確かめる点」をセットにしておく

確認テスト

業務の型を自社用に直すとき、特に効果が大きい書き換えの組み合わせとして、この回の説明に合うものはどれでしょう?

  1. 役割の名前・文字の大きさ・敬語の量
  2. 成功の基準・お手本・禁止事項
  3. 型の題名・作成日・作成者の名前
答えと解説

正解は2。何を良しとするか(成功の基準)、どんな答えが正解か(お手本)、何をしてはいけないか(禁止事項)が自社に合っていると、答えが自社向けになります。

広告文の型で、「根拠のない最上級や断定の表現は使わない」「数字は商品情報にあるものだけを使う」と書いている主な理由はどれでしょう?

  1. 事実と違う表現や誇張で、広告の表現の決まりに触れたり、信頼を損ねたりするのを防ぐため
  2. 文字数を減らすため
  3. 生成AIは数字を書けないため
答えと解説

正解は1。広告では、根拠のない最上級や誇張が問題になることがあります。数字を材料に限定するのも、ハルシネーションで作られた数字が紛れ込むのを防ぐためです。

データ分析で生成AIを使うときの役割分担として、この回の考え方にもっとも合うものはどれでしょう?

  1. 計算も結論も、生成AIの文章の答えをそのまま採用する
  2. 生成AIは一切使わない
  3. 計算は表計算ソフトやプログラムで行い、生成AIには分析の手順や結果の読み解きを手伝わせ、結論は人が出す
答えと解説

正解は3。生成AIは文章での計算を間違えることがあるため、計算は表計算ソフトやデータ分析の機能に任せます。手順の相談や「言えること・言えないこと」の整理には生成AIが役立ちます。

資料作成を「構成案→本文→見直し」と段に分けて頼む利点として、正しいものはどれでしょう?

  1. 段に分けると、生成AIが資料の内容を自動で正しくしてくれる
  2. 構成の段階で方向のずれに気づけ、見直しの段で読み手目線の抜けを見つけやすい
  3. 段に分けると、資料の枚数が必ず減る
答えと解説

正解は2。構成の段階で確かめれば、本文を書いてからの大きな手戻りを防げます。見直しの段では、読み手の立場から抜けを指摘させられます。

次回予告

いよいよ最終回です。次回は、ここまで作ってきたプロンプトを、チームで共有し、改善し続ける仕組みを学びます。あわせて、入力してよい情報の線引きと、外から受け取った文章に紛れた「指示」にだまされないための備え(プロンプトインジェクション対策)を扱います。

参考資料

  • この回の型は、第2回〜第6回で紹介した各社の公式ガイド(OpenAI、Google、Anthropic)の考え方をもとに、ツギノテ編集部が業務向けに組み立てたものです。各ガイドの出典は、それぞれの回の参考資料を参照してください。
  • 消費者庁「景品表示法関係ガイドライン等」。広告の表現の決まりを確かめる先として。
  • 確認日:2026年11月12日

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