ChatGPTの記事作成プロンプト｜工程別テンプレートと使い方

ChatGPTでの記事作成は、1本の万能プロンプトを探すより、工程ごとに指示を分けるのが近道です。

構成・本文・校正と役割を分け、素材と出力形式をセットで渡せば、一般論の羅列や文字数のズレも抑えられます。

1回の指示で記事を丸ごと書かせようとすると、内容が薄くなったり途中で切れたりしがちです。

そのままコピペして使える記事作成のプロンプトを工程別に紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

ChatGPTの記事作成は5工程に分けて指示する

記事作成のプロンプトは1本では足りず、ペルソナ設定・構成案・本文・タイトル・校正の5工程に分けて打つのが基本です。

1回の指示で記事全体を書かせないのは、GPT-4oの最大出力が16,384トークンと公式に示されており、1回の応答で出せる量に上限があるためです。

OpenAI公式も複雑なタスクをシンプルなサブタスクへ分割する戦略を推奨しているので、工程ごとに区切って指示してください。

ChatGPTに渡す素材と条件をそろえる

プロンプトを打つ前にそろえるものは、素材・読者・制約・出力形式の4つです。

ChatGPTは渡されていない事実を持たないので、素材がなければ一般論しか返ってきません。

OpenAIもベストプラクティスとして参照テキストを提供することを挙げているので、4つを順にそろえてください。

記事のゴールと読者を1文で決める

記事のゴールと読者は、プロンプトの1行目に1文で書いてください。

ゴールが曖昧なままだと、誰にでも当てはまる無難な文章が返ってきます。

読者の職業・経験・つまずいている点まで書き込むと、例示の粒度が変わってくるので、1文に詰め込みましょう。

次の1文を冒頭に置いて使ってみてください。

「この記事のゴールは、Webライター初心者が記事作成のプロンプトを今日から使えるようになることです。読者は副業でライティングを始めた会社員です」

ゴールと読者が定まると、後の工程で出す指示も短く済みます。

参考にする情報をプロンプトに貼り付ける

参考にする資料は、リンクではなく本文をそのまま貼り付けます。

ChatGPTはリンク先を必ず読むとは限らず、手元にない事実は補えません。

公式資料の該当箇所・取材メモ・自分で調べた数値を、区切り線ではさんで置いてください。

貼り付ける形の例です。

「次の資料だけを根拠に書いてください。資料にない数値や固有名詞は書かないでください。—（ここに資料を貼り付け）—」

資料にない内容は書かないという一文を添えると、事実の混入を抑えられます。

文字数とトーンを数値と例で指定する

文字数とトーンは、数値と例文の両方で指定します。

「短く」「読みやすく」といった形容詞だけでは、基準が書き手ごとに違うので伝わりません。

次のように条件を並べましょう。

「1見出しあたり250字前後、ですます調、専門用語は初出で1文の説明を添える」

ただし、文字数の指示は必ず守られるとは限らないので、生成後に自分で数えて調整してください。

過不足があれば「あと100字足して」と追加で指示するほうが、書き直しより早く整います。

出力形式を先に指定する

受け取りたい形は、プロンプトの最後に1行で指定してください。

形を決めずに投げると、前置きの説明と本文が混ざった文章が返ってきます。

表・箇条書き・見出しだけ、といった受け取る形を先に書き添える指定が有効です。

構成案を作らせるときは、次のように書き添えましょう。

「H2とH3の階層で、見出しテキストのみを箇条書きで出力してください。本文は書かないでください」

形式まで決めておけば、コピペしたあとの手直しが減ります。

読者ニーズと構成案を作るプロンプト

構成案づくりは、検索意図の整理→不足論点の洗い出し→構成の出力→人による絞り込みという4手で進めます。

1本のプロンプトで完成形を狙うより、工程を分けたほうが手直しは軽く済むでしょう。

工程ごとにプロンプトを分けるのが基本形なので、順番どおりに打ってみてください。

検索意図を洗い出す

最初のプロンプトでは、記事を書かせずに検索意図の洗い出しだけを頼んでください。

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あなたはSEOに詳しい編集者です。
キーワード「【キーワード】」で検索する方の顕在ニーズと潜在ニーズを、各3つ箇条書きで挙げてください。
想定読者:【読者像】
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返ってくる出力は、次のような形になります。

• 顕在ニーズ:そのまま使えるプロンプト文例が知りたい
• 潜在ニーズ:書き直しのやり取りを減らしたい

顕在と潜在を分けて出させると、この後の構成が読者の疑問からずれにくくなるでしょう。

競合記事に不足している論点を挙げさせる

次のプロンプトでは、上位記事に足りない論点を挙げさせましょう。

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次は「【キーワード】」の上位記事の見出し一覧です。
【見出しを貼り付け】
共通して扱われている論点と、どこにも書かれていない論点を分けて挙げてください。
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OpenAIは、明確な指示を書くことと参照テキストを提供することを、ベストプラクティスとして公式に挙げています。

資料を渡さずに聞くと一般論しか返らないので、見出しは必ず貼り付けてください。

見出し構成を条件つきで出力させる

論点が出そろったら、条件をつけて構成案を出させてください。

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前の2つの回答を踏まえ、「【キーワード】」の記事構成をH2・H3で出力してください。
条件:
– H2は【5】本以内、各H2にH3を【2〜4】本
– 見出しごとに、そこで答える問いを1行添える
– 一般論だけの見出しは入れない
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本数と条件を数値で指定すると、見出しの粒度のばらつきが減ります。

条件なしで頼むと、どこかで見た並びの構成案が返ってきがちです。

出てきた構成案を絞り込む

最後に、出てきた構成案を絞り込みます。

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次の構成案から、「【キーワード】」で検索する方が読まない見出しを削ってください。
【構成案を貼り付け】
削る見出しと残す見出しに分け、それぞれ理由を1行で書いてください。
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理由まで書かせると判断の根拠が見えるので、取捨の速度が上がるでしょう。

ただし採用する見出しを最後に決めるのは人であり、AIの回答は案として扱ってください。

見出しごとに本文を書かせるプロンプト

本文は、見出しを1つずつ、素材と文体見本を添えて書かせると薄くなりません。

構成をまとめて渡すと、どの見出しも要約のような数行で終わりがちです。

次の4つの指示を組み合わせて、1本ずつ書かせてください。

1見出しずつ渡して書かせる

本文は構成を丸ごと渡さず、H3見出しを1つだけ指定して書かせるのが基本です。

「次の構成のうち、『（H3見出し名）』の本文だけを400字程度で書いてください。ほかの見出しの内容には触れず、結論から書き始める形にそろえます」

複雑なタスクをより単純なサブタスクへ分割する進め方は、OpenAIが公式に示す6つの戦略の1つに数えられているので、思いつきの工夫ではありません。

一括生成だと各見出しが数行の要約で終わりがちなので、1見出しずつ渡した出力と読み比べてください。

素材を貼って事実を固定する

見出しごとの指示には、本文の根拠になる素材をそのまま貼り付ける工程を必ず入れます。

「本文は次の素材の範囲だけで書き、素材にない数字や固有名詞は使わず、不足があれば『要確認』と書き添えてください」

参照テキストを与える手順は、明確な指示を書くことと並ぶOpenAIの基本戦略のひとつです。

素材を渡さないまま書かせると、もっともらしい誤情報が本文に混ざるおそれがあります。

数値や固有名詞は、自分で確認した一次情報から拾ってください。

文体の見本を渡してトーンをそろえる

トーンは形容詞で伝えるより、自分が書いた文章を3〜5文そのまま見本として渡すほうが確実に伝わります。

「次の3文は掲載メディアの文体見本です。語尾のリズムと一文の長さをそろえ、同じ文末が2文続かないように本文を書いてください」

役割やトーンの指示を先に固定し、見本のような具体例をタスク側の指示に添える構成は、OpenAIの公式解説でも推奨されています。

「親しみやすく」といった形容詞だけでは解釈が割れるので、見本の文章そのものを仕様書として渡してください。

続きを書かせるときの指示を添える

出力が途中で切れたときは、直前の最後の一文を引用して、その次から続けさせる指示を添えます。

「直前の出力の最後の一文『……』の次から、すでに書いた内容を繰り返さずに続けてください」

GPT-4oは1回の応答で出せる量に上限があり、最大出力は16,384トークンと公式に示されています。

単に「続き」とだけ送ると、冒頭から書き直されたり内容が重複したりするので、再開位置を一文で指定してください。

見出しごとの執筆をふくめたAI活用の流れは、AIライティングの実践的な進め方でまとめています。

タイトルとリード文を作るプロンプト

タイトルとリード文は、本文が確定してから作るのが基本の順番です。

先に決めてしまうと、書き上がった中身とタイトルの約束がずれ、書き直しが増えていきます。

タイトル・リード文・まとめ・よくある質問の4つを、条件つきのプロンプトで順に仕上げていきましょう。

タイトル案を条件つきで複数出す

タイトルは1案ずつ書かせるのではなく、条件を付けて5案ほど出させ、その中から選ぶやり方にします。

条件を渡さないまま頼むと、どこかで見たような抽象的な案ばかりが並びがちです。

例：「次の本文を読み、記事タイトル案を5つ出してください。条件：全角30文字前後／対策キーワードを前半に置く／『徹底解説』『完全版』は使わない」と指示します。

文字数の指定は自分の媒体の基準に合わせて書き換え、本文で答えている内容とずれていないかを見て1案に絞ってください。

リード文を本文の要約から作る

リード文は、本文の要約をAIに渡してから書かせるのが前提です。

本文を見せずに書かせると、記事に無い約束が混ざり、読者の期待を裏切ることになりかねません。

例：「次の本文をもとにリード文を書いてください。条件：200字以内／1文目は結論から書く／『この記事では〜を解説します』という書き出しは使わない／対策キーワードを2回入れる」と渡します。

返ってきた文の1文目が結論になっているかだけは、自分の目で確かめましょう。

まとめを結論と次の行動で構成する

まとめに入れる要素は、記事の振り返りと、読者が次に取る行動の2つです。

条件を付けずに頼むと、本文で説明していない話が最後に現れ、読んだ方を迷わせます。

例：「次の本文をもとにまとめを書いてください。条件：300字以内／本文で触れた要点を3つに絞る／新しい情報は足さない／最後に読者が今日から取れる行動を1つ書く」と指示してください。

行動を1つに絞って書かせると、読み終えた方が次の一歩を決めやすくなります。

よくある質問と回答を作らせる

よくある質問は、本文と対策キーワードを渡し、質問と回答をセットで出させる形が向いています。

例：「次の本文と対策キーワードをもとに、読者が検索しそうな質問を5つ作り、それぞれ150字前後で答えてください。条件：本文に書いていない事実は書かない／回答は結論から書く」と伝えましょう。

回答に含まれる数字や手順は、公開前に必ず自分で確認するよう習慣づけてください。

また、H2やH3と中身が重なる質問は記事の重複になるので、そのまま流用せず作り直しましょう。

推敲と事実確認に使うプロンプト

仕上げの推敲は、冗長さ・表記ゆれ・根拠・読みやすさの4点に分けて指示してください。

• 冗長な表現と重複
• 表記ゆれと誤字
• 根拠のない断定
• 読みやすさの評価

まとめて「推敲して」と頼むと修正が浅くなるので、観点を1回につき1つに絞ると指摘の精度が上がります。

冗長な表現と重複を削らせる

原稿を渡すときは、削除案だけを出させて、書き換えは自分の手で行ってください。

「次の原稿から、意味を変えずに削れる語句と、ほかの見出しと内容が重なる箇所を抜き出し、該当箇所と削除案を表にしてください」と指示すると、判断材料だけが手元に返ってきます。

全文の書き直しを頼むと、削るついでに数字や条件まで書き換えられることがあるので、差分を追える形を選びましょう。

重複は同じ語の繰り返しよりも、別の見出しで同じ説明を二度している形で出やすいです。

構成全体を一度に渡して重複を判定させるやり方が向いています。

表記ゆれと誤字を検出させる

表記ゆれの検出は、判断基準となる表記ルールを先に渡すところから始めます。

「次の表記ルールに従い、原稿内のゆれと誤字を検出してください。修正はせず、箇所・現在の表記・統一後の表記を表で出してください」という形が使いやすいです。

ルールを渡さないまま頼むと、一般的な用字用語に沿って直され、媒体の指定表記と食い違います。

送り仮名や全角半角の方針も、一緒に貼り付けてください。

修正済みの全文を返させないのが要点で、表で受け取れば、どこがどう変わるのかを1行ずつ確かめられます。

根拠が示せない記述を洗い出させる

根拠の確認は、出典が示せていない断定を洗い出させるところまでを任せてください。

「次の原稿から、出典がないまま断定している記述を列挙し、確認すべき情報の種類を書き添えてください」と指示すると、疑うべき場所が絞り込めます。

注意したいのは出典の扱いで、実在しない出典やURLを作って提示することがある点です。

リンク先を開き、公式サイトや官公庁の一次情報で数字と日付を確かめる作業は、書き手自身の仕事として残ります。

事実確認の代行ではなく、チェックすべき箇所の絞り込み役として役割を分けましょう。

読みやすさを観点ごとに評価させる

読みやすさは「読みやすくして」と頼まず、評価する観点を指定して採点させます。

一文の長さ、結論が段落の先頭にあるか、専門用語に初出の説明があるか、といった観点ごとに5段階で評価させましょう。

点を下げた理由と修正案まで書かせる形が扱いやすいです。

OpenAIは複雑な作業をより小さなサブタスクに分割することを公式のベストプラクティスとして挙げており、観点を分けた採点は指摘がぶれにくい進め方になります。

点数そのものは目安に過ぎないので、評価を下げた理由の側を読んで、直す箇所を決めてください。

思ったとおりに出力されないときの直し方

思ったとおりに出力されないときは、プロンプト全体を書き直さず、症状ごとに足す一文を決めておくと早く直せます。

3つの症状ごとに、直し方を確認していきましょう。

内容が一般論のときは素材を足す

内容が一般論になるのは、ChatGPTが手元の素材を持っていないためです。

OpenAIのベストプラクティスでも、参照テキストを提供することが6つの戦略の1つに挙げられています。

取材メモや公式サイトの記述、自社の実績値など、記事に載せたい具体を先に貼るのが最短です。

そのうえで「貼った資料の範囲内だけで書き、資料にない数値は書かないで」と一文を足してください。

素材があれば、検索すれば分かる話の言い換えから抜け出せます。

文字数が合わないときは見出し単位に区切る

文字数がずれるときは、記事全体をまとめて頼まず、見出し1つずつに区切って書かせます。

ChatGPTは文字ではなくトークンという単位で文章を処理するので、日本語の「◯文字で」という指示は必ず守られるとは限りません。

OpenAIも複雑なタスクをよりシンプルなサブタスクに分割する戦略を示しているため、H3単位で依頼してください。

「この見出しだけを300字前後で」と範囲を狭めれば、ずれは手直しできる幅に収まります。

見出しごとの依頼なら、あとから足し引きする手間も減らせるでしょう。

出力が途中で止まるときは続きを指示する

出力が途中で止まったら、最初から書き直させず「止まった箇所の続きから書いて」と送ります。

モデルには1回の応答で出せる上限があり、GPT-4oの最大出力は16,384トークンです。

ChatGPTの画面上でどんな条件で止まるかまでは、公式に公開されていません。

長い記事を一度に書かせるほど上限に近づくので、見出し単位の依頼に戻してください。

作り直すと前半の表現まで変わってしまうため、続きだけを指示して差分を足すほうが早く仕上がります。

まとめ｜工程を分ければプロンプトは使える

記事作成のプロンプトは、1本の万能な呪文を探すよりも、工程ごとに分けて渡したほうが安定します。

準備・構成案・本文・仕上げと役割を区切り、手元の素材と出力形式をセットで渡すのが基本形です。

表や箇条書きといった出力形式まで指定すると、書き直しの往復が減ります。

うまくいかないときは、プロンプトを長くするのではなく、工程を細かく割ってください。

まずは構成案づくりのプロンプトを1本コピーして、いま抱えている記事で試してみましょう。