業種別ChatGPTプロンプト集：マーケティング、エンジニア、デザイナー向け

プロンプト集は、そのまま貼らずに、[ ]の中を自社の実データで埋めて使ってください。「専門家として答えて」という役割指定は、文体は変えても、事実の正しさを上げるとは限りません。役割の代わりに、読み手、目的、出力の形を書き、根拠が確認できないことは「不明」と書かせます。以下の26個のプロンプトは、この使い方を前提にしています。

プロンプトを書く前に決める4つのこと

• 読み手：出力を誰が読み、何を決めるのに使うか（例：来期の予算を決める役員）
• 目的：何を得たいか（比較表、案を3つ、チェックリストなど）
• 出力の形：表、箇条書き、文字数、見出しの有無
• 不明の扱い：根拠が確認できない数値や固有名詞は書かず、「不明」と書く

プロンプト設計の公式な指針は、OpenAIのヘルプにまとまっています。G.U.I.D.Eフレームワーク（Goal、User Context、Instructions、Details、Examples）という型もあります。期待する出力の例を1つ付けると、出力の形が揃いやすくなります。

マーケティング向けChatGPTプロンプト

キャッチコピーや投稿案を書かせると、「日本初」「No.1」「効果が出る」のように、根拠が要る表現が混ざることがあります。商品やサービスの内容について、実際より著しく優れていると誤認させる表示は、景品表示法の優良誤認表示（5条1号）にあたります。消費者庁は、効果や性能の表示について、期間を定めて裏付けとなる合理的な根拠の資料を求めることがあり、示せなければ不当表示とみなされることがあります。公開前に、根拠のない表現が混ざっていないかを人が確認してください。

コンテンツマーケティング

ブログアイデア生成
次のトピックに関する5つのブログ記事のアイデアを提案してください：[トピック]
ターゲットオーディエンス：[対象者]
目的：[目的（認知度向上、コンバージョン等）]


SEO最適化コンテンツ
キーワード「[キーワード]」に最適化されたブログ記事の概要を作成してください。
1500字程度で、見出し、小見出し、メタディスクリプションを含めてください。


メタディスクリプション作成
以下のブログ記事用に160文字以内のメタディスクリプションを作成してください：
[ブログ記事の内容]


ソーシャルメディアマーケティング

ソーシャルメディア投稿
[製品/サービス]について、[プラットフォーム名]向けの5つの魅力的な投稿案を作成してください。
各投稿には、キャッチーな見出し、簡潔な本文、CTA、関連ハッシュタグを含めてください。


カレンダー作成
[業界]の企業向けに、今後30日間のソーシャルメディアコンテンツカレンダーを作成してください。
各日に投稿内容、投稿時間、プラットフォーム、投稿タイプ（画像、動画、テキスト等）を指定してください。


メールマーケティング

メールキャンペーン
[製品名]の新発売を告知するメールシリーズ（3通）を作成してください。
第1通：製品紹介
第2通：特典や限定オファーの詳細
第3通：アクション喚起とタイムリミットの提示
ターゲット：[ターゲット層]


件名最適化
次のメール本文に合った、開封率を高めるための5つの件名案を提案してください：
[メール本文]


マーケティング戦略

競合分析
[あなたの会社/製品]と以下の競合他社を比較分析してください：
[競合1]、[競合2]、[競合3]
強み、弱み、差別化ポイント、市場ポジショニングの観点から分析し、
マーケティング戦略に活かせるインサイトを提供してください。


ターゲットペルソナ
[製品/サービス]のターゲットペルソナを作成してください。
人口統計、目標、課題、購買行動、情報収集方法を含め、
マーケティングメッセージを最適化するための詳細なプロファイルを提供してください。


エンジニア向けChatGPTプロンプト

リファクタリングやエラー解決のプロンプトでは、社内のコードやログを貼ります。貼る前に、APIキーや顧客データを取り除き、使っているプランの学習設定を確認してください。OpenAIの説明では、BusinessやEnterpriseの入力は既定でモデルの改善に使われません。一方、個人向けのプラン（Free、Plus、Pro）では、入力内容がモデルの学習に使われることがあり、利用者が設定で止められます。

コード開発

機能実装
[プログラミング言語]で、次の機能を実装するコードを書いてください：
[機能の詳細な説明]
以下の要件を満たす必要があります：
- [要件1]
- [要件2]


アルゴリズム設計
[具体的な問題]を解決するための効率的なアルゴリズムを設計してください。
時間複雑度とスペース複雑度を最小化することを考慮し、
解法の説明とサンプルコードを提供してください。


リファクタリング
以下のコードをリファクタリングしてください：
[コード]
次の点を改善してください：
- 可読性
- パフォーマンス
- コード構造
改善点を詳細に説明してください。


デバッグ

エラー解決
次のコードで発生しているエラーを特定し、修正してください：
[エラーメッセージとコード]
考えられる原因と解決策を詳細に説明してください。


パフォーマンス最適化
以下のコードのパフォーマンスを分析し、最適化してください：
[コード]
ボトルネックを特定し、改善策を提案してください。


システム設計

アーキテクチャ設計
[アプリケーションタイプ]のバックエンドアーキテクチャを設計してください。
- 想定ユーザー数：[数]
- 主要機能：[機能リスト]
- スケーラビリティ要件：[要件]

適切なデータベース、APIアーキテクチャ、インフラストラクチャを提案し、
設計判断の理由を説明してください。


データベース設計
[アプリケーション説明]のデータベーススキーマを設計してください。
必要なテーブル、フィールド、関係、インデックスを特定し、
クエリのパフォーマンスとデータ整合性を考慮した設計を提供してください。


セキュリティレビュー
以下のコードのセキュリティ脆弱性を特定し、修正案を提案してください：
[コード]
OWASP Top 10のリスクカテゴリに基づいて分析してください。


デザイナー向けChatGPTプロンプト

カラースキームのプロンプトはHEXコードを返しますが、提案された色の組み合わせが読みやすさの基準を満たすとは限りません。WCAGでは、通常の文字と背景のコントラスト比は4.5:1以上、大きな文字は3:1以上が基準です。コントラストチェッカーで文字色と背景色の組み合わせを測ってから採用してください。

UXデザイン

ユーザーペルソナ作成
[製品/アプリ名]向けのユーザーペルソナを作成してください。
表形式で表現し、人口統計、目標、痛点、期待、行動パターンを含めてください。


ユーザージャーニーマップ
[特定のユーザータスク]のユーザージャーニーマップを表形式で作成してください。
各段階（認知、検討、決定、使用、維持）における
ユーザーのアクション、思考、感情、タッチポイントを含めてください。


ユーザーリサーチ質問
[製品/サービス]のユーザビリティテスト用の質問リストを作成してください。
- ユーザーの背景情報に関する質問
- タスク実行前の質問
- タスク実行中の質問
- タスク実行後の質問
- 全体的な印象を収集するための質問


UIデザイン

カラースキーム提案
[ブランド/製品]向けのカラースキームを提案してください。
- メインカラー
- セカンダリカラー
- アクセントカラー
各色のHEXコードと使用場面の提案を含めてください。
ブランドの性格：[説明]
ターゲットオーディエンス：[説明]


UIコンポーネントリスト
[アプリタイプ]に必要なUIコンポーネントの包括的なリストを作成してください。
各コンポーネントの目的、状態（デフォルト、ホバー、アクティブなど）、
アクセシビリティの考慮事項を含めてください。


デザインシステムドキュメント
[製品名]のデザインシステムドキュメントの概要を作成してください。
- タイポグラフィ（見出し、本文、UI要素用フォント）
- スペーシングシステム
- コンポーネントライブラリの構造
- 色彩システム
- アイコンとイメージのガイドライン


インタラクションデザイン

マイクロインタラクション
[アプリの特定機能]のためのマイクロインタラクションのアイデアを5つ提案してください。
各提案には、トリガー、ルール、フィードバック、ループまたはモードを含め、
ユーザー体験をどのように向上させるかを説明してください。


ナビゲーション改善
[ウェブサイト/アプリ]のナビゲーション構造を改善するための提案を提供してください。
現在の問題点、改善案、期待される効果を含めてください。


アクセシビリティ向上
[デザイン説明/サイト]のアクセシビリティを向上させるための具体的な推奨事項を提供してください。
WCAG 2.2ガイドラインに基づき、色のコントラスト、キーボードナビゲーション、
スクリーンリーダー対応などの観点から改善点を指摘してください。

デザイナーの仕事がAIでどう変わるかは、【将来性】Webデザイナーがなくなる理由3選！AIに仕事を奪われてしまう？ - Anycrew Blogも参考になります。

役割指定に頼らない

「あなたは20年以上の経験を持つ専門家です」と書く役割指定は、よく勧められる方法です。ただ、4つのLLMファミリーに2,410問の事実問題を解かせた研究では、システムプロンプトに役割を足しても、足さない場合より精度は上がらず、役割ごとの効果もほぼ無作為でした。対象は当時のモデルで、役割をシステムプロンプトに入れた場合の結果です。最新のChatGPTや、プロンプトの本文に書く場合に、そのまま当てはまるとは限りません。役割は、文体や視点を変えたいときの道具と考え、正しさを上げたいなら、読み手、目的、出力の形を書いてください。次のように書き換えられます。

[特定の問題]について、[読み手：例）来期の予算を決める役員]向けに、判断材料を表にまとめてください。
選択肢を3つ挙げ、それぞれの利点、リスク、必要な前提を書いてください。
根拠が確認できない数値や固有名詞は書かず、「不明」と書いてください。


一度で決めず、1か所ずつ直す

一度のプロンプトで完璧な結果を得られないことは多いので、出力を見て条件を足していきます。

• 具体的な指示を追加する
• 望ましくない回答を除外する
• フォーマットや長さを指定する
• 一度に変える条件は1つにして、どの変更が効いたかを見分ける

チームの社内Wikiに、AIのような賢さを

「その質問、また聞いてない？」

生成AIで情報を作るだけでは、チーム全体のナレッジにはなりません。
「誰かが聞くたびにまた答える」。そんな状態を脱するには、社内に“賢いWiki”があることがカギになります。

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UIもシンプルで直感的なので、テンプレートの知識やコードは不要。誰でもすぐに使い始められます。

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最初の一歩

普段の仕事で一番多い依頼を1つ選び、上のプロンプトの[ ]を実データで埋めて実行してください。出てきた数値と固有名詞は、出典を自分で確認します。確認できなかった箇所が多いときは、「不明と書く」の指定と、渡す資料を増やして、もう一度実行します。