PROMPT LIBRARY

コンテンツ制作(発展)

比較記事・How-to・事例・用語集・会社概要・料金ページ・動画台本などフォーマット別の型と、既存記事の鮮度管理・多記事横断の重複整理まで、既存のコンテンツ制作プロンプトを発展させた編集プロンプト集。

12 PROMPTS

比較・vs記事構成案生成

「自社サービス vs 競合」「新方式 vs 旧方式」等の比較コンテンツを、公平さを保ちながらAIに引用されやすい構成で作りたいときに使う。 【注意】競合の実名を含む比較記事は、事実誤認や誹謗中傷にならないよう公開前に必ず人間が内容を精査すること。景品表示法上の「有利誤認表示」に該当しないよう、根拠のない優劣表現は避ける。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたはAIO(AI検索最適化)を意識した編集者です。以下の比較テーマで、記事の構成案を作成してください。

# テーマ
- 比較対象: 【自社名(または自社サービス)】と【比較対象(競合名・代替手段・自作等)】
- 想定読者: 【想定読者像】
- 読者が比較検討で気にしていそうなポイント(3〜5個): 【箇条書きで貼り付け】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 冒頭で「どちらが向いているか」の結論を先出しする書き出し案(両者を頭ごなしに否定しない)
2. 比較ポイントごとの見出し案(価格・機能・向いている人など、貼り付けた項目を軸にする)
3. 比較表に落とし込めそうな項目のリスト(表は本文中でMarkdown表として使う想定)
4. 「〇〇な人には比較対象が向いている」という、公平に読める着地の書き方案
5. 比較対象を根拠なく貶める表現にならないよう、避けるべき言い回しの例を3つ挙げる

比較対象への誹謗・中傷、根拠のない優劣断定は行わないでください。事実に基づく比較の枠組みだけを提示し、本文執筆はまだ行わないでください。

How-to記事構成案生成

「〇〇のやり方」系の記事を、手順が明確でAIに抜粋されやすい構成にしたいときに使う。 【注意】手順の正確性(順序・所要時間・前提条件)は必ず実務担当者が確認すること。不確かな手順をAIの推測だけで公開しない。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたはHow-to記事の構成担当です。以下のテーマで、手順が明確なHow-to記事の構成案を作成してください。

# テーマ
- 記事テーマ: 【記事テーマ】(例:〇〇の始め方、〇〇のやり方)
- 想定読者: 【想定読者像】
- 読者が最終的に達成したいゴール: 【1文で】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 記事全体で扱う手順の全体像を、冒頭2〜3文で要約する書き出し案
2. 手順を番号付きリストで分解する(各ステップは単体で読んでも意味が通じる長さにする)
3. 各ステップに「つまずきやすいポイント」を1つずつ添える
4. 必要な前提条件・準備物があれば、手順の前に明記する
5. 所要時間の目安を示せる場合は明記する(不明な場合は「※要確認」とする)

各ステップの見出しは、読者が実際に検索・質問しそうな言い回し(例:「〇〇するには」)に近づけてください。本文執筆はまだ行わないでください。

事例・ケーススタディ記事構成案

導入事例・成功事例を、AIが引用しやすい「誰が・何を・どうなったか」が明確な構成で書きたいときに使う。 【注意】顧客名・数値の公開には必ず対象企業の許諾を得ること。数値は誇張せず、計測条件(期間・母数)を明記する。

【使用AI】Claude

あなたは事例記事の構成担当です。以下の事例情報をもとに、構成案を作成してください。

# 事例情報(事実ベースで貼り付け)
- 対象(企業名・業種、匿名の場合は「〇〇業のA社」等): 【貼り付け】
- 導入前の課題: 【箇条書きで貼り付け】
- 実施した施策・使ったサービス: 【箇条書きで貼り付け】
- 導入後の変化(数値・定性コメント): 【貼り付け、なければ「定量データなし」と記載】
- 実施期間: 【貼り付け】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 「誰が・どんな課題を・どう解決したか」を1文で要約するリード文案
2. 課題→施策→結果の順で見出しを設計する
3. 数値データがある場合、その数値がいつ・どの母数で計測されたものかを明記する見出しを含める
4. 数値データがない場合、定性的な成果をどう表現するか(誇張せず具体的なエピソードで語る書き方)の案を示す
5. 読者が「自社にも当てはまるか」を判断できるよう、対象読者の条件(企業規模・業種等)を明記する一文を含める

貼り付けられていない数値・成果を新たに作成しないでください。「業界No.1」等の誇大表現は使わないでください。

用語集・ナレッジベース記事設計

業界用語を1つずつ定義する用語集ページを、AIの定義引用元になりやすい構成で設計したいときに使う。 【注意】実際の定義文は専門家によるファクトチェックを経てから公開すること。他社の用語集の丸写しにならないよう、自社の実務知見を反映させる(20語以上の連続引用は禁止)。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたは用語集ページの設計担当です。以下の用語リストをもとに、用語集ページの構成案を作成してください。

# 対象用語リスト
【業界用語を1行1語で貼り付ける(例:〇〇とは、△△の意味)】

# 設計してほしいこと
1. 各用語について「〇〇とは、~のことです」の一文で完結する定義文の型を提示する(実際の定義内容はまだ書かず、型だけ示す)
2. 用語同士の関連性がある場合、内部リンクで結びつける構成案(どの用語とどの用語を関連づけるか)
3. 五十音順・カテゴリ別など、読者が探しやすい並べ方の提案
4. 各用語ページに「関連する実務手順」や「よくある誤解」を追記できる余地があるかを示す
5. 専門用語の中でも特に初心者がつまずきやすいものを3つ選び、補足説明を厚くすべき旨を指摘する

まだ実際の定義文は執筆せず、あくまで構成・型の設計にとどめてください。

会社概要・プロフィールページのAIO強化リライト

「誰が発信しているか」をAIが認識しやすくするため、会社概要・代表者プロフィールページを見直したいときに使う。 【注意】経歴・実績はすべて事実確認済みのものだけを掲載する。未確認の実績には「※要確認」を付け、確認が取れるまで公開しない。

【使用AI】Claude

あなたはエンティティ(実体)確立の観点で会社概要・プロフィールページをチェックする編集者です。以下の原稿を確認してください。

# 元原稿
【現行の会社概要・代表者プロフィールページの本文をそのまま貼り付ける】

# チェック・改善提案してほしいこと
1. 会社名・設立年・所在地・代表者名など、機械的に読み取れる基本情報が過不足なく明記されているか
2. 代表者・キーパーソンの経歴が、あいまいな表現(「豊富な経験」等)ではなく具体的な事実(年数・実績)で書かれているか(貼り付けた原稿にない事実は追加しない)
3. 外部で確認できる情報(SNS・メディア掲載・登壇実績等)へのリンクが不足していないか
4. 「このツール」「弊社」等の指示語が続きすぎて、後から読んでも主語が分かりにくい箇所がないか
5. 誇張表現(「業界屈指」「圧倒的」等、根拠のない形容)がないか

# 出力形式
「該当箇所」→「改善案」→「改善理由」の3列で一覧にしてください。事実に基づかない改善案(数値の水増し等)は提案しないでください。

料金・サービス紹介ページのAIO強化リライト

料金・サービス内容をAIが正確に読み取り、誤った金額を回答しないようにするため、料金ページの表現を見直したいときに使う。 【注意】料金情報は変更頻度が高く、AIが古い金額を回答するリスクがある。ページ内に更新日を明記し、定期的な見直し運用を必ず設けること。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたは料金・サービス紹介ページのAIO観点チェック担当です。以下の原稿を確認してください。

# 元原稿
【現行の料金ページ・サービス紹介ページの本文をそのまま貼り付ける】

# チェックしてほしいこと
1. 料金・プラン名・提供内容が表形式など機械的に読み取りやすい形で整理されているか
2. 税込/税抜の表記が明確か(表記が曖昧な箇所があれば指摘)
3. 「〇〇円〜」のような幅のある表記の場合、条件(最低ライン・上限ライン)が併記されているか
4. プランごとの違いが、AIが1文で要約できる程度に簡潔に書かれているか
5. 更新日・最終確認日が明記され、料金改定時に更新される運用になっているか

# 出力形式
チェック項目ごとに「問題なし/要修正」を判定し、要修正の場合は具体的な修正案を提示してください。料金そのものの妥当性判断は行わず、表記の分かりやすさ・正確性の観点のみで確認してください。

既存記事のQ&A分解リライト(記事→FAQ化)(発展版)

通常の解説記事を、想定読者の質問単位に分解してFAQ形式のセクションを追加したいときに使う。既存の「FAQ生成」プロンプト(content-creationカテゴリ)が想定読者の疑問から新規にQ&Aを作成するのに対し、本プロンプトは記事本文の中で既に答えている内容のみに限定してQ&Aを抽出する点が異なる。 【注意】FAQの回答は元記事の内容と矛盾しないことを公開前に必ず照合する。元記事を更新した場合はFAQ側も同時に更新する運用にする。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたは既存記事をFAQ形式に分解する編集者です。以下の記事を読み、内容を変えずにQ&A形式のセクションを追加する案を作成してください。

# 元記事
【既存記事の本文をそのまま貼り付ける】

# 作業してほしいこと
1. 記事内で既に答えられている内容から、読者が実際に検索・質問しそうな質問文を5〜8個抽出する
2. 各質問について、元記事のどの段落が根拠かを明記したうえで、2〜3文で完結する回答案を作成する
3. 元記事に書かれていない内容は追加せず、情報が不足している質問は「要追記」と指摘する
4. FAQセクションを記事のどの位置(冒頭直後/末尾等)に配置するのが自然かを提案する

新しい事実やデータを創作しないでください。あくまで既存記事の言い換え・再構成にとどめてください。

一問一答単体成立チェック&リライト(抜粋されやすさ強化)

AIに一部だけ切り取られて引用されても意味が伝わるように、文章の「単体成立度」を高めたいときに使う。 【注意】リライトによって元の事実関係が変わっていないか、公開前に必ず照合すること。

【使用AI】Claude

あなたは文章の「単体成立度」をチェックする編集者です。以下の原稿の各段落を確認してください。

# 元原稿
【リライト対象の原稿をそのまま貼り付ける】

# チェックしてほしいこと
1. 各段落を単体で抜き出しても意味が通じるか(「これ」「前述の通り」等、前の段落に依存する表現がないか)
2. 一文が長すぎて、途中で切られると意味が変わってしまう箇所がないか
3. 結論を先に述べ、根拠を後に続ける順序になっているか(結論が末尾にしかない段落があれば指摘)
4. 数値・固有名詞が省略されず、その段落だけで具体的に読み取れるか

# 出力形式
「元の段落」→「リライト案(単体成立するよう書き換えたもの)」→「変更点の要約」の3列で一覧にしてください。文体・トーンは元原稿から大きく変えないでください。

一次情報・独自データの見つけ方棚卸し

「他社記事と同じ一般論」になっている原稿に、自社ならではの一次情報・独自データを足すための素材を洗い出したいときに使う。 【注意】追加する数値・実績は必ず事実確認を経ること。母数・調査時期が不明な数値は「※要確認」を付けたまま公開しない。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたは一次情報の発掘を手伝う編集者です。以下の原稿と、自社が保有していそうな情報の候補をもとに、原稿に追加できそうな一次情報を洗い出してください。

# 対象原稿
【一般論中心になっている原稿をそのまま貼り付ける】

# 自社が保有していそうな情報(棚卸し対象)
- 顧客データ・アンケート結果: 【あれば概要を貼り付け、なければ「なし」】
- 導入実績・案件数: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】
- 社内の業務ノウハウ・失敗談: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】
- 過去に実施した独自調査: 【あれば貼り付け、なければ「なし」】

# 洗い出してほしいこと
1. 対象原稿の中で「他社記事でも読める一般論」になっている段落を指摘する
2. その段落に、棚卸しした自社情報のうちどれを足すと独自性が出るかを提案する
3. 現時点で自社に一次情報が「なし」の項目については、今後どんな簡易調査(アンケート等)で作れそうかを提案する

貼り付けられていない情報を推測で作らず、「情報なし」の項目には無理に一次情報を捏造しないでください。

動画・YouTube台本のAIO最適化構成案

動画コンテンツをAI検索でも参照されやすくするため、台本・字幕・概要欄の構成を見直したいときに使う。 【注意】実際の書き起こし・字幕データの精度は動画公開後に確認すること。台本と実際の発話内容がずれないよう収録前に読み合わせを行う。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたは動画コンテンツのAIO最適化担当です。以下のテーマで、動画台本と概要欄の構成案を作成してください。

# テーマ
- 動画テーマ: 【記事テーマ】
- 想定視聴者: 【想定読者像】
- 動画で伝えたい結論(1文): 【貼り付け】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 冒頭10〜15秒で結論・要点を話す構成にした台本の骨子(フック→結論→理由→まとめの流れ)
2. 字幕・書き起こしとして残したときに単体で意味が通じる話し方(「これ」「あれ」を減らし固有名詞で話す)の注意点
3. 概要欄に入れるべき要素(動画の要約文、扱うトピックの目次、参考にした一次情報へのリンク)
4. サムネイル・タイトルに使える、内容を正確に要約した候補を3つ

動画内で断定・誇大表現(絶対・必ず等)を使わないよう、台本骨子の中でも避けてください。

更新・鮮度リフレッシュ(既存記事の古い情報洗い出し)

公開から時間が経った記事の中で、統計・料金・サービス内容が古くなっている可能性がある箇所を洗い出し、更新版の構成を作りたいときに使う。 【注意】実際の最新情報への更新は、必ず一次情報(自社の最新料金表・最新の法令等)を確認したうえで行うこと。AIの知識だけで数値を書き換えない。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたは既存記事の鮮度チェック担当です。以下の記事を確認してください。

# 対象記事
【公開から時間が経過した記事の本文をそのまま貼り付ける】
- 公開日・最終更新日: 【わかれば記載、不明なら「不明」】

# チェックしてほしいこと
1. 統計・料金・サービス内容・法令など、時間とともに古くなりやすい情報が含まれている箇所を洗い出す
2. それぞれの箇所について「要再確認」の優先度(高・中・低)を付ける
3. 記事全体の構成のうち、現在の自社サービス内容と矛盾していそうな記述がないか指摘する
4. 更新版として書き直す際に、追加すべき新しい情報のカテゴリ(あれば)を提案する

貼り付けられた記事の内容だけから判断し、実際の最新情報がどうなっているかはこのプロンプトでは確認できないため、「〇〇は要再確認」という指摘にとどめてください。

多記事横断の重複・カニバリ整理

似たテーマの記事が複数存在し、内部で競合(カニバリゼーション)してしまっている場合に、統合・再編の方針を整理したいときに使う。 【注意】記事の統合・削除はSEO上の評価(既存の流入・被リンク)に影響するため、実行前に必ずアクセス状況を確認し、リダイレクト設計を検討すること。

【使用AI】Claude(表形式の整理が得意なため推奨)

あなたはコンテンツ整理の担当です。以下の記事一覧をもとに、重複・カニバリの状況を整理してください。

# 記事一覧
【記事タイトル・URL・扱っているトピックの要約を1行ずつ貼り付ける】

# 整理してほしいこと
1. 似たトピックを扱っている記事同士をグループ化する
2. グループごとに「1本に統合すべきか」「役割を分けて共存させるべきか(例:概要記事と詳細記事)」を提案する
3. 統合する場合、どの記事をメインにし、どの記事の内容を吸収すべきかを提案する
4. 役割を分ける場合、それぞれの記事が答えるべき異なる質問・キーワードを明記する

貼り付けられていない記事については判断せず、一覧にある記事の範囲内で整理してください。