PROMPT LIBRARY

コンテンツ制作

AI検索に引用されやすい構成・文章へ、既存原稿や新規テーマを磨き上げるための編集プロンプト集。

6 PROMPTS

引用されやすい構成案

新規記事を書く前、または既存記事を直す前に、AIに引用されやすい見出し構成・結論配置を設計したいときに使う。

【使用AI】Claude(文章構成の設計が得意なため推奨。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。以下のテーマで、AI検索に引用されやすい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】
- 想定読者: 【想定読者像】
- この記事で答えたい主な質問: 【質問を1〜3個】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 記事全体で扱うトピックは1つに絞る(1ページ1トピック原則)
2. 冒頭の数行で結論を先出しする書き出し案
3. 見出し(H2/H3)だけを読んでも要点が伝わる見出し案一覧
4. 各見出しの下にどんな一次情報・自社データを入れるべきかのメモ
5. Q&A形式に組み替えられそうな見出しがあれば印をつける

「絶対」「必ず」等の断定表現は構成案の中でも使わないでください。見出し案は箇条書きで示し、本文執筆はまだ行わないでください。他社記事の丸写しにならないよう、自社独自の切り口を最低1つ含めてください。

FAQ生成

既存記事やサービス説明文をもとに、想定読者の質問とその回答をFAQ形式で作りたいときに使う。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

以下の記事・サービス説明文を読み、想定読者が実際に検索・質問しそうな疑問を洗い出し、FAQ形式に再構成してください。

# 元原稿
【既存記事またはサービス説明文をそのまま貼り付ける】

# 出力してほしいこと
1. 想定読者の質問を8〜10個、実際の検索フレーズに近い言い回しでリストアップする
2. それぞれの質問に対し、結論から2〜3文で完結する回答案を作成する(1問1答で単体で意味が通じる形)
3. 元原稿に書かれていない事実は追加せず、不足している場合は「要追記: 〇〇の情報がない」と指摘する
4. 数値・固有名詞を含む回答には、元原稿のどの部分が根拠かを併記する
5. 質問の粒度がバラバラにならないよう、初心者向け・比較検討向け・料金確認向けなど目的別に分類する

断定的すぎる言い回し(絶対・100%など)は避け、事実ベースの表現に整えてください。既存記事のFAQセクションに追記する想定で、見出しレベル(H2/H3)の案も添えてください。

定義文リライト

「〇〇とは」に一文で答え切る定義文になっていない箇所を見つけ、引用されやすい定義文へ書き直したいときに使う。

【使用AI】Claude

以下の原稿の中から、「〇〇とは」という定義にあたる説明を探し、抜粋しやすい定義文へリライトしてください。

# 元原稿
【リライト対象の原稿をそのまま貼り付ける】

# リライトの条件
1. 各用語の定義は、結論となる一文をまず提示し、その後に補足を続ける形にする
2. 一文だけを切り出しても意味が通じる長さ・言い回しにする
3. 曖昧な指示語(「このツール」「ある企業」等)は具体名に置き換える(具体名が原稿にない場合は【要確認】と記載する)
4. 元原稿にない定義や事実を新たに作り出さない
5. 専門用語には、初出時に一言だけ補足説明を添える

# 出力形式
- 用語ごとに「元の記述」→「リライト案」→「リライトの狙い(何のために変えたか)」の3列で表示してください
- リライト案が原稿のどの箇所を根拠にしているかも簡潔に添えてください
- 原稿内に同じ用語の定義が複数箇所にある場合は、表記・内容の食い違いも指摘してください

統計データ記事化

自社が保有する調査データ・実績数値を、独自性のある統計記事の構成に落とし込みたいときに使う。

【使用AI】Claude(ChatGPTでも代用可)

あなたはデータをもとにした記事構成に強い編集者です。以下の自社データをもとに、統計・データ記事の構成案を作成してください。

# 保有データ
【集計済みの数値・調査結果を箇条書きで貼り付ける。出典・調査時期・母数も明記する】

# 構成案に含めてほしいこと
1. 最も注目度が高いと思われる数値を冒頭で提示する見出し案
2. 数値ごとに「何を・いつ・何人(何件)対象に調べたか」を明記する一文
3. 数値の解釈(何が言えるか)と、言い過ぎ・誇張になっていないかの確認コメント
4. グラフ・表にすると伝わりやすい数値の候補
5. 同業他社の調査データと比較できそうな箇所があれば、その組み合わせ方の案

貼り付けたデータにない数値は一切作成しないでください。母数や調査時期が不明な数値には「※要確認」を付け、断定的な結論ではなく「〜という傾向が見られる」という表現にしてください。

エンティティ強化リライト

曖昧な指示語や固有名詞不足で「誰の・何の話か」が伝わりにくい原稿を、エンティティ(実体)が明確な文章に直したいときに使う。

【使用AI】Claude

あなたはエンティティ(実体)の観点で原稿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
【リライト対象の原稿をそのまま貼り付ける】

# チェック・リライトしてほしいこと
1. 「このサービス」「ある企業」「私たち」のような曖昧な指示語を洗い出し、【自社名】など具体的な固有名詞に置き換える案を提示する
2. 会社名・サービス名・人名の表記が原稿内で揺れていないか確認する(表記ゆれの統一案を示す)
3. 著者・発信者が明記されているか確認し、されていない場合は追記すべき項目(氏名・役職・専門性の根拠など)を指摘する
4. 原稿にない実績・肩書などを新たに作り出さない
5. 会社概要・プロフィールなど「誰が発信しているか」を示すページへのリンクが不足していないか確認する

# 出力形式
「該当箇所」→「修正案」→「修正理由」の3列で一覧にしてください。修正件数が多い場合は、影響が大きい箇所から優先順に並べてください。

品質チェック

公開前の原稿に対し、コンプライアンス・事実確認・鮮度の観点で最終チェックを行いたいときに使う。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたは公開前の最終チェック担当です。以下の原稿を、次の4つの観点でチェックしてください。

# 対象原稿
【公開前の原稿をそのまま貼り付ける】

# チェック観点
1. 断定・誇大表現: 「絶対」「100%」「必ず」「業界No.1」など、根拠なく言い切っている箇所がないか
2. 競合への名指し批判: 特定の競合を否定的に名指ししている箇所がないか
3. 鮮度: 統計・料金・サービス内容など、時間とともに古くなりうる情報に更新日や出典年が明記されているか
4. 事実確認: 数値・固有名詞のうち、原稿内に出典が示されていないものはどれか

# 出力形式
観点ごとに該当箇所を引用し、修正案または「※要確認」を付けるべき理由を添えてください。問題が見つからない観点は「該当なし」と明記してください。最後に、公開可否の総合判定(公開可/要修正)を1行で添えてください。