ChatGPTの台本作成プロンプト完全ガイド｜設計・テンプレート・法人利用のポイント

動画撮影やイベント運営、社内研修など、台本づくりに時間と労力を割いていませんか。台本作成は構成案、セリフ、進行指示といった複数の要素を組み合わせる必要があり、思った以上に工数がかかります。ChatGPTを使えば下書きは数分で出てきますが、「台本を作って」と投げるだけでは、そのまま人前で読める品質にはなりません。品質を左右するのは、指示を出す前に何を決めておくかです。

本記事では、動画・イベント・研修・営業プレゼンといった用途別のプロンプト例に加え、尺から逆算した構成の指定方法、出力を実戦レベルへ引き上げる改善手順、法人利用で必ず通すべき確認体制までを整理します。あわせて、AI経営総合研究所が​独自に取材した先行企業の活用実態​から、台本づくりのプロンプトを担当者個人の工夫で終わらせず組織の資産に変えた企業の進め方も紹介します。

弊社では、AIの運用成功に役立つ資料を配布しています。導入設計や社内ルール、リスク対策などが分かる内容です。AIを適切に使い望むアウトプットを引き出す、業務フローにうまく組み込むノウハウを知れます須野で、ぜひご覧ください。

台本作成にChatGPTを使うメリット

ChatGPTで台本を作成するメリットは、次の4点です。台本づくりをAIに任せる価値は、単純な時間短縮よりも「工程の分解」にあります。人が判断すべき部分と機械に任せられる部分を分けられる点が本質です。

• ​ゼロから考える工程が消える​​：構成案・セリフ・進行案をまとめて出力できます
• ​対象者ごとの言い換えが一瞬で終わる​​：経営層向け・現場向けの書き分けを条件指定だけで済ませられます
• ​修正の往復回数が減る​​：レビュー指摘をその場で反映した修正版を見せられます
• ​捨てる案を大量に作れる​​：複数パターンを並べて比較できる状態を作れます

台本作成は企画・構成・セリフ執筆・進行指示の4工程に分かれ、前半3工程は下書きを機械に任せられます。人が担うのは最終判断と自社ならではの語り口です。

1. ゼロから考える工程が消える

構成案・セリフ・進行案をまとめて出力できるため、白紙から書き起こす工程がなくなります。特に、同じフォーマットで複数本を用意する場面（連載動画、支店ごとの説明会、シリーズ研修）では、1本目のプロンプトを使い回せるため2本目以降の負荷が大きく下がります。

2. 対象者ごとの言い換えが一瞬で終わる

「対象者は経営層」「社内向けイベント」「トーンはカジュアル」といった条件を指定すれば、最初から用途に合った語彙で出てきます。同じ内容を経営層向け・現場向け・新入社員向けに書き分ける作業は、人が手作業でやると1本ずつ書き直しに近い工数がかかります。

3. 修正の往復回数が減る

一度作った台本に「もっと感情を込めて」「説明を3割短く」と指示すれば、その場で書き直されます。関係者レビューで指摘を受けても、その場で修正版を見せられるため、確認の往復が減ります。

4. 捨てる案を大量に作れる

複数パターンの構成や言い回しを並べさせ、その中から選ぶという進め方ができます。1案しか作れない状況では、その案の粗さに気づけません。比較できる状態を作ること自体が品質を上げます。

台本の質を決める「設計図」｜プロンプトを書く前に固める5項目

台本の品質は、プロンプトの文章力ではなくAIに渡す前提情報の量で決まります。目的・対象者・話し手・尺・視聴後の行動の5項目を先に文章化しておけば、以降はその内容を貼り付けるだけで一貫したトーンの台本が出てきます。

この5項目が抜けた状態で指示すると、どこにでもある一般論が返ってきます。

まずは次の5項目を、社内で共有できる形（テキストファイルやスプレッドシート1枚）にまとめます。

設計項目	決めること	記入例（法人向けSaaSの製品紹介動画）
目的	この台本で何を達成するか	展示会来場者に後日、無料トライアルを申し込んでもらう
対象者	誰が見るか。役職・知識レベル・関心事	情報システム部門の課長層。他社比較の途中で、稟議の材料を探している
話し手	誰が話すか。人物像と話し方	導入支援を5年担当している社員。専門用語を使わず、現場の失敗談を交える
尺と場面	何分か。どこで再生されるか	3分。展示会ブースのモニターで音声なしでも意味が通る必要がある
視聴後の行動	見た人に次に何をしてほしいか	二次元コードから資料請求ページへ移動してもらう

この5項目のうち、実務で最も抜けやすいのが「話し手」と「視聴後の行動」です。話し手を指定しないとAIは教科書調の硬い文体で書き、視聴後の行動を指定しないと台本が締めくくりのないまま終わります。

固めた設計図は、プロンプトの冒頭に丸ごと貼り付けて使います。プロンプトを毎回書き直す運用に比べ、設計図を更新して使い回す運用のほうが、担当者が変わっても品質が落ちません。プロンプト自体の組み立て方をより体系的に押さえたい場合は、ChatGPTプロンプトの基礎から応用テンプレートまでを整理したガイドから確認できます。

台本作成に使えるChatGPTプロンプトの基本構造

台本作成のプロンプトは、役割・条件・構成・トーン・出力形式の5ブロックで組み立てます。この5ブロックを埋めれば、用途が変わっても同じ型で応用できます。逆に、どれか1つでも欠けると、そこがAIの想像で埋められ、意図と違う台本が出てきます。

基本プロンプトの構成要素

5ブロックそれぞれで、指定すべき内容と書き方の勘所を整理します。

• ​役割の指定​​：「あなたはプロの台本ライターです」「あなたは人材育成の専門講師です」のように、書き手の立場を先に与えます。立場を与えると語彙と構成の粒度が安定します。
• ​条件の指定​​：対象者、人数、所要時間、形式（会話形式・ナレーション形式）を数字入りで指定します。「新入社員20名」「所要時間3分」のように具体化します。
• ​構成の指示​​：「挨拶→導入→本題→まとめ」のように流れを明示します。パートごとの秒数まで添えると、実際の収録に使える分量に収まります。
• ​トーンの設定​​：「親しみやすく、ややユーモラスに」「落ち着きと信頼感のある進行で」と指定します。同じ内容でも印象が大きく変わる部分です。
• ​出力形式の明記​​：「話者ごとに台詞を分ける」「テロップで強調する箇所は【テロップ：○○】と併記する」「各パート末尾に想定読み上げ時間を書く」と指定します。編集や配布の手戻りを減らす目的で、ここは細かく書きます。

この5ブロックを1つのプロンプトにまとめた汎用型が次の形です。

あなたはプロの台本ライターです。以下の条件で台本を作成してください。

【設計情報】
目的：社内研修のオープニングスピーチ
対象：新入社員20名（入社1週目、生成AIの業務利用は未経験）
話し手：人事部の研修担当。堅くなりすぎず、失敗談を交えて話す
時間：3分
視聴後の行動：この後のワークに前向きに参加してもらう

【構成】
1. 挨拶（0〜20秒）
2. 自己紹介（20〜50秒）
3. 研修の目的（50秒〜2分10秒）
4. 期待の一言（2分10秒〜3分）

【トーン】
明るく親しみやすい。専門用語は使わず、使う場合は直後に言い換えを添える

【出力形式】
・話者ごとに台詞を分けて書く
・各パート末尾に想定読み上げ時間を記載する
・スライドを出すタイミングは【スライド：○○】と併記する

指示の書き方そのものでつまずいている場合は、失敗しない指示文の作り方を5ステップで解説した記事もあわせて確認してください。

尺から構成を逆算する

台本作成で最も指定漏れが起きるのが、時間配分です。秒数を指定しないとAIは制約なく書き続け、実際に読み上げると想定の2倍近い長さになります。尺別の標準構成を先に決め、プロンプトに数字で渡します。

尺	構成パターン	各パートの目安
60秒以内（ショート動画）	フック→本題→締め→次の行動	フック3秒／本題40秒／締め10秒／次の行動5秒
3分（製品紹介・イベント挨拶）	導入→課題提示→解決策→次の行動	導入20秒／課題40秒／解決策1分40秒／次の行動20秒
10分（研修・セミナー）	挨拶→目的→本題3ブロック→質疑案内→まとめ	挨拶1分／目的1分／本題6分／質疑案内1分／まとめ1分
30分以上（講演・説明会）	挨拶→全体像→本題5ブロック→質疑→まとめ	本題1ブロックあたり4〜5分で区切る

文字数への換算は、読み上げ速度が話者によって変わるため、一律の数値を当てはめると外れます。自社で換算表を作る手順は次の3ステップです。

1. 過去に収録した台本の原稿を1つ選び、実際の音声の長さを測ります。
2. 原稿の文字数を音声の分数で割り、その話者の「1分あたりの文字数」を出します。
3. 以降のプロンプトでは「1分あたり○字で計算し、3分なら○字前後で出力する」と数字で指定します。

この換算値は話者ごとに保存しておきます。司会者と登壇者で読み上げ速度が違う進行台本では、パートごとに別の換算値を当てるほうが精度が上がります。

用途別プロンプト例

台本のニーズは動画に限りません。ここでは法人利用で頻度の高い5つの場面について、そのまま貼り付けて使えるプロンプトを紹介します。設計図の5項目を冒頭に足せば、どれも自社仕様になります。

1. YouTube・製品紹介動画用台本

視聴維持率を左右するのは冒頭です。フックの指定を独立させて書きます。

あなたはYouTubeの台本作成専門ライターです。以下の条件で台本を作成してください。

テーマ：ChatGPT活用術
動画時間：5分
対象：中小企業の業務改善担当。生成AIを試したが定着していない
構成：
1. フック（0〜15秒）視聴者が「え？」と思う事実か、あるある共感で始める
2. テーマの紹介（15秒〜45秒）
3. 3つの活用事例（45秒〜4分）各事例は「結論→理由→具体例」の順
4. まとめとチャンネル登録の呼びかけ（4分〜5分）
トーン：親しみやすくテンポよく
出力形式：
・話者ごとに台詞を分けて書く
・テロップで強調するフレーズは【テロップ：○○】と併記する
・各パート末尾に想定読み上げ時間を記載する

フックが弱いと感じたら、台本全体を作り直すのではなく「冒頭15秒のフックだけ、数字型・意外性型・共感型・質問型で計8パターン出してください」と分けて指示します。部分ごとに作り直せる状態にしておくと、修正が速くなります。

2. ショート動画（60秒以内）用台本

長尺と同じプロンプトでは尺に収まりません。秒数と1カットあたりの文字数を明示します。

あなたはショート動画の台本ライターです。以下の条件で60秒以内の台本を作成してください。

テーマ：社内の稟議が通らない理由3つ
対象：情報システム部門の担当者
構成：
1. フック（0〜3秒）スクロールを止める一言。10文字前後
2. 本題（3〜40秒）3つのポイントをテンポよく。1ポイント12秒以内
3. 締め（40〜50秒）まとめの一言
4. 次の行動（50〜60秒）プロフィールのリンクへ誘導
出力形式：
・1カットごとに改行し、テロップ文言を【テロップ：○○】で併記する
・音声なしで見ても意味が通るよう、テロップだけで内容が追える構成にする
・各カットの秒数を明記する

音声なし視聴を前提にしたテロップ指定は、展示会ブースや店頭のサイネージでも同じように使えます。

3. イベント司会進行台本

司会台本の成否を分けるのは、話す内容よりも時間管理と発話者の切り替えです。

あなたはプロのイベント司会者です。以下の条件で進行台本を作成してください。

イベント名：AIビジネス活用セミナー
対象：経営者・マネージャー層50名
所要時間：90分
構成と時間配分：
1. 開会挨拶（5分）
2. 登壇者紹介（5分）
3. 講演案内（3分）
4. 質疑応答の進行（20分）
5. 閉会挨拶（5分）
トーン：落ち着きと信頼感のある進行
出力形式：
・発話者名（司会・登壇者）を明記し、セリフ形式で書く
・各パート冒頭に想定の経過時刻を記載する
・進行が押した場合に削る箇所を【短縮可】と明記する

「【短縮可】を明記する」という一文が、現場での運用しやすさを大きく変えます。進行が遅れた際にどこを削るかを本番で判断するのは負荷が高いため、台本の段階で候補を持たせます。

4. 社内研修・スピーチ台本

研修台本は、話す内容とスライドの対応関係まで同時に出させると準備が一度で終わります。

あなたは人材育成の専門講師です。以下の条件で台本を作成してください。

研修テーマ：生成AIの業務活用
対象：新入社員20名（生成AIの業務利用は未経験）
時間：10分
構成：挨拶→研修の目的→3つの活用事例→質疑応答案内→まとめ
トーン：明るく前向きでわかりやすい
出力形式：
・話者ごとに台詞を分けて書く
・スライドを切り替えるタイミングを【スライド○枚目：見出し】で併記する
・冒頭に受講者へ投げかける質問を1つ入れる

スライド側もあわせて用意する場合は、ChatGPTでスライドの構成案を作る手順を参照すると、台本とスライドの見出しを揃えたまま準備できます。

5. 営業プレゼン・製品デモ台本

営業台本では、想定される反論への切り返しまで含めて生成させます。

あなたはBtoB営業の専門家です。以下の条件でプレゼン台本を作成してください。

商材：業務管理システム
対象：食品製造業の工場長。現場はまだ紙とExcelで運用している
時間：15分（うち質疑5分）
構成：現状の課題確認→導入後の業務の変化→他社の進め方→費用と導入期間→次のステップ
トーン：丁寧かつ熱意のある口調。誇張表現は使わない
出力形式：
・話者ごとに台詞を分けて書く
・想定される反論を3つ挙げ、それぞれへの切り返しを別枠で記載する
・断定できない数値は【要確認】と明記し、勝手に数字を入れない

「断定できない数値は【要確認】と明記する」という指定は、営業資料と台本の両方で入れておく価値があります。AIは尋ねられた数値を埋めようとするため、この一文がない状態では実在しない導入社数や削減率が入り込みます。プレゼン全体の原稿設計は、プレゼン原稿の構成テンプレートを扱った記事でも整理しています。

プロンプトの改善とブラッシュアップ方法

初回出力をそのまま使うことは想定しません。台本は「作る」より「削る・言い換える」工程に価値があります。改善依頼は一度に1〜2項目へ絞ると精度が上がり、意図した方向に寄せられます。

1. 目的と受け手を言い切る

同じテーマでも、経営層向けと新入社員向けでは語彙と説明の深さが変わります。初回出力が抽象的だと感じたときは、テーマを変えるのではなく受け手の設定を細かくします。

Before（受け手が曖昧なままの出力）

AIの導入は業務効率化に有効です。多くの企業が活用を進めており、業務のさまざまな場面で効果が期待できます。

After（受け手と判断材料を指定した出力）

経理部門でまず変わるのは、月次の請求書処理です。今は3名で2日かけている突合作業を、下書きの自動生成に置き換えることで初日の午前に集約できます。判断が必要な例外処理だけが人の手元に残ります。

改善したのは、対象部門・現在の投入工数・変化後の状態の3点を指示に加えた部分です。「経営判断のスピードが2倍」のように出所のない数値で言い換えるのではなく、自社で確認できる工数の話に落とすと、そのまま社内で使えます。

2. 具体例と根拠を後から足す

初回生成は概要止まりになりがちです。次の指示で肉付けします。

先ほどの台本に、各セクションで使える具体例を1つずつ追加してください。
数値を入れる場合、出典が確認できないものは【要確認】と明記し、
推測の数字は書かないでください。

「推測の数字は書かない」という制約を毎回入れます。この一文がないと、AIは説得力を上げるために実在しない数値を補います。

3. 話し言葉のリズムに整える

読む文章と話す文章は別物です。長い修飾を切り、一文を短くします。

この台本を、声に出して読んだときに自然な話し言葉になるよう書き直してください。
・一文は40字以内に収める
・漢語の熟語は日常語に言い換える
・読点の位置で息継ぎができるよう調整する

書き直した後は、実際に声に出して読み、詰まった箇所だけを再修正します。文字面では自然でも、読み上げると息が続かない箇所が必ず残ります。文体や誤りの確認まで機械的に済ませたい場合は、文章校正のプロンプトを整理した記事の指示文が流用できます。

4. 想定質問とリアクションを織り込む

研修やセミナーでは、聞き手に投げかける問いを台本に組み込むと集中が続きます。「皆さんの部署では、この作業に何時間かけていますか」のような問いを、パートごとに1つ置くよう指示します。あわせて、参加者から出そうな質問を5つ挙げさせ、回答の骨子まで用意しておくと、質疑応答の場面で慌てません。

5. 複数バリエーションを比較する

「同じ内容で、別の切り口で3パターン」と依頼し、構成や言い回しを組み合わせます。比較対象がない状態で1案を磨くより、3案から良い部分を抜き出すほうが早く仕上がります。フックや締めの一言といった短いパートは、8〜10パターン出させて選ぶ形が向いています。

台本AI化でつまずく5つの落とし穴と確認体制

AIで作った台本を検証せずに公開すると、事実誤認や表現上の問題が社外に出ます。落とし穴は5つに整理でき、いずれも公開前の確認手順で潰せます。台本は動画や登壇という形で社外に残るため、文書よりも修正コストが高い成果物です。

落とし穴1｜数値と固有名詞が実在しない

AIは説得力を高めるために、出所のない数値や存在しない事例を書き込みます。台本内の数字・企業名・製品名・法令名は、すべて原典を確認してから通します。確認できないものは削るという運用が最も安全です。

落とし穴2｜そのまま読み上げると不自然になる

自分の言葉でない文章を読むと、抑揚が消えて聞き手に伝わります。台本は「話す順番と要点のメモ」として使い、本番では自分の言い方に寄せます。一語一句を読み上げる必要がある場面（式典・IR説明）では、収録前に必ず声に出して調整します。

落とし穴3｜著作権と表示規制に触れる

AIが生成した台本には、他社の商標や、景品表示法で問題になる表現（「業界No.1」「絶対に儲かる」など）が混ざることがあります。動画で使うBGMや効果音も、商用利用が許諾された音源かを自分で確認します。AIが挙げた楽曲名やサービス名が実在しない場合もあるため、提供元のサイトで実物を確かめます。

落とし穴4｜機密情報をそのまま入力する

顧客名や未公開の製品情報を含めて台本を作らせる場面では、入力データの取り扱いが問題になります。ChatGPTの場合、無料版・Go・Plus・Pro（個人アカウント）は既定で入力内容がモデル改善に使われる可能性があり、ビジネス・Enterprise・Edu およびAPIは既定で学習に使われないとOpenAIが案内しています。個人プランで社内利用する場合は、設定の「データ コントロール」からモデル改善への利用をオフにしたうえで、固有名詞を仮名に置き換えて入力するのが実務的な運用です。

落とし穴5｜どの台本も似た構成になる

同じプロンプトを使い続けると、全社の台本が同じ型に収束します。自社でしか語れないエピソード、現場の失敗談、顧客から言われた言葉といった素材を人が差し込む工程を、手順として組み込みます。この工程を省くと、量は増えても印象に残らない台本が並びます。

公開前の確認は、次の5点を1枚のチェックリストにして共有します。

1. 数値・固有名詞・法令名の原典を確認しましたか。
2. 声に出して読み、詰まる箇所を修正しましたか。
3. 誇張表現と他社商標の混入を確認しましたか。
4. 入力した情報に、社外に出せない内容が含まれていませんでしたか。
5. 自社固有のエピソードを1つ以上入れましたか。

台本の前後工程を含めて設計する｜企画・テロップ・動画化まで

台本だけをAI化しても、全体の制作時間はあまり縮みません。企画のネタ出し、テロップとサムネイルの文言、完成後の映像化までを一連の流れとして設計すると、工程間の手戻りが消えます。台本を工程の中心に置き、前後をつなげる発想で組み立てます。

前工程｜企画のネタを先にまとめて出す

制作が止まる原因の多くは、台本の書けなさではなくネタ切れです。着手前に企画候補をまとめて出しておきます。

あなたは動画企画のプロです。以下の条件で企画案を30本出してください。

【自社情報】
業種：（例：業務システムの開発・販売）
対象視聴者：（例：製造業の情報システム部門）
動画の目的：（例：問い合わせ獲得）
自社の強み：（例：現場の紙運用からの移行支援に実績がある）

【出力形式】
1本ごとに、タイトル案／想定視聴者の悩み／概要2行／想定尺を記載

【条件】
「○○とは」系、比較系、失敗談系、事例系をバランスよく混ぜる

出てきた30本を一覧にして関係者と選定すれば、企画会議の時間が短縮できます。発想を広げる指示の出し方は、アイデア出しのプロンプトを集めた記事にまとめています。

中間工程｜テロップとタイトルを台本と同時に出す

台本とテロップを別々に作ると二度手間になります。台本生成時に【テロップ：○○】を併記させ、タイトル案とサムネイル文言も同じ流れで10案ずつ出させます。サムネイル文言は13文字以内、タイトルは40文字以内という制約を先に渡すと、そのまま使える案が増えます。テロップは全文に付けず、強調したい語句と数字だけに絞ります。

後工程｜台本から映像化へつなぐ

完成した台本は、動画生成AIへの入力素材としてそのまま使えます。台本のパート単位でシーン記述に書き換え、カメラワークや被写体の指定を加えると、映像生成の指示文になります。映像側の指示の書き方は動画生成AIのプロンプト設計を扱ったガイドで整理しており、社内システムから自動生成する構成を検討する段階なら、主要サービスのAPIを比較した記事で対応可能な尺や商用利用の条件を確認できます。

台本を「文章の成果物」ではなく「映像・スライド・配信原稿へ展開する元データ」として扱うと、1本の台本から派生物を複数作れます。10分の研修台本から60秒のショート動画を5本切り出す、といった展開が現実的な選択になります。

台本の活用シーン｜法人で成果が出やすい5領域

台本のAI化が効く場面には共通点があります。反復頻度が高く、フォーマットが決まっており、話者が複数いる業務です。この3条件がそろう領域から着手すると、投じた学習時間が短期間で回収できます。

1. 社内研修・オンボーディング

研修は同じ内容を繰り返し実施するため、台本の再利用効率が最も高い領域です。講師が複数いても構成のブレを抑えられ、受講者の職種や入社年次に応じた言い換えも同じ設計図から作れます。

2. セミナー・イベント進行

司会進行台本は時間配分と発話者の切り替えが要件になるため、AIの得意な形式指定と相性がよい領域です。開会挨拶、登壇者紹介、質疑応答の進行、閉会挨拶といったパートは他イベントでも構造が変わらないため、テンプレートの流用が効きます。

3. 営業プレゼン・製品デモ

顧客の業界ごとに台本を作り分ける作業は、人が担うと業界数だけ工数が積み上がります。共通の骨子を1つ作り、業界別の課題部分だけを差し替える運用にすると、準備時間を業界数に比例させずに済みます。

4. 製品紹介・採用向け動画

外部公開する動画は、表現の統一と法令面の確認を撮影前に終える設計にします。台本段階でチェックリストを通す運用にすると、撮影後の修正が発生しません。

5. 社内広報・経営メッセージ

全社宛の動画メッセージや部門報告では、伝える順序の設計に時間がかかります。要点を渡して構成案を複数出させ、経営層が選ぶ形にすると、原稿の往復回数が減ります。

これらの領域に共通するのは、台本が個人の成果物ではなく組織の共有資産になる点です。誰が作っても一定の品質になる状態を作れるかどうかが、AI活用の効果を決めます。

他社の取り組み｜ソウルドアウト・東急不動産に学ぶ「台本プロンプトの組織化」

台本づくりのプロンプトを担当者個人の工夫で終わらせず、組織で使い回せる形にした企業の進め方を紹介します。AI経営総合研究所が独自取材した企業の中から、コンテンツ制作の自動化と、指示文の設計を担う体制づくりに踏み込んだ2社を取り上げます。

ソウルドアウト｜プロンプトを社内資産化しAI活用率を約40%から95%へ

ソウルドアウト株式会社では、現場から「生産性を向上させたい」という共通認識があったことを起点に生成AIの導入を進め、ChatGPTのチームプランを全社員へ配布しました。社内で作成したGPTsを共有する「GPTs Collection」には半年後に2,000を超えるGPTsが集まり、AI活用率は約1年間で約40%から95%へ上昇しています。マーケティング業務の効率は体感で半分程度に短縮され、現在は動画制作プロセスの自動化にも取り組んでいます。担当者は「​AIはモデルごとに特性があるので、それを考慮したうえで、”いかに外れ値を想像できるか”といったことを考えるようにしています。​​」と語っています。

注目すべきは、​​プロンプトを個人のメモに留めず、共有可能な形（GPTs）に変換して蓄積した点​​です。台本作成でも、設計図と用途別プロンプトをテンプレートとして共有しておけば、担当者が変わっても品質が維持されます。同時に「外れ値を想像する」という視点は、AIで量産した台本が似通っていく問題への直接の答えになります。

詳細はソウルドアウト株式会社のインタビュー記事で紹介しています。

東急不動産｜プロンプト設計の専任メンバーを置き資料作成を数日から十数分へ

東急不動産株式会社では、膨大な書類作成業務や法的要件への対応を効率化するため、2024年前半から生成AIの本格導入を開始しました。ChatGPT・Claude・Geminiを業務特性に応じて使い分け、プロンプトエンジニアリングを担当するメンバーを5〜6名配置しています。マンション購入ターゲット像を検討する資料の作成は数日から十数分に短縮され、仕様書検索のエージェントでは5〜10分かかっていた作業が30秒程度で済むようになりました。2024年度には全56部署を回る説明会と質疑応答を実施しています。担当者は「​​特別に高度な専門性が必要なわけではないと思っています。エージェントがどのような仕組みで動くのか、モデルごとの特徴は何かといった基本を理解すれば、OJTのような形で構築できるようになります。​​」と語っています。

注目すべきは、​​プロンプト設計を「特別なスキル」ではなくOJTで引き継げる業務として位置づけた点​​です。台本作成のプロンプトも、書き方を属人的なコツとして扱うか、引き継げる手順として文書化するかで、組織全体の制作スピードが変わります。

詳細は東急不動産株式会社のインタビュー記事で紹介しています。

2社に共通する設計思想​​：①プロンプトを個人のメモから共有資産（テンプレート・GPTs）へ移した ②誰でも扱える手順に落とし込み、特別なスキルとして囲い込まなかった ③複数モデルの特性差を前提に、用途ごとの使い分けを設計した。台本作成でも、まず設計図と用途別プロンプトを共有ファイルに置き、更新履歴を残す運用から始められます。

まとめ：ChatGPT台本作成プロンプトで制作時間と質を同時にアップ

台本作成は工数がかかる一方で、完成度が成果を大きく左右する工程です。ChatGPTを使えば構成案からセリフの調整まで短時間で形になりますが、品質を決めるのは指示を出す前の準備です。

設計図の5項目を固め、尺から構成を逆算し、公開前のチェックリストを通すという3点を手順にすれば、誰が作っても一定の水準に届きます。

用途別のプロンプトは、研修・イベント司会・営業プレゼン・ショート動画のいずれも同じ5ブロック構造で組み立てられます。前後の工程（企画のネタ出し、テロップ、映像化）までつなげて設計すると、1本の台本から派生物を複数作れます。

次の課題は、この進め方を担当者個人の工夫で終わらせず、チームの標準ルールとして残すことに移ります。設計図とプロンプトを共有ファイルに置き、確認手順を明文化した時点から、台本作成は個人技ではなく組織の仕組みになります。

またプロンプト指示について、生成AIのそもそもの構造や、構造から理解するからこそわかる「正確な回答を得られるプロンプトの考え方」やチェックリストなど、DX推進部門・生成AI人材育成担当が社内利用を推進する上で必要な情報をまとめた資料をご用意しております。プロンプト指示について仕組みから理解したい方は、お気軽にご覧ください。

よくある質問