プレゼン資料をChatGPTに作らせてみたものの、返ってきたのは見覚えのある一般論ばかりで、結局ゼロから書き直した。そんな経験のある方は少なくないでしょう。
原因はたいてい、プロンプトの語彙が足りないことではありません。渡している材料と、資料の受け手の指定が抜けていることにあります。同じ「構成案を作って」という一言でも、前提の渡し方を変えれば出力は別物になります。
本記事では、クライアントの記事や資料を日々制作している立場から、ChatGPTに資料作成を頼むときのプロンプトを工程別に整理しました。コピーして使える例文と、出力をそのまま使えないときの直し方まで扱います。
- ChatGPTが作る資料が平凡になる3つの原因
- 資料作成プロンプトに必ず入れる5つの要素
- 構成案・スライド文言・話す原稿・添削の工程別プロンプト例
- ChatGPTの出力をスライドにする4つの方法と選び方
- 出力を実務で使える資料に仕上げる編集の勘所
ChatGPTで作った資料が平凡になる3つの原因
「ChatGPTで資料を作ると、どこかで見たような話しか出てこない」という感想はよく聞きます。ただ、その原因をプロンプトの言い回しに求めても、たいていは解決しません。詰まっているのは、もっと手前の設計です。
一度の依頼で完成品を求めている
「営業提案の資料を10枚で作って」と一文で頼むと、ChatGPTは構成もスライドの文言も同時に決めてしまいます。ここで起きるのが、後戻りにかかる手間の膨張です。1枚目の切り口がずれていた場合、そのずれは残り9枚すべてに波及し、直すには全体を作り直すしかなくなります。
構成を確定させる前に本文を書かせない。この順番を守るだけで、修正の往復は目に見えて減ります。記事制作の現場で構成に合意してから本文を書くのも、まったく同じ理由からです。
自社の材料を渡していない
もうひとつの原因は、材料不足。ChatGPTは自社の数字も現場の言葉も知りません。何も渡さずに書かせれば、学習データの中にある一般論の平均値が返ってくるのは当然の帰結でしょう。
「AIが作った資料は薄い」と言われるとき、薄いのはAIの能力ではなく、投入された情報です。資料の出来は、指示の精度と投入した素材の量の掛け算で決まります。手元にある議事録、顧客からの問い合わせ文面、実際の受注件数、こうした一次情報を貼り付けてから頼むと、出力の具体性は大きく変わります。
「誰が何を判断する資料か」が抜けている
資料は読み物ではなく、相手に何かを判断してもらうための道具です。ところが多くのプロンプトでは、そこが指定されていません。
- 「わかりやすい資料にして」…わかりやすさの基準は読み手ごとに違う
- 「プロっぽく、いい感じに」…評価軸が言語化されていない
- 「営業資料を作って」…商材も相手も、商談の段階も不明
- 「詳しく書いて」…どこをどこまで掘るのかが伝わらない
「情報システム部の課長が、既存ツールからの乗り換え可否を判断するための資料」と書けば、必要な要素は自動的に絞られます。移行コスト、既存データの引き継ぎ、社内の反対理由への回答。読み手を決めた瞬間に、載せるべき情報も載せない情報も決まるのです。
経営者とはいえ、前提をここまで細かく書くくらいなら、自分で作った方が早い気もします。
Writers-hub編集部
書くのは初回だけで大丈夫です。読み手や制約の指定は、次の資料でも同じものを使い回せます。むしろ何度も作り直すより、最初の3行を丁寧に書いた方が総時間は短くなります。
3つの原因は独立しているようで、実際には連鎖しています。読み手が決まっていないから何を渡せばよいかもわからず、材料がないまま一度に完成品を求めることになる。逆にいえば、読み手の指定という入口さえ押さえれば、残りの2つは自然と整っていきます。
関連記事：生成AIのビジネス活用完全ガイド｜企業の活用事例と導入ポイントを徹底解説
資料作成プロンプトに入れる5つの要素
原因がわかれば、プロンプトに何を書くべきかも決まってきます。役割設定や依頼文の丁寧さより、次の5つが揃っているかを確認してください。
要素 | 書く内容 | 書かないとどうなるか |
|---|---|---|
読み手と判断 | 誰が、何を決めるための資料か | 総花的で焦点のない構成になる |
素材 | 自社の数字・事実・顧客の言葉 | 一般論だけの中身になる |
出力形式 | スライド番号つきの表、箇条書きなど | 後工程でコピーしづらい形で返る |
制約 | 枚数、1枚あたりの文字量、時間 | 情報過多のスライドになる |
主張 | この資料で通したい結論 | 論点が並ぶだけで結論に向かわない |
役割指定より先に「読み手」を書く
多くの解説記事が「あなたは優秀なコンサルタントです」といった役割設定を推奨しています。ただ、実務で出力の差が大きいのは役割よりも読み手の指定です。役割指定より先に「誰が何を判断する資料か」を書くという順番を意識してください。
役割設定は文体や語彙の方向づけには効きますが、資料の構造は変えません。一方で読み手を変えると、必要なスライドそのものが入れ替わります。経営層向けなら投資対効果と意思決定の期限、現場向けなら運用手順と負荷の変化。同じ商材でも組み立てが変わるわけです。
素材は「貼り付ける」のが最短
素材を渡すとき、要約して書き直す必要はありません。議事録でも問い合わせメールでも、そのまま貼り付けて「以下の情報だけを根拠に構成を作って」と添えるほうが速く、情報の欠落も起きにくくなります。
素材を渡すときは「この情報の範囲を超えて推測で補わないこと」と明示すると、もっともらしい創作が混ざるのを抑えられます。補いたい箇所がある場合は「不足している情報は質問として列挙して」と続けると、確認すべき点が可視化されます。
出力形式は後工程から逆算する
出力形式の指定は見落とされがちですが、ここを決めておくと後の作業が変わります。手作業でPowerPointに転記するなら「スライド番号・見出し・本文の3列の表」、スライド生成ツールに流し込むなら「見出しレベルつきのMarkdown」といった具合に、次に何をするかから逆算して指定してください。
なお、プロンプト設計の一般的な原則については、OpenAIが公式ドキュメントで指針を公開しています。曖昧な表現を避ける、望む出力例を添えるといった基本は、資料作成でもそのまま通用します。
※ 出典：OpenAI「Prompt engineering」（公式開発者向けドキュメント）
関連記事：ChatGPTの要約プロンプト例文8選｜長文・議事録・論文で精度を上げるコツ
工程別のプロンプト例
ここからは実際の例文です。前述のとおり、一度で完成させようとせず、4つの工程に分けて依頼していきます。
資料全体の流れとスライドごとの見出しだけを出させます。ここで納得できるまで直すのが最重要の工程です。
確定した構成をもとに、各スライドに載せる文字を書かせます。1枚1メッセージの制約をここでかけます。
スライドに載せない補足説明を、口頭で話す原稿として書かせます。スライドの文字量を減らす効果もあります。
完成した資料を、こちらが決めた評価軸で採点させます。褒めさせるのではなく、弱い箇所を特定させるのが目的です。
構成案を作るプロンプト
# 依頼
以下の【素材】だけを根拠に、プレゼン資料の構成案を作ってください。
# 読み手と判断
・読み手：製造業の情報システム部門の課長
・この資料で判断してほしいこと：現行の勤怠管理システムを来期に入れ替えるかどうか
# 制約
・全10枚以内
・1枚につき伝えるメッセージは1つ
・専門用語は初出時に一言で言い換える
# 出力形式
スライド番号／見出し／そのスライドで伝えること（1文）の3列の表
# 素材
（ここに議事録・製品仕様・顧客の声などをそのまま貼り付ける）
# 補足
素材にない情報は推測で補わず、不足があれば表の下に質問として列挙してください。構成案が返ってきたら、まず「読み手が最初に知りたいことが1枚目にあるか」を確認します。多くの場合、AIの出す構成は自社紹介や背景説明から始まり、読み手にとっての結論が後半に置かれがちです。「結論を1枚目に置いた版も作って」と依頼して、両方を見比べるのが手早いでしょう。
各スライドの文言を作るプロンプト
確定した以下の構成をもとに、各スライドに実際に載せる文言を書いてください。
# 条件
・見出しは20文字以内の体言止め
・本文は箇条書き3点以内、1点あたり30文字以内
・数字は素材にあるものだけを使い、ない場合は「（要確認）」と書く
・スライドに載せきれない補足は「話す内容」として別欄に書く
# 出力形式
スライド番号／見出し／本文（箇条書き）／話す内容 の4列
# 構成
（確定した構成案を貼り付ける）文字量の上限を数値で指定する点が肝心です。上限を書かないと、ChatGPTは1枚に4行も5行も詰め込んだ文言を返します。読める資料と読まれる資料の差は、多くの場合ここで生まれます。
既存資料を添削させるプロンプト
自分で作った資料の弱点を洗うときは、評価軸を先に渡します。何も指定せずに「添削して」と頼むと、当たり障りのない褒め言葉が並ぶだけで終わりがちです。
以下の資料を、次の5つの観点で1つずつ採点し、減点した理由と具体的な修正案を書いてください。
褒める記述は不要です。減点箇所だけを挙げてください。
1. 1枚目で読み手が判断すべきことが明示されているか
2. 各スライドのメッセージが1つに絞られているか
3. 主張に対する根拠が同じスライド内にあるか
4. 読み手が抱くであろう反論に、資料内で答えているか
5. 数字の出典が示されているか
# 資料
（スライドの文言を貼り付ける）観点4は特に効きます。想定される反論を挙げさせると、資料の穴が具体的に見えてくるためです。実際の商談で聞かれる質問の多くは、この段階で先回りできます。
社内でこの型を共有するところまで進めたい方へ
プロンプトの型は、個人が使えるようになるだけでは資料の品質は揃いません。誰が使っても同じ水準の出力になるところまで落とし込むには、社内の資料の種類ごとにテンプレートを作り、判断基準を言語化する作業が必要です。Writers-hubでは、実際の業務データを使いながら社内にAI活用を定着させる支援を行っています。
関連記事：ChatGPTでアイデア出しをするプロンプトの作り方と目的別テンプレート集
ChatGPTの出力をスライドにする4つの方法
構成と文言ができたら、次はスライドの形にする工程です。ChatGPT単体でどこまでやるか、外部ツールに渡すかで手順が分かれます。
| 構成だけ任せて手元で作る | VBAコードを生成 | ファイル出力機能を使う | スライド生成AIに渡す | |
|---|---|---|---|---|
| 準備の手間 | ◎ | △ | ○ | ○ |
| デザインの自由度 | ◎ | ○ | △ | △ |
| 修正のしやすさ | ◎ | △ | △ | ○ |
| 無料プランでの実行 | ◎ | ○ | × | △ |
| 社内テンプレへの適合 | ◎ | ○ | × | △ |
現実的な落としどころは、1列目の「構成と文言だけChatGPTに任せ、スライド化は手元で行う」方式です。会社ごとにテンプレートや表記ルールがある以上、生成された体裁を整え直す時間を考えると、最初から自社テンプレートに流し込んだ方が速いという場面は多いでしょう。
VBAコードを生成させる方法
無料プランでもファイル生成に近いことができるのが、VBAマクロを書かせる方法です。PowerPointの開発タブからコードを貼り付けて実行すると、スライドが自動で生成されます。
以下の構成をPowerPointのスライドとして生成するVBAコードを書いてください。
・1スライドにつきタイトルと箇条書き本文
・フォントはメイリオ、タイトル28pt、本文18pt
・コードのみを出力し、説明文は不要
# 構成
（スライド番号・見出し・本文の表を貼り付ける）生成されたコードがそのまま動かない場合もあります。エラーメッセージをそのまま貼り付けて「このエラーを修正して」と返すと、多くは数往復で解決するはずです。VBAの仕様はMicrosoftの公式リファレンスで確認できます。
※ 出典：Microsoft Learn「PowerPoint (VBA) 用オブジェクト モデル リファレンス」
有料プランのファイル出力を使う方法
ChatGPTの有料プランには、Pythonの実行環境を通じてファイルそのものを生成する機能があります。pptx形式で直接受け取れるため転記の手間は省けますが、レイアウトは簡素なものになりやすく、社内テンプレートの書式までは反映されません。原稿の器として受け取り、体裁は手元で整える前提で使うのが現実的でしょう。
スライド生成AIやCanvas機能に渡す方法
外部のスライド生成サービスやChatGPTのCanvas機能へ渡す場合、受け渡しの形式で仕上がりが変わります。多くのサービスは見出しの階層をスライドの区切りとして読むため、見出しレベルをつけたMarkdownで出力させておくと、意図しない位置でスライドが分割される事態を避けられます。
「ChatGPTでスライドが作れない」という詰まり方をしているとき、原因は機能の有無ではなく受け渡しの形式にあるケースが目立ちます。地の文のまま貼り付ければ1枚に全文が流し込まれ、表のまま渡せば表として1枚に収まる。どの形式なら相手のツールが切れ目を認識するのかを先に確かめておけば、無駄な往復は起きません。
ただし、どの経路を通っても最後の体裁調整は残ります。フォント、余白、図版の位置。この部分まで自動化しようとすると、かえって修正に時間を取られる場面が多いというのが、実際に手を動かしている側の実感です。
出力を実務で使える資料に仕上げる編集の勘所
ChatGPTの出力をそのまま提出できる場面は、正直なところ多くありません。最後の仕上げで見るべき点を絞っておきます。
- 1枚に複数のメッセージが入っていないか
- 数字と固有名詞が自社の実データに置き換わっているか
- 出典のない統計や調査結果が紛れ込んでいないか
- 読み手が知らない社内用語がそのまま使われていないか
- 主張と根拠が同じスライドに載っているか
数字と固有名詞は必ず自分で入れ直す
ChatGPTは、素材に含まれていない数字を、それらしい形で書いてしまうことがあります。「導入企業の約7割が」「平均で3割の工数削減」といった記述が出てきたら、素材に根拠があるかを確認してください。根拠がなければ削除するか、自社の実データに置き換えます。
社外に出す資料で出典不明の数字を載せると、その1点で資料全体の信頼が落ちます。数字を載せるなら出典も併記する。この原則は、AIを使うかどうかに関係なく変わりません。
入力してよい情報の範囲を決めておく
素材を貼り付ける運用と表裏一体で必要になるのが、入力の線引きです。機密情報は入力せず、一般化した記述に置き換えるという基準を、チームで共有しておいてください。
顧客名、未公開の売上、個人情報を含む議事録などをそのまま入力するのは避けてください。個人情報保護委員会も、生成AIサービスの利用にあたって個人情報の取り扱いに注意するよう呼びかけています。実務では、固有名詞を「A社」に置き換え、金額は概算のレンジに丸めるといった前処理をルール化しておくと、判断に迷う場面が減ります。
※ 参考：個人情報保護委員会「注意喚起等」
資料の型そのものを社内資産にする
一度うまくいったプロンプトは、その場限りで消費せずに残しておくべきものです。営業提案、社内報告、稟議、採用説明。資料の種類ごとに読み手と判断が決まっているので、テンプレート化の効果は高いといえます。
個人の工夫にとどめると、担当が変わった時点でやり直しになります。共有ドキュメントに置き、実際に使った人が気づいた点を追記していく形にしておくと、使うほど精度が上がる仕組みになるでしょう。
資料作成以外の定型業務にも広げたいと感じたら
プロンプトを型にする発想は、資料作成に限った話ではありません。定例レポートの作成、問い合わせの一次分類、議事録からのタスク抽出など、手順が決まっている業務ほど効果が出やすい領域です。どの業務から着手すると効果が大きいかの整理から、Writers-hubがご一緒します。
ChatGPTでの資料作成に関するよくある質問
実際にご相談をいただくなかで、繰り返し聞かれる質問をまとめました。
構成案の作成、スライド文言の作成、添削のいずれも無料プランで実行できます。制限がかかるのは、pptxファイルを直接生成する機能や、利用回数の上限です。VBAコードを書かせる方法であれば、無料プランでもスライドの自動生成まで到達できます。
素材の量が足りていない可能性が高いといえます。前提を書き足すより、議事録や顧客の発言をそのまま貼り付ける方が変化は大きく出ます。それでも似通う場合は「この構成以外の切り口を3つ挙げて、それぞれの利点と欠点を書いて」と依頼し、選択肢から選ぶ形に切り替えてください。
配色や余白の考え方について助言を得ることはできますが、社内テンプレートに沿った体裁を整える作業までは任せられません。デザインは手元のPowerPointやデザインツールで行い、ChatGPTは中身の設計に使うという分担が現実的です。
数字と固有名詞の確認、出典の明示、著作権上の懸念がないかの確認を経てから提出してください。特に統計や調査結果は、素材に含めていないものが混ざっていないかを1つずつ照合する必要があります。
まとめ
ChatGPTでの資料作成がうまくいくかどうかは、プロンプトの言い回しよりも前段の設計で決まります。読み手と判断を書く、素材を貼り付ける、工程を分ける。この3点を押さえるだけで、書き直しの往復はかなり減らせるはずです。
まずは次の資料で、構成案だけを出させるところから試してみてください。1枚目に何を置くかをChatGPTと相談する感覚で使うと、出力の質が変わっていく手応えが得られると思います。
合同会社Writers-hubでは、記事や資料の制作支援に加えて、社内でAIを使いこなす体制づくりのお手伝いをしています。プロンプトの型を作るところから、業務ごとの運用ルールの整備まで、実際の業務データを使いながら進める形です。
自社の資料作成にどこまでAIを組み込めるか整理したい方へ
どの業務から着手すべきか、社内のどこに線を引くべきか。判断が難しい部分は、現状をうかがったうえで一緒に整理していきます。導入ありきではなく、AIを使わない方がよい工程の切り分けからお話しできます。
