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GPT-5.5 プロンプト見直しガイド:マーケター・広報担当者が使うべき“反応を生む”指示術

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Last updated at Posted at 2026-04-29

ChatGPT Image Apr 29, 2026, 12_28_29 PM.png

はじめに

GPT-5.5向けのプロンプト設計では、従来のように「いい感じの文章を作って」と依頼するだけでは、十分な成果につながりにくい場合があります。

OpenAI公式の Prompt guidance では、GPT-5.5について、短く、成果物を先に定義するプロンプトが有効であり、目的・成功条件・制約・利用可能な情報を明確にしたうえで、モデルに効率的な解決ルートを選ばせることが推奨されています。特に、古いプロンプトをそのまま持ち込むと、ノイズが増えたり、機械的な回答につながる可能性があると説明されています。(OpenAI Developers)

これは、マーケティングや広報の仕事でも非常に重要です。

マーケター・広報担当者がAIに依頼する場面は多くあります。

- SNS投稿文を作る
- プレスリリースのたたき台を作る
- メルマガの件名を考える
- LPのコピーを考える
- キャンペーン告知文を作る
- Qiitaやnoteの記事タイトルを考える
- ペルソナを整理する
- 訴求軸を比較する
- 社内外向けのアナウンスを作る

しかし、次のようなプロンプトでは、GPT-5.5の力を十分に引き出せないことがあります。

バズる投稿を作ってください。
いい感じのキャッチコピーを考えてください。
魅力的な告知文にしてください。
ユーザーに刺さる文章にしてください。
プレスリリースっぽくしてください。

これらは便利そうに見えますが、誰に、何を伝え、どんな行動を起こしてほしいのかが曖昧です。

マーケター・広報担当者がGPT-5.5を使うなら、重要なのは「きれいな文章を作ること」ではありません。

重要なのは、次の情報を渡すことです。

- 誰に届けたいのか
- 何を伝えたいのか
- どんな感情や行動を起こしてほしいのか
- どのチャネルで使うのか
- どんなトーンにするのか
- 誇張してはいけない情報は何か
- 成功条件は何か

この記事では、GPT-5.5本人マーケター・広報担当者の対話形式で、GPT-5.5向けのプロンプト設計を説明します。

登場人物

GPT-5.5

成果物重視のプロンプトを好むAI。
「いい感じに」よりも、目的・ターゲット・訴求軸・制約・出力形式を明確に伝えてもらうほうが力を発揮しやすい。

マーケター・広報担当者

SNS投稿、プレスリリース、メルマガ、キャンペーン告知、記事タイトル作成にAIを使いたい。
最初は「バズる文章を作って」と依頼しがち。

第1話:GPT-5.5、「バズる投稿を作って」に困る

マーケター:
GPT-5.5、バズるSNS投稿を作ってください。

GPT-5.5:
「バズる」とは、どのような成果を指していますか?

マーケター:
多くの人に見られて、反応が増える感じです。

GPT-5.5:
それなら、まず必要なのは「誰に反応してほしいのか」です。

マーケター:
そこまで指定しないとダメですか?

GPT-5.5:
はい。ターゲットが変わると、訴求も文体も変わります。

若手ビジネス職向け
→ わかりやすさ、時短、成長感が刺さりやすい

エンジニア向け
→ 技術的な再現性、実装例、検証結果が重要

経営層向け
→ 費用対効果、リスク、意思決定材料が重要

既存顧客向け
→ 安心感、改善点、使い方の具体性が重要

新規顧客向け
→ 課題提起、ベネフィット、導入後の変化が重要

マーケター:
なるほど。「バズる」だけだと、誰に刺さるのかが曖昧なんですね。

GPT-5.5:
その通りです。
GPT-5.5向けには、単に「魅力的に」ではなく、誰にどんな反応を起こしたいのかを伝えることが重要です。

第2話:悪いプロンプトは「雰囲気」で止まっている

悪い例1:SNS投稿を丸投げする

以下の内容を、バズるSNS投稿にしてください。

何が問題か

このプロンプトは短くて使いやすく見えます。

しかし、GPT-5.5から見ると、次の情報が不足しています。

- 誰に向けた投稿なのか
- どのSNSで使うのか
- 何を伝えたいのか
- どんな行動をしてほしいのか
- 真面目寄りか、カジュアル寄りか
- 炎上リスクを避ける必要があるか
- 事実として言い切れる情報は何か

その結果、次のような出力になりがちです。

- それっぽいが、ターゲットが曖昧
- インパクトはあるが、ブランドに合わない
- 反応は狙えるが、誇張気味
- 文章はきれいだが、行動につながらない
- どのチャネル向けなのか不明

良い例1:SNS投稿の目的とターゲットを指定する

以下の内容を、X向けの投稿文にしてください。

目的:
AI活用に関心があるビジネス職に、記事を読んでもらうこと。

ターゲット:
- 20代〜40代のビジネス職
- AIを業務に使いたいが、まだ使い方に迷っている人
- 難しい技術説明より、実務で使える方法を知りたい人

成功条件:
- 最初の1文で興味を引く
- 読むメリットが明確
- 誇張しすぎない
- 記事リンクをクリックしたくなる
- 140文字以内

制約:
- 断定的すぎる表現は避ける
- 「誰でも必ず成果が出る」のような表現は使わない
- ビジネス向けの自然なトーンにする

出力:
- 投稿文を3案
- 各案の狙いを一言で説明

マーケター:
かなり具体的ですね。

GPT-5.5:
はい。これなら「バズりそうな雰囲気」ではなく、ターゲットに反応してもらう投稿を作れます。

マーケター:
「誰でも必ず成果が出る」は避ける、という制約も大事ですね。

GPT-5.5:
広報やマーケティングでは、魅力的に見せることと、事実を超えて誇張しないことの両方が重要です。

第3話:「魅力的にして」より「訴求軸」を渡す

マーケター:
私はよく「魅力的なコピーにして」と頼みます。

GPT-5.5:
それだけでは少し曖昧です。
どの魅力を押し出すのか、つまり訴求軸を決める必要があります。

マーケター:
訴求軸?

GPT-5.5:
はい。たとえば同じサービスでも、切り口はいくつもあります。

時短訴求
→ 作業時間を減らせる

コスト削減訴求
→ 外注費や運用コストを抑えられる

品質向上訴求
→ ミスを減らせる、成果物のばらつきを抑えられる

安心訴求
→ 初心者でも使いやすい、サポートがある

成長訴求
→ スキルアップや業務改善につながる

差別化訴求
→ 他社より先に取り組める

悪い例2:キャッチコピーを雰囲気で依頼する

このサービスの魅力的なキャッチコピーを考えてください。

何が問題か

このプロンプトでは、どの魅力を優先するのかが曖昧です。

AIは複数の方向性を混ぜてしまい、結果として、どこかで見たようなコピーになりがちです。

- あなたの未来を変える
- 新しい働き方を実現
- 業務をもっとスマートに
- 可能性を広げるサービス

このようなコピーは悪くはありません。
しかし、具体性が弱く、読者が「自分ごと」として感じにくい場合があります。

良い例2:訴求軸を指定する

以下のサービスについて、キャッチコピーを作成してください。

目的:
サービスの導入メリットを、初見の読者に一瞬で伝えること。

ターゲット:
中小企業のマーケティング担当者。

訴求軸:
- 時短
- 少人数でも運用できる
- 専門知識がなくても始めやすい

成功条件:
- 抽象的すぎない
- 15文字〜25文字程度
- ベネフィットが伝わる
- 誇張しすぎない
- LPのファーストビューに使いやすい

出力:
- キャッチコピー10案
- 方向性別に分類
- 最もおすすめの案と理由

マーケター:
「訴求軸」を指定すると、一気に実務っぽくなりますね。

GPT-5.5:
はい。マーケティングでは、単に文章を作るより、どの価値を前面に出すかが重要です。

第4話:広報文は「目立つ」だけでは危険

広報担当者:
プレスリリースを作るときも、インパクト重視でよいですか?

GPT-5.5:
インパクトは重要ですが、広報文では正確性と信頼性も同じくらい重要です。

広報担当者:
つまり、盛りすぎはダメということですね。

GPT-5.5:
はい。広報文では、事実・背景・社会的意義・関係者にとっての意味を整理する必要があります。


悪い例3:プレスリリースを雰囲気で依頼する

以下の内容を、インパクトのあるプレスリリースにしてください。

何が問題か

このプロンプトでは、インパクトを優先しすぎる可能性があります。

結果として、次のようなリスクがあります。

- 実績以上に大きく見せてしまう
- 事実と解釈が混ざる
- 読者に誤解を与える
- メディア向けとして信頼性が弱くなる
- 社内確認で修正が多くなる

良い例3:正確性とニュース価値を両立させる

以下の情報をもとに、プレスリリースのたたき台を作成してください。

目的:
新サービス開始の事実と背景を、メディア関係者に正確かつ魅力的に伝えること。

成功条件:
- 何が新しいのかが明確
- 誰にとって価値があるのかがわかる
- 事実と解釈を混ぜない
- 誇張表現を避ける
- メディアが記事化しやすい構成にする

制約:
- 未確認の数値は断言しない
- 「業界初」「圧倒的」などの強い表現は、根拠がある場合のみ使う
- 社内確認が必要な情報は「要確認」と明記する

出力:
- タイトル案
- リード文
- 本文構成
- 背景
- サービス概要
- 想定利用者
- 今後の展開
- 要確認事項

広報担当者:
「要確認事項」を出してくれるのは便利ですね。

GPT-5.5:
はい。広報では、完成文を作るだけでなく、確認すべき情報を分けることが重要です。

第5話:メルマガは「開封」だけでなく「次の行動」まで設計する

マーケター:
メルマガの件名を考えるときは、「開封率が上がる件名」で頼んでいました。

GPT-5.5:
開封率は重要ですが、それだけでは不十分です。
メルマガでは、開封後に何をしてほしいのかまで設計する必要があります。

悪い例4:件名だけを強くする

開封率が上がるメルマガ件名を考えてください。

何が問題か

このプロンプトでは、クリックや申込みなど、次の行動につながらない件名になる可能性があります。

また、件名だけが強すぎると、本文とのギャップが生まれます。

- 件名は強いが本文と合っていない
- 釣りタイトルに見える
- 一時的に開封されても信頼を失う
- 読者の期待と内容がズレる

良い例4:開封後の行動まで指定する

以下の内容をもとに、メルマガの件名と冒頭文を作成してください。

目的:
読者に記事を読んでもらい、AI活用セミナーへの申込みを検討してもらうこと。

ターゲット:
- 業務効率化に関心があるビジネス職
- AIに興味はあるが、実務での使い方がまだわからない人

成功条件:
- 件名で読むメリットが伝わる
- 冒頭文で本文を読み進めたくなる
- セミナー申込みへの流れが自然
- 煽りすぎない
- 読者の課題に寄り添う

出力:
- 件名10案
- プレビューテキスト5案
- 冒頭文3案
- 最もおすすめの組み合わせ

マーケター:
件名だけではなく、プレビューテキストや冒頭文もセットで考えるんですね。

GPT-5.5:
はい。マーケティングでは、1つの文章だけでなく、ユーザーの行動導線を設計することが重要です。

第6話:LPコピーは「かっこよさ」より「読者の理解」

マーケター:
LPのコピーは、かっこいい表現にしたいです。

GPT-5.5:
かっこよさも重要ですが、LPでは読者がすぐに理解できることが優先です。

マーケター:
おしゃれな表現より、わかりやすさですか?

GPT-5.5:
はい。特にファーストビューでは、次の3つが重要です。

- 誰向けのサービスか
- 何を解決するのか
- 使うとどう変わるのか

悪い例5:LPコピーを雰囲気で依頼する

このサービスのLPコピーを、かっこよく作ってください。

何が問題か

このプロンプトでは、見た目の印象に寄りすぎる可能性があります。

結果として、次のようなコピーになりがちです。

未来を変える、新しい体験を。
あなたの可能性を広げる。
ビジネスを次のステージへ。

雰囲気はあります。
しかし、何のサービスなのか、誰に必要なのかが伝わりにくいです。

良い例5:LPの役割を指定する

以下のサービスについて、LPのファーストビュー用コピーを作成してください。

目的:
初めて訪問した人が、3秒以内に「自分向けのサービスだ」と理解できる状態にすること。

ターゲット:
- 社内の情報共有に課題を感じている中小企業の管理職
- ツール導入に詳しくないが、業務効率化には関心がある

訴求軸:
- 情報共有のムダを減らす
- チームの確認漏れを防ぐ
- 導入しやすい

成功条件:
- 誰向けかが明確
- 解決する課題が明確
- 抽象的な言葉だけにしない
- ファーストビューに使える短さ

出力:
- メインコピー10案
- サブコピー10案
- CTA文言5案
- おすすめの組み合わせ

マーケター:
「3秒以内に理解できる状態」という条件が効いていますね。

GPT-5.5:
はい。LPでは、印象だけでなく、瞬時に理解できることが重要です。

第7話:キャンペーン企画は「面白い」より「検証できる」

マーケター:
キャンペーン企画を考えるときは、「面白い案を出して」と頼んでいました。

GPT-5.5:
それも使えますが、実務では少し弱いです。
キャンペーンでは、面白さだけでなく、目的・対象・導線・効果測定が必要です。

悪い例6:面白いキャンペーンを依頼する

新商品の認知を広げる面白いキャンペーンを考えてください。

何が問題か

このプロンプトでは、アイデアは出ても、実行判断に必要な情報が不足しがちです。

- 誰に届けるのか
- どのチャネルで実施するのか
- 何を成果指標にするのか
- どのくらいの工数でできるのか
- リスクは何か
- 小さく試せるのか

良い例6:検証できるキャンペーン案にする

新商品の認知拡大に向けたキャンペーン案を考えてください。

目的:
ターゲット層に新商品の存在と利用メリットを知ってもらうこと。

ターゲット:
- 20代〜30代のビジネス職
- SNSで情報収集することが多い
- 業務効率化に関心がある

成功条件:
- 実施目的が明確
- SNSで展開しやすい
- 小さく試せる
- 効果測定の指標がある
- 炎上や誤解のリスクが低い
- 1週間以内に準備できる

出力:
- キャンペーン案5つ
- 各案の狙い
- 想定ターゲット
- 実施手順
- 必要な素材
- 効果測定指標
- リスクと対策

マーケター:
「効果測定指標」が入ると、企画として判断しやすいですね。

GPT-5.5:
はい。マーケティング施策では、アイデアだけでなく、検証できる形にすることが重要です。

第8話:「停止条件」を入れると、案が散らかりにくい

マーケター:
AIにアイデア出しを頼むと、どんどん話が広がることがあります。

GPT-5.5:
その場合は、停止条件を入れてください。

OpenAI公式ガイドでも、複雑なプロンプトでは、Goal、Success criteria、Constraints、Output、Stop rules などの構造が提示されています。(OpenAI Developers)

悪い例7:アイデアを広げすぎる

この商品のプロモーション案を、できるだけたくさん考えてください。
関連するアイデアも全部出してください。

何が問題か

このプロンプトでは、量は出ますが、実行しにくい案が増える可能性があります。

- 予算に合わない
- チャネルが広がりすぎる
- ターゲットがぼやける
- 実行工数が大きい
- 比較しにくい

良い例7:実行判断できる範囲で止める

この商品のプロモーション案を考えてください。

目的:
今月中に小さく試せる施策を選ぶこと。

成功条件:
- 低コストで実施できる
- SNSまたはメルマガで実行できる
- 効果測定ができる
- 既存素材を活用できる
- ターゲットが明確

停止条件:
- 実行可能性が高い案を5つ出した時点で止める
- 大規模な広告出稿やイベント施策には広げない
- 予算や人員が大きく必要な案は除外する

出力:
- 施策名
- 狙い
- ターゲット
- 実施手順
- 必要素材
- 効果測定指標
- 優先度

マーケター:
これなら、アイデアが実行可能な範囲に収まりますね。

GPT-5.5:
はい。マーケター向けのプロンプトでは、発散だけでなく、実行判断できるところで止めることが重要です。

実務で使えるGPT-5.5向けテンプレート

マーケター・広報担当者は、まずこのテンプレートを使うと便利です。

以下の内容を、マーケティング・広報で使える成果物として整理してください。

目的:
{誰に、何を伝え、どんな行動を起こしてほしいか}

対象:
{見込み顧客 / 既存顧客 / メディア / 社内 / SNSユーザー など}

チャネル:
{X / LinkedIn / メルマガ / LP / プレスリリース / 社内告知 など}

訴求軸:
{時短 / コスト削減 / 品質向上 / 安心感 / 新規性 / 専門性 など}

成功条件:
- {読者が理解すべきこと}
- {読者に起こしてほしい行動}
- {避けたい誤解}
- {ブランドとして守りたいトーン}

制約:
- 事実確認できない内容は断言しない
- 推測する場合は「推測です」と明記する
- 誇張表現は避ける
- 未確認の数値は使わない
- 読者を煽りすぎない
- ブランドイメージに合う表現にする

判断余地:
- 目的達成に必要な範囲で、構成や表現は最適化してよい
- 反応が見込める切り口があれば提案してよい
- ただし、事実を超える表現は使わない

出力:
- 成果物案
- 狙い
- 改善ポイント
- 追加で確認すべき情報

停止条件:
- 実務で使える案がそろったら、それ以上広げない
- 追加情報がないと品質が大きく変わる場合のみ、最後に質問する

用途別プロンプト例

1. SNS投稿文

以下の内容を、X向けの投稿文にしてください。

目的:
記事を読んでもらうこと。

ターゲット:
AI活用に関心があるビジネス職。

成功条件:
- 冒頭で興味を引く
- 読むメリットがわかる
- 煽りすぎない
- 140文字以内
- リンククリックにつながる

出力:
- 投稿文5案
- 各案の狙い
- 最もおすすめの案

2. プレスリリース

以下の情報をもとに、プレスリリースのたたき台を作成してください。

目的:
新サービス開始の事実と背景を、メディア関係者に正確に伝えること。

成功条件:
- 何が新しいのかが明確
- 誰にとって価値があるのかがわかる
- 事実と解釈を分ける
- 誇張しない
- 要確認事項を分ける

出力:
- タイトル案
- リード文
- 本文構成
- 背景
- サービス概要
- 今後の展開
- 要確認事項

3. メルマガ件名

以下の内容をもとに、メルマガの件名を作成してください。

目的:
読者に本文を開封してもらい、記事または申込みページへ誘導すること。

ターゲット:
業務効率化に関心があるビジネス職。

成功条件:
- 読むメリットが伝わる
- 本文とのギャップがない
- 煽りすぎない
- 30文字以内を中心にする

出力:
- 件名10案
- プレビューテキスト5案
- おすすめの組み合わせ

4. LPファーストビュー

以下のサービスについて、LPのファーストビュー用コピーを作成してください。

目的:
初めて訪問した人が、3秒以内に「自分向けのサービスだ」と理解できる状態にすること。

ターゲット:
社内の情報共有に課題を感じている管理職。

訴求軸:
- 情報共有のムダ削減
- 確認漏れ防止
- 導入しやすさ

出力:
- メインコピー10案
- サブコピー10案
- CTA文言5案
- おすすめの組み合わせ

5. キャンペーン企画

以下の商品について、SNSで実施できるキャンペーン案を考えてください。

目的:
ターゲット層に商品の存在と利用メリットを知ってもらうこと。

成功条件:
- 小さく試せる
- 効果測定できる
- 既存素材を活用できる
- 誤解や炎上リスクが低い
- 1週間以内に準備できる

出力:
- キャンペーン案5つ
- 各案の狙い
- 実施手順
- 必要素材
- 効果測定指標
- リスクと対策

従来型プロンプトとGPT-5.5向けプロンプトの違い

観点 従来型プロンプト GPT-5.5向けプロンプト
基本思想 いい感じの文章を作る 反応につながる成果物を設計する
指示の中心 雰囲気 目的・ターゲット・訴求軸
典型例 バズる投稿を作って AI活用に関心があるビジネス職向けに、記事クリックを促す投稿を作って
成果物 それっぽい文章 使う場面に合った文章
重要な観点 表現のうまさ 誰に何を伝え、どう動かすか
リスク 誇張・抽象化・ターゲット不明 事実ベースで設計しやすい

マーケター・広報担当者がGPT-5.5に渡すべき7つの情報

GPT-5.5に依頼するときは、最低限この7つを渡すと精度が上がります。

1. 誰に届けたいのか
2. 何を伝えたいのか
3. どんな行動を起こしてほしいのか
4. どのチャネルで使うのか
5. どの訴求軸を優先するのか
6. どんな表現を避けたいのか
7. 最終的にどの形式でほしいのか

たとえば、SNS投稿ならこうです。

誰に:
AI活用に関心があるビジネス職

何を伝えたい:
GPT-5.5向けのプロンプト設計では、成果物重視が重要

起こしてほしい行動:
Qiita記事を読んでほしい

チャネル:
X

訴求軸:
実務で使える、すぐ試せる、プロンプト改善

避けたい表現:
過度な煽り、断定しすぎる表現

形式:
140文字以内の投稿文を5案

これだけで、GPT-5.5の出力はかなり実務向きになります。

まとめ

マーケター・広報担当者がGPT-5.5を使うとき、重要なのは「きれいな文章を作ること」ではありません。

重要なのは、AIを使って次の状態を作ることです。

- 誰に届けるかが明確
- 何を伝えるかが明確
- どんな反応を起こしたいかが明確
- チャネルに合った表現になっている
- 訴求軸が整理されている
- 誇張せず、信頼性を保てている
- 効果検証しやすい形になっている

従来のように、

バズる投稿を作って
いい感じのコピーにして
魅力的な告知文にして
インパクトのあるプレスリリースにして
面白いキャンペーンを考えて

と依頼するだけでは、実務で使える成果物になりにくいことがあります。

GPT-5.5向けには、次のように書くほうが有効です。

誰に届けるのか
何を伝えるのか
どんな行動を起こしてほしいのか
どのチャネルで使うのか
どの訴求軸を優先するのか
何を言いすぎてはいけないのか
どの形式で出力するのか

マーケター・広報担当者にとって、GPT-5.5は単なる文章作成ツールではありません。

ターゲット、訴求、チャネル、行動導線、検証方法を整理するための思考補助ツールです。

AIに「いい感じにお願いする」時代から、
AIと一緒に“反応を生む設計”をする時代へ。

それが、マーケター・広報担当者にとってのGPT-5.5プロンプト活用です。

参考

OpenAI公式の Prompt guidance では、GPT-5.5について、短く成果物重視のプロンプトが有効であり、古いプロンプトをそのまま持ち込むとノイズや機械的な回答につながる可能性があると説明されています。また、複雑なプロンプトでは Goal、Success criteria、Constraints、Output、Stop rules などの構造が示されています。(OpenAI Developers)

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