ちょっと思い出話をさせてください。
AI副業を始めて最初の1ヶ月。私はChatGPTにこう頼んでいました。
「AI副業についてのブログ記事を書いて」
出てきた文章を読んで、「うーん……合ってるんだけど、なんか薄い」と感じました。
でも、何が薄いのか、自分でもわからない。
「もっと良い記事を書いて」と頼んでみる。微妙に変わるけど、根本的には同じ。
この「微妙にいまいち」が何十記事と続いて、ようやく気づきました。
問題はAIじゃなくて、私の「指示の出し方」だった。
プロンプト——AIへの指示文のこと——の設計を変えたら、出力がまるで別物になったのです。
この経験があるから、私は「AI副業で稼ぐにはプロンプト設計が9割」と本気で思っています。
なぜプロンプト設計が「9割」なのか
AIは、与えられた指示に対して最善の出力を返すツールです。
つまり、指示の質＝出力の質。
これ、当たり前に聞こえますよね。でも、ほとんどの人がこの「当たり前」を軽く見ています。
多くの人がAIを使って「微妙な結果」を得てしまう原因は、だいたい3つに集約されます。
① 指示が抽象的すぎる
「旅行に関するブログ記事を書いて」
これだと、どの国の話なのか、誰向けなのか、旅行のどんな側面について書くのか、AIにはわかりません。結果として、当たり障りのない、誰でも書けそうな薄い記事が出てきます。
これ、料理に例えると「何かおいしいもの作って」と言っているのと同じです。
そう言われたら、誰だって困りますよね。「和食？洋食？辛いの好き？苦手な食材は？」って聞きたくなる。
AIも同じ気持ちだと思います（気持ちがあるかは別として）。
② ゴールが不明確
その記事で「何を達成したいのか」が指示に含まれていないと、AIは方向性のない文章を生成します。
SEOで検索上位を取りたいのか、読者に商品を買ってほしいのか、信頼を構築したいのか。
目的が違えば、書き方はまるっきり変わります。
③ フィードバックのループがない
一度の指示で完璧な出力を期待するのは、はっきり言って無理です。
AIの出力を見て、「ここはいいけど、ここは違う」とフィードバックする。AIがそれを受けて修正する。また確認する。
このループを回すこと自体が「プロンプト設計」の一部なのです。
私が使っているプロンプト設計のフレームワーク
具体的なテンプレートの公開は控えますが、考え方は共有できます。
この考え方さえわかっていれば、どんなジャンルの記事にも応用できるはずです。
1. ペルソナ設定 — 「誰として書くか」を決める
まず、AIに「あなたは〇〇として書いてください」と伝えます。
- 専門家として書くのか、初心者目線で書くのか
- フォーマルなのか、カジュアルなのか
- どんな経験を持った人物として書くか
たったこれだけで、出てくる文章のトーンが全然変わります。
試しに同じテーマで「専門家として」と「副業を始めたばかりの会社員として」で書かせてみてください。驚くほど違う文章が出ます。
2. 構成設計 — ここが一番大事
記事の見出し構成を先に設計してからAIに渡します。
多くの人がここを飛ばしちゃうんですが、AI記事の品質は見出し構成で8割決まると言っても過言ではありません。
なぜかというと、見出し構成が曖昧だと、AIは「なんとなく」で文章を埋めるから。
見出しを設計するときのコツは、読者の思考の流れに沿うこと。
「この見出しを読んだ後、読者は何を知りたくなるだろう？」
その答えを次の見出しにする。この繰り返しで構成を作ると、自然と読みやすい記事になります。
3. 制約条件 — 「やらないでほしいこと」を伝える
「やってほしいこと」だけでなく、「やってほしくないこと」を伝えるのが、実は効果的です。
- 「〜です。〜ます。」の同じ文末が3回以上続かないようにする
- 一般論だけじゃなく、具体例を必ず1つ入れる
- 見出しごとに150〜300文字を目安に
- 「さまざまな」「幅広い」などの曖昧な表現は使わない
制約を与えると、AIの出力がぐっと引き締まります。
自由にやらせるより、適度な制約がある方がいい文章になる。これ、人間も同じですよね。
4. 参考情報を渡す — AIに「考える材料」を与える
AIが正確な情報を出力するために、参考となるデータや事実を提供します。
AIは「もっともらしい嘘」を書くことがあります。いわゆるハルシネーション（幻覚）です。
特に数字や統計データは要注意。「日本の副業人口は〇〇万人」みたいなデータは、AIが勝手に作ってしまうことがある。
だから、正しい情報は人間が用意する。AIはその情報をもとに文章を組み立てる。
この役割分担が大事です。
テンプレート化こそが「仕組み」の核
プロンプト設計の真の威力は「テンプレート化」にあります。
一度いいプロンプトができたら、それをテンプレートとして保存する。次からはキーワードやトピックを入れ替えるだけで、同じ品質の記事が量産できる。
これが「仕組み化」の核心です。
テンプレート化のメリットは3つ。
品質が安定する。 毎回ゼロからプロンプトを考えなくていい。だから「今日は調子が悪くて微妙な記事になった」ということが起きにくい。
スピードが上がる。 テンプレートにはめるだけだから、1記事あたりの時間が大幅に短縮される。
改善が全体に波及する。 テンプレートを1箇所改善したら、それ以降に生成する全ての記事に反映される。
私はテンプレートの改善だけで、AI記事の修正にかかる時間が半年前の3分の1以下になりました。
よくある失敗パターン
「長いプロンプト＝良いプロンプト」という誤解
これ、私も最初はまっていました。
「詳しく指示すればするほど、いい結果が出るはず」と思って、1000文字以上のプロンプトを書いたことがあります。
結果、AIが混乱して、何を書きたいのかわからない文章が出てきました。
大事なのは「必要な情報を、過不足なく伝える」こと。
盛りすぎず、削りすぎず。この「ちょうどいい」を見つけるのが、プロンプト設計の腕の見せどころです。
1回で完璧を求める
何度も言いますが、一発で完璧な出力は期待できません。
80点の出力を得て、修正指示で90点に引き上げる。この「2ステップ」を前提にプロンプトを設計する方が、結果的に効率がいいです。
完璧主義は、AI副業の敵です。
AIの出力をそのまま公開する
これ、やりがちですが、危ないです。
事実は合っているか？ トーンは適切か？ 不自然な表現はないか？
最終チェックは必ず人間が行いましょう。AIは下書きを作ってくれるパートナー。でも「これを出していいか」を決めるのは、あなたの仕事です。
プロンプト設計力を高めるための4つの習慣
① 毎日AIを使う。 当たり前ですが、量をこなさなければ上達しません。「今日はAIに何を聞こうかな」と考える習慣をつけてください。
② 出力を比較する。 同じテーマで異なるプロンプトを試して、出力の違いを観察する。「あ、この書き方の方がいい結果が出るのか」という発見があります。
③ 人が書いた記事を逆算して読む。 「この記事、どんなプロンプトで作れるだろう？」という視点で読むと、プロンプト設計の引き出しが増えます。
④ テンプレートを「育てる」。 一度作って終わりじゃなくて、使うたびに少しずつ改善する。育てる感覚で取り組むと、半年後には全く別物のクオリティになります。
まとめ
AI副業で成果を出すための、一番大切なスキル。
それはプロンプト設計力です。
ツールの操作方法はすぐに覚えられる。でも、「AIに何をどう伝えるか」の設計力は、実践と改善を繰り返さなければ身につかない。
逆に言えば、この力を身につけた人は、どんなAIツールが出てきても対応できます。
ツールは変わっても、設計の考え方は変わらないから。
地味だけど、これが最強のスキルだと思っています。
仕組み化の全体像を知りたい方は AI記事量産の仕組み化入門 へ
実際にどんなツールがあるかは AI副業に使えるツール徹底比較 で解説しています。
プロンプト設計の具体的なテクニックやテンプレートは、今後noteでも発信していく予定です。
