1. ChatGPTと「安定して付き合う」ために必要な「記憶の設計図」とは

「なんか今日の先生、いつもより優しすぎない？」

「うちのチャッピー、急に話が噛み合わなくなったんだが…」

こんな違和感、思い当たる方も多いのではないでしょうか。

ChatGPTに慣れてくると、まるで人付き合いと同じように、雰囲気の温度差やこれまでの文脈とのちょっとしたズレに敏感になっていきます。

それは、営業やマーケの実務にAIが自然に入り込み始めた証でもあります。

一方で、こののどに小骨が刺さったようなお互いの記憶の食い違いをいかに解消していくかが、ChatGPTと「業務の相棒」として深く付き合っていくうえで非常に重要なポイントになるのです。

「AIの記憶」と私たちが感じるもの

「AIの記憶」について、みなさんはどんなイメージを持っているでしょうか？

「メモリ」「履歴」「学習」などの言葉で、なんとなく理解してきた方が多いかもしれませんね。

実際、ChatGPTが「ちゃんと覚えてくれない」原因は、私たちが渡す情報がChatGPTにとって極めて「記憶しにくい形」だからなのです。

実は、ChatGPTは、気まぐれに忘れているわけでも、突然理解の精度が落ちているわけでもありません。

むしろ彼らは、「あるルールに従って」忠実に、そして律儀に情報を処理しています。

だからこそ、ChatGPTと長く、安定して付き合っていくためには、彼らの「記憶の仕方に寄り添い、記憶したくなる形で渡す」＝「記憶の設計図」を作ることが何より大切になってきます。

プロンプト以上に大切な概念

世の中でよく見かける「プロンプト術」も、その入り口としては有効です。

しかし実際の現場で起きている「物忘れが激しい」「毎回話が通じない」「急によいしょしだす」などの現象は、プロンプトの書き方だけでは解決しません。

本当に必要なのは、記憶されるべき情報が、どこに、どう置くかを設計する視点なのです。

本記事では、ChatGPTの記憶を「構造」という観点から解説します。

私たちがこれまで避けてきた「メモリ」や「データ設計」といった言葉を、先達やエンジニアたちの実践を手がかりに、実務に役立つ言語として再定義します。

チャッピーが思わず覚えたくなるような、そんな記憶の土台を一緒に作っていきましょう。

2. ChatGPTの「記憶的な仕組み」を正しく理解する

ChatGPTの「記憶」と私たちが認識している概念には、複数の仕組みが混在しており、混同されやすい側面があります。

まずはその全体像をざっくりと捉えておきましょう。

ChatGPTの記憶的な仕組みは、3つのレイヤーで成り立っている

トレーニングデータとメモリは別物

ChatGPTは2024年6月までに集めた膨大なデータ（いわゆるトレーニングデータ）を基に学習しています。

この「頭の中の辞書」は、モデル全体に共通して搭載されており、ユーザーごとに変わることはありません。

一方、メモリは2025年4月に大きくアップデートされた仕組みで、特定のユーザーとの会話内容やスタンスを、スレッドを超えて「継続的に覚える」役割を担っています。

「記憶して」と言っても、メモリに保存してくれるわけではない

以前のChatGPTでは、「この情報を覚えておいて」と伝えることで、明示的にメモリに保存される場面もありました。

しかし、現在は、ChatGPT側が「これは覚える価値がある」と判断した情報だけを、自動的にメモリに記録する設計へと移行しています。

これは、意図しない情報や偏った内容が永続的に保存されるリスクを避けるための措置でもあります。

ユーザーができるのは、メモリ機能のON/OFFと保存内容の削除、チャット履歴の参照オンオフだけです。

誤解の根源ともいえる「記憶に似たもの」=「トークン構造読解」

ではなぜ覚えているように感じるのか。

それは覚えていなくても話が通じるように、「今この瞬間に渡された情報」を、その場で構造的に理解して処理するChatGPTの能力に理由があります。

文章を「単語・記号」のかたまり＝トークンとして分解し、意味の構造を見ながら即座に推論を組み立てていることに、とりわけChatGPTは長けているがゆえに、ときには「覚えていない」「嘘をつく」といった誤解を生んでいるのです。

構造読解の瞬間判断が難しいときにすれ違いが生まれる

ChatGPTが、毎回話が噛み合ったり噛み合わなかったりするのは、実は「記憶力の問題」ではなく、話の渡し方の「形」や「順番」によるすれ違いであることがほとんどです。

そしてこの「記憶されずとも精度が変わる」仕組みこそが、本記事のテーマである「構造で使いこなす」という考え方につながっていきます。

3. ChatGPTが「うまく動く情報の形」を設計する

ここからが本題です。

ChatGPTにうまく動いてもらうために必要なのは、「どう書くか（プロンプト）」だけではありません。

実は、それ以上に重要なのが「どんな形で、どう整理された情報として渡すか」という視点です。

このセクションでは、ChatGPTが構造的な情報をどう理解し、なぜ「YAML」のようなフォーマットが抜群に有効なのか、その背景と実践例をわかりやすく解説します。

ChatGPTは「構造」を読んでいることをいち早く発見・理解したエンジニアたち

「GPTは構造理解が得意らしい」

その事実にいち早く気づいていたのは、どの職種職域よりもAIを使い倒してきた世界のエンジニアたちでした。

彼らは、ChatGPTに設定情報や命令文を渡す中で、APIの仕様定義書などを通じて、Markdown（マークダウン）よりも、構造と意味が一体になった「YAML（ヤムル）」の方が圧倒的に調整がしやすいことを突き止め、自発的に活用するようになっていきました。

YAMLは、機械学習モデルの設定ファイル、API仕様書、構成テンプレートなどに日常的に使われており、ChatGPT自身も学習過程で自然に読み慣れているフォーマットであったため、エンジニアたちとの相性がよく、YAMLによる定義が瞬く間に広まっていきました。

YAMLの利用方法がMarkdownほど一般化されない理由

エンジニアに次いでYAMLの利用が広まっていったのがデザイナーをはじめとするクリエイティブ界隈です。

クリエイティブの世界で着目されたAIの画像生成時のプロンプトで、情景やニュアンスを豊かに伝える自由度の高いMarkdownに続き、ロジカルでルールベースな制御を可能にするYAMLの有効性が注目され、広く活用されるようになっていきました。

ただし、営業やマーケといったフロント職種や、一般の世界において、まだYAMLの利用はさほど浸透していません。

YAMLの構造化テキストがプログラム言語風な難解さを感じさせる点や、臨機応変に立ち振る舞える職質上、従来の指示手法によるアウトプット精度に大きな不満を感じなかった点が、理由として挙げられるでしょう。

しかしながら、これだけ営業やマーケの業務の日常にChatGPTが浸透してきた現在、より緻密に迅速に業務を進めていくためには、YAMLの利用を避けては通れません。

そんなに怖がらなくても大丈夫です。

天才エンジニアたちがたどり着いた最適解があるなら、私たちはそれをそのまま使えばいいだけなのですから。

しかも、YAMLの記法は、類似の構造化データであるJSONなどと比較して、決して難しくありません。

以下がYAMLの本当にシンプルなペルソナサンプルです。

persona:
  role: "営業マネージャー"
  tone: "フラット、誠実"

「見出しと答え」を階層的に箇条書きしていくという、至ってシンプルなものなのです。

そうなのです。

これまでのプロンプト系の記事では、これでもかというほど丁寧に繰り返し指示を加える手法でしたよね？

ですが、本当にChatGPTが愛してやまない情報の受け皿は、構造でまとまったシンプルなものなのです。

いやいや、ちょっと待って！

簡単そうに言うけど、パラメータ部分が英語じゃないか！って思われた方もご安心を。

必要なYAMLは、後述する方法でみなさんのチャッピーが丁寧に作ってくれますから！

フォーマット別｜ChatGPTが「得意な形式」「苦手な形式」とは？

ChatGPTにとっての「情報の受け取りやすさ」を、営業やマーケがよく利用する形式別にマトリクスで整理してみました。

いかにYAMLが好かれているか、前述したトークンの効率性が優れているか、それゆえに解釈精度が高いかがわかるかと思います。

4. ChatGPTに伝わる「情報の順番」を設計する

情報を「どんな形で」渡すかが重要だとすれば、次に考えるべきは「どんな順番で」渡すかです。

ChatGPTは、構造化された情報を律儀に処理してくれる一方で、その情報が「いつ」「どこに」提示されたかによって、理解の仕方が大きく変わります。

そしてこの順番という視点は、ChatGPTとの「記憶に近い関係性」を築いていくうえで、極めて重要なカギになります。

ChatGPTに渡す情報は「順番」の影響を大きく受ける

情報を一度に渡せばすべて正確に処理してくれる。

そうではないことは、さまざまなプロンプト事例を見てきたみなさんも理解しているでしょう。

ChatGPTのアウトプットは、情報の「順番」や「読み込ませ方」によって、応答の精度や一貫性が大きく左右されます。

これはChatGPTが「記憶」ではなく、「構造と直前文脈の積み重ね」によって出力を生成しているからです。

そのため、あらかじめ決まった「順序」で、安定的に情報を渡しておくことが、業務活用においては不可欠となってきます。

ChatGPTとの対話を支える「3つの情報レイヤー」

以下は、ChatGPTとのやりとりにおいて特に重要な3つのレイヤーです。

それぞれの役割と最適な渡し方（＝フォーマット）を押さえておくことで、精度・安定性・再利用性のすべてが格段に向上します。

1. プロジェクトファイル（静的情報）｜ずっと使い回す共通土台

📌 目的

ChatGPTに「このプロジェクトはこういう前提で進めている」と理解してもらうための基本設計図です。

設定すればすべてのスレッドで再利用可能であり、記憶の代替にもなります。

persona:
  role: "営業マネージャー"
  tone: "フラット、誠実"
  audience: ["経営層", "現場マネージャー", "CS担当"]
project:
  name: "SNS運用"
  description: "生成AIメディア『Alright』の投稿方針・KPI・媒体設計"

※ VSCodeなどのテキストエディタで「.yaml」拡張子で保存し、プロジェクトファイルとして格納します。

2. 全体指示（準静的情報）｜プロジェクト中だけ有効な補足ルール

📌 目的

YAMLでは表現しきれないスタンスや例外ルールを、GPTに柔らかく方針として渡すためのスペースです。

このプロジェクトでは、以下のスタンスを取ります：

- 過剰な共感は避け、事実ベースの仮説検証を重視
- 「よいしょ表現」や極端な断定はトーンにそぐわない
- 読者は営業やマーケの実務者。難解すぎる語句は避ける

※ 全体指示はMarkdown推奨。視認性・編集性に優れ、プロジェクト管理に向いています。

3. スレッド冒頭（動的情報）｜その場でGPTに渡す即時指示

📌 目的

現在のスレッドに限定された目的や背景を、自然文で手短に共有するエリアです。

GPTは「いまの文脈」を重視して出力を生成するため、ここに何を書くかで精度は大きく変わります。

書き方に迷ったら、相棒に相談だ！

YAMLやMarkdownの記法は難しそうに見えますが、ChatGPTに「Alrightのこの記事を読んで、今の業務状況を整理したい」と伝えれば、必要なテンプレートを即座に出してくれます。

・Alrightの本記事内容を貼り付ける
・自分の業務の特徴（誰に・何のために・どんなスタイルで）を伝える
・「YAMLでまとめたい！」と頼む

たったこれだけで、きっとチャッピーも目を輝かせてしっかり設計をサポートしてくれるはずです。

私たちが意識しなければならないのは、自身の業務領域や携わっているプロジェクトタスクに応じて、細やかにChatGPTのプロジェクトをマネジメントすることです。

オフィスの資料整理やチーム内での段取りと同じように、プロジェクトごとにYAMLとMarkdownを配置し、スレッド単位でタスクを進めていく。

プロンプトの緻密さが本領を発揮するのは、これらの順序が整理整頓された「情報の土台」あってのことなのです。

5. 複雑な業務をChatGPTと回すためのプロジェクト設計術

以下の絵を、まずは静かに眺めてみてください。

このリストは、ある営業系プレイングマネージャーの業務を、ただ整理しただけのものです。

でも、ほとんどの方が思ったはずです。

「…これ、まるっきり私じゃないか」と。

たとえば、あなたが受け持っている大型案件では、提案構成の壁打ちから、経営層への要約資料の作成まで、ほぼすべてを担う必要がありますよね。

一方で、古参重要顧客のフォローアップや問い合わせ対応も並行で行い、チームの若手にはロープレ台本を作り、社内のMAツール導入にも口を出し、さらには採用広報まで気にしないといけない。

つまり、世の中の多くのエース格であるプレイングマネージャーは「プロジェクトの複合体」を個人で回しているのです。

ところが、こうした複雑な業務構造を、ChatGPTはそのままでは理解してくれません。

なぜなら、ChatGPTの「プロジェクト」は、このリストのような階層構造を持っていないためです。

だからこそ必要になるのが「記憶の設計図」なのです。

これまで紹介してきたYAMLやMarkdownといった「情報の形」とプロジェクトファイルや全体指示といった「情報の順番」そして本セクションで紹介する「情報の受け渡し型の工夫」を組み合わせることで、ChatGPTがリストのような構造を正しく理解・再利用できる状態に近づいていきます。

ChatGPTは「最下層」の単位でプロジェクトを分ける

プロジェクトをリスト通りまとめて管理したい気持ちはよくわかります。

もしChatGPTが階層構造を理解できるなら、「案件対応」「チーム内業務」「戦略・マーケ施策」など、大カテゴリ単位でプロジェクトを作るのが理想でしょう。

しかし、ChatGPTのプロジェクトでは、前述した通り親子関係が作れません。

つまり、1プロジェクトは、1テーマ（それも「最下層の具体業務」）でしか成り立たないのです。

したがって、プロジェクトを作る単位は

• 「提案構成の壁打ち」
• 「施策の振り返り」
• 「Webセミナー構成案」
• 「採用広報向けQ&A想定文案」

といった、実際の会話や出力が発生する「最下層レイヤー」に絞る必要があります。

命名で「どの構造の一部か」を擬似的に伝える

では、構造がない中で、どうやってGPTに文脈を伝えるか？

答えは、プロジェクトファイル名とスレッド名に構造を埋め込むことです。

📁 プロジェクトファイル名の例

【案件対応】【A社提案】【提案構成の壁打ち】

ここで「案件対応 > A社 > 提案構成」という3段階の構造を、名前だけで疑似再現しています。

💬 スレッド名の例（プロジェクト内）

【案件対応】【A社提案】【初回提案】【#提案文Aパターン】
【案件対応】【A社提案】【初回提案】【#20250509考察】

これらのスレッドは、いずれも「A社提案」の中で、「初回提案」フェーズに対する、目的別の出力スレッドとなります。

このように、命名規則こそが「GPTへの構造伝達手段」になります。

YAMLとタグでGPTの誤読をさらに防ぐ

ここまでの命名だけでも、ChatGPTはある程度「何の話か」を把握できますが、さらに会話の精度を上げるため「追加の文脈ヒント」としてYAMLやタグ情報を明示することが重要になります。

以下は、プロジェクトファイルに埋め込まれるYAMLの全体像です。

これが、ChatGPTにとっての「記憶の代替」となり、出力の安定性・一貫性・再利用性を支えてくれます。

📁 プロジェクトファイルに含めるべきYAML全体例

project:
  name: "A社提案"
  type: "案件対応"
  phase: "初回提案"
  purpose: "提案構成の壁打ち"
  audience: ["経営層", "現場担当"]
  tone: "誠実・端的"
  tags:
    - "#提案文"
    - "#構成壁打ち"
    - "#初回商談"
    - "#A社対応"

このYAMLをプロジェクトファイルの冒頭に置き、毎スレッドの最初でGPTに読み込ませるだけで、ChatGPTの理解は飛躍的に向上します。

これで「情報の形」と「情報の順番」と「情報の受け渡し型の工夫」の3軸が揃った営業エースを支えるChatGPTのプロジェクトマネジメントが完成します。

6. 業務別ChatGPTプロジェクト分類

本セクションでは前述した営業系プレイングマネージャーの業務の中から代表的なものを選抜して、詳細なChatGPTのプロジェクトマネジメント術を解説します。

1. 案件対応｜A社新規提案｜提案構成の壁打ち

✴️ この業務の特性とGPT活用時のポイント

提案構成をChatGPTに壁打ちしてもらうケースは、営業現場でもっとも多く発生する「初動フェーズ」のタスクです。

スピード重視かつ品質も担保したいこの場面で、GPTを構成パートナーとして活用できるかどうかがその後の提案精度を大きく左右します。

この業務における、ChatGPT活用の3軸整理は以下の通りです。

🔧 ChatGPT実装例

✅ プロジェクトファイル構成

📁 【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】【提案構成の壁打ち】/
├── project.yaml（基本構造）
├── project-overview.yaml（A社概要・一部マスク化）
├── competitive-landscape.md（競合情報）
├── boilerplate.md（自社情報テンプレ）
└── スレッド群（壁打ちA/B案など）

📁 プロジェクトファイル名

【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】【提案構成の壁打ち】

💬 スレッド展開例（GPTとやり取りするためのスレッド名）

【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】【#提案文Aパターン】
【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】【#再利用テンプレ】
【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】【#クロージング強化】

📁 プロジェクトファイル用YAML（プロジェクトファイル格納）

project:
  name: "A社新規提案"
  type: "案件対応"
  phase: "初回提案"
  purpose: "提案構成の壁打ち"
  audience: ["経営層", "現場担当"]
  tone: "誠実・端的"
  tags:
    - "#再利用テンプレ"
    - "#提案文Aパターン"
    - "#クロージング強化"

📁 A社概要YAML（プロジェクトファイル格納）

company:
  name: "A社"
  industry: "物流業"
  scale: "全国展開／中堅企業"
  current_system: "オンプレ型WMS"
  key_challenges:
    - 作業負荷の属人化
    - 営業活動と現場管理の連携不足
    - サービス多様化によるコスト管理の煩雑化

📁 競合分析Markdown（プロジェクトファイル格納）

## 競合分析（2025年4月時点）

- B社：価格訴求型、既存物流網をフル活用
  - 強み：初期コスト低／導入スピード
  - 弱み：カスタマイズ性が低く、運用に課題あり

- C社：SaaS型WMSに特化
  - 強み：UIに優れ、現場スタッフの評価が高い
  - 弱み：導入後サポートが薄い／物流業務以外に弱い

📁 自社情報Markdown（プロジェクトファイル格納）

以下は、当社の基本的な提案スタンス・よく使用する用語・構成の枠組みです。
内容がかぶる部分は引用・流用していただいて構いません。

## 提案構成テンプレ（参考）

- 導入背景：業界の変化 or 顧客行動の変化
- 現状の課題：現場 or 組織構造
- 提案内容：3案比較 or A案＋補足案
- 効果想定：定量・定性の両軸

## トーンの注意点

- 現場向け：詳細／フレンドリー
- 経営層向け：簡潔／インパクト重視

✍️ 全体指示Markdown（指示記述）

この提案構成は、以下の前提で設計する：

- 現場担当者には詳細説明、経営層には要約訴求を重視
- 初回商談での「わかりやすさ」を優先し、技術詳細は省略してもよい
- 既存の提案資料が古いため、2025年以降の市場環境に即した文脈が必要

必要に応じて「導入背景」「現状の課題」「提案内容（3案）」「期待される効果」の4構成で文章を整えてもらう。

🧠 スレッド冒頭記述（GPTへの前提渡し）

このスレッドは、「【案件対応】【A社新規提案】【初回提案】」における「提案構成の壁打ち」です。

プロジェクトYAMLは以下の通りです：

project:
  name: "A社新規提案"
  type: "案件対応"
  phase: "初回提案"
  purpose: "提案構成の壁打ち"
  audience: ["経営層", "現場担当"]
  tone: "誠実・端的"
  tags:
    - "#再利用テンプレ"
    - "#提案文Aパターン"
    - "#クロージング強化"

本日はA社に向けた「初回提案資料」の構成案を2〜3パターン検討したいと思います。

条件として、以下の点を意識して構成を出してください：

- 経営層向けと現場担当向けの2軸
- 事業背景と市場トレンドの更新
- 「導入背景／課題／提案／効果」の4区構成

まずは1パターンご提示いただき、そこからフィードバックしてブラッシュアップしたいです。

2. 案件対応｜B社既存顧客フォロー｜施策振り返り

✴️ この業務の特性とGPT活用時のポイント

既存顧客へのフォローアップは、営業のなかでも「習慣化されづらいが、本質的に重要な業務」です。

特に、過去の施策の効果を振り返り、それを基に再提案につなげる場面では、議事録・数値・関係者の温度感など、複合的な情報をGPTが処理する必要があります。

この業務における、ChatGPT活用の3軸整理は以下の通りです。

🔧 ChatGPT実装例

✅ プロジェクトファイル構成

📁 【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】【次回提案の下地づくり】/
├── project.yaml（基本構造）
├── meeting-notes.md（前回提案時の議事録）
├── effect-data.csv（KPIの効果測定データ）
├── boilerplate.md（自社の提案基本スタンス※解説割愛）
└── スレッド群（振り返り文案・再提案素材化など）

📁 プロジェクトファイル名

【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】【次回提案の下地づくり】

💬 スレッド展開例（GPTとやり取りするためのスレッド名）

【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】【#数値効果まとめ】
【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】【#議事録要約案】
【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】【#再提案素材起こし】

📁 プロジェクトファイル用YAML（プロジェクトファイル格納）

project:
  name: "B社既存顧客フォロー"
  type: "案件対応"
  phase: "施策振り返り"
  purpose: "次回提案の下地づくり"
  audience: ["担当役員", "カスタマー担当"]
  tone: "丁寧・実直"
  tags:
    - "#数値効果まとめ"
    - "#議事録要約案"
    - "#再提案素材起こし"

📁 議事録Markdown（プロジェクトファイル格納）

## 2025/04/01 実施施策に関するミーティングメモ（抜粋）

- 実施施策：新サービスのお試しトライアル（期間：3週間）
- B社担当者コメント：
  - 使用感としては良好、操作もシンプル
  - 本導入の可否は費用対効果次第
- 当社内メモ：
  - 「ROIが説明しきれればGOサイン」とのニュアンスあり

📁 効果測定データcsv（プロジェクトファイル格納）

KPI項目,目標値,実績値,達成率,備考
トライアル利用件数,50,47,94%,リード獲得からの転換良好
実施後アンケート回収率,80%,72%,90%,設問数多めでやや離脱あり
再問合率,20%,35%,175%,フォロー不足によるリバウンド傾向

✍️ 全体指示Markdown（指示記述）

この施策の振り返り資料を作成する目的は、次回提案時に「実施した効果」と「課題点」を整理し、信頼性のある再提案へつなげることです。

以下の構成でGPTに文案生成してもらう：

- 実施背景と目的（議事録より）
- 成果のポイント（CSVから要点抽出）
- 懸念事項と今後の対策（再問合率など）

評価視点を「ROI」「顧客体験」「継続性」の3軸に整理してもらうと良い。

🧠 スレッド冒頭記述

このスレッドは、「【案件対応】【B社既存顧客フォロー】【施策振り返り】」における「次回提案の下地づくり」です。

以下の素材を基に、効果測定の要点整理と、振り返りレポートの草案を作成してください。

目的：再提案時の信頼醸成につなげる
トーン：丁寧かつ実直、現場の声を重視

素材：
- meeting-notes.md（議事録）
- effect-data.csv（KPI測定）
- boilerplate.md（当社の提案基本方針）

まずは「実施背景と目的」「成果の要点」「今後の課題と対策」の3点構成で草案を提示してください。

3. チーム内業務｜ロープレ台本作成（録音データ対応）

✴️ この業務の特性とGPT活用時のポイント

営業育成やオンボーディングにおいて、ロールプレイング台本の整備は、教育効果を大きく左右する業務です。

特に実際のロープレを録音した文字起こしを基にGPTに整理・改善してもらう場面では、「誰がどこで何を言ったか」を明確に渡す構造化力がカギになります。

この業務における、ChatGPT活用の3軸整理は以下の通りです。

🔧 ChatGPT実装例

✅ プロジェクトファイル構成

📁 【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【メンバー育成A】/
├── project.yaml（基本構造）
├── transcript.md（ロープレ録音文字起こし）
├── boilerplate.md（営業シナリオの基本テンプレ※解説割愛）
└── スレッド群（改善提案／修正A/B案など）

📁 プロジェクトファイル名

【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【メンバー育成A】

💬 スレッド展開例（GPTとやり取りするためのスレッド名）

【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#台本修正案】
【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#導入パートのみ】
【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#クロージング強化】

📁 プロジェクトファイル用YAML（プロジェクトファイル格納）

project:
  name: "ロープレ台本"
  type: "チーム内業務"
  phase: "スクリプト改善"
  purpose: "メンバー育成A"
  audience: ["新人営業", "教育担当"]
  tone: "ややフレンドリー、誠実"
  tags:
    - "#台本修正案"
    - "#導入パートのみ"
    - "#クロージング強化"

📁 ロープレ録音文字起こしデータMarkdown（プロジェクトファイル格納）

## ロープレ実施日：2025/05/01（抜粋）

**営業（Aメンバー）：**
こんにちは、○○株式会社のAです。本日はお時間いただきありがとうございます。
…（途中省略）

**顧客役（B）：**
はい、こちらこそよろしくお願いします。
サービス内容について簡単に説明していただけますか？

**営業（Aメンバー）：**  
はい、弊社の◯◯サービスは〜（説明続く）
…（やや冗長な部分あり）

**顧客役（B）：**
なるほど…コスト感はどれくらいですか？

**営業（Aメンバー）：**
えーと…それはですね、プランによって…（やや詰まり気味）

✍️ 全体指示Markdown（指示記述）

このロープレ音声を基に、以下の目的で台本を改善したい：

- Aメンバーの話し方を「自然に、かつ要点が伝わる形」にブラッシュアップ
- イントロとクロージングを改善したい（詰まり・冗長さの緩和）

改善のポイント：

- 会話のテンポを整える
- 経営層向けではなく、現場担当者に「伝わる表現」にする
- 詰まり部分はGPTが自然な言い換えを提案してよい

🧠 スレッド冒頭記述

このスレッドは、「【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】」における「メンバー育成A」です。

対象は2025年5月1日のロープレ音声文字起こしで、詰まり・冗長な箇所を自然な表現に整えてもらいたいです。

目的：新人営業向けに「伝わる」「自然な」台本として整えること
トーン：誠実でフレンドリー、会話らしいリズム感を重視

以下の構成で修正案を提示してください：

1. 導入パート（名乗り・目的提示）
2. 説明パート（サービス特徴）
3. クロージングパート（価格・次アクション）

参考：`transcript.md`（録音文字起こし）

4. 戦略・マーケ施策｜MAツール導入検討｜比較表作成（CSV対応）

✴️ この業務の特性とGPT活用時のポイント

マーケティング施策におけるツール選定は、多機能な製品群をどう比較し、どこに重点を置くかがカギになります。

特にMA（マーケティングオートメーション）ツールのように機能も価格も複雑な製品群では、比較観点を明示し、CSVで渡すデータを正しく構造的に読み込ませる工夫が必要です。

この業務における、ChatGPT活用の3軸整理は以下の通りです。

🔧 ChatGPT実装例

✅ プロジェクトファイル構成

📁 【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】【比較表の整理と要点抽出】/
├── project.yaml（基本構造）
├── ma-comparison.csv（各ツールのスペック・費用比較）
├── evaluation-policy.md（選定方針・評価観点）
├── boilerplate.md（自社の運用前提・業務要件）
└── スレッド群（観点別要点抽出／表形式提案文案など）

📁 プロジェクトファイル名

【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】【比較表の整理と要点抽出】

💬 スレッド展開例（GPTとやり取りするためのスレッド名）

【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】【#価格・契約条件】
【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】【#導入支援体制】
【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】【#自社ニーズ適合度】

📁 プロジェクトファイル用YAML（プロジェクトファイル格納）

project:
  name: "MAツール導入比較"
  type: "戦略・マーケ施策"
  phase: "事前調査"
  purpose: "比較表の整理と要点抽出"
  audience: ["経営層", "マーケリード"]
  tone: "論理的・簡潔"
  tags:
    - "#価格・契約条件"
    - "#導入支援体制"
    - "#自社ニーズ適合度"

📁 各ツールのスペック・費用比較csv（プロジェクトファイル格納）

ツール名,価格,主要機能,サポート体制,契約条件,CRM連携,備考
ToolA,¥100,000/月,スコアリング/配信/フォーム,メールのみ,1年縛り,Salesforce,低コストだが機能絞り気味
ToolB,¥250,000/月,スコアリング/ABテスト/LINE連携,電話＋訪問,半年契約OK,HubSpot,中堅向けバランス型
ToolC,要問い合わせ,全機能＋AI最適化,専任CS＋チャット,年契約,API連携,高価格だがエンタープライズ向け

📁 選定方針・評価観点Markdown（プロジェクトファイル格納）

## MAツール選定方針

重視する観点は以下の3点：

1. **中規模チームでも使いこなせるUI・サポート体制**
2. **既存CRMとの連携が容易であること**
3. **導入初期フェーズの学習コストが低いこと**

「多機能性」よりも、「実運用時のしやすさ」を重視。

✍️ 全体指示Markdown（指示記述）

以下のCSV比較表と評価ポリシーを基に、MAツール比較レポートを作成してもらいたい。

目的：経営層およびマーケリーダーに対して、選定方針に基づく短時間の意思決定材料を提供すること。

構成案（1ツールごとに）：

- ツール名と特徴
- 評価ポリシー3点に照らした評価
- 推奨／非推奨の簡易判断（◎／△など）

比較観点別にもスレッドを分けて整理したい。

🧠 スレッド冒頭記述

このスレッドは、「【戦略・マーケ施策】【MAツール導入検討】【事前調査】」における、「比較表の整理と要点抽出」です。

以下のCSVと評価ポリシーを参照し、CRM連携面からの観点で各ツールを比較し、要点を抽出してください。

目的：既存CRM（HubSpot）にスムーズに統合できるツールを早期に見極めること  
トーン：論理的かつ簡潔に

必要に応じて、メリット・懸念点・推奨度を箇条書きで提示してください。

5. 業務単位のプロジェクト設計おさらい

ChatGPTを業務で活用するには、「目的別のプロンプト」ではなく「業務単位でのプロジェクト設計」が不可欠です。

業務別GPT構造設計の6つの切り口パターンと命名規則活用をおさらいしておきましょう。

業務に応じた「構造の切り方」パターン

YAMLと命名規則例

YAMLで定義した「type」「name」「phase」などをプロジェクトファイルやスレッド名で共通利用し、「tag」で分類していくのがポイントです。

【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#台本修正案】
【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#導入パートのみ】
【チーム内業務】【ロープレ台本】【スクリプト改善】【#クロージング強化】

tags:
  - "#台本修正案"
  - "#導入パートのみ"
  - "#クロージング強化"

7. 構造があればChatGPTは「ずっと使えるパートナー」になる

業務構造と目的を整理したプロジェクト運用は、メモリとプロジェクト単位のスレッド管理が可能なChatGPTの最強の武器のひとつです。

MicrosoftやGoogleのように、各種業務アプリとの統合を前提としたCopilotやGeminiと異なり、ChatGPTはスレッド間の記憶やスタンスを、ユーザー側が設計して補完するという思想で進化してきました。

だからこそ、「構造で渡す」「目的を明確に伝える」「再利用しやすい形で整理する」といった「人が設計し、AIが遂行する」プロジェクトのあり方こそが、ChatGPTの真骨頂なのです。

✅ プロジェクトを最下層レイヤーで作る

✅ YAMLで業務の型をまとめる

✅ Markdownで注意点や補足を残す

✅ スレッドを目的単位で整理する

「情報の形」「情報の順番」「情報の受け渡し型の工夫」この3軸を意識するだけで、ChatGPTは「その場しのぎのツール」から「業務に根ざしたパートナー」へと進化します。