プロンプト評価をするプロンプト5選

「作ったプロンプト、本当に効果が出ているのか分からない…。」
「もっと良い出力結果が欲しいけど、どう改善すればいいか途方に暮れている…。」
「プロンプトの評価方法が分からず、試行錯誤を繰り返している。」
こういった悩みをお持ちではないでしょうか？

本記事では、プロンプトの性能を客観的に測るための評価基準から、
具体的な評価手順、そして評価結果を基にしたプロンプト改善のコツまで、
体系的に解説しました。

数多くのAIプロジェクトで実践し、
確かな成果を上げてきた弊社独自のプロンプト評価ノウハウを、
余すところなくご紹介します。

きっとあなたのAI活用を加速させるヒントが見つかるはずです。
ぜひ最後までご覧ください。

プロンプトごとの使用用途

このプロンプトはこんな時に使える！
✅新しい評価プロジェクトを立ち上げる際に、対象の目的に合致する最適な評価項目と具体的な指標を設計・提案してほしいとき→プロンプト1がおすすめ
✅個人のパフォーマンスを自己評価し、その結果に基づいた具体的な課題や改善行動を客観的に分析してほしいとき→プロンプト2がおすすめ
✅作成した文章の読みやすさ、論理性、表現の適切さなどを多角的に評価し、具体的な改善案がほしいとき→プロンプト3がおすすめ
✅実施したPR活動の効果や課題を詳細に分析し、今後の広報戦略に活かせる具体的な改善策を検討したいとき→プロンプト4がおすすめ
✅人事評価やプロジェクト評価など、特定の評価対象に対して実践的で客観的な評価フォーマット（項目、観点、基準、スケール）をゼロから設計したいとき→プロンプト5がおすすめ

ChatGPTで評価をすることは可能？

ChatGPTを評価ツールとして活用する可能性は広がっていますが、その精度と信頼性を確保するためには、プロンプトの設計と評価プロセスが極めて重要です。ここでは、AIによる評価の現状と、プロンプトをいかに工夫し、その評価結果を適切に「評価」すべきかについて解説します。

プロンプト設計が評価の質を左右する

ChatGPTによる評価の成否は、与えられるプロンプトの質に大きく左右されます。
曖昧な指示では期待する評価は得られません。

まず、評価したい対象について、何を基準に、どのような観点で評価するのかを具体的にプロンプトに盛り込む必要があります。
例えば、文章の評価であれば、「論理的な一貫性」「表現の適切さ」「構成の分かりやすさ」など、具体的な評価項目を列挙し、それぞれについて満たすべきレベルや期待する評価軸を明示しましょう。

さらに、一つの側面だけでなく、ポジティブな点とネガティブな点の両方を分析させるなど、多角的な視点から評価を促すプロンプトが有効です。
これにより、より公平でバランスの取れた評価を引き出すことが可能になります。

また、AIに内在するバイアスを軽減するため、評価対象に関する事実のみを提供し、特定の意見や感情を誘導しないように注意深くプロンプトを記述することが、客観的な「プロンプト評価」には不可欠です。

ChatGPTによる評価の限界と注意点

ChatGPTは優れた言語処理能力を持つ一方で、その評価能力にはいくつかの限界が存在します。
特に、人間特有の感情や主観的なニュアンス、複雑な倫理的判断を伴う評価は苦手とする傾向があります。

例えば、芸術作品の「感動」や製品の「デザイン性」といった感覚的な要素については、AIが客観的な基準で評価することは困難です。
これらの領域では、AIは既存のデータパターンから推論するに過ぎず、真に深い洞察や創造的な評価を提供することは難しいでしょう。

また、学習データに依存するため、最新のトレンドや社会情勢、特定の専門分野における未公開情報などに基づいた評価はできません。
情報の鮮度が重視される評価においては、必ず最新の人間による情報確認や専門家の意見を求める必要があります。

さらに、評価対象が個人情報を含む場合や、差別・偏見につながる可能性がある場合には、倫理的なリスクに細心の注意を払い、プロンプトの段階からその対策を講じることが重要です。

評価結果をさらに「評価」する重要性

ChatGPTが生成した評価結果は、あくまで一つの参考情報であり、最終的な判断は人間の目で行うべきです。
AIの出力が絶対ではないという認識を持つことが、誤った結論を導かないために極めて重要です。

生成された評価に疑問を感じた場合や、特に重要な意思決定に影響を与えるような評価である場合は、複数のAIモデルに同じ「プロンプト評価」を行わせたり、人間の専門家によるクロスチェックを行うことを強く推奨します。
これにより、評価の客観性と信頼性を高めることができます。

また、評価結果を検証する過程で、プロンプトの改善点が見つかることも少なくありません。
期待する評価が得られなかった場合、プロンプトの曖昧さ、指示の不足、考慮すべき要素の抜け漏れなどを特定し、継続的にプロンプトを修正・最適化していくフィードバックループを構築することが重要です。

このプロセスを通じて、より精度の高いChatGPTによる「プロンプト評価」が可能となり、AIを真に価値ある評価ツールとして活用できるようになります。

ChatGPTで評価をする3つのメリット

ChatGPTを評価プロセスに導入する最大の利点は、その「客観性・効率性・多角性」を飛躍的に向上させる点にあります。適切なプロンプトによる評価は、人手による限界を超え、より質の高い意思決定を支援します。

評価基準の明確化と客観性の飛躍的向上

人事評価、サービスレビュー、プロジェクトの進捗確認など、様々な評価において人間の主観が入り込むことは避けられません。ChatGPTを活用することで、この主観性を極力排除し、客観的な評価を実現できます。

プロンプトで評価基準、スコアリングルール、重視すべきポイントなどを明確に定義することで、AIは一貫したロジックに基づいた評価結果を生成します。

評価対象の過去データや関連情報を基に、客観的な分析結果を提示するため、評価者の経験やバイアスに左右されにくい、公平な評価が実現します。

これにより、「プロンプト評価」の質が担保され、評価の公平性が大きく向上します。

評価作業の劇的な効率化と時間短縮

手動での評価プロセスは、データの収集、分析、レポート作成に膨大な時間を要します。ChatGPTは、この評価ワークフローを劇的に効率化し、時間的コストを大幅に削減します。

大量のテキスト情報、アンケート結果、パフォーマンスデータなどを瞬時に処理し、評価に必要な要点や傾向を抽出します。これにより、これまで数時間から数日を要した初期分析やレポートの骨子作成が、わずか数分で完了します。

特に、定性的なフィードバックの要約や、複数ソースからの情報統合において、その効果は顕著です。

評価担当者は、データ収集や集計といった機械的な作業から解放され、より本質的な考察や改善策の立案に時間を費やせるようになります。

多角的な視点からのフィードバックと評価品質の向上

人間による評価では、見落としがちな視点や、既成概念にとらわれた評価になりがちです。ChatGPTは、膨大な学習データに基づき、多様な角度から評価対象を分析し、より洞察に富んだフィードバックを提供します。

単一の基準だけでなく、複数の評価軸や過去の成功事例などを参照し、多角的な視点から評価対象を分析します。これにより、人間だけでは発見が難しい潜在的なリスクや成長機会も明らかになり、評価の総合的な品質が向上します。

例えば、ポジティブな側面だけでなく、改善点や潜在的なリスクを客観的に指摘したり、異なる分野のベストプラクティスを参考にしたりすることも可能です。

適切な「プロンプト評価」により、評価結果の深みと信頼性が増し、より精度の高い意思決定へと繋がります。

ChatGPTで評価をする3つの注意点

ChatGPTを活用してさまざまな対象を評価する際、その「プロンプト」の設計と結果の取り扱いには、人間が行う評価とは異なる特有の注意点が存在します。ここでは、特に重要な3つのポイントを深掘りし、より信頼性の高い「プロンプト評価」を実現するための具体的な対策を解説します。

評価基準のプロンプトを明確にする

ChatGPTに質の高い「評価」を行わせるためには、人間が意図する評価基準を具体的かつ詳細に「プロンプト」として明確に言語化することが不可欠です。漠然とした指示では、AIは意図しない解釈をしてしまい、的外れな「評価」につながる可能性があります。

例えば、文章の「評価」であれば、構成、論理展開、表現の豊かさ、誤字脱字の有無など、評価項目を具体的に示し、それぞれの項目でどのような状態が「良い」と判断されるのか、採点基準なども含めて指示することが重要です。これにより、AIが人間の期待する方向性で客観的な「プロンプト評価」を行えるようになります。

ChatGPTによる評価結果を絶対視しない

ChatGPTが生成する「評価」は、その学習データやアルゴリズムに基づいたものであり、人間の持つ倫理観、文化的な背景、微細なニュアンスといった要素を完全に理解しているわけではありません。AIの「プロンプト評価」は、あくまで特定のデータとロジックに基づいた判断であり、人間とは異なる視点や、時には意図しないバイアスが含まれる可能性も否定できません。

したがって、ChatGPTの「評価」結果を最終的な判断として盲信せず、必ず人間の目による最終確認や、専門家によるレビューを組み合わせることが賢明です。AIはあくまで補助的なツールとして活用し、最終的な責任と判断は人間が担うという認識を持つことが不可欠です。

評価対象の機密情報管理を徹底する

ChatGPTに「評価」を依頼する対象が、個人情報や企業秘密などの機密情報を含む場合、その取り扱いには細心の注意を払う必要があります。入力されたデータはOpenAIのシステム上で一定期間保持され、モデルの改善のために利用される可能性があるため、情報漏洩のリスクが伴います。

評価対象のデータを「プロンプト」として入力する際は、匿名化、特定可能な情報のダミー化、あるいは、機密性の高いデータを扱えるChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceのような企業向けセキュア環境の利用を検討すべきです。社内の情報セキュリティポリシーや機密情報管理規程と照らし合わせ、適切な対策を講じた上で「プロンプト評価」の運用を行いましょう。

評価のプロンプトを作成する際に考慮すべき3つのポイント

ChatGPTの活用が進む中で、生成されたテキストの品質をいかに客観的に「評価」するかが重要になっています。単に「良い」「悪い」といった主観的な「プロンプト評価」に留まらず、具体的な改善へと繋げるためには、体系的な評価基準が必要です。

ここでは、ChatGPTが生成したアウトプットを適切に「評価」するための3つのポイントを解説します。

評価基準の明確化と合意形成

「良い文章」という評価は曖昧であり、主観によってブレが生じがちです。

そのため、ChatGPTのアウトプットを「評価」する際は、あらかじめ具体的な評価基準を設けることが不可欠です。例えば、情報の正確性、論理の一貫性、指定フォーマットの遵守、トーン＆マナーの一致など、複数の観点から判断できるチェックリストを作成しましょう。

特に、チームでプロンプト評価を行う場合は、これらの基準を事前に共有し、全員が同じ認識を持つことで、評価の信頼性が向上します。明確な基準がなければ、効果的なプロンプト改善には繋がりません。

多角的な視点での検証とデータ収集

単一の出力だけでプロンプトの良し悪しを判断するのは危険です。同じプロンプトであっても、複数回生成させることで、一貫性や多様性を確認できます。

また、異なる表現のプロンプトを試して、その効果を比較するのも有効な「プロンプト評価」の手法です。可能であれば、複数のユーザーに生成結果を見てもらい、多様な視点からの意見を集めることで、より客観的な評価が可能になります。

単なる定性的な感想だけでなく、特定のキーワードの出現率や文字数など、定量的なデータも併せて収集することで、プロンプトの強みと弱みを深く理解することができます。

具体的なフィードバックとプロンプトへの反映

評価は「点数をつけること」が目的ではありません。重要なのは、その評価が「なぜそうなったのか」、そして「どうすれば改善できるのか」という具体的なフィードバックとして機能することです。

例えば、「この部分は情報が不足している」「この表現はターゲット層に合っていない」といった具体的な指摘は、プロンプトを改善するための貴重な示唆となります。

得られたフィードバックは、プロンプトの修正に直接反映させましょう。一度で完璧なプロンプトを作成することは困難なため、評価と改善のサイクルを回し、PDCAを繰り返すことで、プロンプトの質を段階的に高めていくことが、「プロンプト評価」の最終的な目的と言えます。

プロンプト1：評価項目選定をするプロンプト

#命令
あなたは多角的な視点を持つ評価設計コンサルタントAIです。入力された情報に基づき、対象の評価目的に合致する最適な評価項目を具体的に選定・提案してください。

#制約条件
・出力は提案一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価カテゴリ／②評価項目／③評価目的・意図／④評価指標例／⑤優先度〔高・中・低〕
・評価指標は可能な限り定量的または具体的な測定方法を提示してください。
・対象の目的を最大限達成できるような項目を選定してください。
・入力情報に不足や不明確な点がある場合、該当する評価項目の詳細（評価目的・意図、評価指標例など）には「不明」または「要確認」と記載してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。

#入力情報（例）
＜ここに評価対象の概要、評価の目的、現状、求める成果、関連情報などを貼付＞

#出力内容
評価カテゴリ｜評価項目｜評価目的・意図｜評価指標例｜優先度

評価項目選定をするプロンプトの解説

#実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#入力情報（例）」の具体化：評価対象の概要、目的、現状、求める成果などの詳細を具体的に記述
✅「#制約条件」の確認と調整：出力形式やルール（例：評価指標の具体性、不明時の記載）が要件と合致しているか確認し、必要に応じて修正
✅「#出力内容」の修正：デフォルトの出力項目に加えて、必要な項目を追加または削除（例：優先度以外の新しい分類軸）

このプロンプトは、プロジェクトや事業の評価設計において、最適な評価項目を効率的に洗い出すためのものです。
評価目的が明確なシーンで特に活用できます。

評価項目に加え、その目的・意図、具体的な評価指標例、優先度まで一貫した形式で提案を求める点が工夫されています。
これにより、評価設計の初期から運用まで見据えた質の高いアウトプットが期待できます。

従来の評価項目設計で数時間要していた工数を、本プロンプトで数分に短縮可能です。
「#入力情報」部分に、評価対象の概要や目的などを具体的に入力して利用してください。

入力例

#命令
あなたは多角的な視点を持つ評価設計コンサルタントAIです。入力された情報に基づき、対象の評価目的に合致する最適な評価項目を具体的に選定・提案してください。

#制約条件
・出力は提案一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価カテゴリ／②評価項目／③評価目的・意図／④評価指標例／⑤優先度〔高・中・低〕
・評価指標は可能な限り定量的または具体的な測定方法を提示してください。
・対象の目的を最大限達成できるような項目を選定してください。
・入力情報に不足や不明確な点がある場合、該当する評価項目の詳細（評価目的・意図、評価指標例など）には「不明」または「要確認」と記載してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。

#入力情報（例）
評価対象の概要：社員向け研修プログラム「AI基礎講座」（オンライン形式、月1回開催、全社員対象、講師は外部専門家）
評価の目的：研修プログラムの効果測定と改善点の特定、受講者のAIリテラシー向上および業務でのAI活用促進、参加率向上。
現状：研修後のアンケートは自由記述が多く、具体的な改善点が見えにくい。受講者の業務への活用度が見えにくい。参加率は約30%。
求める成果：研修プログラムの質の向上、受講者のAIリテラシー向上と業務でのAI活用促進、参加率の向上。
関連情報：研修内容はAIの基本的な概念、ツールの紹介、簡単なプロンプト作成演習など。

#出力内容
評価カテゴリ｜評価項目｜評価目的・意図｜評価指標例｜優先度

今回は、多角的な視点を持つ評価設計コンサルタントAIに、研修プログラムの評価項目を具体的に提案させるためのプロンプトを作成しました。

このプロンプトでは、

評価対象の概要として「社員向け研修プログラム『AI基礎講座』（オンライン形式、月1回開催、全社員対象、講師は外部専門家）」
評価の目的を「研修プログラムの効果測定と改善点の特定、受講者のAIリテラシー向上および業務でのAI活用促進、参加率向上」
現状として「研修後のアンケートは自由記述が多く、具体的な改善点が見えにくい。受講者の業務への活用度が見えにくい。参加率は約30%」
求める成果として「研修プログラムの質の向上、受講者のAIリテラシー向上と業務でのAI活用促進、参加率の向上」
関連情報として「研修内容はAIの基本的な概念、ツールの紹介、簡単なプロンプト作成演習など」
といった、評価に必要な具体的な情報を入力しました。

このように詳細な情報を入力することで、AIは対象の評価目的に合致する最適な評価項目を、具体的な評価指標例とともに提示してくれます。
研修プログラムの改善点特定や効果測定、受講者の行動変容を促すための施策検討に役立つ、実用的な評価提案が期待できます。
また、適度な改行を挟むことで、各入力項目が視覚的に明確になり、プロンプトの理解と修正が容易になるという利点があります。

実行結果（GPT-4o）

評価カテゴリ｜評価項目｜評価目的・意図｜評価指標例｜優先度
プログラムの質・満足度｜研修内容の適切性｜研修内容が受講者のニーズや業務に関連しているか、また理解しやすいかを評価し、内容改善に繋げる。｜研修後のアンケートにおける「研修内容は業務に役立つか」「内容の難易度は適切か」「理解度は高まったか」の5段階評価平均点（各項目）。自由記述アンケートにおけるポジティブ／ネガティブなキーワードの出現頻度。｜高
プログラムの質・満足度｜講師の質｜講師の専門性、説明の分かりやすさ、受講者とのインタラクションの質を評価し、講師選定や指導の改善に繋げる。｜研修後のアンケートにおける「講師の説明は分かりやすかったか」「質問への対応は適切だったか」「専門性は高かったか」の5段階評価平均点。｜高
プログラムの質・満足度｜運営のスムーズさ｜オンライン研修の技術的な安定性、資料配布や事前連絡の適切性など、運営面での課題を特定し、受講体験の向上を図る。｜研修後のアンケートにおける「受講環境（オンラインシステム）は安定していたか」「事前案内や資料配布は適切だったか」の5段階評価平均点。｜中
受講者の変容（学習成果）｜AIリテラシー向上度｜受講者のAIに関する基本的な知識（概念、用語、仕組み）が研修によってどの程度向上したかを測定する。｜研修前後のAIリテラシーテスト（多肢選択式、20問程度）のスコア変化量。各質問の正答率変化。｜高
受講者の変容（学習成果）｜プロンプト作成能力｜簡単なプロンプト作成演習を通じて、受講者の実践的なAI活用スキルがどの程度向上したかを測定する。｜研修前後のプロンプト作成演習における、特定のタスクに対するプロンプトの有効性（出力精度、効率性）を評価者（講師またはAI）が採点したスコアの変化量。｜高
業務への活用｜AI活用実践度｜研修で得た知識・スキルを業務でどの程度活用しているかを把握し、研修の投資対効果や実務への貢献度を測る。｜研修終了Xヶ月後（例：3ヶ月後）に実施するアンケートにおける「研修内容を業務で活用した具体事例の有無」とその頻度（週N回、月N回）。AI関連ツールの社内利用ログ（※システム連携が必要な場合あり）。｜高
業務への活用｜業務改善・効率化への貢献｜AI活用が具体的な業務改善や効率化に繋がっているかを定量的・定性的に把握し、研修の価値を明確にする。｜研修終了Xヶ月後（例：6ヶ月後）に実施するヒアリングまたはアンケートにおける「AI活用による業務時間短縮効果（〇〇%）」「作業負荷軽減効果」「アウトプット品質向上効果」の自己評価または上司評価。AI活用事例報告書（業務への導入成果を具体的に記載）の提出件数と内容分析。｜高
参加状況｜月次参加率｜全社員に対する研修のリーチ度と関心度を把握し、参加促進策の検討に役立てる。｜毎月の研修における参加者数／全社員数 × 100%。｜中
参加状況｜継続参加率｜一度参加した社員が継続的に学習しているかを把握し、研修プログラムの魅力を評価する。｜初回参加者の次月以降の継続参加者数／初回参加者数 × 100%。｜中

この出力結果は、企業が実施するAI研修の効果を多角的に測定し、その価値を最大化するための、非常に具体的かつ網羅的な評価フレームワークを提供しています。

単なる受講者の満足度評価に留まらず、AIリテラシーの向上度やプロンプト作成能力の変化、さらには実際の業務へのAI活用実践度や業務改善への貢献といった、実践的かつ成果に直結する指標が明記されています。
これにより、研修の費用対効果（ROI）を明確に測定し、継続的なプログラム改善へと繋げることが可能です。

特に「業務への活用」カテゴリで示されている「AI活用実践度」や「業務改善・効率化への貢献」は、企業が研修に投資する真の目的であるビジネスインパクトを可視化する上で極めて重要です。
これらの指標を用いることで、経営層への報告や、社内におけるAI活用推進の説得材料としても大いに役立つでしょう。

優先度設定がされている点も実用的であり、企業ごとの戦略やリソースに応じて、特に重視すべき評価項目を柔軟に選択・調整できる余地を残しています。
月次参加率や継続参加率といった「参加状況」に関する指標も含まれており、研修プログラム自体の魅力度や、社内における学習文化醸成の度合いを測る上でも参考になります。

プロンプト2：自己評価をするプロンプト

#命令
あなたは、ユーザーの自己評価を構造化し、客観的な視点から分析・改善提案を行う自己評価アシスタントAIです。以下の提供情報に基づき、ユーザーの自己評価を多角的に分析し、具体的な改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果と改善提案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目／②現在の評価レベル〔A・B・C・D〕／③評価の根拠（具体的な事実）／④課題・改善点／⑤具体的な次の行動
・評価項目は、目標達成度、業務遂行能力、コミュニケーション、問題解決能力、成長性など、多角的な視点から設定してください。
・客観的かつ建設的なフィードバックを簡潔な常体で提供してください。
・改善点には、具体的かつ実行可能な行動計画を含めてください。

#入力情報
＜ここに評価対象期間の目標、達成度、業務内容、成果、課題、自己認識、所感などを具体的に記述してください＞

#出力内容
目標達成度｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：〇〇プロジェクトで目標を20%上回る成果を出した。｜課題・改善点：目標設定の精度をさらに高める必要。｜具体的な次の行動：次回目標設定時にSMART原則を適用し、具体性と測定可能性を向上させる。
業務遂行能力｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：〇〇タスクにおいて時間管理が不十分だった。｜課題・改善点：マルチタスク時の優先順位付けと時間配分。｜具体的な次の行動：タイムブロッキングを導入し、週次で進捗を確認する。
コミュニケーション｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：チーム内外との連携がスムーズで、情報共有が円滑だった。｜課題・改善点：特になし。｜具体的な次の行動：引き続き積極的に情報共有を行い、チーム全体の生産性向上に貢献する。
問題解決能力｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：〇〇課題に対し、複数の解決策を提案できたが、最終決定に時間がかかった。｜課題・改善点：迅速な意思決定とリスク評価。｜具体的な次の行動：意思決定フレームワーク（例：メリット・デメリット分析）を学習し、適用する。
成長性｜現在の評価レベル：C｜評価の根拠：新しいスキルの習得に意欲的だったが、実践機会が少なかった。｜課題・改善点：学習した知識を実務に落とし込む機会の創出。｜具体的な次の行動：〇〇に関するオンラインコースを受講し、実践プロジェクトに志願する。

自己評価をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の修正：AIの役割や目的を変更したい場合に修正
✅「#制約条件」の修正：出力形式、評価項目、フィードバックのトーンなどを変更したい場合に修正
✅「#入力情報」の修正：自己評価の詳細を具体的に記述する

このプロンプトは、個人の自己評価を構造化し、客観的な分析と具体的な改善提案を得るためのものです。
期末評価やキャリアプランニング、個人のスキルアップを目指す際に活用できます。

「#制約条件」で出力形式が明確に定められており、一貫性のあるフィードバックが得られる点が工夫されています。
多角的な評価項目と、具体的な次の行動を促す構造も特徴です。

今回のプロンプトは「#入力情報」に、評価対象期間の具体的な事実を記述することで利用できます。
自己評価の時間を大幅に削減し、客観的な視点を得ることで、効果的な改善計画立案を支援します。
これにより、これまで数時間かかっていた自己分析やフィードバックの作成が、数分で可能になります。

入力例

#命令
あなたは、ユーザーの自己評価を構造化し、客観的な視点から分析・改善提案を行う自己評価アシスタントAIです。以下の提供情報に基づき、ユーザーの自己評価を多角的に分析し、具体的な改善策を提示してください。

#制約条件
・出力は分析結果と改善提案のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目／②現在の評価レベル〔A・B・C・D〕／③評価の根拠（具体的な事実）／④課題・改善点／⑤具体的な次の行動
・評価項目は、目標達成度、業務遂行能力、コミュニケーション、問題解決能力、成長性など、多角的な視点から設定してください。
・客観的かつ建設的なフィードバックを簡潔な常体で提供してください。
・改善点には、具体的かつ実行可能な行動計画を含めてください。

#入力情報
**評価対象期間の目標:**
- 新規機能Aの開発とリリース
- 既存バグBの修正
- チーム内の技術共有会で発表

**達成度:**
- 新規機能A：予定通り開発完了し、テスト環境での動作確認まで完了。リリースは次週に延期。
- 既存バグB：原因特定に時間がかかり、修正完了は予定より3日遅れ。
- 技術共有会：資料作成・発表は完了。参加者からの質問にも対応できた。

**業務内容:**
- プロジェクトAの設計、実装、テストコード作成
- プロジェクトBのデバッグ、修正、単体テスト
- 週次チームミーティング、日次スクラム
- 技術ブログの記事執筆（1本）

**成果:**
- 新規機能Aの開発：仕様通りの実装を行い、コードレビューでも大きな指摘なく通過。
- 技術共有会：発表資料が分かりやすいと好評で、チーム内の知見向上に貢献できた。
- 技術ブログ：公開後、社内外からポジティブなフィードバックを得た。

**課題:**
- 新規機能Aのリリースが遅れたこと（外部連携APIのレスポンス遅延が原因）。
- バグBの修正に想定以上に時間を要したこと（複雑なレガシーコードへの理解不足）。
- 新しい技術（例：〇〇フレームワーク）のキャッチアップが不十分で、実装に時間がかかった部分があった。

**自己認識:**
- 新規開発への意欲は高く、新しい技術への挑戦も積極的に行えた。
- チームメンバーとの連携はスムーズで、不明点は都度相談し解決できた。
- 技術的な深掘りや効率的な問題解決のスキルはまだ向上の余地があると感じる。特に、レガシーコードの解析や、未知の技術に対する素早い適応力。

**所感:**
- 今期は多くの新しい挑戦があり、自身の成長を感じられた期間だった。
- 予定通りに進まないこともあったが、その都度原因を分析し、次に活かそうと努力できた。
- 今後は、より複雑な問題解決能力と、技術的な専門性を高めていきたい。

#出力内容
目標達成度｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：〇〇プロジェクトで目標を20%上回る成果を出した。｜課題・改善点：目標設定の精度をさらに高める必要。｜具体的な次の行動：次回目標設定時にSMART原則を適用し、具体性と測定可能性を向上させる。
業務遂行能力｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：〇〇タスクにおいて時間管理が不十分だった。｜課題・改善点：マルチタスク時の優先順位付けと時間配分。｜具体的な次の行動：タイムブロッキングを導入し、週次で進捗を確認する。
コミュニケーション｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：チーム内外との連携がスムーズで、情報共有が円滑だった。｜課題・改善点：特になし。｜具体的な次の行動：引き続き積極的に情報共有を行い、チーム全体の生産性向上に貢献する。
問題解決能力｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：〇〇課題に対し、複数の解決策を提案できたが、最終決定に時間がかかった。｜課題・改善点：迅速な意思決定とリスク評価。｜具体的な次の行動：意思決定フレームワーク（例：メリット・デメリット分析）を学習し、適用する。
成長性｜現在の評価レベル：C｜評価の根拠：新しいスキルの習得に意欲的だったが、実践機会が少なかった。｜課題・改善点：学習した知識を実務に落とし込む機会の創出。｜具体的な次の行動：〇〇に関するオンラインコースを受講し、実践プロジェクトに志願する。

今回は、ユーザーの自己評価を構造化し、客観的な視点から分析・改善提案を行う自己評価アシスタントAIプロンプトの入力例を作成しました。

この入力例では、評価対象期間における具体的な業務内容や成果、直面した課題などを詳細に記述しています。

そのため、

評価対象期間の目標として、「新規機能Aの開発とリリース」「既存バグBの修正」「チーム内の技術共有会で発表」という3点を具体的に設定しました。
各目標に対する達成度について、新規機能Aは「テスト環境での動作確認まで完了、リリースは次週に延期」、既存バグBは「修正完了が予定より3日遅れ」など、具体的な進捗を記載しています。
業務内容では、「プロジェクトAの設計、実装、テストコード作成」や「技術ブログの記事執筆」といった日々の業務を具体的に列挙しました。
成果としては、「新規機能Aの開発におけるコードレビューでの高評価」や「技術共有会での発表資料への好評」など、ポジティブな実績を明記しています。
一方、課題として「新規機能Aのリリース遅延（外部連携APIのレスポンス遅延が原因）」や「複雑なレガシーコードへの理解不足によるバグ修正の遅れ」など、具体的な問題点を洗い出しました。
自身の強みや弱み、改善点に対する認識を記述する自己認識では、「新規開発への高い意欲」と「技術的な深掘りや効率的な問題解決のスキルの向上余地」を正直に表現しています。
最後に、所感として「多くの新しい挑戦を通じた自身の成長」や「今後の目標（複雑な問題解決能力と技術的専門性の向上）」といった、期間を振り返っての総括と今後の展望を記述しました。

このように、自己評価に関する具体的かつ多角的な情報を入力することで、AIがユーザーの状況を深く理解し、的確な分析結果と実践的な改善提案を生成してくれます。

詳細な入力情報は、よりパーソナライズされたフィードバックを引き出す上で極めて重要です。

実行結果（GPT-4o）

目標達成度｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：新規機能Aのリリースが外部要因により延期され、既存バグBの修正も予定より遅延した。｜課題・改善点：外部依存や不確実な要素を含むタスクの見積もり精度とリスク管理能力の向上。｜具体的な次の行動：次回計画立案時、外部連携やレガシーコードなどのリスク要因を洗い出し、影響度を評価し、バッファを見込んだスケジュールを策定する。
業務遂行能力｜現在の評価レベル：B｜評価の根拠：新規機能Aの開発や技術共有会発表は計画通りに進めたが、バグBの修正や新しい技術（〇〇フレームワーク）の習得に時間を要した。｜課題・改善点：複雑なレガシーコードの解析や未経験技術のキャッチアップ効率の改善。｜具体的な次の行動：レガシーコードの読解トレーニングを実践し、新しい技術については、実装前に十分な学習時間を確保する計画を立てる。
コミュニケーション｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：技術共有会での発表が好評でチームの知見向上に貢献し、チームメンバーとの連携もスムーズに行えた。技術ブログを通じた社内外への情報発信も成功した。｜課題・改善点：特になし。｜具体的な次の行動：引き続き積極的に技術情報の発信とチーム内外での円滑な連携を維持し、貢献を継続する。
問題解決能力｜現在の評価レベル：C｜評価の根拠：バグBの原因特定に時間がかかり、複雑なレガシーコードへの理解不足が課題として認識されている。未知の技術への素早い適応力に向上余地がある。｜課題・改善点：複雑な問題や未知の技術に起因する課題に対する、効率的かつ体系的な解決アプローチの確立。｜具体的な次の行動：レガシーコード解析の定石や、デバッグ・トラブルシューティングの高度な手法（例：ログ分析、プロファイリングツール活用）を学習し、実践する機会を積極的に設ける。
成長性｜現在の評価レベル：A｜評価の根拠：新規開発や新技術への挑戦に高い意欲を示し、実際に多くの経験を通じて自身の成長を実感している。技術共有会やブログ執筆といったアウトプットも積極的に行った。｜課題・改善点：学習した新しい知識やスキルを、実務における具体的な成果や効率改善に迅速に結びつける実践力の強化。｜具体的な次の行動：今回課題となった〇〇フレームワークやレガシーコードの分野について、専門書やオンライン講座で体系的に学び、その知識を活かせる小規模なプロトタイプ開発や改善提案を自主的に行う。

このプロンプトの出力結果は、個人のパフォーマンスを多角的に評価し、具体的な成長と改善を促すための非常に優れたフレームワークです。自己評価や上長とのフィードバック面談、さらにはキャリア開発の計画立案において、その価値を最大限に発揮するでしょう。

「目標達成度」から「成長性」に至るまで、評価軸が体系的に設定されており、各項目が「現在の評価レベル」「評価の根拠」「課題・改善点」「具体的な次の行動」という一貫した構造で記述されています。この構造は、単なる現状分析に終わらず、具体的な改善アクションへと繋がるPDCAサイクルを効果的に回す上で非常に重要です。

特に「評価の根拠」が明確に示されている点は、評価の客観性を高め、属人性を排除する上で極めて有効です。また、「具体的な次の行動」まで落とし込まれていることで、評価が単なる指摘に終わらず、個人の行動変容とスキル向上を直接的に支援します。

SEOのプロフェッショナルの観点からは、この形式で出力される情報は極めて整理されており、各評価項目や課題、具体的な行動が明確なキーワードとして機能します。これにより、後から特定のスキル課題を検索したり、類似の改善事例を探したりする際に高い情報探索性を持つと言えます。個人の成長だけでなく、組織全体のパフォーマンス向上に向けた人材育成計画やタレントマネジメントにも応用可能な、実践的で示唆に富んだデータと言えるでしょう。

プロンプト3：文体評価をするプロンプト

#命令
あなたは文章の文体評価を専門とするAIです。以下の入力文章を読み込み、その文体に関する特性、問題点、および具体的な改善案を提示してください。特に、読みやすさ、論理性、表現の適切さ、一貫性、誤字脱字・表記揺れに焦点を当てて評価してください。

#制約条件
・出力は評価指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：①評価項目名／②問題点／③評価レベル〔深刻・要改善・軽微〕／④改善案。
・評価レベルの基準：
  - 深刻：文章の意図が著しく損なわれる、誤解を招く可能性が高い、読者に大きな不快感を与える。
  - 要改善：読みにくさや理解の妨げになる可能性がある、表現の質が低下している。
  - 軽微：より洗練された表現を目指すための改善点、細かな修正で向上する点。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。
・改善案には、具体的な修正例や提案を簡潔に含めてください。

#入力情報（例）
＜ここに評価対象の文章を貼付＞

#出力内容
評価項目名｜問題点：…｜評価：深刻｜改善案：…

文体評価をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の修正：評価したい内容やAIの役割を調整
✅「#制約条件」の修正：出力形式や評価レベルの基準を変更
✅「#入力情報（例）」の修正：評価対象の文章をここに挿入

このプロンプトは、作成した文章の文体品質を評価し、改善点を提示するためのプロンプトです。
ブログ記事やビジネス文書など、あらゆるテキストの品質を効率的に向上させたい際に活用できます。

今回のプロンプトは、読みやすさ、論理性、表現の適切さ、一貫性、誤字脱字・表記揺れといった多角的な観点から文章を評価する点が工夫されています。
具体的な改善案を提示してくれるため、即座に修正に取り掛かることが可能です。
このプロンプトを使用することで、文章の校正・推敲にかかる時間を約7割削減できると期待されます。
「#入力情報」に評価したい文章を貼付してご利用ください。

入力例

#命令
あなたは文章の文体評価を専門とするAIです。以下の入力文章を読み込み、その文体に関する特性、問題点、および具体的な改善案を提示してください。特に、読みやすさ、論理性、表現の適切さ、一貫性、誤字脱字・表記揺れに焦点を当てて評価してください。

#制約条件
・出力は評価指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）。
・形式：①評価項目名／②問題点／③評価レベル〔深刻・要改善・軽微〕／④改善案。
・評価レベルの基準：
  - 深刻：文章の意図が著しく損なわれる、誤解を招く可能性が高い、読者に大きな不快感を与える。
  - 要改善：読みにくさや理解の妨げになる可能性がある、表現の質が低下している。
  - 軽微：より洗練された表現を目指すための改善点、細かな修正で向上する点。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。
・改善案には、具体的な修正例や提案を簡潔に含めてください。

#入力情報（例）
本日は、弊社の新製品である「AIアシスタント」について、その概要と利用方法をご紹介いたします。本製品は、日常業務の効率化を目的として開発されました。特に、データ入力やスケジュール管理において、大幅な時間短縮が見込めます。また、音声認識機能も搭載しており、より直感的な操作が可能です。今後は、多言語対応や、より高度な推論機能の追加も検討しており、さらなる進化を目指して参ります。ご清聴いただき、誠にありがとうございました。

#出力内容
評価項目名｜問題点：…｜評価：深刻｜改善案：…

今回は、AIが文章の文体評価を行うためのプロンプトを作成しました。

そのため、
– AIの役割を「文章の文体評価を専門とするAI」として定義
– 評価の焦点を「読みやすさ、論理性、表現の適切さ、一貫性、誤字脱字・表記揺れ」に設定
– 出力形式を「評価指摘一覧のみ」とし、「評価項目名｜問題点：…｜評価：深刻｜改善案：…」のフォーマットを指定
– 評価レベル（深刻・要改善・軽微）の具体的な基準を詳細に明記
– 評価対象の文章として、弊社の新製品「AIアシスタント」の製品紹介文を入力

といった部分を入力しました。

このように、具体的な評価対象の文章とAIへの厳密な指示、出力形式、そして評価基準を具体的に設定することで、AIが専門的な視点から文章の質を詳細に分析し、的確な改善提案を行ってくれます。

特に、ビジネス文書や技術文書など、正確性と明瞭さが求められる場面で、このプロンプトは非常に有効です。

また、改行を適切に挟むことで、プロンプトの内容が読みやすくなり、必要な情報を効率的に把握できるため、修正や再利用も容易になります。

実行結果（GPT-4o）

読みやすさ｜問題点：全体的に丁寧語が連続し、冗長に感じる箇所がある。｜評価：軽微｜改善案：過剰な丁寧語を調整し、簡潔にする。例：「ご紹介いたします」→「ご紹介します」、「～を目指して参ります」→「～を目指します」。
論理性｜問題点：製品の「概要」と「利用方法」が明確に区別されず混在している。機能紹介とメリットの提示が並列に置かれ、論理的な流れが不明確。｜評価：要改善｜改善案：製品の概要、機能、利用によるメリットをそれぞれ項目立てて説明し、論理的な構成にする。
表現の適切さ｜問題点：文章の結びに「ご清聴いただき、誠にありがとうございました」とあるが、これは対面でのプレゼンテーションや講演向けの表現であり、書面（概要と利用方法の説明文）には不適切である。文書の目的と読者層に対する配慮が不足している。｜評価：要改善｜改善案：文書の目的に合わせ、結びの言葉を省略するか、適切な内容に変更する。例えば、製品の説明であれば、次の行動を促す文言（例：「詳細はこちらをご覧ください」）などに変更する。
一貫性｜問題点：文体（です・ます調）は一貫しているが、「AIアシスタント」という新製品名に対する説明の深さに一貫性がない。導入では概要と利用方法を謳いながら、内容が機能説明に偏っている。｜評価：軽微｜改善案：「概要と利用方法」という導入に対し、機能説明だけでなく、具体的な利用シーンや問題解決への貢献にも触れる。
誤字脱字・表記揺れ｜問題点：誤字脱字、表記揺れは見られない。｜評価：軽微｜改善案：特になし。

この出力結果は、ある文章の質を多角的に評価し、具体的な改善に役立てたいときに参照する評価結果です。
提示された問題点と評価、改善案により、読みやすさや論理性、表現の適切性といった観点から、対象文章の具体的な課題と解決策を一目で把握できます。

論理性や表現の適切性といった重要な評価軸に加え、軽微な問題点から要改善な項目まで段階的な評価が示されるため、文章作成における自己改善や他者へのフィードバックの質向上に大きく貢献します。

特に「表現の適切さ」における指摘のように、文書の目的や読者層に応じた調整の重要性が明確に示唆されており、汎用的な文章作成のガイドラインとしても活用できます。

プロンプト4：PR評価をするプロンプト

#命令
あなたはPR活動の成果と課題を分析する専門家AIです。以下のPR活動に関する情報を読み取り、その効果、問題点、および具体的な改善案を提示してください。

#制約条件
・出力は評価項目ごとの指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目／②現状（客観的な事実）／③評価（詳細な分析と考察）／④改善案
・評価項目は、メッセージ伝達度、メディア露出と質、ターゲットへの波及効果、ブランドイメージへの影響、費用対効果、KPI達成度、危機管理体制など、多角的な視点から設定してください。
・各評価は具体的かつ根拠に基づき、客観的な視点で行ってください。
・問題点については、潜在的なリスクや見落としがちな点も指摘してください。
・改善案は実行可能で具体的なアクションを提案してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。

#入力情報
＜ここに評価したいPR活動に関する具体的な情報（プレスリリース、記事、SNS投稿、関連データ、目標設定など）を貼付＞

#出力内容
メッセージ伝達度｜現状：プレスリリースAはターゲット層であるX層に対して…｜評価：メッセージの核となる価値が不明瞭で、ターゲットの心に響く表現に欠ける。具体例の提示不足も影響。｜改善案：ターゲットX層の具体的なニーズとインサイトを深掘りし、それに合致する価値訴求ポイントを明確化。事例を交えたストーリーテリングを導入し、共感を促す。
メディア露出と質｜現状：Y紙、Zウェブメディアでの掲載はあったが、記事内容は…｜評価：掲載数は目標値に届かず、記事内容も製品機能の羅列に留まり、深い洞察や利用者の声が不足。キーメッセージの反映が不十分。｜改善案：各メディアの特性を分析し、記者向けにカスタマイズされた情報提供を行う。ユーザー事例や専門家コメントを積極的に提供し、多角的な視点での記事化を促す。

PR評価をするプロンプトの解説

実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#命令」の調整：PR活動の分析対象やAIの役割を具体的に設定
✅「#制約条件」の確認：出力形式、評価項目、提示方法が要件を満たしているか確認
✅「#入力情報」の準備：分析したいPR活動の具体的な情報を漏れなく収集・貼付

このプロンプトは、PR活動の成果と課題を詳細に分析し、具体的な改善案を導き出すために使用します。
PR戦略の見直しや、より効果的な施策立案を検討する際に活用できるでしょう。

本プロンプトは、出力形式を「評価項目」「現状」「評価」「改善案」と厳密に指定し、多角的な視点からの分析を促しています。
これにより、PR活動の専門家AIとして、体系的かつ実践的なフィードバックを得られる点が工夫されています。

通常、数日を要するPR活動の分析工数を、このプロンプトを使用することで約80%削減し、数時間で高品質な分析レポートを作成することが期待できます。
今回のプロンプトは「#入力情報」を入力することで利用することができます。
実際に使う場合はその部分に正しい情報を入力して利用してください。

入力例

#命令
あなたはPR活動の成果と課題を分析する専門家AIです。以下のPR活動に関する情報を読み取り、その効果、問題点、および具体的な改善案を提示してください。

#制約条件
・出力は評価項目ごとの指摘一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目／②現状（客観的な事実）／③評価（詳細な分析と考察）
／④改善案
・評価項目は、メッセージ伝達度、メディア露出と質、ターゲットへの波及効果、ブランドイメージへの影響、費用対効果、KPI達成度、危機管理体制など、多角的な視点から設定してください。
・各評価は具体的かつ根拠に基づき、客観的な視点で行ってください。
・問題点については、潜在的なリスクや見落としがちな点も指摘してください。
・改善案は実行可能で具体的なアクションを提案してください。
・専門用語は正確に、文章は簡潔な常体で。

#入力情報
革新テクノロジー株式会社が「AI搭載型パーソナルフィットネスコーチ『AIアスリート』」に関して実施したPR活動の情報を以下に示す。

製品/サービス: AI搭載型パーソナルフィットネスコーチ「AIアスリート」
PR活動期間: 2023年10月1日〜2023年12月31日

PR目標:

製品認知度を20%向上させる。

新規登録者数を5,000人獲得する。

主要IT/健康系メディア3社以上での露出を獲得する。

ブランドイメージ「最先端の健康技術を提供するリーダー」を確立する。

実施したPR施策:

プレスリリース配信:

2023年10月15日、「AIアスリート」のローンチと特徴（個別最適化されたトレーニングプラン、リアルタイムフィードバック）に関するプレスリリースを配信。

配信先：主要プレスリリース配信サービス、IT系記者、健康系記者。

メディア向け体験会:

2023年11月10日、主要メディア記者向けに製品体験会と開発者インタビューを実施。

参加者：IT系ウェブメディア2社、健康系雑誌1社、テレビ局1社。

インフルエンサーマーケティング:

フィットネス系YouTuber（フォロワー20万人）と提携し、製品使用レビュー動画を1本公開（2023年11月末）。

SNSキャンペーン:

TwitterとInstagramで「#AIアスリートチャレンジ」ハッシュタグキャンペーンを実施。製品の無料体験やグッズが当たる企画。

期間：2023年12月1日〜12月20日。

活動結果（データ）:

プレスリリース: 配信後のメディア掲載は0件。一部オンラインニュースサイトでのプレスリリース転載のみ。

メディア体験会: 参加したテレビ局はニュース枠で短尺（30秒）で製品を紹介。IT系ウェブメディア1社は製品レビュー記事を掲載（「AIアスリート」の機能紹介中心）。健康系雑誌は未掲載。

インフルエンサーマーケティング: YouTuber動画は再生回数15万回、高評価8,000件。コメント欄では製品への関心が見られたが、具体的な購入意欲を示すものは少なかった。

SNSキャンペーン: #AIアスリートチャレンジの投稿は200件（うち自社関連投稿150件、ユーザー投稿50件）。エンゲージメント率は平均1.5%。新規登録者数はキャンペーン期間中に500人増加。

ウェブサイトデータ: 製品ページへのアクセス数はPR活動前と比較して30%増加。ただし、直帰率は70%で改善が見られず。

KPI達成度:

製品認知度向上: 測定方法が不明確で効果測定できていない。

新規登録者数: 目標5,000人に対し、実績500人。

主要IT/健康系メディア3社以上での露出: 実績2社（テレビ、ITウェブ）。

ブランドイメージ確立: 定性的な評価は難しく、アンケート等も未実施。

#出力内容
メッセージ伝達度｜現状：プレスリリースAはターゲット層であるX層に対して…｜評価：メッセージの核となる価値が不明瞭で、ターゲットの心に響く表現に欠ける。具体例の提示不足も影響。｜改善案：ターゲットX層の具体的なニーズとインサイトを深掘りし、それに合致する価値訴求ポイントを明確化。事例を交えたストーリーテリングを導入し、共感を促す。
メディア露出と質｜現状：Y紙、Zウェブメディアでの掲載はあったが、記事内容は…｜評価：掲載数は目標値に届かず、記事内容も製品機能の羅列に留まり、深い洞察や利用者の声が不足。キーメッセージの反映が不十分。｜改善案：各メディアの特性を分析し、記者向けにカスタマイズされた情報提供を行う。ユーザー事例や専門家コメントを積極的に提供し、多角的な視点での記事化を促す。

今回は、PR活動の成果と課題を専門家AIが分析するためのプロンプトを作成しました。

そのため、#入力情報として、具体的に評価したいPR活動の詳細データを入力しました。

具体的には、AI搭載型パーソナルフィットネスコーチ『AIアスリート』という製品について、その製品/サービス名やPR活動期間を設定しました。

さらにPR目標として製品認知度20%向上、新規登録者数5,000人、主要IT/健康系メディア3社以上での露出、ブランドイメージ確立といった具体的な数値を指定しています。

そして、実施したPR施策として、プレスリリース配信、メディア向け体験会、インフルエンサーマーケティング、SNSキャンペーンの詳細を記述しました。

最も重要なのは、それぞれの活動結果（データ）を細かく入力した点です。例えば、プレスリリースのメディア掲載実績やインフルエンサー動画の再生回数、SNSキャンペーンの投稿数、新規登録者数、ウェブサイトのアクセス数と直帰率といった具体的な数値を盛り込みました。

これにより、AIはこれらの客観的なデータに基づき、各KPIの達成度を詳細に分析し、現状を正確に把握することができます。

このように、PR活動の目標、施策、そして何よりもその結果に関する詳細かつ具体的なデータを提供することで、AIは、その活動の効果、問題点、具体的な改善案を多角的かつ根拠に基づき提示します。

これは、PR担当者が客観的な視点から自社のPR活動を評価し、次回の戦略立案や改善策の検討に役立てるための強力なインプットとなります。

実行結果（GPT-4o）

メッセージ伝達度｜現状：プレスリリースはメディア掲載が0件。メディア体験会後の露出も、テレビでは短尺（30秒）、ITウェブメディアでは機能紹介に留まり、製品の核心的な価値や競合優位性が十分に伝わっていない。インフルエンサー動画は再生数が多いものの、コメント欄から具体的な購入意欲に繋がっていない。｜評価：AIアスリートの「個別最適化されたトレーニングプラン」や「リアルタイムフィードバック」といった特徴が、ターゲットユーザーにとってどのような具体的なベネフィットをもたらすのか、その価値訴求が不足している。一方的な情報提供に終始し、ユーザーの共感を呼ぶストーリーテリングや感情に訴えかける表現が欠如しているため、製品への深い関心や行動喚起に繋がっていない。｜改善案：ターゲット層の潜在的なニーズやフィットネスにおける課題を深掘りし、AIアスリートが提供する「個人の変化」や「達成感」に焦点を当てたメッセージを開発する。製品機能だけでなく、利用者の具体的な成功事例や開発者の熱意を伝えるストーリーを盛り込み、感情的な繋がりを創出。プレスリリースやメディア向け資料には、ユーザーベネフィットを強調したキーメッセージを明確に記載する。
メディア露出と質｜現状：目標の主要IT/健康系メディア3社以上に対し、テレビ局1社（30秒）、IT系ウェブメディア1社（機能紹介記事）の計2社での露出に留まり、健康系雑誌では未掲載。プレスリリースからの新規掲載は0件。｜評価：露出数が目標に未達であるだけでなく、掲載された記事内容も製品の機能紹介が中心であり、ブランドイメージ「最先端の健康技術を提供するリーダー」の確立には繋がる質の高い露出ではない。各メディアの特性や読者層に対する理解が不足しており、媒体ごとにカスタマイズされた情報提供やピッチが行われなかったため、メディア側の興味を引きつけ、深掘りした記事化を促すことができなかった。特に健康系メディアへのアプローチが不十分。｜改善案：メディアリストを再評価し、各メディアの読者層、掲載傾向、担当記者の関心領域を詳細に分析する。単なるプレスリリース配信に留まらず、各メディア向けにパーソナライズされた企画提案（例：AIアスリートを活用したトレーニングの科学的根拠、ユーザー変革ストーリー、業界の未来予測など）を行う。特に健康系メディアには、専門家コメントや医学的監修を交えた情報提供を強化し、信頼性を高める。
ターゲットへの波及効果｜現状：新規登録者数は目標5,000人に対し実績500人（目標達成率10%）と大幅に未達。SNSキャンペーンのユーザー投稿は50件と少なく、エンゲージメント率も1.5%と低い。ウェブサイトアクセス数は30%増加したが、直帰率が70%と高く、関心層から登録への転換に失敗している。インフルエンサー動画も購買意欲に繋がっていない。｜評価：各PR施策がターゲット層への具体的な行動喚起（製品登録、購入）に結びついていない。ウェブサイトの高い直帰率は、流入後のコンテンツがユーザーの期待と合致していない、あるいは製品の魅力を十分に伝えきれていない可能性を示唆。SNSキャンペーンもユーザーの自発的な参加や拡散を促す力が弱く、インフルエンジェムサーの影響力も製品認知に留まり、購買ファネルの下層への影響が限定的だった。ターゲットの行動特性や購買プロセスを十分に理解した上で、適切なフックと導線設計ができていない。｜改善案：ウェブサイトコンテンツを刷新し、製品のベネフィット、ユーザー事例、FAQ、体験談を充実させる。特にランディングページの最適化を行い、登録までの導線を明確化する。SNSキャンペーンでは、ユーザーがより能動的に参加したくなるようなクリエイティブや報酬設計を見直す。インフルエンサー選定においては、フォロワーの質やエンゲージメント率を重視し、製品体験の深掘りや長期的な関係構築を視野に入れる。無料体験期間の延長や限定割引など、登録への具体的なインセンティブを強化する。
ブランドイメージへの影響｜現状：ブランドイメージ「最先端の健康技術を提供するリーダー」の確立について、定性的な評価やアンケート調査が未実施であり、目標達成度合いを客観的に測定できていない。メディア露出も機能紹介に偏り、「最先端」「リーダー」といったイメージを醸成するような内容が不足している。｜評価：目標設定されたブランドイメージ確立に向けた戦略的なPR活動が不足しており、測定指標も定まっていないため、効果検証が不可能。機能説明に終始する露出では、革新性や業界を牽引するリーダーとしてのポジショニングを確立することは難しい。企業としてのビジョンや技術開発の背景、社会への貢献といったより上位のメッセージ発信が不足しており、ブランドの哲学や個性が十分に伝わっていない。｜改善案：ブランドイメージに関する定期的な市場調査（ブランド認知度、イメージ項目評価など）やソーシャルリスニングを実施し、現状を定量的に把握する。AIアスリートの「最先端技術」を支える研究開発体制や、健康産業における「リーダー」としてのビジョン・戦略を積極的に発信。開発責任者やCEOのメディア露出を増やし、製品だけでなく企業としての哲学や未来像を語る機会を創出する。AI技術の専門家との対談企画や、ウェルネス業界のトレンド分析など、業界をリードする視点での情報発信を強化する。
費用対効果｜現状：各PR施策にかかった具体的な費用は不明だが、新規登録者数500人、メディア露出2社という結果は、目標達成度合いと比較して投資に見合うリターンが得られていない可能性が高い。特に、目標達成率が低い新規登録者数から判断すると、現時点でのPR投資の費用対効果は低いと推察される。｜評価：投資額が不明であるため正確な費用対効果は算出できないが、主要KPIの達成度が極めて低いことから、現状のPR活動は投資対効果が低いと判断せざるを得ない。特に、インフルエンサーマーケティングやSNSキャンペーンからの新規登録への寄与が限定的である点は、費用配分の見直しが必要な課題。ウェブサイトの直帰率の高さは、獲得したアクセスが無駄になっている可能性を示唆し、広告費用の最適化が求められる。｜改善案：各PR施策にかかる費用を明確に記録し、新規登録者数やメディア掲載数といった具体的な成果と結びつけて管理する。施策ごとの獲得単価（CPA）を算出し、目標CPAを設定する。効果の低い施策は改善策を講じるか、予算配分を調整する。デジタル広告やSNSキャンペーンにおいては、A/Bテストを継続的に実施し、クリエイティブやターゲティングの最適化を図る。ウェブサイトのCVR改善に注力し、流入後の行動変容を促すことで、アクセス獲得費用の無駄を削減する。
KPI達成度｜現状：製品認知度向上は測定方法が不明確で効果測定できていない。新規登録者数は目標5,000人に対し実績500人（目標の10%）。主要IT/健康系メディア3社以上での露出は実績2社（目標の67%）。ブランドイメージ確立は定性評価、アンケート等未実施。｜評価：新規登録者数とメディア露出数において目標が大幅に未達であり、PR活動全体の効果が期待値を下回っている。特に製品認知度とブランドイメージ確立という重要なKPIについて、測定方法が確立されていないため、PR活動の効果を客観的に評価し、今後の戦略に活かすことができない状態にある。これは、PR活動の計画段階における効果測定の設計が不十分であったことを示唆する。｜改善案：製品認知度測定のために、PR活動前後でのブランドリフト調査（例：アンケート調査、Google Trendsなどの検索トレンド分析）を導入する。ブランドイメージについては、定期的なアンケート調査やソーシャルリスニングを通じて、定量的・定性的な変化を測定できる仕組みを構築する。各KPIの進捗をリアルタイムで追跡できるダッシュボードを構築し、未達成のKPIに対する具体的なアクションプランと責任者を割り当て、PDCAサイクルを迅速に回せる体制を整備する。
危機管理体制｜現状：今回のPR活動期間中に、製品やサービスに関する大きな危機事象（不祥事、炎上、製品不具合など）は発生していない。入力情報からは、明確な危機管理体制やコミュニケーションガイドラインの有無は確認できない。｜評価：AI搭載の健康関連製品であるため、誤った情報発信や過度な表現が、利用者の健康被害や企業イメージの著しい失墜に繋がる潜在的なリスクを常に抱えている。特にSNSキャンペーンにおいては、ユーザーの不適切な投稿やハッシュタグの誤用が炎上を招く可能性があった。現時点で問題は顕在化していないものの、危機管理体制や緊急時のコミュニケーションプランが不透明なため、潜在的なリスクに対する備えが不足している可能性が高い。｜改善案：製品の特性を考慮し、広報活動における表現ガイドライン（医学的根拠の明示、誇大広告の回避など）を策定し、徹底する。潜在的な危機シナリオ（例：データセキュリティ問題、誤ったトレーニング方法による健康被害の訴えなど）を想定し、緊急時の対応フロー、責任者、対外コミュニケーション（メディア、SNS）の事前準備を行う。SNS投稿のモニタリング体制を強化し、ネガティブな兆候を早期に察知し、適切な対応を迅速に行えるよう、運用体制を構築する。必要に応じて、法的・医療的な専門家と連携できる体制を構築する。

このプロンプトの出力結果は、AIアスリートのPR活動に関する現状を多角的に分析し、具体的な課題と改善策を提示した非常に詳細なレポートです。

メッセージ伝達度からKPI達成度、さらには危機管理体制に至るまで、PR戦略のあらゆる側面が網羅的に評価されています。特に現状分析と評価が非常に的確であり、PR活動が目標達成に至らなかった根本原因を深く掘り下げている点が秀逸です。

例えば、「ターゲットへの波及効果」におけるウェブサイトの直帰率の高さや、インフルエンサー動画の購買意欲への未接続といった指摘は、SEOの観点からも重要な示唆を与えています。ユーザーの具体的な行動特性や購買プロセスを十分に理解した上で、適切なフックと導線設計ができていないという評価は、コンバージョン最適化の重要性を再認識させます。

提示されている改善案も具体的かつ実行可能であり、単なる精神論に終わらず、データに基づいた効果測定とPDCAサイクルを重視している点が素晴らしいと感じます。

「費用対効果」の項目におけるCPAの算出やA/Bテストの継続的実施、「KPI達成度」でのブランドリフト調査の導入提案は、今後の戦略立案において非常に実践的です。この分析は、PRとSEOが密接に連携すべき領域を明確に示しています。

例えば、ウェブサイトコンテンツの刷新やランディングページの最適化は、PRのメッセージ強化だけでなく、検索エンジンからの流入効果を最大化するためにも不可欠です。また、ユーザーの具体的な成功事例や開発者の熱意を伝えるストーリーテリングは、ユーザーエンゲージメントを高め、結果として検索ランキングにも良い影響をもたらす可能性を秘めています。

総じて、このプロンプトの出力結果は、AIアスリートのPR活動の再構築だけでなく、より広範なデジタルマーケティング戦略の策定においても、極めて有用な羅針盤となるでしょう。

現状を客観的に把握し、次に何をすべきかを明確に指し示す、プロフェッショナルな視点からの素晴らしい分析であると評価します。

プロンプト5：評価フォーマット作成をするプロンプト

#命令
あなたは評価フォーマット設計の専門家AIです。以下の入力情報に基づき、対象に最適な評価フォーマットを設計し、提示してください。

#制約条件
・出力は評価フォーマットの項目一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目名／②評価の観点／③具体的な評価基準（例）／④評価スケール（例）
・入力情報に不足がある場合や、不明瞭な点があれば、その旨を指摘し、追加で必要な情報を提案してください。
・客観的かつ実践的な評価が可能となるよう配慮し、文章は簡潔な常体で。

#入力情報（例）
＜ここに評価対象、評価目的、既存の評価項目（任意）、評価者などの情報を貼付＞
例：
評価対象：新入社員
評価目的：OJT期間終了時の習熟度確認とフィードバック
評価項目（任意）：ビジネスマナー、報告・連絡・相談、業務理解度
評価者：直属の上司

#出力内容
評価項目名｜評価の観点｜具体的な評価基準（例）｜評価スケール（例）

評価フォーマット作成をするプロンプトの解説

#実際にプロンプトを活用する際のチェックリスト
✅「#入力情報（例）」の修正：評価対象、評価目的、評価者などの具体的な情報を追記
✅「#制約条件」の追加：出力形式の調整や評価スケールなど、追加したい条件や要望を追記
✅「#出力内容」の調整：出力される評価フォーマットの構成や情報量を求める形に調整

このプロンプトは、様々な評価対象に最適な評価フォーマットを効率的に設計するために使用します。人材評価やプロジェクト評価など、評価項目をゼロから検討する際に大変役立ち、すぐに実用できるフォーマットが得られます。

「#制約条件」により出力形式が厳密に指定されているため、常に統一された実践的なフォーマットを得られるのが大きな工夫です。入力情報が不足している場合でも、AIがその旨を指摘し、必要な情報を提案してくれます。

これにより、評価フォーマットの検討にかかる工数を約70%削減し、評価業務の効率化に貢献します。今回のプロンプトは「#入力情報（例）」を入力することで利用することができます。実際に使う場合はその部分に正しい情報を入力して利用してください。

入力例

#命令
あなたは評価フォーマット設計の専門家AIです。以下の入力情報に基づき、対象に最適な評価フォーマットを設計し、提示してください。

#制約条件
・出力は評価フォーマットの項目一覧のみ（前置き・まとめ不要）
・形式：①評価項目名／②評価の観点／③具体的な評価基準（例）／④評価スケール（例）
・入力情報に不足がある場合や、不明瞭な点があれば、その旨を指摘し、追加で必要な情報を提案してください。
・客観的かつ実践的な評価が可能となるよう配慮し、文章は簡潔な常体で。

#入力情報（例）
評価対象：プロジェクトリーダー
評価目的：四半期ごとのパフォーマンス評価と能力開発計画への反映
評価項目（任意）：リーダーシップ、進捗管理、リスク管理、コミュニケーション
評価者：部門長、チームメンバー、関係部署

#出力内容
評価項目名｜評価の観点｜具体的な評価基準（例）｜評価スケール（例）

このプロンプトは、様々な評価対象に対し、目的に応じた最適な評価フォーマットを設計・提案するために作成されています。

そのため、
– 評価対象を「プロジェクトリーダー」
– 評価目的を「四半期ごとのパフォーマンス評価と能力開発計画への反映」
– 評価項目（任意）として「リーダーシップ、進捗管理、リスク管理、コミュニケーション」
– 評価者を「部門長、チームメンバー、関係部署」

といった具体的な情報を入力しています。

このように具体的な情報を入力することで、プロジェクトリーダーの四半期ごとのパフォーマンスを多角的に評価し、その結果を能力開発計画に反映させるという、特定のユースケースに対応した評価フォーマットを生成することが可能です。

また、例文のように適切な場所で改行を挟み、箇条書きで入力内容を整理することで、各項目が一目で分かりやすくなり、プロンプトの可読性と修正のしやすさが向上します。

実行結果（GPT-4o）

評価項目名｜評価の観点｜具体的な評価基準（例）｜評価スケール（例）
リーダーシップ｜チームの方向性提示、モチベーション向上、意思決定｜プロジェクト目標を明確に示し、メンバーに浸透させているか。困難な状況下でも前向きな姿勢を保ち、チームを鼓舞しているか。迅速かつ適切な意思決定を行い、プロジェクトを推進しているか。｜5段階評価 (5: 非常に優れている、4: 優れている、3: 標準的、2: 改善が必要、1: 大きな改善が必要)
進捗管理｜スケジュール管理、タスク配分、進捗報告｜現実的なスケジュールを作成し、計画通りに進捗しているか。メンバーの能力や負荷を考慮し、適切にタスクを割り振っているか。定期的に進捗状況を確認し、関係者に正確に報告しているか。｜5段階評価 (5: 非常に優れている、4: 優れている、3: 標準的、2: 改善が必要、1: 大きな改善が必要)
リスク管理｜リスク特定、リスク評価、対策立案、問題解決｜潜在的なリスクを事前に特定し、分析しているか。リスク発生時に迅速かつ効果的な対策を講じているか。予期せぬ問題に対し、冷静に原因を特定し、解決策を実行しているか。｜5段階評価 (5: 非常に優れている、4: 優れている、3: 標準的、2: 改善が必要、1: 大きな改善が必要)
コミュニケーション｜チーム内コミュニケーション、ステークホルダー連携、情報共有｜チームメンバー間の円滑な情報共有と意見交換を促進しているか。社内外のステークホルダーと建設的な関係を築き、連携しているか。報連相を適切に行い、必要な情報をタイムリーに共有しているか。｜5段階評価 (5: 非常に優れている、4: 優れている、3: 標準的、2: 改善が必要、1: 大きな改善が必要)

この出力結果は、人事評価の質を高めるための、非常に具体的で実践的な評価項目と基準を提示しています。

「評価項目名」「評価の観点」「具体的な評価基準」「評価スケール」という構造で、多角的に個人の能力を評価できるフレームワークが提供されています。
これにより、評価者と被評価者の双方にとって明確な基準となり、評価の透明性が大きく向上します。

特に「具体的な評価基準（例）」が詳細に記述されている点は、評価の属人性を排し、客観的かつ公平な評価を実現する上で非常に有効です。
また、個人の成長を促す具体的なフィードバックの基盤としても、大いに活用できるでしょう。

提示された項目は汎用性が高く、企業の文化や職種に応じて評価基準を調整することで、さらに自社に最適化された人事評価システムを構築できます。
例えば、「評価スケール」の記述を参考に、より細分化した段階を設定したり、特定のスキル項目を追加したりすることも容易です。