AI業務活用 2026.04.29

生成AIで企画書→スライド完成を3倍速化|ChatGPTプロンプト5つ【実践例付き】

タグ:生成AI / プロンプト / 資料作成 / 業務効率化 / ChatGPT

5つのプロンプトテンプレート(コピペ可)

プロンプト1: 構成案を一気に生成する

以下の条件でプレゼン資料の構成案を作ってください。

目的: [例: 新サービスの社内承認を得る]
対象: [例: 役員会、10名、意思決定者(非エンジニア)]
制約: [例: スライド10枚以内、発表15分]
情報: [例: 開発期間3ヶ月、費用500万円、期待ROI200%]

出力形式:
スライド番号 | タイトル | 要点3行
の表形式で出力してください。

プロンプト2: 各スライドの本文を生成する

以下のスライドタイトルの本文を書いてください。

タイトル: [課題:現在の業務プロセスの問題点]
対象: 情報システム部長(40代、非エンジニア背景)
トーン: 客観的・データ駆動
制約: 150文字以内、数値を含める

出力: 本文のみ(箇条書きで3点以内)

プロンプト3: キャッチコピーを生成する

以下のプレゼンのキャッチコピーを5案作ってください。

内容: [例: AI導入で業務時間を50%削減するプロジェクト提案]
対象: 経営層(ROI・コスト意識が高い)
避けること: 技術用語・抽象的な表現

各案: 20文字以内

プロンプト4: Q&Aを想定してFAQを作る

このプレゼン後に予想される質問と回答を10個作ってください。

プレゼン内容: [概要を貼り付け]
質問者: 予算を管理する役員、現場責任者

各質問:
- Q: 想定される質問
- A: 簡潔な回答(200文字以内)
- 補足: 追加資料が必要な場合はその旨

プロンプト5: 改善フィードバックを求める

以下のスライド原稿をレビューしてください。

[原稿を貼り付け]

評価観点:
1. 対象者(役員)への分かりやすさ(1-10点)
2. 具体性(数値・事例の充実度)(1-10点)
3. 論理の流れ(問題→解決→効果)(1-10点)
4. 改善すべき点3つを具体的に指摘してください

APIで資料作成を自動化する

# presentation_generator.py
# 提案情報からスライド構成+本文をClaude APIで自動生成する

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

SLIDE_SYSTEM = """あなたはプロの経営コンサルタントです。
提案資料のスライド構成と本文を作成してください。

必ず含める要素:
- 具体的な数値(コスト・ROI・期間)
- 課題→解決策→効果の流れ
- 対象者の視点(意思決定者向け)"""

def generate_presentation(
    topic: str,
    audience: str,
    key_data: list[str],
    slide_count: int = 8
) -> str:
    """プレゼン資料の全コンテンツを生成する"""
    
    data_str = "\n".join(f"- {d}" for d in key_data)
    
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",  # 資料品質はSonnet推奨
        max_tokens=3000,
        system=SLIDE_SYSTEM,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""
テーマ: {topic}
対象: {audience}
スライド数: {slide_count}
使用データ:
{data_str}

各スライドのタイトルと本文(200文字以内)を表形式で出力してください。
"""
        }]
    )
    
    inp = response.usage.input_tokens
    out = response.usage.output_tokens
    cost = (inp * 3.00 + out * 15.00) / 1_000_000
    print(f"生成コスト: ${cost:.4f} (Sonnet)")
    
    return response.content[0].text

# 使用例
result = generate_presentation(
    topic="AIチャットボット導入による問い合わせ対応コスト削減提案",
    audience="経営企画部長(IT部門への予算承認権限あり)",
    key_data=[
        "現在の問い合わせ対応コスト: 月500万円(10名体制)",
        "AI導入後の試算: 月200万円(3名体制)",
        "初期投資: 2000万円、ROI期間: 18ヶ月",
        "他社導入実績: 30社以上"
    ]
)
print(result)

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参考ソース