「Chatgpt プロンプトエンジニアリングって結局、何から手を付ければいいの？」
「問い合わせデータはあるのに、毎月同じクレームが来てつらい…」
もしあなたがこんなモヤモヤを抱えながら「Chatgpt プロンプトエンジニアリング」と検索しているなら、このページはまさにあなたのためのものです。
この記事では、単に「良さそうなプロンプト例」を並べるのではなく、 “問い合わせデータからビジネス価値を最大化するためのプロンプト設計術”にフォーカスします。
現場のCS（カスタマーサポート）担当者、マネージャー、マーケター、プロダクトマネージャーが、 明日からそのまま使えるレベルの具体的なプロンプトと設計の考え方を、ストーリー仕立てで解説していきます。
なぜ今「問い合わせ×ChatGPT×プロンプト設計」が必須なのか
AIのイメージ
まず前提として押さえたいのは、問い合わせデータは「コスト」ではなく、徹底的に掘れば掘るほど価値が出る意思決定のダイヤモンドだということです。
しかし現実はどうでしょうか。
毎日似たような問い合わせが来ているのに、
「とりあえず対応して終わり」「集計はしているけど、改善に活かせていない」というケースが圧倒的に多いです。
よくある「もったいない」問い合わせ分析のパターン
多くの企業で起きているのは、次のような状態です。
・問い合わせはExcelやヘルプデスクツールに溜まるだけ
・月次でざっくりカテゴリ集計はしているが、深い解釈はできていない
・個々の担当者の「肌感覚」が意思決定のベースになっている
この状態では、せっかくのデータが「対応履歴の墓場」になってしまいます。
ここにChatGPTとプロンプトエンジニアリングを組み合わせると、問い合わせデータは一気に「改善アイデアの鉱山」に変わります。
問い合わせ分析とChatgpt プロンプトエンジニアリングの本質的な関係
問い合わせ分析におけるChatgpt プロンプトエンジニアリングの役割は、「魔法の一言を考えること」ではありません。
本質は、 「ChatGPTに、あなたの会社の“優秀なアナリスト”として振る舞わせる設計をすること」
です。
つまり、
・どんな視点でデータを見てほしいか
・どんな粒度でまとめてほしいか
・誰に伝えるレポートなのか
・何を意思決定したいのか
こうした要素を丁寧にプロンプトの中に織り込むことで、初めて「使える分析結果」が返ってきます。
成果が出るChatgptプロンプトエンジニアリングの全体像
ここでは、問い合わせ分析に特化したプロンプト設計のフレームワークを整理します。
目的とアウトプットを最初に言語化する
最初に決めるべきは、「この分析で何を決めたいのか」です。
例えば次のように、プロンプトの冒頭で目的とアウトプット形式をはっきり指示します。
・目的
「問い合わせ数を30％削減するための優先改善ポイントを3つ特定したい」
・アウトプット指示例
「重要度の高い順に3つ挙げ、それぞれに“根本原因の仮説”“推奨アクション”“期待される効果”を含めてください」
このように書くことで、ChatGPTは単なる集計ではなく、意思決定に直結する提案を返しやすくなります。
ChatGPTに役割と前提知識を与える
同じデータでも、「誰として考えるか」で解釈は大きく変わります。
プロンプトでは、次のようにChatGPTに明確な役割を持たせましょう。
「あなたはSaaS企業のカスタマーサクセスマネージャー兼データアナリストです。
顧客体験とサポート効率を両立させる視点で回答してください。」
さらに、
・自社のビジネスモデル
・主要プランや顧客セグメント
・問い合わせチャネル（電話／メール／チャットなど）
といった前提情報も、最初にコンパクトに伝えておくと分析の精度がぐっと上がります。
データの渡し方を設計する（フォーマット設計）
プロンプトエンジニアリングでよく見落とされがちなのが、「データの構造」です。
同じ内容でも、バラバラの文章を投げるより、次のような形式に整えて渡すほうが圧倒的に有利です。
| 要素 | 悪い例 | 良い例 |
|---|---|---|
| 形式 | 生のメール本文をそのままベタ貼りしている状態です。 | 「日時／チャネル／顧客区分／製品／要約／本文」の列を持つ表形式になっている状態です。 |
| 量 | 1件ごとの問い合わせをその都度分析させている状態です。 | 代表的な100〜500件をまとめて渡し、傾向を分析させている状態です。 |
| ラベル | 何のラベルもなく、AIがすべてを推測しなければならない状態です。 | 可能な範囲で「カテゴリ」「緊急度」などの簡易ラベルを人手で付けておく状態です。 |
このようなフォーマット設計も、立派なプロンプトエンジニアリングの一部です。
問い合わせ傾向分析のためのプロンプト設計ステップ
ここからは、実際に問い合わせログを分析する流れを、プロンプト設計の観点でステップ化してみます。
ステップで理解する全体フロー
以下の手順を一通り押さえれば、「とりあえず使っている」状態から、一気に再現性のある分析プロセスにレベルアップできます。
- 分析の目的とKPIを決めて、それをプロンプトの冒頭に明記します。
- 問い合わせデータを整形し、ChatGPTが理解しやすい表形式や構造化テキストにします。
- カテゴリ分類・感情分析・頻度分析など、分析観点ごとに専用のプロンプトを用意します。
- 一度の分析結果を鵜呑みにせず、「ここはもっと深掘りして」と追加プロンプトで掘り下げます。
- 最終的なレポート用プロンプトで、経営層・現場向けなどターゲット別の要約を作成します。
この5ステップをテンプレート化しておくと、担当者が変わっても分析の質がブレにくくなります。
ステップ別の具体プロンプト例
例えば「カテゴリ別の問い合わせ傾向」を見たい場合、次のように書くと精度が上がります。
「以下の問い合わせ一覧を読み、
1)どのカテゴリの問い合わせが多いか
2)過去1ヶ月と比べて増えているカテゴリはどれか
3)増えているカテゴリごとに、考えられる根本原因の仮説を3つずつ挙げてください。
出力は、
『カテゴリ名／件数傾向のコメント／根本原因の仮説／推奨アクション』の列を持つ表形式でまとめてください。」
このように“欲しい観点”と“出力フォーマット”をセットで指定することが、プロンプトエンジニアリングのキモです。
現場でそのまま使えるプロンプトテンプレート集
ここからは、問い合わせ分析にすぐ使える実践プロンプトを用途別に紹介します。会社の状況に合わせて、少しずつ言葉を変えて使ってください。
問い合わせカテゴリ自動分類プロンプト
「あなたはカスタマーサポートのアナリストです。
以下の問い合わせ一覧を、
『製品の使い方／技術的トラブル／注文・配送／料金・請求／アカウント・契約／その他』のいずれかに分類してください。
各問い合わせごとに、
『ID／推奨カテゴリ／分類理由（1行）』を出力してください。
迷う場合は、理由も含めて最も顧客体験に影響が大きいカテゴリを選んでください。」
このプロンプトは、既存の簡易ラベルと組み合わせるとラベリング精度の底上げに役立ちます。
ネガティブ感情検知＆優先度付けプロンプト
「以下の問い合わせテキストについて、
1)『ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ／非常にネガティブ』のいずれかで感情ラベルを付けてください。
2)ネガティブ以上のものに対して、顧客離脱リスクを『高／中／低』で評価してください。
3)特に緊急対応が必要と思われるものには『要即時対応』フラグを付けてください。
出力は『ID／感情ラベル／離脱リスク／要即時対応フラグ／根拠となる表現』の形式でお願いします。」
こうすると、単なる感情分析ではなく、実務で使える優先度リストとして活用できます。
根本原因と改善案をまとめるプロンプト
「あなたはプロダクトマネージャー兼CSマネージャーです。
以下の『〇〇機能に関する問い合わせ』の抜粋を分析し、
頻出している課題のパターンを3〜5個に整理してください。
各パターンについて、
『課題の要約／想定される根本原因／推奨されるプロダクト改善／FAQ・ヘルプでの改善案』を日本語で具体的に提案してください。」
このプロンプトは、プロダクトチームとの議論材料として非常に使い勝手が良い型です。
運用で差がつく！プロンプトエンジニアリングの実践ポイント
一度いいプロンプトができても、それで終わりではありません。
問い合わせ傾向は日々変化しますし、ビジネス側の見たい指標も変わっていきます。
評価指標を決めて「プロンプトも改善」する
プロンプトも、広告コピーやLPと同じくABテストの対象だと考えましょう。
例えば次のような指標で、「このプロンプトは使えるのか」を評価します。
- ChatGPTの分析結果をもとに実施した改善施策の数や、そのうち実際に効果があった施策の割合を記録します。
- 分析にかかる時間（人が要約していたときと比べて何％削減できたか）を測定します。
- 問い合わせカテゴリのブレがどれだけ減ったか、担当者間の認識の統一度を確認します。
こうした指標を月次で見ながら、「もっと原因分析を深堀りする指示を増やそう」「経営向けの要約を短くしてもらおう」などプロンプト自体を継続的に改善していくのがコツです。
データプライバシーとセキュリティの観点もプロンプトに組み込む
問い合わせデータには、名前・メールアドレス・住所など個人情報が含まれていることが多いです。
プロンプトの中で、あえてこんな指示を入れておくと安全性が高まります。
「個人名・住所・メールアドレスなど、個人を特定できる情報が含まれる場合は、『顧客A』『顧客B』のように匿名化して扱ってください。」
この一文を入れておくだけでも、社内の安心感は大きく変わります。
Chatgpt プロンプトエンジニアリングに関する疑問解決
ここからは、「Chatgpt プロンプトエンジニアリング」で検索した人が抱きがちな疑問に、まとめて答えていきます。
Q1. 現場メンバーは技術知識ゼロでもプロンプトを使いこなせますか？
結論からいうと、技術知識ゼロでも十分使いこなせます。
むしろ重要なのは「問い合わせ現場をよく知っていること」です。
なぜなら、良いプロンプトは“現場の言葉で課題を具体的に書けるかどうか”で決まるからです。
最初は、この記事で紹介したようなテンプレートをそのまま使い、
慣れてきたら自社の文脈に合わせて言葉を少しずつ変えていく、というステップがおすすめです。
Q2. プロンプトはどのくらいの頻度で見直すべきですか？
目安としては、
・新機能リリースや料金改定など、問い合わせ内容が大きく変わるイベントのたび
・月次レポートを作るタイミング
この月1〜四半期1回くらいの頻度で、
「今のプロンプトで本当に欲しい答えが返ってきているか？」をチェックすると良いです。
特に、
・増えている問い合わせカテゴリが“肌感覚”とズレていないか
・経営層へのレポートが、意思決定しやすい形になっているか
この2点をチェックポイントにすると、見直しがスムーズになります。
Q3. ChatGPTの分析結果はどこまで信用していいの？
重要なのは、“100％正しい前提で使わないこと”です。
ChatGPTは、「大量データからパターンを見つける」「要約する」のが得意ですが、
・ビジネス的に本当に意味があるか
・自社の戦略と合っているか
といった判断は、最終的に人間の仕事です。
おすすめは、
・最初の数回は、人間の分析結果と並べて比較してみる
・一致している部分／ズレている部分を観察し、プロンプトを調整する
という“人間×AIの二重チェック”を前提に運用することです。
Q4. 小さなチームでも導入する意味はありますか？
むしろ小規模チームこそ大きな恩恵があります。
1人や少人数でサポートを回している場合、
「月次でちゃんと分析したいけど、目の前の対応で精一杯」という状況はよくあります。
そこでChatgpt プロンプトエンジニアリングを活用すると、
・生ログの一次整理（カテゴリ分類・感情分析）
・簡単な傾向分析
・改善案のたたき台
といった部分をAIに任せ、
人間は「どの改善を実際にやるか」という意思決定と実行に集中できます。
【警告】このままでは、AI時代に取り残されます。
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他の記事は下記のリンクからご覧いただけます。
まとめプロンプトを整えれば、問い合わせは“コスト”から“資産”へ変わる
ここまで、問い合わせ傾向分析におけるChatgpt プロンプトエンジニアリングの考え方と具体的なプロンプト例を紹介してきました。
最後に、実践のために押さえておきたいポイントを整理します。
1つ目は、目的とアウトプットから逆算してプロンプトを設計することです。
「なんとなく分析してほしい」ではなく、「問い合わせ30％削減のための優先改善ポイント3つ」のように、ゴールを具体的に書きましょう。
2つ目は、ChatGPTに役割と前提を丁寧に伝えることです。
「CSマネージャーとして」「SaaS企業の文脈で」といった役割指定と、ビジネスモデルを簡潔に共有するだけで、出てくる答えの質が変わります。
3つ目は、データの渡し方・フォーマットもプロンプトエンジニアリングの一部と考えることです。
構造化されたデータ、代表的なサンプル、簡易ラベル――このあたりを整えると、分析の精度と再現性が一気に向上します。
そして何より大切なのは、 プロンプトそのものを“回し続ける”ことです。
問い合わせの傾向が変われば、最適なプロンプトも変わります。
月次・四半期ごとに少しずつ改良を重ねていけば、あなたの会社だけの「問い合わせ分析AIレシピ」が育っていきます。
もし今、あなたの会社にも眠っている問い合わせデータがあるなら、
まずはこの記事のテンプレートのうち、どれか1つだけをコピーして試してみてください。
小さな一歩の先に、
・同じ問い合わせが減る
・顧客が迷わなくなる
・プロダクトの方向性がクリアになる
そんな“圧倒的にラクで、成果の出る”問い合わせ運用が待っています。
今日が、問い合わせデータを「コスト」から成長エンジンに変えるスタートになりますように。
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