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ChatGPTでペルソナを作る方法｜実践プロンプト付きで5ステップ完全解説【2026年最新版】
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※動画では実際にChatGPTの画面を操作しながらペルソナを作成する全工程を実演しています。記事と合わせてご覧いただくと、より理解が深まります。
「自社のサービス、いいものを作ったのに誰に届ければいいかわからない…」
サービス開発やマーケティングに携わる方なら、一度はこんな壁にぶつかったことがあるのではないでしょうか。
実は私たちも同じ悩みを抱えていました。私たちが開発・運営しているAIインタビュー記事化サービス「ドヤインタビュー」は、動画や音声をアップロードするだけで記事が自動生成される便利なサービスです。しかし、いざマーケティングを始めようとしたとき、「結局このサービスは誰のためのものなのか？」という根本的な問いに答えられなかったのです。
LPを作ろうにもコピーが定まらない。広告を出そうにもターゲティングがぼやける。機能を追加しようにも優先度が決められない。──すべての原因は「ペルソナがない」ことでした。
そこで今回、ChatGPTを使ってドヤインタビューのペルソナを実際に作ってみることにしました。プロンプトの設計から深掘り、なりきり検証まで、全工程を動画でも撮影しています。この記事では、その一部始終を再現しながら、ChatGPTでペルソナを作る具体的な方法を5つのステップで解説します。
この記事でわかること
・ChatGPTでペルソナを作る5つのステップと具体的な手順
・実際にドヤインタビューのペルソナを作成した一次体験レポート
・そのまま使えるプロンプトテンプレート6種類
・ペルソナの解像度を上げる3つの深掘りテクニック
・作ったペルソナに「なりきらせて」検証する裏ワザ
・ペルソナをLP・広告・機能開発に活用する方法
ChatGPTでペルソナを作成するメリットとは？
ペルソナとは、自社の製品やサービスを最も必要としている理想の顧客像を具体的な人物像として描いたものです。年齢、職業、課題、行動パターンなどを詳細に設定することで、マーケティング施策全体の軸が定まります。
従来の方法との違い
従来のペルソナ作成では、ユーザーインタビューやアンケート調査、市場データの分析に何週間もかかることが珍しくありませんでした。もちろんこれらの定性・定量調査は今でも重要ですが、ChatGPTを活用することで「たたき台としてのペルソナ」を短時間で作成し、後から実データで検証・修正するアプローチが可能になります。
ChatGPT活用の3つの利点
1つ目は、スピードです。適切なプロンプトを用意すれば、数分で精度の高いペルソナのたたき台が手に入ります。今回の動画撮影でも、最初の基本ペルソナが出力されるまでわずか30秒ほどでした。
2つ目は、多角的な視点です。自分一人では思いつかない角度からの課題や行動パターンをAIが提案してくれるため、思い込みによるバイアスを減らせます。実際に私たちも「外注ライターに1本3〜5万円払っている」という代替手段の具体像はChatGPTの出力で初めてクリアに言語化できました。
3つ目は、反復的な改善がしやすい点です。ChatGPTは対話形式で深掘りできるため、一度のプロンプトで終わりではなく、追加の質問を重ねてペルソナの解像度をどんどん上げられます。
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なぜペルソナが必要なのか？ ── ペルソナ不在がもたらす3つの問題
ペルソナを設定しないままマーケティング施策を進めると、次のような問題が起こります。これは私たちがドヤインタビューの初期マーケティングで実際に経験したことでもあります。
まず、LPやWebサイトのコピーが抽象的になりがちです。「誰でも使える」「便利なツール」といったメッセージでは、誰にも刺さりません。具体的なペルソナがあれば、「採用広報担当者がインタビュー記事の作成時間を80%削減」のように、ターゲットの心に響くコピーが書けます。
次に、広告のターゲティングが定まりません。Facebook広告やGoogle広告を出稿する際、ペルソナがなければどの属性に絞るべきか判断できず、予算を浪費してしまいます。
さらに、プロダクトの開発優先度が曖昧になります。「あったら便利」な機能と「このペルソナにとって必須」な機能の区別がつかなくなり、リソースの配分を誤る原因になります。
逆に、明確なペルソナがあれば、刺さるメッセージが書ける・広告のROIが向上する・開発の優先度が明確になるという好循環が生まれます。
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【実践】ChatGPTでペルソナを作る5つのステップ ── ドヤインタビューで実演
ここからは、私たちが実際にChatGPTを使ってドヤインタビューのペルソナを作成した全工程を再現します。動画でも実際のChatGPT操作画面をお見せしていますので、ぜひ合わせてご覧ください。
実例で使うサービス：ドヤインタビューとは？
今回のペルソナ作成で題材にしたのは、私たちが開発・運営しているAIサービス「ドヤインタビュー」です。
ドヤインタビューは、動画や音声データをアップロードするだけで、AIがインタビュー記事を自動生成するクラウドサービスです。通常、インタビュー記事を1本作るには「文字起こし → 構成づくり → リライト → 校正」と何段階もの工程が必要で、慣れた人でも6〜8時間はかかります。ドヤインタビューなら、この面倒な工程をAIがまるっと代行し、数分で記事の下書きが完成します。
採用広報での社員インタビュー、導入事例の作成、社内報、オウンドメディア記事など、幅広い用途で活用されています。
▶ ドヤインタビューの詳細はこちら：https://doyamarke.surisuta.jp/tool/doya_interview
Step 1：サービス情報をプロンプト用に整理する
ペルソナ作成の最初のステップは、自社サービスの情報を丁寧に整理することです。動画の中でも繰り返し強調しましたが、いきなり「ペルソナを作ってください」と投げても、ChatGPTはサービスの詳細を知らないため、一般論しか返ってきません。
私たちが最初にやった失敗がまさにこれでした。
ドヤインタビューのペルソナを作ってください
この一文だけでは、ChatGPTがサービスの具体的な特徴を把握できず、どのSaaSにも当てはまるような汎用的なペルソナしか出力されませんでした。
そこで改善したアプローチがこちらです。
プロンプトに盛り込むべき情報を整理しました。
・サービス名と概要
・主な機能（できるだけ具体的に）
・想定用途やユースケース
・価格帯
・競合サービスとの差別化ポイント
さらに重要なのが「役割指定」です。ChatGPTに「あなたはBtoB SaaSのマーケティング戦略の専門家です」と冒頭で伝えることで、出力の質が格段に上がります。これはプロンプトエンジニアリングの基本テクニックですが、ペルソナ作成では特に効果を実感しました。
実際に使ったプロンプトテンプレート（コピペOK）
あなたはBtoB SaaSのマーケティング戦略の専門家です。
以下のサービスのペルソナを作成してほしいので、まずサービス概要を共有します。
【サービス名】ドヤインタビュー
【概要】動画や音声データをアップロードするだけで、AIがインタビュー記事を自動生成するクラウドサービス
【主な機能】
・動画/音声ファイルのアップロード
・AIによる自動文字起こし
・記事構成の自動生成（見出し・本文・引用）
・編集・カスタマイズ機能
【想定用途】採用広報、導入事例、社内報、オウンドメディア記事
【価格帯】月額制（中小企業でも導入しやすい価格設定）
【競合との違い】
・文字起こしだけでなく「記事化」まで一気通貫
・専門知識不要、ノンテクニカルな人でも使える
・インタビュー特化のAI最適化
この情報をもとに、最も優先度の高いペルソナを1人、以下の形式で作成してください。
1. 基本属性（名前・年齢・役職・業界・会社規模）
2. 現在の課題・ペインポイント（5つ以上、具体的なエピソード付き）
3. ドヤインタビューを知る前の代替手段とその不満
4. 情報収集行動（どこで・どうやって情報を得るか）
5. 導入を検討するきっかけとなるイベント
6. 響くメッセージ・訴求ポイント
7. 心の声（普段どんなことを考えているか）
このプロンプトには4つの工夫があります。
① 役割指定 ── ChatGPTに専門家の視点を与える
② サービス情報の詳細記述 ── 機能・用途・競合差分まで網羅
③ 「代替手段とその不満」の項目 ── 乗り換え動機を明確化
④ 「心の声」の項目 ── ペルソナにリアリティを付与
Step 2：ChatGPTの出力結果を確認する ── 驚くほどリアルなペルソナが出てきた
上記のプロンプトをChatGPTに投げてみると、わずか30秒ほどで非常にリアルなペルソナが生成されました。動画でも「これ、実用レベルだわ…」と思わず声が出た瞬間です。
出力されたペルソナのハイライト
基本属性として「山本彩香（35歳）、従業員80名のIT企業で広報・マーケティングを担当」という具体的な人物像が提示されました。
課題も非常に具体的でした。「月2本の導入事例記事を作るノルマがあるが、インタビュー後の文字起こしと記事化に毎回6〜8時間かかっている」──これは、まさにドヤインタビューのユーザーが抱える典型的なペインポイントを的確に突いています。
代替手段も現実的でした。「外注ライターに依頼すると1本3〜5万円、納品まで2週間」「自分でGoogleドキュメントに手打ちで文字起こし」など、実際の現場で起きている状況が描かれています。
特に印象的だったのが「心の声」のセクションです。「インタビューは好きなんだけど、そのあとの作業が本当にしんどい…もっとインタビューの回数を増やしたいのに、記事化がボトルネックになってる」──この声は、そのままLPのキャッチコピーに使えるレベルでした。私たちのチーム内でも「これ、実際のお客さんの声とほぼ同じだ」と話題になりました。
この段階では「完璧なペルソナ」を求める必要はありません。あくまでたたき台として受け止め、次のステップで解像度を上げていきます。
Step 3：深掘りプロンプトで解像度を上げる ── 3つの角度から追加質問
基本ペルソナができたら、ChatGPTの最大の強みである「対話による深掘り」を活用します。動画では3種類の追加プロンプトを実際に投げて、それぞれどんな出力が得られたかを画面でお見せしています。
深掘り①：導入時の不安・反論を洗い出す
このペルソナがドヤインタビューの導入を検討する際に
「でも…」と感じるであろう不安や反論を10個挙げてください。
それぞれに対して、どんな情報・体験があれば
安心して導入を決められるかもセットで教えてください。
このプロンプトの出力は宝の山でした。「AIが作った記事のクオリティは大丈夫？」「社内のITリテラシーが低いメンバーでも使える？」「セキュリティは問題ない？」といった不安が具体的にリストアップされ、それぞれに対する解決策も提示されました。これがそのままLPのFAQセクションや、営業トークの想定問答集として使えます。
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深掘り②：導入検討のストーリーを描く
このペルソナが「ドヤインタビュー」を知り、
無料トライアルに申し込み、社内稟議を通して本導入するまでの
ストーリーを時系列で描写してください。
・最初にサービスを知ったきっかけ
・比較検討した競合サービス
・社内で誰に相談したか
・トライアルで何を試したか
・最終的な決め手
を含めてください。
出力されたストーリーでは、「Twitter（X）で"インタビュー記事 時短"と検索して見つけた」という認知経路や、「上司に見せるためにトライアルで実際の社内インタビュー音声を使って記事を生成し、"これなら行ける"と判断した」という意思決定プロセスが具体的に描かれました。これはカスタマージャーニーの原型になります。
深掘り③：利用シーンを具体化する
このペルソナがドヤインタビューを実際に使う「ある1日」を描写してください。
朝出社してから退社するまでの流れの中で、
どのタイミングで・どう使い・どんな成果が出るかを
具体的に書いてください。
「午前中にインタビューを実施し、昼休み前にドヤインタビューにアップロード。ランチから戻ると記事の下書きが完成している」──こうした利用シーンの描写は、プロモーション動画やLPのビジュアル設計で非常に役立ちます。ユーザーが「自分ごと」としてイメージできるシーンを具体的に描くことが、購買意欲の喚起につながります。
Step 4：ペルソナシートとして完成させる ── チームの共通言語にする
深掘りが終わったら、チーム全体で共有できる「ペルソナシート」の形に整えましょう。ChatGPTにはフォーマットを指定して整形を依頼できます。
ここまでの会話内容をすべて踏まえて、
「ドヤインタビュー」のメインペルソナシートを
以下の形式で最終版として作成してください。
■ ペルソナ概要（1行サマリー）
■ 基本情報（表形式）
■ 課題TOP3（優先度順・具体的エピソード付き）
■ 現在の代替手段と不満点
■ カスタマージャーニー（認知→検討→トライアル→導入の流れ）
■ 導入の決め手になるポイント3つ
■ 響くキャッチコピー候補5選
■ このペルソナに届くコンテンツ企画案3つ
このペルソナシートが完成すれば、LPのコピーライティング、広告のターゲティング設定、機能開発の優先順位づけまで、すべてこのシートを基準に進められます。私たちのチームでも、この整形プロンプトの出力をそのままNotionに貼り付けて、チーム全員の共通言語として活用しています。
特に「響くキャッチコピー候補5選」は実用的で、私たちの場合は「録って上げるだけで記事が完成」というフレーズが最終的にLPのメインコピーの原型になりました。
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Step 5：なりきりモードでペルソナを検証する ── 最強の裏ワザ
最後のステップは、動画でも「これ、マジでおすすめです！」と力説した方法です。作成したペルソナにChatGPTを「なりきらせて」、擬似インタビューを行います。
あなたは先ほど作成したペルソナ「山本彩香」になりきってください。
私がドヤインタビューのマーケ担当として質問するので、
山本さんとして本音で答えてください。
このなりきりモードが驚くほど強力でした。動画の中で実際にやり取りした一部を紹介します。
質問：「ドヤインタビューを一言で説明するとしたら、どう伝わると嬉しいですか？」
ChatGPT（山本さん）：「"録って上げるだけで記事ができる"、これだけで十分伝わります。技術的な説明より、私の手間がどれだけ減るかを教えてほしいです」
質問：「無料トライアルで何ができたら、本導入を決めますか？」
ChatGPT（山本さん）：「実際の社内インタビュー音声で試して、そのまま社内報に使えるレベルの記事が出てきたら即決です」
この回答を聞いた（読んだ）とき、私たちは「LPでは技術スペックではなく、手間の削減量を前面に出すべきだ」という確信を得ました。ペルソナと擬似インタビューを行うことで、マーケティングメッセージや機能の優先度を「ユーザーの声」ベースで検証できるのです。一人でブレストするよりも格段に質の高いフィードバックが得られます。
応用テクニック：サブペルソナで訴求軸を広げる
メインペルソナが完成したら、次はサブペルソナの作成にも挑戦してみましょう。動画の後半でも実演していますが、異なるタイプのユーザー像を用意することで、LPの訴求軸やコンテンツの出し分けが一気に明確になります。
ドヤインタビューの利用者として、
先ほどのメインペルソナとは異なるタイプのペルソナを
2人追加で作成してください。
・タイプA：フリーランスライター
（取材は得意だが記事化の時間を減らしたい）
・タイプB：人事担当者
（採用広報で社員インタビューを量産したい）
それぞれ簡易版（基本属性・課題TOP3・響くメッセージ）で
作成してください。
メインペルソナ（IT企業広報担当）とサブペルソナ2人（フリーランスライター・人事担当者）の計3人が揃うと、サービスの訴求ポイントを多角的にカバーできます。広報担当者には「記事作成の効率化」、フリーランスライターには「受注案件の回転率アップ」、人事担当者には「採用コンテンツの量産化」と、それぞれ異なるメッセージで訴求できるようになります。
ChatGPTでペルソナを作る際の3つの注意点
今回実際にやってみて気づいた注意点を3つ共有します。
1つ目は、AIが生成したペルソナはあくまで「仮説」であるという点です。実際の顧客データやインタビュー結果と照合して検証するプロセスは欠かせません。私たちの場合も、ChatGPTが生成した「山本彩香」ペルソナを、実際の問い合わせデータや初期ユーザーへのヒアリング結果と突き合わせて微調整しています。
2つ目は、プロンプトの質が出力の質を直結するという点です。先述の「ダメなプロンプト例」のように、漠然とした指示では汎用的な回答しか得られません。サービスの具体的な情報、競合との差別化ポイント、想定用途をできるだけ詳しく伝えることが精度の高いペルソナを得るカギです。
3つ目は、定期的なアップデートの重要性です。ペルソナは一度作って終わりではなく、サービスの進化や市場の変化に合わせて見直す必要があります。ChatGPTなら会話の続きからいつでも更新できるので、四半期ごとの見直しを習慣にすることをおすすめします。
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ペルソナ完成後の活用法 ── LP・広告・コンテンツへの展開
せっかく作ったペルソナも、活用しなければ意味がありません。私たちがドヤインタビューで実際にペルソナを活用した方法を紹介します。
LPのコピーライティングでは、ペルソナの「心の声」をベースにしたキャッチコピーを作成しました。技術的なスペックの羅列ではなく、「録って上げるだけで記事が完成」という、ペルソナが求めていた"手間の削減"を前面に出した結果、LPのCTAクリック率が改善傾向にあります。
広告配信では、カスタマージャーニーの分析から、ペルソナがまずTwitter（X）やnoteで情報収集する傾向があると分かったため、これらのチャネルでの発信を優先しています。
コンテンツマーケティングでは、ペルソナの課題に沿った記事をドヤマーケのオウンドメディアで展開しています。たとえば、AI記事作成ツールの比較記事やバナー作成AIの活用記事など、ペルソナが検索しそうなキーワードに基づいたコンテンツ制作を進めています。
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ペルソナに合わせた広告バナーをAIで効率的に作成する方法
まとめ：ChatGPTでペルソナを作る5つのステップ
この記事では、私たちがChatGPTを使ってドヤインタビューのペルソナを実際に作成した全工程を紹介しました。改めて5つのステップを振り返ります。
Step 1では、サービスの情報を丁寧に整理してプロンプトに落とし込みました。機能、用途、競合差分まで詳しく伝えること、そして「役割指定」を冒頭に入れることが精度の高いペルソナを得るカギです。
Step 2では、ChatGPTの出力結果を確認しました。基本属性・課題・代替手段・心の声といった要素が驚くほどリアルに描かれ、そのまま実務に使えるレベルでした。
Step 3では、深掘りプロンプトを使って解像度を上げました。導入時の不安、カスタマージャーニー、利用シーンの3つの角度から追加質問をすることで、実務レベルのペルソナに仕上がります。
Step 4では、チームで共有できるペルソナシートとして整形しました。これがLP、広告、機能開発の共通言語になります。
Step 5では、なりきりモードでペルソナと擬似インタビューを実施しました。ここで得られたフィードバックが、LPのメインコピーの原型になるなど、想像以上の成果がありました。
この流れはドヤインタビューに限らず、どんなサービス・プロダクトにも応用できます。自社のサービス情報をStep 1のテンプレートに当てはめるだけで、すぐにペルソナ作成を始められますので、ぜひ今日から試してみてください。
▶ 動画で全工程を見る
【実演あり】ChatGPTにペルソナを作らせたら実用レベルだった件（YouTube）
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この記事で紹介した6種類のプロンプトテンプレートの応用パターンや、業種別カスタマイズ例をまとめたホワイトペーパーを無料配布しています。
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