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ChatGPTでペルソナ作成｜コピペ用プロンプトと5ステップ
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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。
作ったペルソナを実データで検証する手順 ── 3つの照合と「未確認」の印付け
Step 5のなりきりモードは、ペルソナの内部整合性を確かめる方法です。ただし、なりきりの回答はあくまでChatGPTが生成した仮説の延長であり、実在の顧客がそう言っているわけではありません。ここでは、5ステップで作ったペルソナを社内にある実データと突き合わせ、どこが根拠のある記述で、どこが推測なのかを見分ける手順を紹介します。読者がそのまま自社で試せる形にしています。
照合1：営業・カスタマーサポートに見せて「違和感」を集める
最初に行うのは、顧客と直接話している人へのレビューです。ペルソナシートを営業担当やカスタマーサポート担当に渡し、「この人物像で違和感がある行を指してください」とだけ依頼します。良い点を挙げてもらうのではなく、違和感だけを集めるのがコツです。ChatGPTが書いた「もっともらしい記述」は、読んだ側が納得してしまいやすく、良い点を聞くと検証になりません。
違和感が集中した項目：ペルソナの該当箇所を書き換える対象です
意見が割れた項目：担当者によって接している顧客層が違う可能性があります。サブペルソナに分ける候補です
誰も反応しなかった項目：正しいのではなく「誰も知らない」可能性があります。照合2で扱います
照合2：問い合わせ・受注・失注データと突き合わせる
次に、社内に既にある数字と照合します。特別な調査は必要ありません。問い合わせフォームの履歴、受注企業の一覧、失注理由のメモがあれば十分です。下のプロンプトは、ペルソナと実データの要約をChatGPTに渡し、「一致」「食い違い」「未確認」の3分類に仕分けさせるものです。
以下は、ChatGPTで作成したペルソナ（A）と、自社の実データの要約（B）です。
AとBを突き合わせて、次の3分類に仕分けてください。
1. 一致：Bに裏付けがある項目
2. 食い違い：Bと矛盾する項目（何がどう違うかを明記）
3. 未確認：Bに該当情報がなく、真偽が分からない項目
最後に「未確認」の項目ごとに、既存顧客や営業担当に聞くべき質問文を1つずつ作ってください。
【A：ペルソナ】
（Step 4で整形したペルソナシートを貼る）
【B：実データの要約】
・問い合わせフォームから来た人の部署・役職（直近10件）：
・受注した企業の業種と従業員規模（上位3つ）：
・商談で実際に言われた言葉（要約せず、そのまま3〜5件）：
・失注理由として言われたこと（そのまま3件）：
・既存顧客が最初に使った機能：
この分類で重要なのは「未確認」です。ChatGPTが作ったペルソナは、一見すると全項目が埋まっていますが、その多くはサービス概要から推論した一般像です。未確認の項目が全体の半分を超えるようなら、そのペルソナはまだ施策の根拠として使うべき段階ではありません。未確認の項目に付けた質問文は、そのまま次の顧客ヒアリングの質問票になります。ヒアリングの進め方は顧客インタビューのやり方（質問例と5ステップ）にまとめています。
照合3：ペルソナシートに「根拠の欄」を1列足して運用する
照合が終わったら、Step 4のペルソナシートの各項目に「根拠」の欄を1つ足します。書くのは「商談メモ2026-05」「問い合わせ履歴」「推測」のような短い出所だけで構いません。この欄があると、四半期ごとの見直しで「推測」と書かれた項目から順に確認すればよくなり、ペルソナを更新する作業が具体的なタスクになります。根拠の欄が空のまま増えていく場合は、ペルソナの記述が先行しすぎているサインです。
なお、ここまでは1人のペルソナを検証する基本編です。BtoBで利用者・部門責任者・決裁者・確認者といった複数の役割を同時に作り、互いの対立点まで出したうえで、各項目に事実・要確認・推測のラベルを機械に自己申告させたい場合は、上級編のChatGPTでペルソナを作る｜BtoBで使える指示文（組織型ペルソナ）に進んでください。本記事の5ステップで作った1人目のペルソナは、上級編の入力としてそのまま使えます。
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。
自社用にそのまま使える：BtoB向け統合プロンプト（コピペOK）
ここまでの5ステップはドヤインタビューの実例で紹介しましたが、同じ流れは穴埋め式のプロンプト1本に集約できます。下記の【 】を自社の情報に置き換えるだけで、BtoB特有の「決裁構造」まで含んだペルソナのたたき台が一度に出力されます。
あなたはBtoBマーケティングの専門家です。
以下のサービスについて、「利用者ペルソナ」と「決裁者ペルソナ」を1人ずつ作成してください。
【サービス名】（自社サービス名）
【概要】（誰のどんな課題をどう解決するか）
【主な機能】（3〜5個）
【価格帯】（月額・初期費用など）
【競合との違い】（差別化ポイント）
各ペルソナに含める項目：
・基本属性（役職・部署・会社規模・業界）
・業務上の課題と現在の代替手段
・情報収集チャネルと検索キーワード
・社内の意思決定プロセス（誰に相談し、誰が承認するか）
・導入の決め手と想定される反対意見
・響くメッセージBtoBで「決裁者ペルソナ」を分けて作るのがポイントです。現場の利用者と決裁者では刺さる訴求が異なり、アカウント単位でアプローチするABMや営業資料の出し分けにそのまま活かせます。また、SFAに蓄積された商談メモや失注理由があれば、プロンプトに貼り付けることで出力の現実味が一段と増します。
三森の実務メモ
ペルソナは作って満足しがちですが、本領を発揮するのは施策の判断に迷ったときです。「このバナーはペルソナに刺さるか」「この記事はペルソナの検索意図に合っているか」と立ち返る基準として使い続けることが、成果につながりやすい使い方です。
用途別プロンプト：BtoBマーケ・採用・商品企画でペルソナを作り分ける
ここまでの5ステップとBtoB向け統合プロンプトは、マーケティング用途を前提にしています。同じ手順は、採用や商品企画にも使えますが、用途が変わると「聞くべき項目」が変わります。ここでは3つの用途ごとに、Step 1の入力情報とセットで使うプロンプトを用意しました。いずれも【 】を自社の情報に置き換えるだけで使えます。
BtoBマーケ：役職で行動が変わることを前提に、ペルソナを役職別に分ける
BtoBでは、同じ会社の同じ課題でも、役職によって行動が大きく変わります。弊社の独自調査では、業務での生成AI利用率が課長クラス67.3%に対して一般社員25.4%と、役職の違いだけで2.65倍の差がありました。新しいツールを自分の判断で試せるかどうか、情報をどこから取るかが役職で変わるためです（出典：株式会社スリスタ『企業の生成AI活用実態調査2026』（n=400）、詳細は役職別AI業務利用実態2026レポート）。つまり、利用者ペルソナを一般社員で作ったなら、そのまま課長クラスにも当てはまると考えるのは危険です。下のプロンプトは、既に作ったメインペルソナを起点に、上位役職の「差分」だけをChatGPTに書かせるものです。基本属性を一から作り直すより短時間で済み、2人の違いが対比で見えます。
先ほど作成したペルソナ「（メインペルソナの名前）」は、（役職：例 一般社員の広報担当）です。
同じ会社で、同じ課題に関わっている「（上位役職：例 課長クラスのマーケティング責任者）」のペルソナを、差分だけで作ってください。
【前提】
役職が変わると、同じ課題でも「困り方」「情報の取り方」「ツールを試す裁量」「判断の基準」が変わります。基本属性の書き直しではなく、次の5点の差分を出してください。
1. 同じ課題を、この役職はどう言い換えて認識しているか（現場の言葉と管理職の言葉の違い）
2. 情報収集の経路と、その役職が信頼する情報源の違い
3. 新しいツールを自分の判断で試せる範囲の違い
4. 導入の判断で重視する基準の違い（時間短縮・コスト・チームの成果・リスク）
5. この役職に響くメッセージと、逆に反感を買う表現
【出力形式】
項目ごとに「利用者（元のペルソナ）／上位役職（新しいペルソナ）」を並べて対比し、最後に「2人に同時に届く共通メッセージ」を1つ提案してください。
出力の最後にある「共通メッセージ」は、LPのファーストビューのように役職を絞れない場所で使い、対比部分は営業資料やメールの出し分けに使います。ペルソナを含むBtoBの分析フレームワーク全体の位置づけはBtoBマーケティングのフレームワーク15選で整理しています。
採用：求人票から「候補者ペルソナ」を作る
採用でのペルソナは、顧客ではなく候補者が対象です。ChatGPTに渡す情報も、サービス概要ではなく求人票と「直近で採用できた人の経歴」になります。候補者がどの求人を比較し、どこで応募をためらうかまで出させると、求人票の書き直しや面接での確認事項に直結します。
あなたは中途採用に詳しい人事コンサルタントです。
以下の求人情報をもとに、この求人に応募する可能性が最も高い「候補者ペルソナ」を1人作成してください。
【募集職種】
【業務内容】
【必須スキル・歓迎スキル】
【想定年収・働き方】
【会社の特徴（規模・事業・社風）】
【この職種で直近に採用できた人の経歴（分かる範囲で）】
含める項目：
1. 現在の勤務先の種類と役割、在籍年数
2. 転職を考え始めたきっかけ（出来事として具体的に）
3. 求人を比較するときの軸（優先順位つきで3つ）
4. 求人票のどこを最初に読み、どこで離脱するか
5. 応募をためらう理由と、それを解消する情報
6. 面接で必ず確認したいこと
7. この人に届く求人タイトル案を3つ
注意：年齢・性別・国籍など、採用の判断に使うべきでない属性は書かないでください。
採用ペルソナには、年齢や性別を書かないという前提を必ず入れてください。応募が来ない原因の切り分けや、採用向けのAIツールの比較は採用ペルソナをAIで作る｜応募が来ない原因を潰すで扱っています。
商品企画：「買う人」ではなく「用事を持つ人」を描く
商品企画の段階では、まだ商品が存在しないため、既存顧客のデータもありません。この段階でマーケティング用のペルソナを作ると、ChatGPTは「この商品を好きそうな人」を描いてしまい、企画の検証には使えません。代わりに「今その用事をどう片付けているか」「なぜ代替手段で我慢できているか」を中心に描かせると、商品案の弱点が先に見えます。
あなたは新規事業開発の経験が長いプロダクトマネージャーです。
以下の商品案について、「買う人」ではなく「この商品で片付けたい用事を持っている人」のペルソナを1人作成してください。
【商品案の概要】
【想定する利用シーン】
【想定価格】
【現在その用事を片付けている代替手段（分かる範囲で）】
含める項目：
1. 片付けたい用事（その人の言葉で1文）
2. 今の代替手段と、それに払っているコスト（お金・時間・手間）
3. 代替手段を「まあいいか」で使い続けている理由
4. 乗り換えを決めるとしたら、何がきっかけになるか
5. 買った後に使わなくなるとしたら、その理由
6. この商品案に「なくてよい機能」と「ないと困る機能」
7. この人が価格を高いと感じる境界と、その理由
最後に、この商品案がこの人に選ばれない可能性が最も高い理由を1つ挙げてください。
最後の「選ばれない理由」は、企画会議で最初に潰すべき論点になります。BtoCの店舗やメディアの読者ペルソナを作る場合も、この商品企画用プロンプトの【 】を店舗や媒体の情報に置き換えれば、同じ構造で使えます。ペルソナに入れる項目の選び方そのものはペルソナの作り方（設計手順と項目テンプレート）を参照してください。
用途を問わず、最短で使えるペルソナを作る要点は、次の動画でも3ステップに絞って実演しています。5ステップを一度通した後に見ると、どこを省略できるかが分かります。
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。
▼ 関連記事：BtoBマーケティング支援会社おすすめ20社比較｜費用・得意分野・選び方を解説
ペルソナ設計後の本格的なマーケ施策を支援会社に相談したい方はこちら
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。公開後はLPOの考え方で、ペルソナごとに訴求や構成の仮説検証を繰り返すと効果が持続します。
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
ペルソナを施策に展開する3つのプロンプト ── 記事企画・広告文・営業トーク
前の節で紹介した活用法を、そのままChatGPTに依頼できる形にしたのが以下の3つのプロンプトです。いずれもStep 4で整形したペルソナシートを貼り付けて使います。ペルソナを作った会話の続きで実行すれば、シートを貼り直す手間も省けます。共通の考え方は、ChatGPTに自由に発想させるのではなく、ペルソナシートのどの項目を根拠にしたかを添えさせることです。根拠のない出力を見分けやすくなります。
記事企画：ペルソナが検索する場面から企画を10本出す
記事企画では、キーワードの羅列ではなく「どんな出来事の直後に、どんな語で検索するか」を出させます。検索する場面が分かると、記事の導入部で何に触れるべきかが決まります。
以下のペルソナシートをもとに、このペルソナが検索しそうな記事企画を10本作ってください。
【ペルソナシート】
（Step 4で整形したシートを貼る）
各企画に含める項目：
1. 検索するときに実際に打ち込みそうな語（2〜3語の組み合わせ）
2. その語で検索する場面（どんな出来事の直後に検索するか）
3. 読み終えたときに解消していてほしい不安
4. 記事の仮タイトル（32文字以内）
5. 導入検討のどの段階の人向けか（課題認識／比較検討／導入直前）
制約：
・自社サービス名を含む語は3本まで。残りは課題や業務の語で作ること
・同じ検索語の言い換えを別企画として数えないこと
広告文：心の声と代替手段への不満を、そのまま見出しにする
広告文では、ペルソナシートの「心の声」と「代替手段への不満」の2つの項目が、見出しの材料になります。技術的な特徴を並べるより、ペルソナが日常で口にしている言葉に近い表現のほうが、自分ごととして読まれやすくなります。文字数の上限は媒体ごとに異なるため、出稿先の規定を確認したうえで記入してください。
以下のペルソナシートをもとに、検索広告の見出しと説明文を作ってください。
【ペルソナシート】
（Step 4で整形したシートを貼る）
【広告で誘導するページの内容】
【文字数の上限（媒体の規定に合わせて記入）】
作る内容：
1. ペルソナの「心の声」をそのまま使った見出し案 5本
2. ペルソナの「代替手段への不満」を起点にした見出し案 5本
3. 導入時の不安（Step 3の深掘り①）に先回りして答える説明文案 5本
制約：
・ペルソナシートに根拠のない効果や数字を書かないこと
・各案の末尾に、ペルソナシートのどの項目を根拠にしたかを1行で添えること
営業トーク：売り込みではなく、ペルソナとの一致を確かめる質問を作る
営業での使い方は、トークスクリプトを作ることではありません。目の前の相手が本当にペルソナと同じ課題を持っているかを、最初の10分で確かめる質問を用意することです。相手の答えがペルソナと違っていれば、その場でサブペルソナに切り替えて話を進められます。
以下のペルソナシートをもとに、初回商談の最初の10分で使う質問リストを作ってください。
【ペルソナシート】
（Step 4で整形したシートを貼る）
作る内容：
1. ペルソナの課題が本当にその相手にも当てはまるかを確かめる質問 5つ
（「はい／いいえ」で終わらず、相手が状況を話し始める聞き方にする）
2. 相手の回答がペルソナと違っていた場合に、どのサブペルソナに近いかを見分ける質問 3つ
3. 商談の後半に持ち越すべき話題（この段階では触れないほうがよいこと）
制約：
・製品の説明や売り込みの文は入れないこと
・質問は相手の言葉で答えられる平易な表現にすること
3つのプロンプトの出力は、いずれも「ペルソナが正しい」ことを前提にしています。出力が的外れに感じる場合は、プロンプトを直す前に、先に紹介した検証手順に戻ってペルソナ側の未確認項目を確かめてください。
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）
三森の実務メモ：ChatGPTペルソナの精度を上げる秘訣
ペルソナ作成でChatGPTを使う際、最も精度を高めるコツは「自社の既存顧客データを入力すること」です。実際の商談議事録や問い合わせ内容をプロンプトに含めると、AIが出力するペルソナの具体性が格段に上がります。架空のペルソナではなく、データに基づいたペルソナを作ることで、マーケティング施策の的中率が大幅に向上します。
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ドヤペルソナAI
顧客像の悩み・行動・検討軸を可視化し、訴求設計や施策立案に使えるペルソナを生成します。
よくある質問（FAQ）
Q. ChatGPTの無料版でもペルソナ作成は可能ですか？
A. はい、無料版でも基本的なペルソナ作成は可能です。ただし、無料版は使えるモデルや利用回数に上限があります。複数のペルソナを作り比べたり、資料を読み込ませて深く分析したりするBtoBのペルソナ設計では、有料プランも検討してください。
Q. AIで作ったペルソナはそのまま使えますか？
A. AIが生成したペルソナは「たたき台」として優秀ですが、必ず実際の顧客インタビューや営業ヒアリングのデータで検証・修正しましょう。AI出力をそのまま使うと、実態と乖離するリスクがあります。
Q. ペルソナは何種類作ればいいですか？
A. BtoB企業では「意思決定者」「利用者」「情報収集担当者」の3種類を基本とし、主要な業界ごとにバリエーションを作るのが理想的です。まずは最も売上に直結する1〜2種類から始めましょう。
Q. 利用者と決裁者、どちらのペルソナを優先すべきですか？
A. まずは日々の課題が明確な利用者ペルソナから作り、商談化の段階で決裁者ペルソナを追加するのがおすすめです。BtoBでは最終的に複数人の合意で導入が決まるため、両方が揃うと営業資料やアプローチの精度が上がります。
Q. 既存顧客のデータがない新規事業でも、ChatGPTでペルソナを作れますか？
A. 作れますが、その場合の出力はすべて推測である点を前提にしてください。データがない段階では、本記事の商品企画用プロンプトのように「今その用事をどう片付けているか」を中心に描き、出力された記述を仮説一覧として扱います。そのうえで、仮説ごとに確かめる相手（見込み客・代替手段の利用者）を決め、ヒアリングで裏付けが取れた項目から順にペルソナシートへ「根拠」を書き足していく進め方が現実的です。
Q. 採用や商品企画でも、この記事の5ステップは同じように使えますか？
A. 流れは同じです。変わるのは、Step 1で渡す情報（求人票や商品案）と、Step 2で出させる項目です。本記事の用途別プロンプトはその差分を反映したものなので、Step 1の役割指定と入力情報を差し替えてから、Step 3以降の深掘り・整形・なりきり検証をそのまま進めてください。採用ペルソナでは、年齢や性別など採用判断に使うべきでない属性を書かせない前提を必ず入れます。
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