ChatGPTを営業に使う——実務で効く7つのプロンプト集

俺が初めてChatGPTを業務に使ったのは、2023年の後半だった。

最初は「すごいな」と思って終わり。提案書に使おうとしたら、あまりに汎用的な内容が返ってきて、「これ使えないじゃん」と諦めかけた。

でも諦めなかった。プロンプトのコツを学んで、試して、失敗して、また試す。半年後には、自分の仕事のリズムが変わっていた。

今日は「本当に実務で使えるプロンプト」だけを7つ紹介する。 理論ではなく、俺が実際に使っているものだ。

なぜ営業こそAIを使うべきか

営業は「反復作業」と「判断作業」の両方が混在する仕事だ。

• メールを書く（反復）
• 提案書のドラフトを作る（反復）
• トークスクリプトを考える（反復）
• 商談の戦略を立てる（判断）
• 相手の課題を見抜く（判断）
• 関係性を深める（判断）

AIが代替できるのは主に「反復作業」だ。これを自動化・高速化することで、「判断作業」に集中できる時間が増える。

営業の本質的な価値は判断と関係構築にある。にもかかわらず、多くの営業担当者は反復作業に時間を奪われている。そこを変えるのがAIの役割だ。

セールステック市場はすでに4,159億円規模に達しており（xenoBrain 2025年調査）、2030年には5,170億円に拡大する見通しだ。この市場成長は、営業のAI活用がもはや「先進的な取り組み」ではなく「標準装備」になりつつあることを示している。

使う前に知っておくべき「プロンプトの原則」

7つのシーンに入る前に、前提を押さえておきたい。

ChatGPTへの指示は「人への指示」と同じと考えると使いやすくなる。

「いい提案書を書いて」という指示では、当然いいものは返ってこない。「どんな会社向けの」「何の課題を解決する」「誰が読む」「どんなトーンで」を具体的に入力するほど、精度が上がる。

プロンプトの3要素：

1. 文脈（Context）: 自分が誰で、何の仕事をしているか
2. タスク（Task）: 具体的に何を作ってほしいか
3. 制約（Constraint）: 文字数、トーン、禁止事項など

この3つを毎回意識するだけで、出力の質が大きく変わる。

シーン1：初回メール——相手の課題を起点にする

プロンプト例：

あなたは営業担当者です。以下の情報をもとに、初回の問い合わせメールを書いてください。

【自分の情報】
- 会社：（自社名省略）
- 提供サービス：営業支援のSaaS（CRM連携・トーク分析）

【相手の情報】
- 会社：IT系スタートアップ（50名規模）
- 想定課題：ISの立ち上げフェーズで、トーク品質のばらつきが大きいと想定

【条件】
- 件名から本文まで含める
- 売り込みにならず、課題の共感から入る
- 本文は200字以内
- 末尾にカレンダー確認のURLを貼る前提で書く

ポイント： 「相手の課題仮説」を必ず入れること。これがないと、汎用的な売り込みメールになる。相手の業界・フェーズ・想定課題を自分でリサーチして入力すると、精度が跳ね上がる。

シーン2：提案書の構成——骨格を30秒で作る

プロンプト例：

以下の情報をもとに、提案書の目次と各スライドの見出し・主要メッセージを作ってください。

【前提】
- 相手：製造業の中堅企業（売上200億円・営業30名）
- 課題：テレアポ中心の営業から、デジタル活用への移行を検討中
- 提案内容：CRM導入支援 + MA連携コンサルティング

【構成条件】
- スライド数：8〜10枚
- 構成：現状整理→課題定義→解決策→具体的な実施内容→費用→スケジュール→実績→次のステップ
- 各スライドに「このスライドで伝えたいこと1行」を付けてください

ポイント： ChatGPTに「構成」を作らせ、「中身」は自分で埋める分担が最も効率的。スライドの構成を30秒で出してもらい、その後の肉付けに時間をかける。

シーン3：競合調査——比較表の素材を作る

プロンプト例：

以下の条件で、競合比較表の素材を作ってください。

【対象製品カテゴリ】
営業支援SaaS（MA/CRM連携ツール）

【比較軸】
価格帯・主要機能・ターゲット企業規模・強み・弱み・代表的な導入事例の傾向

【条件】
- 公開情報ベースで調査可能な範囲で整理する
- 「不明」の項目は「公開情報なし」と明示する
- Markdownの表形式で出力する

注意： ChatGPTの知識には学習データのカットオフがある。最新の競合情報は必ず自分で確認・更新すること。あくまで「比較軸の設計」と「素材の叩き台」として使う。

シーン4：議事録の整理——話し言葉を構造化する

プロンプト例：

以下の商談メモを、議事録形式に整理してください。

【商談情報】
- 日時：2026/04/13
- 相手：（相手会社・担当者は社内共有用にABC社・田中様と記載）
- 自分：ハル（営業企画）

【商談メモ（話し言葉のまま）】
（ここに録音起こしやメモをそのまま貼る）

【出力形式】
1. 商談概要（3行以内）
2. 確認できた課題・ニーズ
3. 決まったこと・合意事項
4. 次のアクション（担当者・期限付き）
5. 次回商談で確認すべきこと

ポイント： 商談直後に話し言葉のメモをそのまま貼るだけでいい。構造化は5分以内に終わる。これを習慣にすると、CRMへの入力精度と速度が劇的に改善する。

シーン5：トーク準備——想定QAを事前に作る

プロンプト例：

明日、以下の商談があります。想定される懸念・反論と、それへの効果的な切り返しを教えてください。

【商談概要】
- 相手：大手メーカーの営業部長（予算権限あり・ITツールに懐疑的な傾向）
- 提案内容：営業トーク分析AIツールの導入（月50万円・6ヶ月契約）

【特に想定される懸念】
- 費用対効果が見えない
- 現場が使いこなせるか不安
- 今のやり方を変えたくない

【条件】
- 各懸念に対して「受け止め→共感→切り返し」の3ステップで書く
- 強引な説得ではなく、相手の懸念を深掘りする方向で

ポイント： 商談前の15分でこれをやるだけで、準備の密度が変わる。よくある反論への対応を頭に入れておくと、本番での思考に余裕が生まれる。

シーン6：フォローメール——商談後24時間以内の一手

プロンプト例：

商談後のフォローメールを書いてください。

【商談の概要】
- 相手：スタートアップの事業責任者
- 商談の結果：前向きな反応。ただし「3ヶ月後に予算が出る」とのこと
- 確認できた課題：インサイドセールスの立ち上げに苦労している

【フォローメールの目的】
- 御礼 + 商談の要点確認 + 次回までにできること（無料で価値を渡す）

【条件】
- 売り込みは一切しない
- 相手の課題に関連する情報（自社ブログ記事など）を共有する前提で書く
- 文字数：150〜200字

ポイント： 「売らない」フォローメールが、長期的に最も効く。相手の課題に役立つ情報を渡すことで、3ヶ月後に「あの会社に連絡しよう」と思い出してもらえる確率が上がる。

シーン7：週次報告——数字を「物語」に変える

プロンプト例：

以下の数字をもとに、上長向けの週次報告（テキスト形式）を作ってください。

【今週の数字】
- 架電数：120件
- アポ獲得：8件（アポ率6.7%）
- 商談件数：5件
- 提案書送付：2件
- 先週比：架電+10%・アポ率横ばい

【状況の補足】
- アポ率が目標（8%）に届いていない原因は、ターゲットリストの見直しが必要と分析
- 来週は製造業のリストに絞って架電予定

【条件】
- 事実→分析→来週の打ち手の構成で
- 言い訳にならず、原因分析と改善策がセットであること
- 200〜300字

ポイント： 数字の羅列ではなく、「数字→解釈→次の手」の構造で報告できる営業は評価が変わる。AIに骨格を作らせて、自分の分析を上乗せする。

使う上での注意点3つ

1. 機密情報は入力しない

顧客の固有名詞・未公開の契約情報・社内の機密データをそのまま入力しないこと。「A社」「B製品」のように匿名化して入力するのが安全だ。

2. 出力をそのまま使わない

ChatGPTの出力は「素材」だ。必ず自分の言葉でカスタマイズしてから使う。機械的な文体のまま送ったメールは、相手に「テンプレを送りつけられた」という印象を与えるリスクがある。

3. 事実確認は自分でやる

ChatGPTは「もっともらしい嘘」をつくことがある。競合情報・業界データ・法的情報などは、必ず一次情報で確認すること。

続けるためのコツ——習慣にする仕組み

AIの活用は「試した」で終わる人が多い。続けるためには「いつ使うか」をあらかじめ決めておくことが大切だ。

俺のルーティンは以下の通りだ：

• 朝イチ（10分）: 当日の商談準備にChatGPTで想定QAを作る
• 商談直後（5分）: 話し言葉のメモをChatGPTで議事録に整理
• 金曜夕（10分）: 週次報告の素材をChatGPTで構造化

これだけで週に2〜3時間は節約できる。その時間を、AIが代替できない「判断」と「関係構築」に使う。

AIを使っている営業と使っていない営業の差は、すでに開き始めている。 格差が広がり切る前に、今すぐ始めることが最も合理的な投資だ。

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最後に一つだけ言わせてほしい。

AIは「楽をするツール」じゃない。「頭を使う量を増やすツール」だ。反復作業を自動化した分、もっと深い思考に時間を使う。それが、AIを使いこなす営業の正体だと思っている。