ChatGPTでメルマガを作るなら、先に「誰へ、どの出来事から、何を持ち帰ってもらうか」を決めてください。自分の素材を渡し、構成を選び、本文と件名を作り、事実と読み心地を確かめる。この順番なら、毎回ゼロから書き直す作業を減らせます。
「役立つメルマガを書いて」と頼んで、きれいだけれど誰の文章か分からない原稿が出た。そんな経験はありませんか。
言葉を整えてもらう前に、あなたが読者へ渡したい話を決める必要があります。自分が試したこと、失敗して変えた判断、実際に見せられる作業。この素材があると、AIに任せる範囲もはっきりします。
最初に、今回の1通の役割を決める
僕はメルマガを、登録直後の案内、関係構築、キャンペーンの3種類に分けて考えています。今回作るのは、読者が一つ試してみたくなる関係構築のメールです。
毎回、商品の購入だけを求められたら、読むのが負担になります。僕のメルマガ教材でも、継続的な関係と信頼を重視しています。
たとえば、Excelを教える人なら「集計前に、元データの表記ゆれを1種類確認する」といった小さな行動を、今回のゴールにできます。いきなり講座の全内容を説明する必要はありません。
| 役割 | 読後にしてほしいこと | 先にそろえる内容 |
|---|---|---|
| 登録直後の案内 | 特典を開き、今後届くものを理解する | 約束した特典、受け取り方、発信者 |
| 関係構築 | 一つ気づき、試す、次も読みたいと思う | 実話・実演・読者の疑問 |
| キャンペーン | 条件を理解し、申し込むか判断する | 対象者、提供内容、期間、価格、申込先 |
同じ素材でも、役割が変われば締め方は変わります。今回のメールで求める行動は、1つに絞ってください。
原稿の前に、AIへ渡す素材を5項目でまとめる
「僕らしい文章にして」とだけ伝えても、あなたが経験したことまでは伝わりません。まず、次の5つの項目を埋めましょう。
| 項目 | 架空の記入例 |
|---|---|
| 読者の状態 | 月次集計の数字が合わず、関数から直し始める人 |
| 伝える主張 | 数式を変える前に、元データの表記を確認する |
| 使える素材 | 東京店と東京支店を別の名前として集計してしまう、説明用の架空データ |
| 見せる変化 | 表記をそろえた後、同じ拠点として集計される |
| 今回の行動 | 自分の表の拠点名を1列だけ見直す |
この例は記事用の架空設定です。僕や読者の実績ではありません。説明用のデータを使うときは、原稿でもそのことを分かるようにします。
実話を使うなら、起きたことと自分の解釈を分けてください。「質問が減った」と書くには比較した記録が必要です。記録がなければ、「よく来る質問を先に説明へ足した」という、確認できる行動までを書きます。
文体の参考には、あなた自身が書いて公開した文章を1〜2本添える方法があります。顧客の相談原文や他人の有料記事を、利用範囲を確かめずに渡さないでください。
ChatGPTには、構成と本文を分けて依頼する
素材を渡したら、まず構成を出してもらいます。ここを選ばずに長文を完成させると、話の方向が違ったときに全文を直すことになります。
以下は、本記事用に作った指示例です。
関係構築用のメルマガを作ります。
まず本文を書かず、構成を2つの案で出してください。
読者：月次集計の数字が合わず、関数から直し始める人
主張：数式を変える前に、元データの表記を確認する
素材：説明用の架空データ。東京店と東京支店が混在している
読後の行動：拠点名を1列だけ見直す
読者の困る場面→見落とし→具体例→今日の行動をつないでください。
素材にない体験、発言、効果数値、締切を追加しないでください。
架空例を、書き手が経験した実話に変えないでください。
構成を選ぶときは、情報がたくさん入っているかより、最後の行動へつながっているかを見ます。今回なら、関数の全種類や便利なツールの紹介はなくても成立します。
構成を選んだ後、「この順番で本文を書いてください。専門語を使う場合は、先に意味が分かる具体例を置いてください」と依頼します。文体の参考を添えても、参考文にある実績やエピソードを今回の話へコピーさせないようにします。
弱い原稿は、抽象語と作り話を先に直す
AIの出力は、読みやすい文章になっているだけでは完成ではありません。
たとえば、こんな文が出たとします。以下はChatGPTの実測出力ではなく、推敲の説明用に作った文です。
データを整えることは極めて重要です。適切なデータ管理で生産性を飛躍的に向上させましょう。
何をすればよいか、読者は判断できません。今回の素材へ戻すと、次のように直せます。
「東京店」と「東京支店」が混ざっていると、同じ拠点の売上を別々に集計してしまいます。数式を直す前に、拠点名の列を見てみてください。
| 直す箇所 | 直す理由 | 確認方法 |
|---|---|---|
| 極めて重要 | 重要な理由を読者が補う必要がある | 実際に困る集計結果を書く |
| 適切なデータ管理 | 作業が分からない | 見る列と表記の例を書く |
| 飛躍的に向上 | 効果の裏づけがない | 確認できる作業と変化に戻す |
| 私も失敗しました | 素材にない体験なら作り話になる | 架空例と明記するか、実話の原典を確かめる |
言い回しを柔らかくするだけでは、原稿の弱さは残ります。あなたが見せられる具体例へ戻って直してください。
素材から作った短いメルマガの完成例
架空のExcel講師が、自分の読者に送る説明用の文例です。実在する配信者の実績や顧客の話は含みません。
月次集計の数字が合わないと、数式を疑いたくなります。
その前に、拠点名の列を見てみてください。
たとえば「東京店」と「東京支店」が混ざっている場合。同じ拠点のつもりで入力していても、別の名前として集計されることがあります。
関数を複雑にする前に、呼び方をそろえると解消できる問題もあるのです。
もちろん、名前が違うだけで同じ拠点と決めてはいけません。拠点コードや元の資料を確かめてから、表記をそろえます。
今日、いつも使っている表を一つ開いてみてください。拠点名、商品名、担当者名。そのうち1列だけで大丈夫です。
同じものを別の名前で入力していないか。そこを確かめてから、数式を見直してみましょう。
短い文例ですが、見る場所と確認の順番は分かります。長くするなら、あなたが説明できる実例や判断理由を足します。文字数を埋めるためだけに、似た励ましを繰り返す必要はありません。
書き手の経験を使う場合の差し替え方
架空の例をあなたの実話へ変えるなら、実際に起きた出来事へ置き換えます。「東京店と東京支店が混ざった」という設定を、自分の経験として残さないでください。あなたが確認した元データ、困った作業、直した後に確かめたことを記入します。
読者に同じ作業を試してもらう場合も、個人情報を除いた練習用の表を使います。何をAIへ任せ、何を自分で確かめたかを保存すると、次の1通でも直す基準を使えます。
件名は本文にある具体例から選ぶ
件名が「驚きの時短術」なのに、本文に時間の比較がなければ約束が合いません。今回の本文なら、次の3つの候補を考えられます。
| 件名案 | 読者が開く理由 | 本文との一致 |
|---|---|---|
| 集計が合わないとき、数式の前に見る1列 | 確認する順番が分かる | 拠点名の確認で回収 |
| 「東京店」と「東京支店」、別々に集計していませんか | 自分の表も確かめたくなる | 表記ゆれの例で回収 |
| Excelの数式を直す前に、名前をそろえる | 何をするかが具体的 | 同一拠点の照合も本文にある |
これは編集上の比較です。どの件名が実際に開封されるかは、送る相手やタイミングにも左右されます。違う配信条件の開封率だけを並べて、勝ったと判断しないでください。
送信前に、事実・読み心地・リンクを点検する
最後は、あなたが読者の立場で読み、次の5つを確かめます。
- 件名が約束した答えを、本文で渡しているか。
- 体験・数字・引用・商品条件に、確認できる根拠があるか。
- 初めて読む人が、見る場所や作業を判断できるか。
- 同じ言い回しや、意味のない励ましが続いていないか。
- リンク先と受け取る内容が一致し、スマホでも開けるか。
原稿には番号、題名、版、使った素材、配信状態を付けて保存します。僕の教材でも、原稿を番号で整理して蓄積する流れを扱っています。AIとのチャットにあるだけより、後で修正する原稿を探しやすくなります。
この記事の記入シートをダウンロードする（CSV・記入例付き）
ExcelやGoogleスプレッドシートで開いて使えます。記入例は説明用の架空例です。ご自身の情報へ置き換えてください。
配信の登録・受け取り確認へ進むときは、UTAGE初期設定を確認してください。本文を作る工程と、実際に正しい相手へ届ける工程は、両方の確認が必要です。
あなたが最近説明したことを一つ選び、素材の5項目へ書いてみてください。AIへ渡す話が決まると、出力を読んだときにも「何が足りないか」を判断できます。
次の工程へ進むための関連記事
あなたの経験を、講座と本で届けるには
今ある知識や経験を、講座や本にして必要な人へ届けたい方へ。僕の著書『マーケティング不要の次世代型コンテンツビジネス』で、何を商品にするか、AIとどう分担するか、学びたい人が集まる場所でどう届けるかをお伝えしています。
案内ページのメール登録フォームから、PDFの受け取りURLをお届けします。
コメント