生成AIの出力品質を上げる方法｜欲しい実例を見せる4ステップ

こんにちは、AI×リストで自然体ビジネス設計士の長嶺圭一郎です。

ChatGPTや生成AIにLP、サイト、メルマガを頼んでみた。文章は整っているのに、どこかで見たような無難な初稿が返ってくる。そこから「もっといい感じに」と直し続けても、なかなか望む形に近づかないことはないでしょうか。

生成AIの出力品質を上げる近道は、型を増やすことより、欲しい成果物の実例と好きな理由を見せることです。

専門用語で長いプロンプトを書く代わりに、「これが好き。自分の商品で、この感じに近づけたい」と、現物を起点にします。

一度この渡し方を覚えると、抽象的な修正の往復が減り、初稿から自分の好みに近い成果物へ進められます。まずは手元の実例一つから、今日始められます。

AIは型を知っていても、あなたの好きは知らない

LPを例にします。セールスコピーにはAIDMA、QUESTフォーミュラなど、読者の関心から行動までを組み立てる型があります。基礎として学ぶ価値はありますし、今のAIはそうした型をすでに知っています。

それでも「この商品のLPを作って」とだけ頼むと、僕が使いたいとは思えない初稿が出ることがあります。AIはLPの型を知っていても、僕が「この余白がいい」「この導入の温度が好き」と感じることまでは知らないからです。

そこで僕は、過去に見つけた「こんなLPを作りたい」と思う実例をストックしています。新しいLPを作るときは、参考例を見せて、商品や読者の情報を渡します。

僕はセールスコピーライターとしてセールスレターを書き、リストマーケティングの導線も作ってきました。コピーライティングの基礎がある今でも、新しい表現を作るときは実例を見ます。知識を持っていることと、今必要な表現を選べることは、同じではありません。

OpenAIとGoogle AIの公式資料でも、期待する入出力の例を示す「few-shot」は、AIがパターンをつかみ、新しい入力に適用する方法として解説されています。欲しい出力を言葉だけで説明する代わりに、例を見せているのです。名前より、この「例を渡す」という行動を使います。

「見取り稽古」は、AIにも効く

僕はバーベキューインストラクターの資格を持っています。資格の学習では、衛生管理、道具、温度管理などの基礎を学びました。その基礎に加えて、実際の焼き方を観察したことが、肉をおいしく仕上げる力になりました。

実際に役立ったのは、アメリカの料理人たちが、肉の状態を見ながら焼く映像でした。どのタイミングで火を加え、どの状態で待ち、仕上がりをどう見るのか。上手な人の手元を繰り返し見て、自分の現場で試しました。

住宅営業の頃も同じです。成績の良い先輩に同行し、お客様が動いた言い回しを聞きました。その言葉の狙いをつかみ、「この場面で、自分ならどう言うか」に置き換えました。

基礎は地図、実例は現地です。

AIに実例を見せるのも、この見取り稽古に近いものです。成果物を見せ、その特徴を分析させ、自分の目的に合わせて試作させます。

欲しい成果物から逆算する4ステップ

「好きな実例を渡す」だけだと、見た目だけを寄せた結果になることがあります。僕は次の順番で進めます。

成果物を一つ選ぶ：「こんな雰囲気のLP」「この導入が読みやすい記事」と、完成品を一つ決める
好きな点を言う：余白、語り口、色、導入、導線など、どこに惹かれたかを3点以内で伝える
自分の目的と素材を渡す：売る商品、読者、必ず伝えたい事実、絶対に入れない表現を渡す
特徴を借りて試作する：参考例の固有の文言やデザインを複製せず、抽出した特徴を自分の素材へ適用する

例えば、このように頼みます。

このLPの、冒頭でお客様の悩みを一文で言い切る引きの強さと、
色数を抑えた落ち着きが好きです。

僕の「小規模事業者向けAI導入支援」のLPを試作してください。
参考例の文言、画像、配色、レイアウトはコピーせず、
「悩みを一文で示す」「色数を抑える」という特徴だけを使ってください。
先に参考例の特徴と、僕の素材に適用する方法を説明してから初稿を出してください。

この頼み方によって、参考例が自分の好みをAIへ伝える共通言語になります。