
この記事はティネクトのYoutubeチャンネル「なぜ生成AIで”思い通りに”キャッチコピーや記事が作れないのか?」をAIライティングによって再構築したコンテンツです。
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はじめに:なぜ生成AIに「キャッチコピーを書いて」と頼むだけではダメなのか?
生成AIに何かをお願いしたとき、「期待したほどではなかったな…」と感じた経験はありませんか? 例えば、新商品のキャッチコピーを考えてもらおうと、次のような指示(プロンプト)を入力したとします。
平凡な結果しか生まない、単純なプロンプトの例
あなた 包丁のキャッチコピーを考えてください。切れ味がよく、ステンレス製で錆びにくいのが特徴です。
ChatGPT 包丁に関して、以下のキャッチコピーを提案いたします。「一切れで違いを実感。錆び知らずのステンレス製、究極の切れ味をあなたの手に。」...
返ってきた答えは、間違いではありません。しかし、どこかで聞いたことがあるような、ありきたりな表現だと感じてしまうかもしれません。多くの人が「ChatGPTって、この程度か」「自分で考えた方が早そうだ」とAIの能力に見切りをつけてしまうのは、こうした経験が原因です。
しかし、問題はAIの能力にあるのではなく、私たちの「指示の出し方」にあります。いきなり最終的な答えを求めるのではなく、AIが最高のパフォーマンスを発揮できるような「段取り」を組んであげることが、質の高い文章を生み出す秘訣なのです。
では、どうすればAIは私たちの期待を超える答えを出してくれるのでしょうか?その鍵となるのが、今回ご紹介する「思考の連鎖」という考え方です。

1. 優れた文章は「分解」から生まれる:いきなり書き始めてはいけない理由
プロのコピーライターは、「キャッチコピーを考えて」と言われて、いきなり言葉を書き始めるわけではありません。
彼らはまず、仕事全体をいくつかの小さな工程に分解します。この、大きな目標を達成可能な専門的なフェーズに分割するプロセスを「業務を因数分解する」と呼ぶことができます。
一つの優れたキャッチコピーが生まれるまでには、実に複雑な思考プロセスが隠されているのです。
一般的に、そのプロセスは以下の3つのフェーズに分けられます。各フェーズは、特定の問いに答える形で進められます。
- フェーズ1: 情報の整理
- 問い: 「この商品は何か、そしてどのような市場にいるのか?」(どんな商品か?どんな市場か?)
- 商品の特徴や競合、市場トレンドといった客観的な情報を徹底的に調査・整理します。

- フェーズ2: マーケティング戦略
- 問い: 「誰をターゲットにし、どのような価値を提供するのか?」(どんなターゲットか?どんな価値か?)
- 整理した情報をもとに、価値を届けたい顧客像を定め、その人物の悩みやニーズを深く掘り下げます。

- フェーズ3: クリエイティブ実行
- 問い: 「核となるメッセージは何か、そしてどう磨き上げれば心に響くか?」(どんなメッセージか?)
- 定まった戦略を軸に、ターゲットの心に響く言葉を考え、表現を磨き上げていきます。

「キャッチコピーを書いて」という一つの指示は、これら全てのプロセスを無視して「フェーズ3の最終結果だけをよこせ」と言っているのと同じです。
人間がそんな無茶な指示で困惑するように、AIも途中の思考プロセスを省略させられると、ありきたりな答えしか出せなくなってしまいます。AIの思考プロセスに「足場(スキャフォールディング)」を組んであげることが不可欠なのです。
このように、人間が複雑な思考プロセスを経てアウトプットを生み出すように、AIにも段階的な指示を与える必要があります。そこで登場するのが、AIをまるで専門家チームのように動かす画期的な方法です。
2. AIを専門家チームに変える「思考の連鎖(Chain of Thought)」とは?
では、どうすればAIに、先ほど述べた「因数分解された」専門的なプロセスを実行させられるのでしょうか。その答えが、「思考の連鎖(Chain of Thought: CoT)」という技術にあります。
これは、複雑なタスクを小さなステップに分解し、AIに順番に実行させる手法であり、人間の専門的なワークフローをAIが実行可能な一連の指示に変換するものです。
この考え方をより分かりやすく理解するために、「AIにドリームチームを組ませて仕事をさせる」という比喩が役立ちます。あなたの役割は、もはや作業者ではありません。あなたはプロジェクト全体を指揮する「チームマネージャー」となり、各分野の専門家(AI)に的確な指示を出し、順番に仕事を依頼していくのです。
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役割 |
担当業務 |
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リサーチャー |
商品や市場に関する情報を広く収集・整理する。客観的なデータを集めるのが得意。 |
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マーケター |
収集した情報からターゲット顧客(ペルソナ)を設定し、その顧客の心理やニーズを深く分析する。 |
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コピーライター |
ターゲットの心に響くメッセージを考え、言葉を磨き上げる。創造的な表現を生み出すのが得意。 |
このように、一つのAIに異なる役割を順番に与え、前のステップの成果を次のステップに引き継がせていく。この「役割分担」と「情報の数珠つなぎ」こそが、「思考の連鎖」の核心です。
この手法は、単にクリエイティブな作業の質を高めるだけではありません。シカゴ大学の研究では、「思考の連鎖」プロンプトを用いたGPT-4が、複雑な財務諸表の分析において人間の金融アナリストの予測精度を上回ったことが報告されています。これは、CoTが複雑で分析的な思考能力を向上させ、AIをあらゆる分野で強力なプロフェッショナルツールへと進化させることを示す強力な証拠です。
言葉で聞くだけでは、まだピンとこないかもしれません。それでは、先ほどの包丁の例を使って、この「ドリームチーム」が実際にどのように仕事を進めるのかを見ていきましょう。

3. 実践!「思考の連鎖」で最高の包丁キャッチコピーを作る方法
それでは、最初の平凡な結果を生んだ「包丁のキャッチコピー」というお題を、「思考の連鎖」を使って解き直してみましょう。チームマネージャーであるあなたが、各専門家に指示を出していきます。
- ステップ1:リサーチャーに市場調査を依頼する
- 役割を与える: まずAIに「あなたは優秀なリサーチャーです」と役割を伝えます。
- 指示を出す: 次に、「『切れ味がよく、錆びにくいステンレス製の包丁』というテーマで、関連するキーワードを網羅的にリストアップしてください」と依頼します。
- AIの出力: するとAIは、「切れ味」「ステンレス製」といった直接的な言葉だけでなく、「料理初心者」「時短料理」「お手入れ簡単」「ギフト」「エルゴノミクスデザイン」など、多様な視点から関連キーワードをリストアップしてくれます。
- ステップ2:マーケターにターゲット分析を依頼する
- 役割を与える: 次にAIに「あなたは生活者の心理を熟知したマーケターです」と役割を切り替えます。
- 指示を出す: ステップ1で得られたキーワードリストを提示し、「これらのキーワードに興味を持つであろうターゲット顧客(ペルソナ)の候補を挙げ、その中の一人が抱える悩みやニーズを分析してください」と依頼します。
- AIの出力: AIは「料理が苦手な主婦」といったペルソナを想定し、「食材がうまく切れずにストレスを感じている」「料理のスキルを向上させたいが、何から始めればいいかわからない」といった具体的な悩みやニーズを分析してくれます。
- ステップ3:コピーライターに言葉を紡がせる
- 役割を与える: 最後にAIに「あなたは言葉の表現が得意なコピーライターです」と伝えます。
- 指示を出す: これまでの分析結果(キーワード、ペルソナ、悩み、ニーズ)をすべて提示し、「このターゲットの心に響くキャッチコピーのアイデアを複数提案してください」と最終的な依頼をします。
- AIの出力: これまでの丁寧な分析を踏まえることで、AIはターゲットの心に寄り添った、質の高いキャッチコピーを生成します。

結果の比較:単純な指示 vs. 思考の連鎖
「思考の連鎖」という一手間を加えるだけで、AIの出力はどれほど変わるのでしょうか。最初の単純な指示と、思考の連鎖を経た結果を比較してみましょう。
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生成されたキャッチコピーの例 |
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単純な指示 |
「一切れで違いを実感。錆び知らずのステンレス製、究極の切れ味をあなたの手に。」 |
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思考の連鎖 |
「料理の一歩を、この包丁と共に。」<br>「切るよろこび。食べるしあわせ。」<br>「キッチンから、笑顔としあわせを。」<br>「時短なのに、プロの美味しさ。」 |
その差は一目瞭然です。単純な指示では商品の「機能」を説明するだけでしたが、思考の連鎖を経たことで、ターゲットの「感情」に訴えかける、心に響く言葉が生まれました。これが、AIの能力を最大限に引き出す技術の効果です。
このように、タスクを分解して専門家チームに任せるだけで、AIの出力は劇的に変わります。この考え方は、キャッチコピー作成だけでなく、あらゆる知的生産に応用できる強力な武器となるのです。
まとめ:AIへの指示は「命令」から「チームマネジメント」へ
今回学んだ「思考の連鎖」の核心は、AIを単なる「命令を聞くだけの道具」として扱うのではなく、「各分野の専門家が集まった仮想のチーム」としてマネジメントするという発想の転換にあります。これは、AIとの効果的な協働のための新しい「メンタルモデル」と言えるでしょう。
あなたがチームマネージャーとしてプロジェクトの全体像を描き、適切な専門家(AIの役割)に、適切なタイミングで、適切な仕事(分解されたタスク)を任せていく。このプロセスを通じて、AIは初めてその真価を発揮するのです。
生成AIを使い始めたばかりのときは、つい焦って完璧な答えを一度に求めてしまいがちです。しかし、大切なのはAIとの「構造的な対話」を通じて、一歩ずつ答えに近づいていくプロセスそのものです。
まずはあなたの目の前にある課題を「因数分解」することから始めてみてください。そして、AIという頼もしいチームメンバーと一緒に、知的生産のプロセスそのものを楽しんでみてはいかがでしょうか。
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監修者
楢原 一雅(ならはら かずまさ)
ティネクト株式会社 取締役
広告業界・教育業界での営業経験を経て、2014年にティネクトを共同創業。オウンドメディア「Books&Apps」を立ち上げ、月間200万PV超のメディアに成長させる。現在はBtoB企業向けに、コンテンツマーケティング支援を推進。