【ミニTips】ChatGPTの文章生成で見出しや箇条書きばかりを改善する方法

2026年2月2日 2026年2月2日

mediaapproach

ChatGPTで文章生成するとき、見出しと箇条書きが多くて困っていませんか？

気付いている人少ないんですが、実はパーソナライズ設定で、見出しや箇条書き、絵文字の使用頻度を「少なめ」に設定できるんです。

これで、文章主体の記事や資料を書きたい人に最適化されたチャッピーになります！

改善したかチェックしてみましょう。

プロンプトは「企業のDX化と生成AI活用のファーストステップについて、記事を書いてください。」

一発出しで出てきた生成物はこれ。

以下は、「企業のDX化と生成AI活用のファーストステップ」をテーマとした解説記事です。実務での初期導入や社内説明資料への転用を想定し、概念整理から実行段階までを一貫して記述しています。

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）と生成AI活用は、近年ほぼ同時に語られるようになりました。しかし現場では、「DXと言われても何から始めればよいのか分からない」「生成AIを導入したが、思ったほど使われていない」といった声が多く聞かれます。多くの場合、これは技術の問題ではなく、導入の順序と設計の問題です。

DX化と生成AI活用のファーストステップは、「ツールを入れること」ではありません。最初に行うべきは、自社の業務を構造として捉え直すことです。DXとは業務のデジタル化そのものではなく、業務プロセスや意思決定の在り方を再設計する取り組みです。紙をExcelに置き換えただけ、会議をオンラインにしただけではDXとは言えません。

最初の段階で重要なのは、業務を「判断」「作業」「確認」といった要素に分解することです。例えば、見積書作成業務であれば、①過去事例を探す、②条件を整理する、③文章や数値を作成する、④内容をチェックする、といった工程に分けられます。このうち、生成AIが特に力を発揮しやすいのは「情報整理」「文章生成」「パターン化された思考補助」の部分です。逆に、最終判断や責任の所在は人が担うべき領域です。

このように業務を分解すると、「どこに生成AIを使うと効果が出るか」が自然と見えてきます。ここで初めて、生成AIは単なる流行のツールではなく、業務の一部を担う“補助的な労働力”として位置づけられます。ファーストステップでは、全社導入や大規模な改革を目指す必要はありません。むしろ、特定の部署・特定の業務に限定して試すことが重要です。

次に重要なのが、「成果が測れるテーマ」を選ぶことです。例えば、「資料作成にかかる時間を30％削減する」「問い合わせ対応の下書き作成をAIで行う」といった、効果が定量化しやすいテーマが適しています。ここで成果が曖昧なテーマを選ぶと、現場では「便利かどうか分からない」「結局使わなくなった」という結果になりがちです。

また、生成AI活用の初期段階では、完璧なルール作りを目指さない方が現実的です。よくある失敗として、「情報漏洩が怖いから使わせない」「ルールが固まるまで待つ」といった対応がありますが、これでは現場の学習が進みません。重要なのは、禁止事項を最小限に明確化した上で、実際に使いながら運用ルールを育てていく姿勢です。例えば、「個人情報・機密情報は入力しない」「生成物は必ず人が確認する」といった原則から始めるのが現実的です。

DXと生成AI活用を進めるうえで、もう一つ重要なのが「使い方を教えること」と「考え方を共有すること」を分けることです。操作方法だけを教えても、業務にどう使えばよいか分からなければ定着しません。なぜこの業務でAIを使うのか、どこまでをAIに任せ、どこからを人が判断するのか、といった設計思想を共有することが、DXの初期段階では特に重要です。

まとめると、企業のDX化と生成AI活用のファーストステップは以下に集約されます。
第一に、業務を構造的に分解し、生成AIが使える領域を見極めること。
第二に、小さく始め、効果が測れるテーマを選ぶこと。
第三に、完璧なルールよりも、実践と改善を前提とした運用を行うこと。

生成AIはDXを一気に進める魔法の道具ではありませんが、正しい順序で使えば、DXを現実的な取り組みに変える強力な触媒になります。最初の一歩を誤らないことが、その後の成否を大きく左右します。

【出典】
・経済産業省「DX推進ガイドライン（最新版）」
・総務省「情報通信白書（最新版）」
・OECD “Digital Transformation in the Age of AI”
・IPA（情報処理推進機構）「DX白書」