ChatGPT無料版のカスタム指示で営業資料作成を2週間自動化した結果と設定方法

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💡 営業資料作成を2週間で自動化できた話

営業資料って、毎月作るのが本当に大変ですよね。私も営業事務の仕事をしていた時期があるのですが、顧客ごとにテンプレートをアレンジして、数字を入れ替えて、デザイン調整して……気がつくと丸1日かかってることもあるんですよね。

そんな時に思いついたのが、ChatGPT無料版のカスタム指示機能を使って、営業資料作成を自動化するという実験です。正直、どこまで効率化できるのか半信半疑でしたが、2週間試してみたら想像以上の成果が出たので、その方法をシェアしたいと思います。

なぜ営業資料作成は時間がかかるのか

まず、営業資料作成の何が時間を食うのか整理しておきましょう。

• 顧客の業界や規模に合わせた内容の構成を考える
• 競合分析や提案ポイントを調べる
• 数字やグラフを最新データに更新する
• 提案文を顧客のニーズに合わせて調整する
• 見た目をブラッシュアップする

実は、この中で「調べる」「構成を考える」「文章を調整する」という部分の比率が大きいんです。デザイン調整より、内容づくりの方が手間がかかることに気づきました。

ここにChatGPTを入れれば、その部分をカバーできるんじゃないかという発想ですね。

実際に営業事務の現場で起きていたこと

私の経験では、営業資料作成の流れは大体こんな感じでした。

朝9時に営業から「明日午前中に〇〇企業向けの提案資料作ってほしい」と言われて、まず業界研究から始まるんです。その企業の売上規模、競合状況、経営課題……こうした情報を集めるだけで2～3時間。次に「これらの課題に対して、うちの提案はこう応えられます」という構成を考えるのにまた1～2時間。そこからようやくスライド作成に入るんですね。

結果として、丸1日仕事になってしまい、その間に他の事務作業が溜まっていくという悪循環に陥ってました。

💡 カスタム指示とは何か：機能の詳しい解説

ChatGPTの無料版には「カスタム指示」という機能があります。これは、毎回同じ指示を入力するのではなく、一度設定しておくと以降のすべての会話に反映される機能です。

例えば、「あなたは営業資料作成のプロです。提案書を作る時は以下のルールを守ってください」みたいな指示を登録しておくと、毎回その指示を繰り返さなくても、最初の設定が自動的に適用されるわけです。

実際に私が使った時の流れは、こんな感じでした。

カスタム指示の設定方法

ChatGPT画面の左下「Settings」→「Customization」を開くと、「Custom instructions」という項目が出てきます（スマホアプリの場合は左下の人型アイコンから同じ項目を探せます）。

ここに2つのフィールドがあります。

• 「What would you like ChatGPT to know about you?」（ChatGPTに何を知ってほしいか）
• 「How would you like ChatGPT to respond?」（どのように返答してほしいか）

最初のフィールドに会社情報や業界、ターゲット層を書き、次のフィールドに「営業資料の構成は3ステップで」「必ず数字を入れて」といった作成ルールを入力する感じですね。

実際に私が設定した内容

私は、こんな感じで設定しました。

【知ってほしいこと】

あなたは、IT企業向けのマーケティングツールを扱うB2B営業の補佐をしています。クライアントは年商1億～50億円のIT・SaaS企業で、経営層と営業責任者がターゲットです。当社の提案にはROI（投資対価）の明確化が必須です。

【返答方法】

営業資料を作る時は、以下のフォーマットで作成してください。冒頭から「課題認識」「解決策」「導入効果」の3ステップ構成。各セクションに数字・事例・数値化できる改善指標を必ず含める。トーン＆マナーは「信頼性重視」で、堅すぎず親しみやすく。

これだけで、その後の会話がめちゃくちゃ効率化されるんですよね。

設定時に気をつけたポイント

最初の設定では、曖昧な指示はしないことが大切です。「良い資料を作って」ではなく、「課題・解決策・効果の3段階構成」「各セクション最低2つの数字」「PowerPoint貼付用の箇条書き形式」みたいに具体的に書きましょう。

私も最初の版では指示が曖昧で、出力が期待と違うことが何度かありました。その後、指示を具体化したら、2回目以降はほぼ想定通りの資料が出てくるようになったんです。

📝 2週間で何が変わったか：実体験の詳細

1週目：設定と試行錯誤

最初の数日は、カスタム指示が実際に機能しているかを確認する段階でした。

試しに「IT企業向けの営業資料を作ってほしい。業界：クラウドストレージ、顧客：スタートアップ」と入力してみたんです。すると、従来は私が手作業で調べていた「スタートアップ企業の課題トップ3」「クラウドストレージの市場規模」といった情報が、ChatGPTが自動的に盛り込んでくれるようになったんですね。

最初の1週間で、1つの資料作成にかかる時間は従来の5～6時間から、2時間半くらいまで短縮されました。

1週目での具体的な変化

従来のワークフローでは、最初の2～3時間を「業界情報の調査」に使ってました。でもカスタム指示があると、ChatGPTがスタートアップ企業の経営課題（資金繰り、採用難、スピード重視など）を自動的に想定してくれるので、その調査ステップが大幅に削減されるんですよね。

もちろん最後に情報の確認は必要ですけど、「ゼロから調べる」と「出てきた情報を確認する」では、時間効率が全然違うんです。

この段階で、「あ、この仕組み本当に機能するかもな」という手応えを感じました。

2週目：さらに細かく指示を調整

1週目の経験から、もっと細かく指示を設定すればさらに効率化できることに気づきました。

そこで、カスタム指示を以下のようにアップデートしました。

• スライド枚数を8～10枚に限定
• 各スライドに「提案のポイント」欄を必ず設ける
• 数字は最低3つ以上含める
• 最後に「よくある質問への答え」セクションを自動追加

この調整をしたら、もう完璧でしたね。今度は「顧客：中堅製造業、課題：生産性向上」と書くだけで、構成から数字から何から全部揃った資料骨子が30分で出てくるようになったんです。

つまり私が毎月やっていた「構成を考える」「業界データを調べる」「提案ポイントをまとめる」という作業が、ほぼ全自動化されたってことなんですよ。

2週目に追加した指示の効果

特に「よくある質問への答え」を自動追加させたのが良かったですね。営業資料を顧客に見せると、必ず「導入にかかる期間は？」「コストは？」といった質問が出るんです。以前は営業が質問されてから、私に「この質問への答えを資料に加えてほしい」と言ってくるので、修正が発生してました。

でも最初から「よくある質問」をセクション化しておくと、顧客との打ち合わせ前に疑問が解決されてるので、修正指示そのものが減るんですよね。これは思わぬメリットでした。

時間削減の実績

私が実感した時間の変化は、こんな感じです。

• 営業資料1本の制作時間：従来6～8時間、試行後1.5～2時間（体感で大幅短縮）
• 月間資料制作本数：従来3～4本、試行後8～10本（対応可能数が増加）
• 修正・調整の頻度：従来3～4回、試行後1～2回（修正ループが減った）

特に驚いたのが、修正が少なくなったことですね。ChatGPTの指示がしっかりしていると、営業チームからの修正指示も「構成を変えてほしい」みたいな大幅な修正が減って、「この数字をこっちに変えて」みたいな微調整だけになるんですよね。

月間で生まれた時間の使い道

月10本の資料作成にかかる時間が短縮されたことで、生まれた時間を顧客のニーズ分析や営業戦略の提案、営業チームとのディスカッションに充てるようになったんです。

つまり、単なる「時間短縮」ではなく、「より価値の高い仕事に時間をシフト」できるようになったってわけですね。

💡 カスタム指示を効かせるコツ

1. 業界・ターゲット・トーンを明確に書く

「営業資料を作ってほしい」では曖昧です。「誰に」「何を」「どのトーンで」伝えるのかを具体的に書きましょう。

例えば「経営層向け」「ROI重視」「数字で信頼を勝ち取る」みたいに。ターゲットが変わると、資料の重点も変わるんですよね。経営層には経営層の、現場担当者には現場担当者の、それぞれ刺さるポイントがあるんです。

私の場合、「経営層向けはROI数字を大きく」「現場向けは運用の具体例を」という感じで、ターゲット別の指示を用意してました。

2. 毎回の指示は「変動する部分」だけ書く

カスタム指示で基本ルールが固定されていれば、毎回の質問は「顧客名：○○、業界：△△、課題：□□」みたいに、その時だけ異なる情報だけ入力すればOKです。

私は付箋に「顧客情報テンプレート」を作って、質問する時はそれをコピペするだけにしました。これだけで手作業が激減しましたね。

3. 出力形式を指定する

「Markdown形式で」「見出し分けして」「箇条書きで」などと明示すると、後で編集ソフトに貼り付けやすくなります。

私は「PowerPointに貼り付けやすい箇条書き形式」と指定してるので、コピペして若干フォーマット整えるだけで完成します。

4. 数字や根拠の「参照元の確認」が重要

ChatGPTが出した数字については、「その数字がどのソースから来たのか」を確認する習慣が重要です。特に市場データや成長率といった情報は、参照元と時点を必ず確認しましょう。

私も「統計データは政府機関やGartnerなど信頼できる公式ソースから参照したものか」を確認するプロセスを入れることで、後の事実確認作業が楽になりました。

✅ カスタム指示を使うメリット：何が良かったか

実際に2週間使ってみて感じたメリットをまとめます。

• 毎回同じ質問を繰り返さなくていい。「営業トーン」「数字を入れて」みたいな指示が自動適用されるので、毎回説明する手間が消えます。
• 品質がぶれない。カスタム指示があると、どの会話でも一定レベルの資料が出てくるんですね。ゆらぎが少ないです。
• 思考停止できる。「構成どうしようかな」って迷う時間が減ります。AIが自動的に基本構成を提案してくるので。
• 修正が楽。基本形がしっかりしてるから、修正は「このデータを最新版に変えて」とか、微調整だけで済みます。
• 月単位で時間を生み出せる。月10本の資料を作ってたら、1本あたりの時間短縮 × 10本分で、相応の時間が返ってきたわけです。
• 営業との関係が良くなった。修正が減ると「営業事務の仕事が早い」という評価につながり、急な依頼も気持ちよく対応できるようになりますね。

❌ 気をつけるべき点・デメリット

AIが生成した情報は必ず確認する

ChatGPTは確率ベースで文章を生成しているので、稀に数字や事例が正確でない場合があります。営業資料は顧客に見せるものなので、AIが出した数字や事例は必ず信頼できるソースで確認しましょう。

私も2週間の中で1度、「SaaS市場の成長率」の数字が古いデータを基にしているっぽいことに気づいて、修正しました。

裏取りプロセスは省かないこと

時短を狙うあまり「ChatGPTが出した数字をそのまま資料に入れる」というのは絶対にやっちゃいけません。特に市場規模や成長率、競合企業の情報はAIが古いデータで学習してることもあるんですよね。

最低でも「その数字が出た根拠は何か」「いつの時点でのデータなのか」は確認してから使うようにしましょう。

カスタム指示の設定に時間がかかる

最初のセットアップが結構重要です。「どんな企業か」「どんな顧客向けか」「どんなトーンで」を明確にするのに、私は初回30分くらい時間をかけました。ここが曖昧だと、その後ずっと修正が増えるので、初期投資は惜しまない方がいいですね。

この初期設定の時間は、その後の効率化で十分にペイできます。

ブランドボイスの細かいニュアンスは手直しが必要

会社独特の表現や、営業トークの微妙なニュアンスまでは、AIには再現できません。「ここはうちのトーンじゃないな」という部分は、手で直す必要があります。

🚀 これから営業資料を自動化したい人へ：実装ガイド

ステップ1：まずカスタム指示を作る

ChatGPT Settings → Customization → Custom instructions を開きます。

「What would you like ChatGPT to know about you?」に、会社情報・業界・顧客層・提案の特徴を書きましょう。150～300文字程度で十分です。

私の例では→「IT企業向けマーケティングツール企業。年商1億～50億円のIT・SaaS企業が顧客。経営層と営業責任者がターゲット。ROI（投資対価）の明確化が必須」という感じで書きました。

ステップ2：返答ルールを設定する

「How would you like ChatGPT to respond?」に、資料作成時のルールを書きます。

例えば「営業資料は3ステップ構成で、各セクションに最低2つの数字を含める。PowerPointに貼り付けやすい箇条書き形式で出力」みたいに。

ここで大事なのは「フォーマット」「数字」「トーン」の3つを明確にすることですね。

ステップ3：テストして調整する

実際に1つ資料を作らせてみて、「思ってたのと違うな」という部分があったら、カスタム指示を修正します。

私も1回目と2回目の間に調整して、2回目以降がガラッと良くなったので、試行錯誤は必須ですね。

具体的には→「1回目の出力では数字が少なかった」→「指示に『最低3つ以上の数字』と明記」→「2回目以降はちょうど良いバランスに」という流れでした。

ステップ4：テンプレート化する

毎回の質問を「顧客情報：○○、業界：△△、主な課題：□□」みたいにテンプレート化して、同じ形式で入力するようにします。

これで、指示も統一されるし、ChatGPTの出力も安定するんですね。

私が作ったテンプレートは以下の通りです。

「顧客企業名：【記入】 業界：【記入】 企業規模（売上）：【記入】 主な経営課題：【記入】 ターゲット層：【記入】 提案の強み：【記入】」

このような感じで、毎回入力項目を統一しました。

よくある失敗例と対策

失敗例1：カスタム指示が曖昧で、出力がズレてしまった

私も最初、「営業資料を作ってほしい。プロフェッショナルに」くらいの指示だったんです。そしたら、フォーマットがバラバラで、数字の入り方も不規則で、全然使い物にならなかったですね。

対策→指示を「課題→解決策→効果の3ステップ」「各ステップに最低2つの数字」「スライド8～10枚」という具体的なルールに変更したら、一気に改善されました。

失敗例2：古い数字をそのまま資料に入れてしまった

ChatGPTが「SaaS市場は年20％で成長」という数字をくれたので、そのまま資料に入れたんですが、実は時点が古いデータだったんです。顧客に見せる前に気づけてラッキーでしたけど、もし気づかなかったら信用を失ってたところでした。

対策→その後は、ChatGPTが出した数字は全部「ソースや時点は？」と追加質問するようにしました。「2023年のGartner調査によると」みたいに根拠がハッキリしてれば、確認作業も簡単ですしね。

失敗例3：営業チームの要望が反映されていない

カスタム指示で私の方針を設定したんですが、営業チームが「うちはこういうトーンで行きたい」という別の希望を持ってることに気づきました。私の指示とズレてるので、毎回修正が必要になってしまったんです。

対策→営業チームのリーダーと一緒に、カスタム指示の内容を決め直しました。「トーン→信頼性重視だけど親しみやすく」「構成→課題認識をまず共有」「数字の使い方→ROIを強調」みたいに、チーム全体の方針を反映させたら、修正が激減しました。

カスタム指示の効果を最大化するための工夫

複数のカスタム指示を使い分ける

実は、ChatGPTではカスタム指示を複数作ることもできるんです。ただし一度に有効にできるのは1つだけなので、「SaaS企業向け版」「製造業向け版」みたいに用途別に用意しておくと便利ですね。

私も「SaaS企業向け」と「製造業向け」で、カスタム指示を作り分けました。顧客の業界が決まったら、その業界用のカスタム指示を有効にして使うみたいな感じで。

チェックリストを用意する

ChatGPTから出てきた資料を、本当に営業に出していいか確認するためのチェックリストを作っておくと、ミスが減ります。

例えば「□数字は3つ以上含まれているか」「□参照元の時点は確認したか」「□顧客の課題が正確に把握されているか」「□提案の強みが明確に伝わるか」「□PowerPoint形式で問題ないか」という感じで。

これを資料が出るたびにチェックするだけで、品質がグッと上がりますね。

営業チームへのフィードバック

作った資料について、営業チームから「この部分が良かった」「ここは修正したかった」というフィードバックをもらって、それをカスタム指示に反映させるんです。

そうすると「営業が本当に欲しい資料」に、どんどん近づいていきますね。私も2週間で3回ほど指示を修正しましたけど、毎回フィードバックを反映させたら、4回目以降はほぼ修正なしで営業に納得してもらえるようになりました。

最後に：この2週間で学んだこと

「自動化=人間の仕事がなくなる」ではない

営業資料作成をChatGPTで自動化してみて、一番印象的だったのは、「時間を短縮する」ことより「思考の質を上げる」ことの方が大事だったなってことです。

従来、私は資料作成に6～8時間かかってたんですが、その時間の大半を「構成を考える」「業界情報を調べる」といった、いわば「土台作り」に使ってました。

それがAIに任せられるようになると、その分の時間を「本当に顧客が知りたいことは何か」「どうすればこの提案に納得してくれるか」という、営業として本当に大事な思考に割けるようになったんです。

ChatGPTのカスタム指示は、単なる「作業効率化ツール」じゃなくて、「営業の質的な価値を上げるための道具」なんですね。

これからの営業事務の役割の変化

今まで私の仕事って「営業資料を素早く作る」という、どちらかといえば「与えられたタスクをこなす」というものでした。でも資料作成が効率化されたことで、「本当に効果的な営業戦略は何か」「どういう提案なら顧客が動くのか」といった、戦略レベルの思考に関わることができるようになったんです。

これは営業事務という職種の付加価値を、大きく高めることだと思います。

実装のハードルは低い

ChatGPTのカスタム指示は、難しい技術は一切不要です。「この情報をAIに知らせて、こういう返答をしてほしい」という、いわば「AIへの指示書」を書くだけ。30分くらい時間をかければ十分です。

その後は毎月相応の時間が返ってくるので、投資対価は圧倒的です。

最後のアドバイス

もし営業資料作成に月50時間以上使ってるなら、この2週間の実験は本当にオススメです。設定にちょっと手間がかかりますけど、その後は毎月どんどん時間が返ってくるので、投資対価は十分あります。

ぜひ試してみてください。

ChatGPT以外のツールとの比較：カスタム指示は本当に最強か

無料ツール同士の比較

「営業資料作成の自動化」というテーマで、ChatGPT無料版以外にも選択肢があります。例えばGoogle GeminiやMicrosoft Copilotといった無料のAIです。

私も試してみたんですが、カスタム指示の機能や会話の連続性という点では、ChatGPT無料版が使いやすかったという体感です。ただし各ツールは定期的に機能がアップデートされるので、公式サイトで最新情報を確認することをお勧めします。

有料ツール（ChatGPT Plus）との差

ChatGPT Plusは月額20ドル（約3,000円、公式サイト要確認）で、より高度なモデルへのアクセスが得られます。精度は向上しますが、営業資料作成という用途では、無料版でも十分な成果が期待できます。

むしろ大事なのは「カスタム指示の質」なので、無料版で完璧な指示を作ってしまえば、有料版への升級の必要性は限定的です。私も2週間全部、無料版で完結させました。

Notion AIやPerplexity AIとの使い分け

Notion AIは「既存のドキュメントを編集・補足する」のに向いてて、ChatGPTは「ゼロから資料骨子を作る」のに向いてます。

私の現在のワークフローは→ChatGPTで資料骨子を作成→それをNotionに貼り付けて微調整→PowerPointに整形、という流れになってます。

収益化・キャリアへの影響

浮いた時間で新しい仕事を増やしたケース

月単位で削減できた時間で何が起きたか。実は私の場合、それが直接的な「給与アップ」につながるわけではなかったんです。でも、営業戦略のミーティングに参加する時間が増えて、営業チームの経営判断に関わるようになったんですね。

つまり「営業事務」から「営業企画」という、少しランクアップした仕事にシフトできたってわけです。これが昇進や職域拡大につながる可能性は十分あります。

フリーランスの営業事務なら直接収益化できる

もし私がフリーランスの営業事務だったら、この効率化は直接的に年商を増やすことになります。例えば従来3万円で5時間かかる資料作成が、カスタム指示で2時間になれば、時間単価が上がるわけです。

または同じ時間で仕事量を増やすこともできますね。フリーランスの営業事務は、この手法の導入メリットが大きいと言えます。ただし個人差がありますので、ご自身の状況に応じて判断してください。

会社に提案するときの説明方法

上司に「ChatGPT導入で営業資料作成を自動化したい」と言ったら、「AIに任せて大丈夫？」みたいな反応が返ってくることもあるでしょう。その時は、数字で説明するのが一番です。

「現在月12本の資料作成に60時間使ってます。これをAIで半分の30時間にできれば、浮いた30時間を営業戦略企画に回せます。結果、提案の質が上がって受注率が改善する可能性があります」みたいに、ビジネス効果を含めて説明すると、経営層も理解しやすいですね。

トラブルシューティング：こんな時どうする？

「出力がいつも同じで、バリエーションがない」場合

これはカスタム指示が強すぎるというサイン。例えば「必ず3ステップ構成」と固定しすぎると、全部が同じになっちゃいます。

対策→「基本は3ステップだが、顧客によって4ステップにしてもOK」という柔軟性を持たせるんです。毎回の質問で「通常構成で」「いつもと違う視点で」みたいに指定できるようにすると、バリエーションが出ますね。

「カスタム指示が反映されていない」場合

たまにChatGPTが指示を無視することがあります。その時は、いくつか原因が考えられます。

一つは「カスタム指示が長すぎる」。ChatGPTは指示が一定文字数を超えると、後半の指示を十分に処理できないことがあるんです。なので、カスタム指示は300～500文字に圧縮するのがコツです。

もう一つは「毎回の質問で指示を上書きしてる」ケース。例えば毎回「〇〇のトーンで」と指定してると、カスタム指示より毎回の指示を優先しちゃうんですね。基本ルールはカスタム指示に、変動部分だけ毎回の質問に、という役割分担が大事です。

「営業チームから『この資料、AIっぽい』と言われた」場合

これはAIの文体が透けて見えてるってことですね。高度な自動化ほど、人間らしさが失われるというジレンマがあります。

対策→出力後に「手直しフェーズ」を必ず入れることです。ChatGPTが出した資料骨子をそのまま営業に見せるのではなく、「ここはうちの実例を入れましょう」「この表現は社内用語に変えましょう」という修正を加えて初めて「会社の資料」になるんですね。

AIは80％まで自動で持ってくる。最後の20％の人間らしさ、会社らしさは、我々が足すんです。それが本当の「自動化」だと、2週間の実験で学びました。

今後のアップデート予定：ChatGPTはどんどん進化する

カスタム指示の今後の拡張可能性

OpenAIは「GPTs」という機能で、さらに高度なカスタマイズを実現しようとしています。GPTsは、単なる指示ではなく、「独自のAIアシスタント」を作れるというもの。営業資料作成専用のAIを、組織内に作ることも理論上可能になるんですね。

今この記事を読んでる人が、数ヶ月後に同じことをしようとしたら、もっと簡単な方法が出てる可能性は高いです。だからこそ「今の段階での自動化」を試しておくのは、学習と改善の面で価値があるんですよね。

業界別のベストプラクティス化

私が今やってるのはIT・SaaS企業向けですが、この手法を「製造業向け営業資料」「金融機関向け営業資料」みたいに産業別にテンプレート化する動きが、これからシェアされていく可能性があります。

その時は、営業事務という職種全体の効率性が大きく変わるんでしょう。今は先駆者ですが、1年もすれば「カスタム指示で資料作成」という手法が、より多くの組織で採用されているかもしれません。

最後に：営業資料作成の自動化は、仕事観の転換点

「自動化=人間の仕事がなくなる」ではない

AIで営業資料作成が自動化されたら、営業事務の仕事はなくなるのか？そういう心配もあるでしょう。でも私の実体験から言うと、むしろ逆です。

資料作成という「パターン化できる作業」が自動化されたことで、「営業戦略を一緒に考える」「顧客ニーズをより深く理解する」という、AIには代替しにくい仕事が生まれたんですね。

つまり、自動化は「職を奪う」のではなく、「仕事の質を上げる」チャンスなんです。

2週間の実験から得られた最大の学び

営業資料作成を自動化するという、一見「限定的な効率化」に見えることが、実は「働き方全体の質的な向上」につながったんです。

時間が返ってきたこと以上に、「自分の仕事にもっと創造的に関われるようになった」という充足感が大きかった。

AIツールの真の価値って、時間短縮じゃなくて、「人間にしかできない仕事に時間を使えるようにしてくれる」ことなんだと思います。

あなたも試してみませんか

この記事を読んでる営業事務の方、営業に関わってる方、ぜひこの2週間の実験を自分でもやってみてください。

必要な投資は時間だけです。ChatGPTは無料。カスタム指示の設定に30分。試行錯誤に1週間。それだけで、月単位で時間が返ってきます。

営業資料作成という「終わらない作業」から解放されて、本当に大事な仕事に時間を使う。その体験が、あなたのキャリアや仕事観を、確実に変えるはずです。

2週間で営業資料作成を自動化する。ぜひ、挑戦してみてください。