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ChatGPTのプロジェクト機能で自社ルール・ノウハウに沿ったドキュメントを作成する方法

生成AIリテラシー診断チーム
更新: 2026年3月10日
14分で読めます

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「毎回同じことをChatGPTに説明するのが面倒」「部署ごとのルールや書き方のクセをAIに覚えさせたい」——こんな悩みを抱えていませんか?

実は、ChatGPTにはプロジェクト機能という仕組みがあり、これを使うと自社のルールやノウハウをAIに事前に伝えておいたうえで、ドキュメント作成ができるようになります。

本記事では、ChatGPTのプロジェクト機能を活用して、「自社のルールや書き方に沿ったドキュメントを効率よく作成する方法」を、具体的なプロンプト例とステップとともに解説します。

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目次

  1. ChatGPTのプロジェクト機能とは?
  2. プロジェクト機能でできること・できないこと
  3. ステップ1:プロジェクトを作成する
  4. ステップ2:自社のルールをインストラクションに書く
  5. ステップ3:ナレッジファイルを活用する
  6. ステップ4:実際にドキュメントを作成する
  7. 職種別・用途別の活用例
  8. うまくいかないときのチェックリスト
  9. 業務利用時の注意点
  10. まとめ

ChatGPTのプロジェクト機能とは?

ChatGPTのプロジェクト機能(Projects)とは、特定の目的・テーマに合わせた専用の作業スペースを作れる機能です。

通常のChatGPTでは、新しいチャットを始めるたびにゼロからやり取りが始まります。「自社の文体ルールに従ってください」「このフォーマットで書いてください」と毎回説明するのは、時間のロスです。

プロジェクト機能を使うと、以下のような設定をプロジェクト内の全チャットに共通して適用できます。

  • カスタム指示(インストラクション): 自社のルール、文体、禁止事項などを事前に設定
  • ナレッジファイル(ファイルのアップロード): 社内規定・マニュアル・テンプレートなどのドキュメントをAIに参照させる
  • 会話の継続性: プロジェクト内で過去のやり取りを参照しながら作業できる

つまり、プロジェクトは「あなたの会社専用に調整されたChatGPT」を作るような感覚です。

※ChatGPTのプロジェクト機能は有料プランで利用できます。最新のプラン情報はOpenAI公式サイトをご確認ください。機能の詳細や利用条件は頻繁に更新されるため、最新情報は必ず公式サイトでご確認をお願いします。


プロジェクト機能でできること・できないこと

活用を始める前に、プロジェクト機能の得意・不得意を把握しておきましょう。

できること

  • 自社の文体ルールを一貫して適用する: 「語尾は"〜します"統一」「箇条書きは3点まで」などのルールを毎回説明せずに使える
  • 社内テンプレートをもとにドキュメントを生成する: 社内フォーマットのWord文書やテキストファイルを参照させ、同じ形式で出力できる
  • 業界・業務固有の用語を正しく使う: 自社の用語集や専門用語の定義をナレッジとして持たせることができる
  • 複数の作業をプロジェクト単位で整理する: 「採用関連」「マーケティング」「法務」など部門別にプロジェクトを分けて管理できる

注意が必要な点

  • リアルタイムのデータには対応していない: 自社システムとのリアルタイム連携はできない。最新の数値データは人間が入力する必要がある
  • 出力の完全な正確性は保証されない: AIが生成した文章には誤りが含まれる可能性があるため、最終確認は人間が行う必要がある
  • 機密情報の取り扱いには慎重さが必要: 個人情報や機密性の高い情報のアップロードには、自社のセキュリティポリシーとの照合が必要

ステップ1:プロジェクトを作成する

まず、ChatGPT上でプロジェクトを新規作成します。

作成手順

  1. ChatGPTの画面左サイドバーで「プロジェクト」のセクションを確認する
  2. 新しいプロジェクト」または「+ プロジェクトを追加」をクリックする
  3. プロジェクト名を入力する(例:「営業資料作成」「採用担当業務」「社内マニュアル整備」)
  4. 必要に応じて説明文を入力し、作成を完了する

プロジェクト名の決め方

プロジェクト名は、あとから見てすぐに用途がわかる名前にするのがポイントです。

良い例:

  • 「営業提案書作成プロジェクト」
  • 「カスタマーサポートメール対応」
  • 「社内研修資料テンプレート」

避けた方が良い例:

  • 「作業用」「テスト」(後から何のプロジェクトかわからなくなる)

プロジェクトは複数作成できます。用途や部門ごとに分けて作成しておくと、管理しやすくなります。


ステップ2:自社のルールをインストラクションに書く

プロジェクトの核心とも言えるのがインストラクション(カスタム指示)の設定です。ここに書いた内容が、プロジェクト内のすべてのチャットに適用されます。

インストラクションに書くべき内容

文体・トーンのルール

  • 敬語のレベル(「です・ます調」か「である調」か)
  • 文章の長さの目安
  • 箇条書きの使い方のルール

フォーマット・構成のルール

  • ドキュメントの見出し構造
  • 必ず含めるべき項目(例:「日付」「担当者」「承認者」)
  • 禁止する表現や言い回し

社内固有のルール

  • 自社独自の用語・略語の定義
  • 参照すべき社内規定の内容(テキストで貼り付ける)
  • 業界特有のコンプライアンス上の注意事項

インストラクションの書き方例

以下は、営業部門の提案書作成を想定したインストラクションの例です。

プロンプト
【基本ルール】
あなたは当社の営業提案書作成アシスタントです。
以下のルールに従って、すべての文書を作成してください。

【文体・トーン】
- 文体は「です・ます調」を使用
- 読み手は取引先の経営層・意思決定者を想定
- 過度に謙遜した表現(「恐れ入りますが」を過度に使う等)は避ける
- 専門用語は初出時に括弧内で説明を補足する

【構成・フォーマット】
- 提案書の構成は「課題の整理→提案内容→期待効果→実施スケジュール→費用概算」の順
- 見出しはH1・H2・H3の3段階まで使用
- 箇条書きは原則5点以内にまとめる
- 数値データは根拠を明示するか「(詳細は別途お見積もり)」と注記する

【禁止事項】
- 競合他社を名指しで否定する表現は使わない
- 「必ず」「絶対に」などの保証表現は使わない
- 未確定の情報を確定情報として記載しない

【出力形式】
- 回答はMarkdown形式で出力する
- 文書の冒頭に「作成日:」「担当:」のプレースホルダーを入れる

このように、具体的なルールを箇条書きで書いておくことで、ChatGPTは毎回その指示に従って文書を作成します。

部門別インストラクションの参考テンプレート

人事部門(採用・評価関連)向け:

プロンプト
【基本ルール】
あなたは人事担当者の文書作成アシスタントです。

【文体・トーン】
- 文体は「です・ます調」、公正で中立的な表現を心がける
- 採用関連文書では、年齢・性別・国籍などによる差別的表現を一切使わない
- 評価関連文書では、行動事実に基づいた具体的な表現を使用する

【禁止事項】
- 個人の性格・人格を否定するような表現
- 「普通は〜」「常識的に〜」などの主観的表現
- 法令(労働基準法・個人情報保護法など)に抵触する可能性のある表現

【フォーマット】
- 求人票:職種名→業務内容→応募条件→待遇→会社情報の順
- 評価シート:目標設定→実績記載→評価コメントの順で構成

経理・財務部門向け:

プロンプト
【基本ルール】
あなたは経理担当者の文書作成アシスタントです。

【文体・トーン】
- 文体は「です・ます調」で簡潔かつ正確な表現を心がける
- 数値は3桁区切りのカンマを使用(例:1,234,567円)
- 金額の単位は「円」を必ず明記する

【禁止事項】
- 会計・税務処理に関する断定的なアドバイス(「〜すべきです」など)
- 実際の数値・勘定科目が不明な場合は「[ここに記入]」のプレースホルダーを使用

【フォーマット】
- 請求書・見積書:発行日・有効期限・支払い条件を必ず記載
- 月次報告:前月比・前年同月比を含めた比較分析を入れる

ステップ3:ナレッジファイルを活用する

インストラクションだけでは伝えきれない、詳細な社内情報をナレッジファイルとしてアップロードすることができます。

アップロードできるファイルの種類

ChatGPTにアップロードできるファイルの種類や容量については、最新情報はOpenAI公式サイトでご確認ください。一般的に、以下のような種類のファイルを活用するケースが多いです。

  • テキストファイル(.txt)
  • Word文書(.docx)
  • PDF文書(.pdf)
  • 表計算ファイル(.xlsx、.csv)

ナレッジとして活用できる社内資料の例

テンプレートファイル

  • 提案書のひな形
  • 報告書のフォーマット
  • 議事録テンプレート

社内規定・マニュアル

  • 文書作成ガイドライン
  • 取引先への対応マニュアル
  • 製品・サービスの説明資料

用語・知識ベース

  • 社内用語集・略語一覧
  • よくある質問(FAQ)とその回答
  • 業界用語の定義集

ナレッジファイルを活用したプロンプト例

ナレッジファイルをアップロードしたうえで、以下のように指示することで、ファイルの内容を参照したドキュメント作成が可能になります。

プロンプト
アップロードした「提案書テンプレート.docx」を参照して、
以下の条件で新規顧客向けの提案書ドラフトを作成してください。

【提案する商材】業務効率化のためのSaaSツール導入支援サービス
【想定顧客】従業員100名規模の製造業の会社
【課題感】在庫管理や発注業務のアナログ作業が多く、工数がかかっている
【提案の強み】導入実績が多く、同業界での成功事例がある

テンプレートの構成・フォーマットに沿って作成し、
具体的な数値は「[記入欄]」のプレースホルダーにしてください。

ステップ4:実際にドキュメントを作成する

プロジェクトの準備ができたら、実際にドキュメント作成の指示を出します。

効果的な指示の出し方

プロジェクトで事前に設定したルールがあるため、毎回ゼロから説明する必要はありません。ただし、今回の作成に特有の条件は必ず伝えましょう。

作成指示で伝えるべき情報:

  1. 目的・用途:何のためのドキュメントか
  2. 対象読者:誰が読むのか
  3. 必要な内容:盛り込んでほしい情報のポイント
  4. 分量・形式:長さ、紙面サイズ、出力形式(Word向け・スライド向けなど)
  5. 締め切りや優先度:急ぎの場合は伝える

プロンプト例:社内向け業務マニュアルの作成

プロンプト
新入社員向けの「問い合わせ対応マニュアル」を作成してください。

【対象読者】入社1〜3ヶ月の新入社員
【目的】電話・メールでの顧客対応の基本を習得させる
【盛り込む内容】
1. 対応の基本姿勢(あいさつ・敬語のルール)
2. 電話対応の手順(受電〜折り返しまで)
3. メール対応の手順(受信〜返信・エスカレーションまで)
4. よくある問い合わせとその回答例(5〜10件)
5. 対応に迷ったときのエスカレーションフロー

【フォーマット】
- A4用紙印刷を想定、見やすいレイアウト
- 各セクションに見出しをつけ、箇条書きを多用する
- 新入社員でも迷わないよう、具体的な言い回し例を入れる

プロンプト例:外部向け提案書の修正・ブラッシュアップ

プロンプト
以下の提案書ドラフトを読んで、プロジェクトのインストラクションに沿って修正・改善してください。

【修正の優先事項】
1. 表現が曖昧な箇所を具体的にする
2. 読み手(経営層)に刺さる言い回しに調整する
3. 箇条書きが5点を超えているセクションを整理する

【提案書ドラフト】
(ここにドラフト本文を貼り付ける)

修正箇所とその理由も合わせて説明してください。

段階的な作成のすすめ

一度に完璧なドキュメントを求めるよりも、段階的に作成するほうが品質が高くなります。

推奨する作成フロー:

  1. 構成案を作る: まず見出しと各セクションの概要だけ作成してもらう
  2. 構成を確認・調整: 抜けている項目や変更したい点を指摘する
  3. 本文を肉付けする: 確定した構成をもとに、セクションごとに本文を作成する
  4. 全体を通して確認・修正: 一貫性や整合性を確認し、必要な修正を加える
  5. 最終チェック: 固有名詞・数値・事実確認を人間の目で行う

職種別・用途別の活用例

プロジェクト機能はさまざまな職種・用途に活用できます。いくつかの具体的なケースを見ていきましょう。

営業職:提案書・商談資料の作成

営業担当者がプロジェクト機能を活用する場合、特に効果が出やすいのが提案書の初稿作成です。

インストラクションに自社の提案書フォーマットと価値提案のポイントを書いておき、ナレッジとして導入事例の概要や製品説明資料をアップロードします。

プロンプト
【商談準備:提案書の初稿作成】

今週、以下の見込み顧客との商談があります。初回提案書のドラフトを作成してください。

【顧客情報】
- 業種:小売業(アパレル系)
- 規模:店舗数30店舗、従業員約200名
- 担当者:店舗運営部長

【顧客の課題(ヒアリング内容より)】
- 各店舗の在庫情報がリアルタイムに把握できていない
- 店舗間の在庫移動の調整に時間がかかっている
- 欠品による機会損失が発生している

【提案したいソリューション】
当社のクラウド在庫管理システムの導入

初回提案なので、課題の共感と大まかな解決策の方向性を示す構成にしてください。

事務職・総務職:社内向け文書・規程の整備

事務・総務担当者にとって、プロジェクト機能は社内規程の改訂作業や案内文書の作成に役立ちます。

既存の就業規則・各種規程をナレッジとしてアップロードしておくと、改訂案の作成や、新しい制度の案内文書作成が効率化できます。

プロンプト
【社内向け制度変更案内文の作成】

以下の制度変更について、全社員向けの案内メールを作成してください。

【変更内容】
- テレワーク制度の申請フローが変更される
- これまで:紙の申請書を上長に提出
- 変更後:社内システム(GroupWare)から申請
- 適用開始日:来月1日から

【注意事項】
- 変更後の操作方法は、別途マニュアルで配布予定
- 現在申請中の案件は、新フローに移行不要

【トーン】
丁寧だが簡潔に。変更による混乱を最小化する表現を心がける。

企画・マーケティング職:コンテンツ・資料の量産

マーケティング担当者にとって、プロジェクト機能は一定のブランドトーンを維持したコンテンツ作成に活用できます。

ブランドガイドライン・トーン&マナーをインストラクションに書いておくと、SNS投稿文、メールマガジン、Webサイト用テキストなど、チャネルが違っても一貫したメッセージが出力されます。

プロンプト
【SNS投稿文の作成】

以下の新商品プレスリリースをもとに、各SNSチャンネル向けの投稿文を作成してください。

【プレスリリースの要旨】
(ここにプレスリリースの主要な情報を貼り付ける)

【作成してほしいもの】
1. X(旧Twitter)向け:140文字以内、ハッシュタグ2〜3個
2. Instagram向け:キャプション(200〜300文字)、ハッシュタグ5〜10個
3. LinkedIn向け:ビジネス向けの文体で300〜500文字

各チャンネルのトーンと特性に合わせて調整してください。

技術職・開発職:仕様書・ドキュメントの標準化

開発担当者にとって、プロジェクト機能は技術文書の書き方の標準化に有効です。

コーディング規約や文書フォーマットをインストラクションに書いておき、API仕様書や設計ドキュメントのテンプレートをナレッジとして持たせることで、複数人が作成しても一貫したドキュメントが出来上がります。

プロンプト
【API仕様書の作成】

以下の新規APIエンドポイントの仕様書を、プロジェクトのテンプレートに沿って作成してください。

【エンドポイント情報】
- エンドポイント名:ユーザー情報取得API
- URL:/api/v1/users/{userId}
- HTTPメソッド:GET
- 認証方式:Bearer Token

【リクエストパラメータ】
- userId(パスパラメータ):ユーザーID(必須、整数)

【レスポンス】
- 成功時(200):ユーザー情報オブジェクト(id, name, email, created_at)
- 失敗時:404(ユーザーが見つからない場合)、401(認証エラー)

エラーレスポンスのサンプルも含めてください。

人事担当者:採用・評価関連ドキュメントの整備

人事担当者にとって、プロジェクト機能は採用関連文書から評価シートまで、多岐にわたる文書作成の効率化に役立ちます。

プロンプト
【評価フィードバックコメントの下書き作成】

以下の内容をもとに、半期評価のフィードバックコメントの下書きを作成してください。

【評価対象者】(個人情報は仮名で)
- 役職:営業担当(入社2年目)
- 評価期間:上半期(6ヶ月)

【実績・行動事実】
- 担当顧客数:10社(前期比+2社)
- 新規開拓提案数:8件、うち成約:3件
- 顧客からの問い合わせ対応速度が改善(平均回答時間が前期比で向上)
- 月次報告書の提出が3回遅延

【強みとして伝えたい点】
- 顧客との関係構築力、丁寧な対応姿勢

【課題として伝えたい点】
- 期限管理・タスク管理の精度向上

具体的な行動事実に基づき、本人が成長につながると感じられるコメントを作成してください。

うまくいかないときのチェックリスト

プロジェクト機能を使っていて「思ったとおりの出力が得られない」と感じたときは、以下を確認してみてください。

インストラクション・設定のチェック

  • インストラクションの記述が曖昧になっていないか(「丁寧な文体」より「です・ます調で敬語を使用する」のほうが明確)
  • ルールが多すぎて矛盾していないか(ルールは20項目以内を目安に絞り込む)
  • ナレッジファイルの内容が最新の状態になっているか
  • アップロードしたファイルが正しく読み込まれているか(文字化けやレイアウト崩れがないか確認)

プロンプトのチェック

  • 指示が具体的かどうか(「良い文章を書いて」ではなく、条件を明示する)
  • 対象読者・目的を毎回明確に伝えているか
  • 長すぎる指示を一度に出していないか(複数のステップに分けることを検討)
  • 「〜しないでください」より「〜にしてください」と肯定的な指示になっているか

出力品質の改善策

  • 最初の出力を元に、追加指示で改善する(「〜の部分をもっと具体的に書き直してください」)
  • 期待するアウトプットの例を提示する(「このような形式で出力してください:〔例〕」)
  • 複雑な文書は一度に作成しようとせず、セクションごとに分けて指示する

よくある問題と対処法

問題1:文体が指示通りにならない

対処法:インストラクションの文体ルールを具体的にする。また、プロンプトの中で「インストラクションの文体ルールに従って」と明示的に指示を加える。

問題2:ナレッジファイルの内容が参照されない

対処法:プロンプト内で「アップロードした〔ファイル名〕を参照して」と明示的に指定する。ファイルが大きすぎる場合は、必要な箇所だけを抜粋したファイルに分割する。

問題3:毎回少しずつ出力が変わる

対処法:出力形式をインストラクションで詳細に定義する。また、「必ず以下の見出し構成で出力してください」と毎回のプロンプトにも明示する。

問題4:長い文書の後半で品質が落ちる

対処法:文書を小さな単位(セクション単位)に分割して作成する。長い文書を一度のチャットで作成しようとすると、後半で文脈が薄れる傾向がある。


業務利用時の注意点

ChatGPTのプロジェクト機能を業務で活用する際には、いくつかの重要な注意点があります。

個人情報・機密情報の取り扱い

最も重要な注意事項として、ChatGPTに入力した情報は外部のサーバーに送信されます。以下の情報は原則として入力しないようにしてください。

  • 顧客の氏名・住所・連絡先などの個人情報
  • 社外秘の財務情報・未発表の事業計画
  • 取引先との契約内容や機密条件
  • 従業員の個人評価・給与情報

これらの情報を含む文書を作成する場合は、実際の情報を「〔顧客名〕」「〔金額〕」などのプレースホルダーに置き換え、作成後に人間が実際の情報を入力するフローにすることをお勧めします。

企業によっては、ChatGPTの業務利用に関するガイドラインが設けられている場合があります。必ず自社のセキュリティポリシーや情報管理規程を確認してから利用してください。

ファクトチェック(事実確認)の徹底

ChatGPTが生成した文書には、意図せず事実と異なる情報が含まれることがあります(ハルシネーションと呼ばれる現象)。特に以下の情報は、必ず別途確認を行ってください。

  • 法令・規制に関する記述(改正情報など)
  • 業界の統計データや市場動向
  • 競合他社や取引先に関する情報
  • 専門的な技術的事実

社外に出る文書や意思決定に使用する文書については、最終責任は人間にあるという原則を忘れないでください。

社内ルールとの整合性確認

プロジェクトのインストラクションに社内ルールを設定しても、AIが完全に守ることを保証できません。重要な文書は、以下の観点で人間が確認することをお勧めします。

  • 自社の文書ポリシーに準拠しているか
  • 法的な問題が含まれていないか
  • 業界固有のコンプライアンス要件を満たしているか

プロジェクトの定期的な見直し

一度設定したプロジェクトも、定期的に見直すことをお勧めします。

  • インストラクションの内容が実際の業務と合っているか
  • ナレッジファイルが最新の情報に更新されているか
  • 活用していないプロジェクトは整理する

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プロジェクト機能を活用して社内ドキュメント作成を効率化するためには、ChatGPTの基本的な使いこなしのスキルも重要です。

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まとめ

ChatGPTのプロジェクト機能を活用したドキュメント作成の手順をまとめます。

4つのステップ:

  1. プロジェクトを作成する: 用途・部門ごとに専用の作業スペースを用意する
  2. インストラクションを書く: 自社の文体ルール・禁止事項・フォーマットを事前に設定する
  3. ナレッジファイルをアップロードする: 社内テンプレート・規程・用語集を参照させる
  4. 段階的にドキュメントを作成する: 構成案→本文肉付け→確認・修正の順で進める

プロジェクト機能のメリット:

  • 毎回同じルールを説明する手間が省ける
  • 社内の文体・フォーマットの統一が実現できる
  • 複数の用途・部門ごとに設定を使い分けられる

注意点:

  • 個人情報や機密情報の入力には慎重になる
  • 生成されたドキュメントはファクトチェックを行う
  • 最終責任は人間にあることを忘れない

最初はシンプルなプロジェクトから始めて、少しずつインストラクションを改善していくのがコツです。試行錯誤を重ねることで、自社の業務に最適化されたドキュメント作成の仕組みが出来上がっていきます。

ぜひ今日から、自分の業務でプロジェクト機能の活用を試してみてください。


最終更新日: 2026年3月11日

執筆者: 生成AIリテラシー診断チーム

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