生成AIでペルソナ作成｜プロンプト例と手順を解説 | 名古屋でホームページ制作、Web制作なら株式会社エッコ

マーケティングの成果を左右するペルソナ作成は、従来、多くの時間と労力を必要とする作業でした。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、この状況は大きく変わりつつあります。膨大なデータを瞬時に分析し、具体的な顧客像を短時間で描き出せるようになったのです。

本記事では、生成AIを活用したペルソナ作成の具体的な手順を、すぐに使えるプロンプト例とあわせて詳しく解説します。 BtoCからBtoB、サービス業まで、業種別のプロンプトテンプレートもご用意しました。さらに、おすすめのツール紹介や企業の活用事例も交えながら、実践的なノウハウをお伝えします。

「ペルソナ作成に時間がかかりすぎている」「もっと精度の高い顧客像を描きたい」とお考えの方は、ぜひ最後までお読みください。 生成AIを味方につけることで、マーケティング業務の効率と成果を同時に高められます。

生成AIで作るペルソナとは

生成AIで作るペルソナとは、ChatGPTやClaudeなどのAIツールを活用して自動生成する顧客像のことです。従来は人の手で一から作成していたペルソナを、AIの力を借りて効率的かつ客観的に作成できるようになりました。

生成AIは、入力されたデータや条件をもとに、リアルで詳細な人物像を瞬時に出力します。年齢や職業といった基本属性だけでなく、行動パターンや価値観、抱えている課題まで含めた立体的なペルソナが完成するのです。この手法は、マーケティング担当者の負担を大幅に軽減しながら、より精度の高いターゲット分析を可能にします。

項目	従来のペルソナ作成	生成AIによるペルソナ作成
作成時間	数週間から数か月	数十分から数時間
必要なスキル	マーケティング経験と分析力	プロンプト作成の基本知識
客観性	作成者の主観が入りやすい	データに基づく客観的な出力
コスト	人件費や調査費が高額	ツール利用料のみで済む
更新のしやすさ	一から作り直しが必要	プロンプト修正で即時対応可能

従来のペルソナ作成の課題

ペルソナ作成は、マーケティング戦略の土台となる重要な工程です。しかし、従来の手法にはいくつかの課題がありました。 主観への偏りと時間・コストの負担という2つの問題が、多くの企業を悩ませてきたのです。

これらの課題は、ペルソナの精度低下やマーケティング施策の効果減少につながる深刻なものでした。生成AIがなぜ注目されているのかを理解するためにも、まずは従来の課題を整理しておきましょう。

担当者の経験や感覚に頼りがちになる
限られたデータから推測せざるを得ない
作成に多くの工数が必要となる
調査費用が予算を圧迫する
完成までに長い期間を要する

主観に偏りやすい問題

従来のペルソナ作成では、担当者の経験や直感に頼る場面が多くありました。「このターゲット層はこういう人物像だろう」という思い込みがペルソナに反映されやすい状況だったのです。

たとえば、20代女性向けの化粧品を販売する企業を考えてみましょう。担当者が30代男性であれば、20代女性の価値観や行動パターンを正確に把握することは困難です。自分自身の想像や周囲の限られた情報から推測するしかなく、実際の顧客像とのずれが生じやすくなります。

さらに、社内の意見調整によってペルソナが曖昧になるケースも少なくありません。複数の関係者の意見を取り入れるうちに、「誰にでも当てはまる」ような特徴のない人物像になってしまうのです。このような主観や妥協の産物では、効果的なマーケティング施策を打ち出せません。

主観に偏る原因	具体的な問題点
担当者の属性が異なる	ターゲット層の実態を理解しにくい
データ不足	推測に頼らざるを得ない
社内調整	意見の妥協で特徴が薄れる
確証バイアス	都合の良い情報だけを採用する
更新頻度の低さ	古い認識のまま固定化される

時間とコストの負担

従来のペルソナ作成には、膨大な時間とコストがかかっていました。顧客調査の設計から実施、データ分析、ペルソナの言語化まで、一連の工程に数週間から数か月を要することも珍しくありません。

具体的なプロセスを見てみると、まずアンケートやインタビューの設計に1〜2週間が必要です。調査の実施と回収にさらに2〜4週間、データの集計と分析に1〜2週間、そしてペルソナの作成と社内調整に1〜2週間といった具合です。これだけで最短でも1か月以上、長ければ3か月近くかかってしまいます。

コスト面でも大きな負担が発生します。外部の調査会社に依頼すれば、1回のペルソナ作成に数十万円から数百万円の費用がかかることもあります。社内で実施する場合も、担当者の人件費や調査ツールの利用料、インタビュー謝礼などが積み重なるのです。こうした時間とコストの壁が、ペルソナ作成の頻度を下げる要因となっていました。

アンケート設計と実施に2〜4週間
インタビュー調査に1〜2週間
データ分析に1〜2週間
ペルソナ言語化と調整に1〜2週間
外部委託時の費用は数十万円以上
社内工数の積み上げも無視できない

生成AIによるペルソナ作成のメリット

生成AIを活用することで、従来のペルソナ作成が抱えていた課題を解決できます。 客観性、効率性、多角的な分析という3つの面で、大きなメリットを得られるのです。

AIは人間のような先入観を持たず、与えられたデータをもとに論理的な出力を行います。また、処理速度は人間の何倍にも及び、短時間で複数のペルソナ案を生成することも可能です。これらのメリットにより、マーケティング業務の質と量の両面で改善が期待できます。

データに基づく客観的な顧客像を生成できる
作業時間を大幅に短縮できる
複数の視点からペルソナを分析できる
何度でも修正や追加が容易にできる
コストを抑えながら高品質な成果物を得られる

データに基づく客観的な顧客像

生成AIの最大の強みは、データに基づいた客観的な顧客像を描き出せる点にあります。人間の思い込みや先入観が入り込む余地がなく、入力された情報から論理的にペルソナを構築します。

たとえば、既存顧客の購買データや行動履歴をプロンプトに含めると、AIはそれらのパターンを分析します。「30代後半の働く女性で、平日夜にオンラインで買い物をする傾向がある」といった具体的な特徴を抽出してくれるのです。担当者の推測ではなく、実際のデータから導き出された信頼性の高い顧客像が完成します。

さらに、生成AIは膨大な学習データをもとに一般的な消費者行動のパターンも把握しています。自社データが少ない場合でも、業界や商品カテゴリーの情報を伝えることで、妥当性のあるペルソナを生成できます。これは、新規事業の立ち上げ時など、参考データが限られる状況で特に有効な手法です。

データの種類	活用方法	得られる情報
購買履歴	購入傾向の分析	好みや価格帯の把握
アクセスログ	行動パターンの把握	情報収集の習慣
問い合わせ内容	課題やニーズの抽出	潜在的な不満点
SNS投稿	価値観や興味の分析	ライフスタイルの傾向
アンケート結果	直接的な声の反映	満足度や要望

作業効率の劇的な向上

生成AIを活用することで、ペルソナ作成の作業時間を従来の10分の1以下に短縮できます。これまで数週間かかっていた工程が、数時間で完了するケースも珍しくありません。

従来は、調査の設計、データ収集、分析、言語化という複数の工程を順番にこなす必要がありました。それぞれの工程に専門的なスキルと時間が求められ、担当者の負担は相当なものでした。しかし、生成AIならプロンプトを入力するだけで、数分以内に詳細なペルソナが出力されます。

この効率化により、マーケティング担当者は本来注力すべき戦略立案や施策実行に時間を使えるようになります。また、複数のペルソナ案を短時間で比較検討することも可能になり、より精度の高い顧客像の選定にもつながるのです。業務効率を高めながら成果の質も向上できる、まさに一石二鳥の手法といえます。

プロンプト入力から出力まで数分で完了
複数パターンの同時生成が可能
修正や微調整も即座に対応できる
担当者の工数を大幅に削減できる
戦略立案に注力する時間を確保できる

多角的な視点からの分析

生成AIは、複数の視点からペルソナを分析し、多面的な顧客像を描き出します。人間一人では気づきにくい角度からの洞察を得られることが、大きなメリットです。

たとえば、同じターゲット層でも購買動機によって行動パターンは異なります。「価格重視型」「品質重視型」「トレンド重視型」といった複数のセグメントを、AIは一度に提案してくれるのです。これにより、見落としがちだった顧客層の発見にもつながります。

また、AIに異なる立場からの質問を投げかけることで、ペルソナの深掘りも可能です。「この人物は休日をどう過ごすか」「情報収集に使う媒体は何か」といった追加質問により、立体的で説得力のある顧客像が完成します。こうした多角的な分析は、マーケティング施策の幅を広げ、成功確率を高めることに貢献するでしょう。

分析の視点	得られる洞察の例
購買動機	なぜその商品を選ぶのか
情報収集行動	どこで商品を知るのか
意思決定プロセス	購入までに何を検討するか
ライフスタイル	どんな価値観を持っているか
不満や課題	何に困っているのか

生成AIペルソナ作成の事前準備

生成AIでペルソナを作成する前に、いくつかの準備が必要です。 適切な準備なしにプロンプトを入力しても、精度の高いペルソナは得られません。

事前準備として重要なのは、「ターゲット情報の整理」「商品・サービスの特徴把握」「活用目的の明確化」の3点です。これらの情報をあらかじめ整理しておくことで、AIへの指示が具体的になり、出力の質が大きく向上します。 準備の質がペルソナの質を決めるといっても過言ではありません。

既存顧客のデータを収集・整理する
商品やサービスの強みを言語化する
ペルソナを何に活用するか明確にする
業界や競合の情報を把握する
理想とする顧客像のイメージを固める

ターゲット情報の整理

ペルソナ作成の第一歩は、ターゲットに関する情報を整理することです。 既存顧客のデータや市場調査の結果を集約し、AIに伝える情報の土台を作ります。

まずは、自社が保有する顧客データを確認しましょう。年齢、性別、居住地といった基本属性に加え、購買履歴や問い合わせ内容なども重要な情報源となります。これらのデータをもとに、典型的な顧客の傾向を把握することが大切です。

自社データが少ない場合は、業界の市場調査レポートや競合他社の情報を参考にすることも有効です。また、SNSや口コミサイトでターゲット層の声を収集する方法もあります。集めた情報は箇条書きやリスト形式で整理しておくと、プロンプト作成時にそのまま活用できます。

情報の種類	収集方法	活用のポイント
基本属性	顧客データベース	年齢・性別・居住地を把握
購買履歴	販売管理システム	購入頻度や単価を分析
行動データ	アクセス解析ツール	サイト内での動きを確認
顧客の声	アンケート・口コミ	ニーズや不満を抽出
市場動向	調査レポート	業界全体の傾向を把握

商品・サービスの特徴把握

ペルソナを作成する上で、自社の商品やサービスの特徴を正確に把握しておくことが不可欠です。 AIに伝える情報の中でも、商品特性は顧客像に直結する重要な要素となります。

まず、商品やサービスが解決する課題を明確にしましょう。「誰の」「どんな悩み」を「どのように解決するのか」という3点を整理することで、ターゲット像が絞り込まれます。たとえば、時短調理器具であれば「忙しい共働き世帯の、夕食準備の負担を、簡単操作で軽減する」といった具合です。

次に、競合と比較した際の強みや独自性を言語化します。価格、品質、機能、サポート体制など、他社にはない自社ならではの価値を明確にしておくことが大切です。これらの情報がプロンプトに含まれることで、より的確なペルソナが生成されるようになります。

商品が解決する課題を言語化する
ターゲット層の悩みを具体的に挙げる
競合との差別化ポイントを整理する
価格帯や購入頻度の特性を把握する
顧客が得られるベネフィットを明確にする

活用目的の明確化

ペルソナを何のために作成するのか、活用目的を事前に明確にしておくことが重要です。目的によって、ペルソナに盛り込むべき情報の種類や詳細度が変わってきます。

たとえば、Web広告の配信最適化が目的であれば、メディア接触習慣や情報収集行動を重視したペルソナが必要です。一方、商品開発が目的であれば、課題や不満、理想とするライフスタイルを詳しく設定する必要があります。 目的に応じてペルソナの焦点を絞ることで、実際の施策に直結する成果物が得られるのです。

また、ペルソナを活用する部署や担当者を想定しておくことも大切です。マーケティング部門だけでなく、営業やカスタマーサポートでも活用するのであれば、それぞれの視点を盛り込む必要があります。活用シーンを具体的にイメージすることで、より実用的なペルソナを作成できるでしょう。

活用目的	重視すべきペルソナ項目
Web広告配信	メディア接触習慣、情報収集行動
コンテンツマーケティング	関心事、課題、検索行動
商品開発	不満、理想、ライフスタイル
営業活動	購買決定プロセス、重視する価値
カスタマーサポート	問い合わせ傾向、期待するサポート

ChatGPTでペルソナを作成する手順

ここからは、ChatGPTを使ったペルソナ作成の具体的な手順を解説します。 4つのステップを順番に進めることで、精度の高いペルソナを効率的に作成できます。

Step1では基本プロンプトを作成し、Step2でペルソナを生成・確認します。 Step3で課題設定を深掘りし、Step4でブラッシュアップを行う流れです。各ステップのポイントを押さえることで、実務でそのまま活用できる顧客像が完成します。

Step1：基本プロンプトの作成
Step2：ペルソナの生成と確認
Step3：課題設定の深掘り
Step4：ペルソナのブラッシュアップ

Step1：基本プロンプトの作成

ペルソナ作成の成否を分けるのが、最初に入力する基本プロンプトの品質です。曖昧な指示では曖昧な出力しか得られず、具体的な指示には具体的な出力が返ってきます。

基本プロンプトには、「誰のために」「何の目的で」「どんな人物像を」作成するのかを明記しましょう。また、出力してほしい項目を具体的に指定することで、必要な情報が漏れなく含まれたペルソナが生成されます。 プロンプトの設計段階で8割は決まるといっても過言ではありません。

プロンプト作成に不安がある場合は、株式会社エッコのようなWebコンサルティング会社に相談することも選択肢の一つです。 AIの業務活用に精通した専門家のサポートを受けることで、より効果的なプロンプト設計が可能になります。

プロンプトに含めるべき要素	具体例
役割設定	「あなたはマーケティングの専門家です」
目的の明示	「Web広告のターゲティングに活用します」
ターゲット情報	「30代女性向けスキンケア商品のペルソナ」
出力項目の指定	「名前、年齢、職業、課題を含めてください」
形式の指定	「表形式で出力してください」

含めるべき必須項目

ペルソナに含めるべき項目は、基本属性、行動特性、心理特性の3カテゴリーに分けられます。これらをバランスよくプロンプトに盛り込むことで、立体的な顧客像が完成します。

基本属性には、名前、年齢、性別、職業、年収、居住地、家族構成などが含まれます。これらは顧客をイメージする際の土台となる情報であり、具体的な数値や設定を入れることでリアリティが増します。

行動特性は、情報収集方法、購買行動、利用媒体、休日の過ごし方などを指します。心理特性には、価値観、悩み、目標、購買時に重視するポイントなどが該当します。これら3つのカテゴリーを網羅することで、マーケティング施策に直結するペルソナが作成できるのです。

名前（架空の名前を設定）
年齢・性別・居住地
職業・役職・年収
家族構成・ライフステージ
趣味・関心事
情報収集方法・利用メディア
抱えている課題・悩み
購買時に重視するポイント
理想とする状態・ゴール

出力形式の指定方法

生成AIに出力形式を明確に指定することで、実務でそのまま使えるペルソナが得られます。形式を指定しないと、長文の文章形式で出力され、情報の整理に手間がかかってしまいます。

おすすめの出力形式は、表形式または箇条書き形式です。表形式であれば、「項目」と「内容」の2列構成で出力するよう指示します。箇条書き形式であれば、「各項目を箇条書きで簡潔に記載してください」と伝えるとよいでしょう。

さらに、出力の文字数や詳細度を指定することも効果的です。「各項目50字程度で簡潔に」「課題については具体例を3つ挙げて」といった指示を加えることで、期待通りの出力が得られやすくなります。形式を統一しておくと、複数のペルソナを比較する際にも便利です。

出力形式	指定方法の例	適した用途
表形式	「表形式で出力してください」	社内共有資料
箇条書き	「箇条書きで簡潔に」	素早い確認
文章形式	「ストーリー調で記述して」	プレゼン資料
Markdown	「Markdown形式で」	ドキュメント作成

Step2：ペルソナの生成と確認

基本プロンプトを入力したら、生成されたペルソナを確認します。 最初の出力が完璧である必要はなく、たたき台として捉えることが大切です。

AIが生成したペルソナを確認する際は、「リアリティがあるか」「自社のターゲットと合致しているか」という2点をチェックしましょう。実在しそうな人物像になっているか、既存顧客のイメージと大きくかけ離れていないかを検証します。違和感がある部分は、次のステップで修正を加えていきます。

また、複数のペルソナ案を生成させることもおすすめです。「別のパターンを3つ提案してください」と追加指示を出すことで、異なる視点からの顧客像を得られます。比較検討することで、より精度の高いペルソナを選定できるでしょう。

生成されたペルソナ全体を読み通す
自社の既存顧客像と照らし合わせる
違和感のある箇所をメモする
複数パターンを生成させて比較する
有望なペルソナ案を絞り込む

Step3：課題設定の深掘り

ペルソナの骨格ができたら、課題設定をさらに深掘りします。顧客が抱える悩みや課題を具体化することで、マーケティング施策の方向性が明確になるのです。

深掘りの方法としては、AIに追加の質問を投げかけることが効果的です。「このペルソナが仕事で最も困っていることは何ですか」「購入を躊躇する理由を3つ挙げてください」といった具体的な問いかけを行います。 AIはペルソナになりきって回答してくれるため、リアルな課題が見えてきます。

この工程は、競合記事の分析でも効果的な手法として紹介されていました。シャノンのブログでは「ペルソナになりきって業務の痛みを分析させる」というアプローチが推奨されています。課題の深掘りにより、顧客に刺さるメッセージの開発につながるのです。

深掘りの質問例	得られる情報
「日常で最も困っていることは？」	顕在化している課題
「理想の状態と現実のギャップは？」	潜在的なニーズ
「購入を躊躇する理由は？」	購買障壁
「情報収集で不満に感じることは？」	コンテンツへの期待
「競合商品に対する印象は？」	差別化のヒント

Step4：ペルソナのブラッシュアップ

最後に、生成されたペルソナを実務で活用できるレベルまでブラッシュアップします。 AIの出力をそのまま使うのではなく、人間の目で確認・修正を加えることが重要です。

ブラッシュアップでは、まず自社の実態と照らし合わせた修正を行います。業界特有の表現や自社商品に関する具体的な記述を追加することで、よりリアルで使いやすいペルソナに仕上がります。また、社内の関係者に確認してもらい、フィードバックを反映させることも大切です。

完成したペルソナは、ペルソナシートとしてドキュメント化しておきましょう。 HubSpotが提供する無料のペルソナ作成ツールなども活用すると、見栄えの良いシートを簡単に作成できます。視覚的に整理されたペルソナは、チーム内での共有や意思統一にも役立ちます。

自社の実態に合わせて表現を修正する
業界特有の情報を追加する
社内関係者からフィードバックを得る
ペルソナシートとしてドキュメント化する
定期的な見直しの仕組みを整える

コピペで使えるペルソナ作成プロンプト集

ここでは、すぐにコピーして使えるペルソナ作成プロンプトをご紹介します。 BtoC商材向け、BtoB商材向け、サービス業向けの3パターンを用意しました。

プロンプトは基本構成となっていますので、自社の状況に合わせてカスタマイズしてお使いください。角括弧で囲まれた部分を自社の情報に置き換えることで、オリジナルのペルソナが生成されます。業務へのAI導入を検討されている方は、名古屋のWebコンサル会社である株式会社エッコへお気軽にご相談ください。

BtoC商材向けプロンプト
BtoB商材向けプロンプト
サービス業向けプロンプト

BtoC商材向けプロンプト例

BtoC商材向けのペルソナ作成プロンプトは、消費者の日常生活や購買行動に焦点を当てた構成となっています。ライフスタイルや趣味嗜好など、個人の特性を詳しく設定することがポイントです。

以下のプロンプトをコピーし、角括弧内を自社の情報に置き換えてご使用ください。出力されたペルソナをもとに、追加の質問で深掘りすることで、より精度の高い顧客像が完成します。

プロンプト項目	記載内容
役割設定	あなたはマーケティングの専門家です
商品情報	[商品カテゴリー][ターゲット層]向けの商品
目的	[広告配信/コンテンツ制作]のためのペルソナ作成
基本属性	名前、年齢、性別、職業、年収、居住地、家族構成
行動特性	趣味、休日の過ごし方、情報収集方法、利用SNS
心理特性	価値観、悩み、購買時に重視するポイント
出力形式	表形式で各項目50字程度

プロンプト例：「あなたはマーケティングの専門家です。[30代女性]向けの[スキンケア商品]のマーケティング戦略を立てるためのペルソナを作成してください。名前、年齢、性別、職業、年収、居住地、家族構成、趣味、休日の過ごし方、情報収集方法、利用SNS、抱えている肌の悩み、スキンケア選びで重視するポイント、購買行動の特徴を含めてください。表形式で出力してください。」

BtoB商材向けプロンプト例

BtoB商材向けのペルソナは、企業の担当者や意思決定者を対象とした設計が必要です。個人としての属性に加え、所属企業の情報や業務上の課題を重視します。

BtoBでは購買プロセスが複雑であるため、「誰が情報を収集し、誰が決裁するのか」という視点も重要です。プロンプトには、業界、企業規模、役職、業務内容などのビジネス視点の項目を盛り込みましょう。

所属企業の業界と規模を設定する
役職と担当業務を明確にする
業務上の課題や目標を具体化する
情報収集方法や参考媒体を含める
購買決定プロセスにおける役割を設定する

プロンプト例：「あなたはBtoBマーケティングの専門家です。[製造業向けのSaaSツール]を導入検討する企業の担当者ペルソナを作成してください。名前、年齢、性別、所属企業の業界と従業員規模、役職、担当業務、業務上の課題、年間予算権限、情報収集に使う媒体、導入検討時に重視するポイント、過去に失敗した経験、理想とする業務改善像を含めてください。箇条書き形式で出力してください。」

サービス業向けプロンプト例

サービス業向けのペルソナは、顧客体験や感情面を重視した設計が特徴です。利用シーンや期待するサービス品質など、体験価値に関する項目を詳しく設定します。

サービス業では、顧客との接点が多様であるため、来店動機や利用頻度、口コミ行動なども重要な要素となります。プロンプトには、サービス利用前後の顧客心理まで含めることで、施策立案に直結するペルソナが得られます。

プロンプト項目	記載内容
役割設定	あなたはサービス業のマーケティング専門家です
サービス情報	[業種][サービス内容]を提供する店舗
目的	[集客強化/顧客満足度向上]のためのペルソナ作成
基本属性	名前、年齢、性別、職業、居住エリア
利用特性	来店頻度、利用シーン、同伴者、予算感
心理特性	期待するサービス、不満に感じるポイント、口コミ行動
出力形式	表形式で詳細に

プロンプト例：「あなたはサービス業のマーケティング専門家です。[都市部のエステサロン]のターゲットペルソナを作成してください。名前、年齢、性別、職業、居住エリア、世帯年収、来店頻度、利用シーン、同伴者の有無、1回あたりの予算、エステに期待すること、これまでの不満体験、口コミを書く条件、理想とする自分像を含めてください。表形式で出力してください。」

AIペルソナをマーケティングに活用する方法

作成したペルソナは、さまざまなマーケティング施策に活用できます。ペルソナを作って終わりではなく、実際の施策に落とし込むことで初めて価値が生まれます。

活用方法は大きく分けて、広告クリエイティブへの反映、コンテンツ制作の方向性決定、カスタマージャーニーの設計の3つがあります。それぞれの施策において、ペルソナを基準にすることで一貫性のあるマーケティング活動が実現できます。以下では、各活用方法を具体的に解説していきましょう。

広告クリエイティブへの反映
コンテンツ制作の方向性決定
カスタマージャーニーの設計

広告クリエイティブへの反映

ペルソナは、広告のコピーやビジュアル制作の指針として活用できます。ターゲットの悩みや価値観を踏まえたメッセージにすることで、広告の反応率が向上します。

たとえば、「30代の働く女性で、時短を重視する」というペルソナであれば、広告コピーは「忙しい毎日でも、たった3分で完了」といった訴求が効果的です。 ペルソナの課題を直接解決するメッセージを打ち出すことで、ターゲットの心に響く広告が作成できます。

また、ペルソナの利用メディアを把握しておくことで、広告配信先の選定にも役立ちます。 InstagramをよくチェックするペルソナであればInstagram広告を、ビジネスメディアを読むペルソナであればLinkedIn広告を選ぶといった具合です。ペルソナを基準にすることで、広告予算を効率的に配分できるようになります。

ペルソナ情報	広告クリエイティブへの反映例
抱えている悩み	悩みに共感するコピーを作成
重視する価値	価値を前面に打ち出したビジュアル
利用メディア	配信先の選定に活用
行動特性	配信時間帯の最適化
言葉遣いや表現	親しみやすいトーンの調整

コンテンツ制作の方向性決定

ペルソナは、ブログ記事やSNS投稿などのコンテンツ企画にも活用できます。ターゲットが知りたい情報を把握することで、読まれるコンテンツを効率的に作成できます。

ペルソナの「情報収集行動」や「抱えている疑問」を参考にすると、コンテンツのテーマ選定がスムーズです。たとえば、「購入前に口コミを必ずチェックする」というペルソナには、比較記事やユーザーレビュー紹介が刺さります。「専門知識を深めたい」というペルソナには、ノウハウ解説記事が効果的でしょう。

コンテンツの文体やトーンも、ペルソナに合わせて調整します。カジュアルな表現を好むペルソナには親しみやすい文章で、専門家向けのペルソナにはフォーマルな文章で対応するのです。 一貫したトーンでコンテンツを制作することで、ブランドイメージの統一にもつながります。

ペルソナの疑問からテーマを決定する
情報収集行動に合わせた形式を選ぶ
価値観に沿ったメッセージを盛り込む
文体やトーンをターゲットに合わせる
配信タイミングを行動特性から判断する

カスタマージャーニーの設計

ペルソナは、カスタマージャーニーマップの作成基盤として欠かせません。顧客が商品を認知してから購入、さらにリピートに至るまでの道筋を描く上で、ペルソナの行動特性が重要な指針となります。

カスタマージャーニーを作成する際は、ペルソナが各段階でどのような行動を取り、何を考え、どんな感情を抱くのかを想定します。「認知」「興味・関心」「比較検討」「購入」「利用」「推奨」といったフェーズごとに、ペルソナ視点でタッチポイントを設計するのです。

ChatGPTを使えば、作成したペルソナをもとにカスタマージャーニーマップを自動生成することも可能です。「このペルソナが御社の商品を購入するまでのジャーニーを作成してください」と指示すれば、AIが各段階での行動や感情を整理してくれます。 ペルソナとカスタマージャーニーを連動させることで、一貫性のあるマーケティング戦略が構築できるでしょう。

ジャーニー段階	ペルソナ視点での検討項目
認知	どのメディアで情報に触れるか
興味・関心	何をきっかけに関心を持つか
比較検討	何を基準に比較するか
購入	購入の決め手は何か
利用	どのように使用するか
推奨	他者に勧める条件は何か

生成AIペルソナ作成の注意点

生成AIでペルソナを作成する際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。 AIの出力を鵜呑みにせず、適切な検証と管理を行うことが重要です。

主な注意点は、情報の正確性の検証、定期的なペルソナの更新、プライバシーとデータ取り扱いの3点です。これらを怠ると、誤った顧客像に基づいたマーケティング施策を行ってしまうリスクがあります。 AIを活用する際のリテラシーを高め、適切に運用していきましょう。

情報の正確性を必ず検証する
定期的にペルソナを見直す
プライバシーへの配慮を忘れない
データの取り扱いルールを定める
AIの出力を過信しない

情報の正確性を検証する

生成AIは、**誤った情報や架空の情報を出力する「ハルシネーション」**を起こす可能性があります。 AIの出力をそのまま信用せず、必ず人間の目で確認することが重要です。

特に、具体的な数値や統計データ、業界特有の情報については注意が必要です。 AIが学習したデータが古い場合や、学習データに偏りがある場合、実態と異なるペルソナが生成されることがあります。自社の顧客データや最新の市場調査と照らし合わせて、妥当性を検証しましょう。

また、生成されたペルソナが「理想的すぎないか」もチェックポイントです。実在しそうにない完璧な人物像や、自社に都合の良すぎる設定になっていないか確認します。 現実的でリアリティのあるペルソナに仕上げることが、施策の成功につながります。

検証項目	確認方法
数値データの妥当性	公的統計や市場調査と照合
行動パターンの現実性	既存顧客の行動データと比較
業界情報の正確性	最新の業界レポートで確認
設定の具体性	曖昧すぎる箇所を特定
リアリティ	実在しそうな人物かを判断

定期的なペルソナの更新

ペルソナは一度作成したら終わりではなく、定期的な見直しと更新が必要です。市場環境や顧客ニーズは常に変化しており、古いペルソナでは効果的な施策を打てません。

更新の目安は、半年から1年に1回程度です。ただし、業界の変化が激しい場合や、新商品の発売、ターゲット層の見直しがあった際には、タイミングを待たずに更新することをおすすめします。生成AIを使えば、更新作業も短時間で完了できます。

更新の際は、前回のペルソナと比較して何が変わったかを記録しておきましょう。変化の傾向を把握することで、市場や顧客の動向を長期的に理解できるようになります。また、更新のトリガーとなる条件をあらかじめ決めておくと、定期的な見直しが習慣化しやすくなります。

半年から1年に1回は見直す
市場変化時は随時更新する
前回との差分を記録する
更新のトリガーを事前に決める
チームで共有する仕組みを整える

プライバシーとデータ取り扱い

生成AIにデータを入力する際は、プライバシー保護とセキュリティに十分注意する必要があります。顧客の個人情報をそのまま入力すると、情報漏洩のリスクが生じます。

ChatGPTなどのクラウド型AIサービスでは、入力したデータが学習に使用される可能性があります。これを防ぐためには、オプトアウト設定を行うことが重要です。 ChatGPTの場合、設定画面から「モデルの改善にデータを使用しない」オプションを有効にできます。

また、入力前にデータの匿名化処理を行うことも有効な対策です。氏名や電話番号、メールアドレスなど、特定の個人を識別できる情報は削除または加工してから入力しましょう。企業としてAIの利用ルールを定め、担当者全員に周知することも大切です。

リスク	対策
学習データへの利用	オプトアウト設定を有効にする
情報漏洩	匿名化処理を行う
不正アクセス	セキュリティの高いツールを選ぶ
社内での誤用	利用ルールを明文化する
コンプライアンス違反	法令に沿った運用を徹底する

企業の活用事例

生成AIを活用したペルソナ作成は、すでに多くの企業で導入が進んでいます。ここでは、代表的な活用事例を2つご紹介します。

キリンホールディングスは新商品開発にAIペルソナを活用し、開発期間の短縮を実現しました。富士フイルムビジネスイノベーションは、自社でペルソナAIを開発・提供しています。 先進企業の事例から、自社での活用のヒントを得ていきましょう。

キリンホールディングスの商品開発事例
富士フイルムBIのペルソナAI

キリンホールディングスの商品開発事例

キリンホールディングスは、RTD商品「キリン氷結」の新商品開発に生成AIを活用したAIペルソナを導入しています。この取り組みにより、商品開発プロセスの効率化を実現しました。

従来、新商品開発には顧客インタビューに平均50時間以上を要していました。インタビュー対象者の募集、日程調整、実施、データ分析と、多くの工数がかかっていたのです。 AIペルソナの導入により、これらの工程を大幅に短縮できるようになりました。

AIペルソナは、消費者の嗜好や商品コンセプトに対する反応を効率的に分析します。「このフレーバーについてどう思うか」「パッケージデザインの印象は」といった質問に、ペルソナの視点で回答を得られるのです。この手法により、消費者ニーズをより深く反映した商品開発が可能になったと報告されています。

項目	従来の手法	AIペルソナ活用後
インタビュー時間	平均50時間以上	大幅に短縮
対象者募集	時間とコストが必要	不要
分析スピード	数週間	数時間
追加調査	再度の手配が必要	随時実施可能
コスト	高額	抑制可能

富士フイルムBIのペルソナAI

富士フイルムビジネスイノベーション（旧富士ゼロックス）は、自社でペルソナ生成AIを開発し、サービスとして提供しています。 BtoBとBtoCの両方に対応した本格的なツールです。

このペルソナAIは、ターゲットユーザーの基本情報を入力するだけで、詳細なペルソナ像を自動生成します。名前や顔写真、経歴、ニーズ、課題、ゴールまで、実在の人物のようなリアルなペルソナが完成します。マーケティング施策への反応をシミュレーションする機能も搭載されています。

富士フイルムBIは、自社のマーケティング活動にもこのツールを活用しています。社内での実践を通じてノウハウを蓄積し、ツールの改善に継続的に取り組んでいる点が特徴的です。このように、AI活用に積極的な企業がマーケティング業務の効率化を牽引しています。

BtoB/BtoC両対応のペルソナ生成
名前や顔写真まで自動生成
施策への反応シミュレーション機能
自社実践によるノウハウ蓄積
サービスとして外部提供

まとめ

本記事では、生成AIを活用したペルソナ作成の手順とポイントを詳しく解説しました。 ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、ペルソナ作成の効率と精度は飛躍的に向上しています。

従来は数週間から数か月かかっていたペルソナ作成が、数十分で完了するようになりました。データに基づく客観的な顧客像を、多角的な視点から描き出せるようになったのです。ただし、AIの出力を鵜呑みにせず、正確性の検証や定期的な更新、プライバシーへの配慮を忘れてはなりません。

ペルソナは作成して終わりではなく、マーケティング施策への活用こそが本当の目的です。広告クリエイティブ、コンテンツ制作、カスタマージャーニー設計など、あらゆる場面でペルソナを基準にした意思決定を行いましょう。一貫性のあるマーケティング活動が、成果につながります。

AI活用をはじめとするマーケティングDXにお悩みの方は、名古屋のWebコンサルティング会社である株式会社エッコにご相談ください。業務へのAI導入支援やWebマーケティング全般のサポートを通じて、御社のビジネス成長をお手伝いいたします。本記事でご紹介したプロンプト例やツールを活用し、ぜひペルソナ作成の効率化に取り組んでみてください。

生成AIでペルソナ作成の効率が大幅に向上する
プロンプト設計が出力品質を左右する
作成したペルソナはマーケティング施策に活用する
情報の検証と定期更新を怠らない
プライバシーとデータ取り扱いに注意する
企業の先進事例から学びを得る
AI導入に迷ったら専門家に相談する

詳しくはこちらから

ツール名	提供元	特徴	料金目安
ChatGPT	OpenAI	日本語対応が充実、利用者数が多い	無料〜月額20ドル
Claude	Anthropic	長文処理に強い、論理的な分析が得意	無料〜月額20ドル
Gemini	Google	検索連携、最新情報の反映が可能	無料〜月額2,900円

機能	内容
ペルソナシート作成	テンプレートに沿って入力
ビジュアル出力	見栄えの良いシートを自動生成
CRM連携	HubSpotのツールと統合可能
料金	無料で利用可能
対応言語	日本語対応あり

機能	説明
テキストマイニング	SNSや口コミデータを自動分析
AIインタビュー	ペルソナへの追加質問が可能
ペルソナ生成	データに基づく客観的な顧客像
導入実績	大手企業での活用多数
サポート体制	専門コンサルタントによる支援あり