正直に言うと、最初の3ヶ月間、私はプロンプトの「長さ」が問題だと思っていた。もっと詳しく書けばいい、もっと条件を増やせばいい、そう信じて1,000字を超えるプロンプトを書き続けた。
結果は最悪だった。AIが途中で迷子になったような返答を返してくる。どの指示も中途半端にしか処理されない。「ChatGPTって、思ったより使えないな」と思い始めていた頃、プロンプトチェーンという考え方に出会って、全部ひっくり返った。
複雑なタスクを一発で解決しようとするのが、そもそも間違いだったんだ。人間だって「企画・執筆・編集・SEO・公開」を同時にやれと言われたら混乱する。AIも同じ話だった。
プロンプトチェーンとは、1つの大きなタスクを複数の小さなプロンプトに分割し、前のステップの出力を次のステップの入力として使う設計パターンのこと。難しく聞こえるけど、やってることはシンプルだ。
たとえば「ブログ記事を1本書いて」を一発で投げると、構成も内容も薄くなる。でも、こう分解するとどうなるか。
私がこれを初めて試したのは2024年9月の夜。いつも3〜4時間かかっていた記事1本が、58分で完成した。数字を見て自分でも信じられなかった。
使えるツールは特別なものじゃない。ChatGPT（GPT-4o）、Claude 3.5 Sonnet、Gemini Advanced、どれでも今日から実践できる。プログラミング知識もいらない。
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チェーンには「型」がある。タスクの性質に合わせて選ばないと、分解しても効率が上がらない。3ヶ月試行錯誤して、結局この3パターンに落ち着いた。
A→B→C→Dと順番に処理を進める、最もシンプルな形。前のステップの出力が次の材料になる。
ブログ記事制作、営業メール作成、商品説明文の執筆など「順序が決まっているタスク」に向いている。クラウドワークスの案件をこなすとき、私はほぼ毎回これを使っている。
複数のプロンプトを独立して実行し、最後に統合するパターン。「競合A社の分析」「競合B社の分析」「競合C社の分析」を別々に実行して、最後に比較表にまとめる、という使い方が典型例だ。
先月、クライアントから「競合5社の価格戦略を調べてほしい」という依頼が来た。並列チェーンで一気に処理したら、通常なら半日かかる調査が90分で完了した。
最初のステップの結果によって次のプロンプトの内容を変えるパターン。「この文章のトーンを判定して（ポジティブ/ネガティブ/中立）」という判定結果に応じて、次の対応プロンプトを切り替える。
SNS運用代行の副業をしている人には特に刺さる型。コメント対応の自動化に使うと、返答の質が格段に安定する。
| パターン | 向いているタスク | 副業での主な用途 | 難易度 |
|---|---|---|---|
| 直列（シーケンシャル） | 順序が決まっている作業 | 記事制作・メール作成 | ★☆☆（初心者向け） |
| 並列（パラレル） | 複数の対象を同時に分析 | 競合調査・アイデア出し | ★★☆（中級者向け） |
| 条件分岐（ブランチ） | 結果によって処理が変わる | カスタマー対応・品質チェック | ★★★（上級者向け） |
まず直列チェーンから始めるのがおすすめ。慣れたら並列に移行する、というステップが一番挫折しない。
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「月5万円を目指すせどり入門記事」を題材に、実際のプロンプトをそのまま公開する。これは私が今も現役で使っているテンプレートだ。
最初のプロンプトでターゲットを固める。ここが甘いと、後のステップ全部がブレる。
プロンプト例：
「副業でせどりを始めたい30代会社員をターゲットにした記事を書きます。このターゲットが検索しそうなキーワード10個と、彼らが抱える悩みを3つ挙げてください。」
この出力（キーワードリストと悩みの一覧）を、次のステップにそのままコピペして貼り付ける。これだけ。
