ChatGPTのGPTsでプレスリリース要約＆見出し生成を効率化

こんにちは、FreedomBuildの駒田です。

「毎回のプレスリリースで、見出しを考えるだけで30分…」
「要約文を書くだけで午前中が潰れる…」

もしあなたがそう感じているなら、その悩みはGPTsが解決してくれるかもしれません。

本記事では、ChatGPTのGPTsを活用してプレスリリースの要約と見出しを自動生成する方法を解説します。

誰でも簡単に使えるカスタムAIを自社専用に構築することで、作業時間を大幅に短縮しつつ、品質も均一化する仕組みを作れます。

面倒な文章要約や見出し作りから解放されたいと感じたことがある方へ。

これから紹介する方法が、あなたの広報業務を根本から変える一歩となるでしょう。

次章では、まずなぜ多くの企業がこの課題に直面しているのかを見ていきます。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

要約・見出し作成が進まない理由

プレスリリースの発信本数が増える一方で、その中身――特に「要約」や「見出し」作成に関して課題を抱える企業は少なくありません。

中堅・中小企業においては、広報業務を専任で担当する人材が限られ、「一人広報」体制の中で他業務と兼務しているケースも多く見られます。

その結果、本来重視すべき伝達力の高い要約や見出しの作成が、後回しになったり属人的になったりする実情があります。

この章では、実務におけるよくある問題を3つの切り口から整理し、なぜこの業務が停滞しやすいのかを明らかにします。

時間とスキルの両方が不足している

要約と見出しを的確に仕上げるには、ある程度のライティング技術と時間的な余裕が必要です。

しかし現場では、そのどちらも不足しているのが現実です。

• 文章を要約する時間がない
  例えば、新人広報の佐藤さんはリード文だけで30分はかかっているとします。短時間で文章の要点を捉え、伝わる形にまとめるスキルが未習得の状態では、作業に余計な負荷がかかってしまいます。
• 同時並行の業務が多すぎる
  プレスリリース作成は単独業務ではなく、社内確認・承認、資料収集、メディア対応などを並行して進める必要があります。その中で「要約作成」は後回しにされがちな工程になっています。

こうした状況では、どんなに「効率化したい」と思っていても、実行に移す余力そのものが足りていないのです。

担当者によって品質がばらつく

文章の表現力や要点の掴み方は、どうしても担当者の経験やセンスに依存します。

これは属人化の典型的な例であり、組織全体の広報力にも影響を与えます。

• ベテランと新人の表現力格差
  経験豊富な社員ならば記者目線を意識したタイトルを即興で出せますが、新人には難しいタスクです。現場では「なにが正解か分からないまま提出する」といった不安の声もあります。
• ノウハウが継承されにくい
  過去の要約文や見出しが「個人のメールフォルダにしか残っていない」「形式が統一されていない」など、社内で学習できる環境が整っていないケースも散見されます。

このような属人性は、担当交代時の引き継ぎ難航や、広報物全体のブランディング不統一にもつながります。

情報伝達の失敗は企業にとって痛手

見出しや要約のクオリティが低いと、最も恐れるべきは「情報が届かない」という結果です。

これは単に「文章が読まれない」にとどまらず、マーケティング機会の逸失にもつながる重大なリスクです。

たとえば、PR TIMESなど主要配信サービスでは、1日あたり1,000件以上のプレスリリースが公開されていると言われます（2023年時点）。

この中で埋もれてしまえば、どれだけ良い商品であっても認知されないまま終わってしまいます。

• 記者に見落とされる
  タイトルに惹かれなければ、本文すら読まれない可能性が高い。事実、「一行目で判断される」と語るメディア関係者も少なくありません。
• 新製品の露出チャンスが減る
  実際にメディア掲載数が前年比で減った理由のひとつに、「タイトルで興味を持たれなかった」という分析結果がある企業もあります。

放置した場合の損失は、機会損失として現実的な売上減に直結する可能性があるのです。

こうした課題を放置せず、仕組みとして要約・見出し生成を支援する技術が今、求められています。

次の章では、それを可能にする「GPTs」による解決策を具体的に解説していきます。

GPTsで変わるプレスリリースの書き方

プレスリリースの要約や見出し作成における課題を解消するために、注目されているのがChatGPTのGPTsです。

GPTsとは、ChatGPT上で独自に設定できるカスタムAIチャットボットのこと。

設定次第で、企業の広報業務にぴったり最適化された「要約・見出し生成専用アシスタント」を構築することが可能です。

ここでは、GPTsが実現する主な効果を「効率化」「品質の安定化」「活用の広がり」の3つの観点で解説します。

効率化で得られる時間的メリット

GPTsは長文テキストの要点を高速で抽出するのが得意です。

たとえば、これまで要約作成に20〜30分かかっていた作業が、わずか数分で完了するようになります。

こうして捻出された時間は、記者対応や戦略立案といった本来注力すべき業務に振り向けることができます。

実際に中堅企業の広報部門では、GPTs導入により年間30時間以上の工数削減が達成された事例もあります。

時間的余裕は結果的にコンテンツの質向上にもつながる重要な資源です。

誰が使っても品質がブレない

従来は担当者のスキルに依存しがちだった要約やタイトルの精度も、GPTsを通じて統一感のある出力に変わります。

プロンプト（指示文）にルールを組み込むことで、たとえば「3点の要点に絞って箇条書き」「タイトルは20字以内」などの指示を反映できます。

• 担当者が代わっても一定の粒度・トーンで仕上がる
• 広報未経験者でもプロレベルの下書きが得られる
• 上司が求める形式にブレずに対応できる

これにより、属人化からの脱却と教育コストの削減という2つのメリットが同時に得られます。

従来手法とGPTs活用の比較

以下の表は、手作業による従来の方法とGPTsを使った場合の違いを端的に示したものです。

たとえば、従来は「この内容を2行にまとめて」と依頼しても困惑していた社員が、GPTsで生成した案をベースにスピーディに仕上げられるようになったといった事例もあります。

具体的に得られる3つのベネフィット

GPTs導入の成果は、目に見える数字や行動変化にもあらわれます。

• 時間削減による余力の創出
  毎月のリリース本数が多い企業ほど、積み重ねで年間100時間近い削減効果も。
• 全体品質の底上げ
  同じ指示テンプレートを全員が使うことで、広報物全体の統一感と完成度が向上。
• 発想の幅が広がる
  AIは「人が思いつかない言い回し」や「言葉のトリミング案」も提示してくれるため、見出し案の選択肢が豊かになります。

こうした効果が、結果的にメディア掲載数や読了率の向上にもつながる好循環を生み出しています。

よくある懸念とその対処法

もちろん、導入を検討する際には「費用が高そう」「情報漏洩が怖い」といった懸念も挙がります。

しかし実際には、以下のようにリスクは比較的低く抑えることができます。

• 費用面
  GPTs自体の作成はChatGPTの有料プラン内で完結。1件あたりのコストは数円〜十数円程度。
• セキュリティ面
  「モデル改善」の設定をOFFにすることで、OpenAIへの情報提供を防止可能。
• 品質面
  出力は自動生成ですが、最終チェックは必ず人間が行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ」体制で運用。

以上のように、GPTsは導入しやすく、現場に馴染みやすいAIツールです。

次章では、実際にGPTsをどのように構築・設定していくか、その具体的な手順を5ステップに分けて解説します。

まずは簡単に使ってみるところから始めてみましょう。

GPTs構築の5ステップで始める要約ボット

GPTsを活用したプレスリリース要約＆見出し生成ボットを構築するには、以下の5ステップが必要です。

ここでは全体の流れを把握しながら、実務に即した手順と注意点を順に解説します。

Step 1: GPTs編集画面にアクセスする

まず、GPTsを作成するためにChatGPTのUI上から該当画面を開きます。

ChatGPTのトップ画面右上にあるアカウントアイコンをクリックし、「マイGPT」→「GPTを作成する」を選びましょう。

これで編集画面が起動します。

編集画面には、システムプロンプトやファイル、機能の設定項目が並びます。

初めて触れる方でも直感的に操作しやすい構成です。

誤って画面を閉じてしまった場合、内容が保存されず消えることがあります。念のため、別のテキストエディタで下書きを保管しながら作業するのがおすすめです。

Step 2: システムプロンプトを設計する

GPTsの動作方針を決めるのが「システムプロンプト」です。

最大8,000文字まで入力可能で、要約の粒度、出力形式、禁止表現など細かな指示を自由に盛り込めます。

たとえば、プレスリリース要約用途では以下のような指示が有効です。

• 要約文は150〜200文字以内に抑える
• 5W1Hの構成を意識する
• 専門用語や製品名は正確に保持し、略語や変換ミスを避ける

内容が長くなりすぎる場合は、後述するナレッジファイルと併用して整理することで、プロンプトの過剰膨張を防げます。

プロンプトの中に「参考出力例（Few-shot）」を入れると、GPTsの応答精度が格段に上がります。

以下は、GPTsによるプレスリリース要約＆見出し生成に特化したシステムプロンプトの例です。

role: >
  あなたは「広報・PR業務の自動化支援」に特化したAIです。
  特にプレスリリースに関する文章作成業務（要約生成、見出し提案、伝達力の向上）において、
  中堅企業の広報担当者が直面する「時間不足」「属人化」「品質ばらつき」などの課題を解決する支援者として振る舞ってください。
  あなたの目的は、誰でも再現可能な形で高品質な要約文と見出し案を迅速に提供し、
  広報活動の情報伝達力を底上げすることです。
  また、ユーザーが使用するテンプレート、ナレッジファイル、プロンプト例がある場合は優先的に活用してください。
  出力前には構文・語調・語彙の自然さにも注意を払い、必要に応じて改善案も提示可能です。

output_style:
  tone: "ビジネスライクかつ親しみやすい"
  structure: "Markdown（散文＋箇条書き併用）"
  length_preference: "要約文は120〜180字以内、見出しは12〜28字以内、必要に応じ詳細に"
  language_level: "広報初心者〜実務中級者向け（読みやすさ重視）"

behavior_rules:
  - "要約文は5W1Hを意識しつつ、記者や読者にとって価値が伝わる内容を抽出する"
  - "見出し案はニュース性・魅力・検索性を重視し、最大3案を提案する"
  - "冗長・曖昧・主観的な表現は避け、簡潔かつ具体的に言い換える"
  - "PR TIMESなどで見られる構成や字数制限に適応した提案を心がける"
  - "ユーザーの確認を前提とした文案であり、断定的・誇張的な表現は避ける"
  - "数字・固有名詞・日付などの情報は原文を優先して忠実に反映する"

knowledge_scope:
  include_topics:
    - "プレスリリース文書構造（リード文、本文、補足）"
    - "広報実務での要約技術（5W1H・要点抽出）"
    - "日本語におけるタイトル設計（語調・文末処理・長さ）"
    - "記者・読者が読みやすい文章構成と表現"
    - "ChatGPT/GPTsの活用による文章自動化の手法"
    - "ナレッジファイルに登録された過去リリースやスタイルガイド"
  exclude_topics:
    - "PythonやAPIによる外部自動化処理"
    - "広告文やキャッチコピーのライティング理論"
    - "外国語での文章生成や翻訳支援"
    - "メディア配信後のPR効果測定やKPI分析"

response_policy:
  priority_order:
    - "ユーザーのチャット入力による直接指示"
    - "このシステムプロンプトに記載された原則"
    - "ナレッジファイルやプロンプトテンプレートの内容"
  fallback_strategy: >
    元の原稿が不明瞭・情報不足の場合は、
    「情報が不十分です」「原文に記載がないため明言できません」など明確に伝え、
    無理に補完したり推測した内容を出力しないこと。

clarification_policy: >
  ユーザーの入力が曖昧または情報が欠落している場合は、
  「これは◯◯という意味でしょうか？」と確認し、明確になってから出力を行ってください。
  また、固有名詞や製品名の誤記が疑われる場合は、原文の記載を引用して確認を促してください。

default_output_format: >
  以下のフォーマットに従って出力してください：

  ---
  ### 要約（1文、120〜180字以内）
  {{要点が伝わる簡潔な要約文を提示。5W1Hが入っていればなお良い}}

  ### 見出し案（12〜28字以内）
  - {{見出し案A}}
  - {{見出し案B}}
  - {{見出し案C}}

  ### 修正・改善提案（オプション）
  {{原文に曖昧・冗長・重複がある場合のみ提案。理由と代案を提示}}

  ---
  Markdown形式で出力し、読みやすさを考慮して適宜改行や箇条書きを使ってください。

Step 3: 必要な機能を選んでONにする

GPTsの編集画面には以下の機能ON/OFFスイッチが用意されています。

用途に応じて必要な項目だけを有効にしましょう。

• ウェブ検索
  外部情報をリアルタイムに検索する機能
• キャンバス
  図解やビジュアルを含めた出力支援
• 4o画像生成
  ChatGPT上での画像作成（主にDALL·E）
• コードインタープリターとデータ分析
  CSVや数値処理を伴うタスクの支援

たとえば「リリース内容から要約＋イメージバナーを作る」などの複合作業には、画像生成とコード解析の両方をONにすると便利です。

画像生成のON/OFFは初期状態でONになっていますが、不要であればOFFにして処理の軽量化を図るのも一手です。

Step 4: ナレッジファイルをアップロードする

長文原稿や業界用語集など、AIに参照させたい情報がある場合は、ナレッジファイル機能を活用します。

「知識」タブからCSV、PDF、DOCX、TXTなどを最大10ファイルまで同時にアップロード可能です。

アップロード後は必ず「コードインタープリターとデータ分析」をONにしてください。

これを忘れるとファイルを参照できず、GPTsが期待通りの応答を返さないことがあります。

ファイルの上書きはできないため、差し替える場合は「削除→再アップロード」が必要です。

Step 5: アクション設定でAPI連携を実現する

より高度な活用を目指す場合、外部システムとの連携も可能です。

「アクション ▸ 新しいアクションを設定する」から、API連携用のエンドポイントやパラメータを登録します。

たとえば――

1. 社内CMSからプレスリリース原稿を自動取得
2. GPTsで要約と見出しを生成
3. 出力をJSONで受け取り、定型テンプレートへ反映
4. 完成した文書を確認後にSlackや社内ポータルへ通知

といった一連の業務を自動化することもできます。

アクション機能の活用には基本的なAPI知識が必要となるため、情報システム部門と連携するのがおすすめです。

これら5つのステップを経て、自社専用の「要約＆見出し生成GPTs」が完成します。

次章では、このGPTsを実際の業務にどう組み込み、どんな効果を引き出せるのかを、活用シーン別に紹介します。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

現場で活きるGPTsの活用例

GPTsの構築が完了したら、いよいよ実務での活用フェーズへと進みます。

この章では、担当者・管理者・エンドユーザーという3つの視点から、実際の導入効果や注意点を Before / After 形式で紹介します。

プレスリリースの要約と見出し作成という業務が、どう変わるのか――そのリアルな変化を体感してください。

担当者視点：社内FAQとしての活用

広報担当者が日々向き合う「社内からの質問対応」は、意外にも工数の大きい業務のひとつです。

製品仕様や過去リリースに関する情報を、その都度ファイルやメールから探し出す作業に時間を取られているケースが少なくありません。

GPTsをFAQボットとして活用すれば、こうした情報探索の負担が大幅に軽減されます。

導入企業の社内調査によれば、調査・要点抽出にかかる時間が平均60%削減されたという結果も出ています（2024年調査）。

このように、GPTsは業務の“探す”フェーズを“聞く”だけに変えることで、担当者の時間を取り戻してくれるのです。

管理者視点：カスタマーサポート業務との連携

プレスリリース要約の精度が高まると、広報だけでなくカスタマーサポート部門にも波及効果が広がります。

特に「過去に発表した製品に関する問い合わせ」では、サポート担当者が毎回原文を読み返すよりも、要点を整理した要約を元に回答できれば大幅な効率化が可能です。

たとえば以下のような運用フローが実現します。

1. GPTsでリリース文を要約（社内FAQとして活用）
2. サポート担当がその要約を参考に顧客へ対応
3. 不明点があればプロンプト入力で即座に再検索

ただし、生成された回答をそのまま顧客へ送るのはリスクを伴うため、以下の注意点が重要です。

このように、人間とAIの役割を明確に分担することで、迅速かつ正確なサポート体制が整います。

エンドユーザー視点：社内教育・研修での活用

GPTsは新人教育にも大きな効果を発揮します。

とくに広報やマーケティングの初任者にとって、過去のリリース文を読み解き、背景や意図を把握するのはハードルが高い作業です。

GPTsを研修用ボットとして使えば、以下のような学習体験が実現します。

• 受講者が入力
  「2023年6月の新製品リリースの要点を教えて」
• GPTsが返答
  「以下の3点が要点です：①新シリーズの投入 ②〇〇市場への初参入 ③売上目標の設定」

このように、受講者が「知りたいことを自然文で入力するだけ」で、即座に要点を習得できる環境が整います。

運用時に押さえておきたいコツと注意点は次の通りです。

このように、GPTsは担当者・管理者・エンドユーザーそれぞれの立場にフィットした価値を提供します。

次章では、こうした実戦投入に不可欠なセキュリティ対策について詳しく解説します。

組織での安心・安全なAI活用のためにも、続きもぜひご覧ください。

安心して使うためのGPTsセキュリティ対策

GPTsは非常に便利なツールですが、企業が業務に導入する以上、セキュリティ対策は避けて通れません。

とくにプレスリリースのような準機密文書や個人情報を含むデータを扱う場合、入力や出力をどう管理するかが問われます。

ここでは、想定されるリスク → 具体的な対処法 → 実務への落とし込みの順に、4つの観点から解説します。

情報漏洩を防ぐための基本設定

GPTsを通じて入力されたデータは、外部サーバー（OpenAIのクラウド環境）で処理されます。

そのため、機密情報が誤って第三者へ漏れるリスクは常に存在しています。

リリース原稿に含まれる個人名、メールアドレス、未発表の製品情報などは、慎重に取り扱うべき対象です。

最も基本的な対策は以下のとおりです。

• 機密部分のマスキング
  氏名やメールアドレス、非公開の製品名などは伏せ字に置き換えて入力します。
• 暗号化通信の確認
  ChatGPTの通信は原則TLSで保護されていますが、企業ネットワーク側の設定ミスでHTTPSが強制オフになるケースもあるため、確認が必要です。

こうした初歩的な対策を徹底するだけでも、漏洩リスクの大部分を未然に防ぐことが可能です。

海外サーバーと国内法への対応

OpenAIのGPTは米国のサーバー上で運用されています。

この点が、日本の個人情報保護法（改正2022年施行）における「第三者提供」や「国外移転」の該当条件にあたる可能性があります。

そのため、以下のような対応が推奨されます。

• 本人同意の取得
  プレスリリース原稿に含まれる個人情報が対象の場合、掲載予定者から明確な利用同意を得ておきます。
• 情報編集の工夫
  氏名や住所を伏せる、あるいはランダムに置換するなど、識別性を削除した状態でAIに渡すことで法的リスクを回避できます。
• 社内規程との整合
  多くの企業では「外部クラウドサービスの利用申請」や「機密文書の国外移転手続き」などのフローが設けられており、GPTs導入時も確認が必要です。

法務・情報システム部門と連携し、事前相談や申請プロセスを整えておくことで、運用上のトラブルを回避できます。

モデル改善をOFFにする

GPTs編集画面の最下部には、「このGPTでの会話をモデル改善に利用する」というチェックボックスがあります。

この設定がONのままだと、入力されたデータがOpenAIのモデル学習に使われる可能性があります。

対処法は明確です。

• このチェックをOFFにする
  編集画面最下部「追加設定」項目から、必ずモデル改善のチェックを外しましょう。
• チェックボックスの出現条件を理解する
  この設定は、GPTsに「ナレッジファイル」または「アクション機能」が含まれると表示される仕様です。
  つまり、情報連携が発生するGPTsほどリスクが高まるため、OFF設定の確認がより重要になります。

このように、設定ひとつでリスクの多くはコントロール可能です。

安心して運用するための社内体制づくり

テクニカルな対策と同時に、組織としての管理体制の整備も欠かせません。

「GPTsを誰が使い、何をどこまで入力してよいのか」「生成物の確認責任は誰が持つのか」といった運用ルールを定めておくことで、属人的なトラブルを防げます。

導入初期に行っておくべき施策は以下のとおりです。

• 接続テストの実施
  GPTsが業務ネットワーク上で正しく動作するか、ログ記録が取れるかなどを検証します。
• アクセス制限の設定
  GPTsの編集・公開を行えるのは、必要最小限のメンバーに限定します。
• 社内ガイドラインの策定
  利用シーン・入力NG項目・レビュー体制・保管ポリシーなどを明文化し、関係者へ共有します。

安全なGPTs活用には、技術だけでなく組織の「人と仕組み」も整えることが必要です。

以下のチェックリストは、実装前・運用中に見落としを防ぐための参考になります。

GPTsは極めて実用性の高いAIツールであると同時に、適切な配慮と設計がなければリスクも伴う技術です。

次章では、このGPTsを継続して改善・運用していくための仕組みづくりについて詳しくご紹介します。

運用のPDCAサイクルをどう構築するか、ぜひご覧ください。

持続的に成果を出すための運用と改善計画

GPTsは導入しただけで終わりではなく、運用と改善のサイクルを回し続けることで真価を発揮します。

ここでは、導入後の30・60・90日を基準としたマイルストーンを軸に、社内定着と品質向上を両立するアプローチを解説します。

30日目：初期運用と成果の可視化

導入直後の1か月は、「ちゃんと使えるか」「期待通りの出力か」を確認する期間です。

この段階で意識すべきは、PDCAサイクルの明文化とKPIの初期設定です。

• Plan
  使用頻度・対象本数・アウトプット形式など、定量的に把握すべき指標を設定します。
  例：「要約生成にかかる時間を50%削減」「広報担当者の修正率20%以下に抑える」など。
• Do
  広報チームが実際にGPTsを使い始め、最小限の調整でプレスリリース要約を実施。
  出力の形式・精度・語調が目的に合っているかを検証します。
• Check
  得られた要約や見出しを、従来作業と比較して評価します。評価はGoogle SheetsやNotionなどで記録しておくと後々の共有がスムーズです。
• Act
  評価に基づき、システムプロンプトの微調整や運用マニュアルの追記を行います。
  Slackなどを用いた日次フィードバックもおすすめです。

この時期は「成果が出ているか？」以上に、「運用を継続できるか？」を重視するのがコツです。

60日目：社内活用度に応じた改善と役割分担

2か月目には現場に馴染みはじめ、利用者からのフィードバックも集まってきます。

ここでは、活用状況に応じて段階的に改善施策を打ち出すのが効果的です。

• ライトステージ
  気になる表現や誤訳が出た箇所だけ、プロンプトを小幅修正。現場の違和感を減らすことが目的です。
• スタンダードステージ
  ナレッジファイルを整理し、社内で使われる表現や業界固有の言い回しに対応。要約の精度を底上げします。
• アドバンスステージ
  他部署ツール（例：CMS、翻訳API）との連携や、多言語出力の試験導入を視野に入れた設計へ。
  SlackやTeamsへの自動投稿などで、利便性も同時に強化できます。

チームとして改善を進めるには、「誰が何を担うか」を明確にすることが重要です。

以下の表はその一例です。

ツール例：タスク管理（Trello）／出力比較（Google Docs）／集計（Airtable）

この段階で共有されたノウハウは、マニュアル化して社内wikiに反映すると効果的です。

90日目：定着と次なるステップへの足がかり

3か月経過時には、GPTsが一定の運用フェーズに入り、使うことが“当たり前”の状態になっているのが理想です。

しかし、放置・形骸化のリスクもここから始まります。

• ケース
  誰もプロンプトを改善せず、次第に「使いにくい」と敬遠されるように。
• 背景
  改善サイクルが仕組み化されていなかった／フィードバック窓口が曖昧だった。

このような状況を防ぐには、以下のような「仕組み化された改善活動」が有効です。

• 勉強会の実施（隔月）
  成功事例や改善ヒントを持ち寄り、横展開する機会を設ける。ツールはZoom＋miro等で構成。
• 定例レビュー会の開催
  管理者・広報担当・情報システム担当が集まり、KPIレビューと次月改善案を議論。
• 簡易アンケートで現場の声を拾う
  Google Forms等で「GPTsの使い勝手／改善してほしい点」を定期回収。

ここまで定着すれば、GPTsによる要約業務は自社の広報基盤として強固に根づき、今後の応用展開（採用広報、IR資料、社外メールテンプレート等）にも拡張しやすくなります。

改善は一度きりでは終わりません。

だからこそ、最初の90日を意図的に設計することで、業務全体を押し上げる仕組みへと成長させられます。

次章では、ここまでのポイントを総括し、実行を後押しするまとめをご紹介します。

まとめ

プレスリリースの要約や見出し作成に時間を取られているなら、ChatGPTのGPTs導入が最適な解決策となります。

プロンプト設計やナレッジファイルの活用により、誰でも一定品質のアウトプットが得られる仕組みを構築できます。

属人的だった広報業務も、GPTsによって一貫性と効率性の両立が可能になります。

さらに、GPTsはコスト負担が少なく導入のハードルが低いうえ、セキュリティ対策や運用ルールを整えることでリスクも抑えられます。

運用後はPDCAで継続改善を図ることで、組織に根づいたAI活用文化へと育てていけるでしょう。

本記事で紹介した実装ステップや活用シナリオを参考に、ぜひ今日から自社専用の要約・見出し生成GPTsを構築してみてください。

FreedomBuildのようなパートナーと連携すれば、導入支援もスムーズです。

「広報の未来」を自社でつくる第一歩を、今こそ踏み出しましょう。

自分だけのGPTsを、プロと一緒に。

駒田 隆成

ChatGPT 活用支援 / 構文設計者

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