結論：ChatGPTでウェビナー台本を作るなら、「全部書いて」と一度に頼まないことです。
先に材料（誰に・何を・どうやって）を1列の資料にまとめて読ませ、「理解したら『はい』と答えて」と伝えてから、パーツを1つずつ頼みます。
出てきた台本は、そのままでは使えません。
つなぎの言葉・順番のずれ・論理の飛びの3つを、人が読んで直します。
ChatGPTに「ウェビナーの台本を書いて」と頼んでみたんです。
それらしい文章は出てきたんですけど、読み返すと、なんだかどこかで聞いた話ばかりで……。
その感覚、とても大事です。
AIは頼み方しだいで、中身がまるで変わるんですよ。
受講生さんの添削で実際にお伝えしている手順を、順番にお話ししますね。
こんにちは。
ワンウェビナーファネル®開発者の徳武輝彦です。
この記事では、ChatGPTなどのAIでウェビナー台本を作る手順をまとめました。
何を準備して、どう頼み、どこを人が直すのか。
私自身が1年以上かけてプロンプトを直し続けてきた中で分かった、AIに任せてよい所と、任せてはいけない所をそのままお伝えします。
この記事の内容（目次）
AIの台本が薄くなるのは、渡した材料が少ないから
AIって、何も渡さなくても、いい台本を考えてくれるんじゃないんですか？
材料が少ないと、AIの答えは一般的で薄くなりがちです。
先に「誰に・何を・どうやって」を、ありったけ書き出して渡します。
私が受講生さんに最初にお願いしているのは、「who（誰に）・what（何を）・how（どうやって）」のシートを埋めることです。
内容が重なっていてもかまいません。
とにかく量を出すことがポイントです。
なぜかというと、このシートの中身が、AIに考えさせるときの素材そのものになるからです。
素材が少ないと、AIは「よくある話」で穴を埋めてしまう。
はじめさんが感じた「どこかで聞いた話」は、たいていここから来ています。
では、AIを使うと何が楽になるのか。
ウェビナー作りでいちばん時間がかかるのは、骨子の原稿と台本です。
AIは、筋の通った文章を代わりに書いてくれます。
さらに、自分の頭の中にある台本のイメージが合っているか、答え合わせにも使えるんです。
私は1年以上かけて、自分用のプロンプトを直し続けてきました。
今は、入力するだけでオリジナル原稿の土台になる骨子ができるようになっています。
ただ、それでも土台は土台です。
仕上げは、自分の言葉と体験で直すのが前提なんですよね。
ここがポイントAIの台本の質は、頼む前に渡した材料の量で決まる
材料は「上から下へ1列」にして、PDFで読ませる
シートは表で作っています。
そのまま貼りつければいいですか？
表のまま貼ると、AIが列の順番を読みちがえることがあります。
余計な所を削り、上から下へ1列に並べ直してからPDFで渡します。
ここは、意外とつまずく人が多い所です。
表のまま貼ると、どの列から読めばいいのかAIが混乱します。
PDFにしたとき、文章が途中で切れてしまうこともあるんです。
そこで私は、こう整えるようにお伝えしています。
ストーリーラインと「3つの原因と解決策」の資料から、AIに分かってほしい所だけを残す。
書式なしで貼りつけて1列にし、PDFにする。
そのうえで「この資料をもとに、以下のプロンプトを実行して」と指示します。
- 講座の前提を書く
どんな講座か、ターゲット、ゴールをメモ帳に書き出す。 - 自分の言葉の定義も入れる
「◯◯メソッドとは」のように、独自の用語の意味を書いておく。 - 使わない部分を削る
迷っている案や、使わないパターンは渡さない。自分の情報だけにする。 - 1列にしてPDFにする
書式なしで貼り、上から順に読める形で渡す。
3番目の「削る」が、地味ですが効きます。
添削では、余計な情報は渡さず、自分の情報だけを渡すようにお伝えしています。
使わない案が混ざっていると、AIはそれも拾って文章に入れてくるからです。
でも、そもそもAIってPDFを読めるんですか？
私、無料版しか使っていないんですけど……。
ChatGPT・Gemini・Claudeは、どれもPDFなどのファイルを添付して読ませられます。
ただ、無料プランには回数の制限があります。
たとえばChatGPTの無料プランは、ファイルのアップロードが1日3回までです（2026年10月現在）。
材料を1つのPDFにまとめておくと、回数の節約にもなりますよ。
| AI | ファイルを読ませる | 主な制限 |
|---|---|---|
| ChatGPT | PDFなどの文書を添付できる | 1ファイル512MBまで。無料プランは1日3回まで |
| Gemini | 文書・表計算・画像などほとんどの形式 | 1回の質問で10ファイルまで。動画以外は1ファイル100MBまで |
| Claude | PDFを添付できる | 1ファイル30MBまで。1つのチャットに20ファイルまで |
| 2026年10月現在。制限は変わることがあります | ||
ここがポイントAIに渡す資料は「足す」より「削る」。1列にするだけで読みちがえが減る
「理解したら『はい』」と答えさせてから、1パーツずつ頼む
材料を渡したら、「この内容で台本を書いて」と頼めばいいですか？
まず「理解したら『はい』と答えて」と伝え、読み込ませるだけにします。
そのあと、原因1の説明、原因2の説明…とパーツを1つずつ頼みます。
一度に全部を聞くと、AIは混乱しやすいんです。
だから、まず読ませるだけ。
次に頼むのは1か所だけ。
この「読ませる→1つ頼む」をくり返すのが、私のやり方です。
たとえば、台本の後半にある「どういうことか」の原稿なら、こう進めます。
ストーリーラインを貼って理解させる。
直す前の古い文は消して、直した原因と解決策だけを貼る。
そして「原因1の『どういうことか』の原稿を作ってください」と、部分ごとに頼みます。
途中でAIがひな形を無視しはじめたら、「ひな形は何でしたっけ」と聞き直します。
これだけで、もとの型に戻ってくることが多いです。
表現を磨きたいときは、見込み客の悩み・欲求・好きなキーワード（100個ほど）を順番に出させてから、「そのキーワードを使って、この表現を直して」と頼みます。
自分では思いつかない言葉が出てきますよ。
もう1つ大事なのが、「以上を踏まえて」の一言です。
分からない所をAIに質問して、答えをもらったあと。
「以上のやりとりを踏まえて、ターゲットが理解しやすい文章量と中身で、あらためて作ってください」と頼みます。
すると、それまでのやりとりを考えに入れて作り直してくれるんです。
| 頼みたいこと | 頼み方のコツ |
|---|---|
| 原因の「なぜダメなのか」 | 「なぜ◯◯だと△△につながらないのか、理由を教えて」と聞き、使えるものを足す |
| 常識が壊れるような原因 | 話の流れを貼り、「一般の人が驚くような、常識が壊れる原因は？」と複数出させる |
| ワンシング（これだけやればいい一つ） | 講座の前提と定義を貼り、「はい」と答えさせてから候補を複数出させる |
| 原因の解説だけがほしいとき | 「原因の解説だけを作って」とはっきり言う。解決策が混ざらないようにする |
原因と解決策そのものは、お客さんとの壁打ちで見つけるものです。
一方で、その先の「どういうことか」「なぜ解決できるか」は、AIが作りやすい所。
ここを分けて考えると、AIの使いどころがはっきりします。
ここがポイントAIへの頼みごとは、1回に1か所。「はい」で区切ると型がくずれにくい
同じ質問を2〜3のAIに投げると、いい案が拾える
AIって、どれを使っても同じじゃないんですか？
1つにしぼったほうが楽そうですけど……。
AIごとに言葉の出方が少しずつちがいます。
ChatGPT・Gemini・Claudeに同じ質問をして、いちばん良い答えを選ぶのが私のやり方です。
同じ材料を渡して、同じことを聞く。
それでも、AIによって出てくる発想がちがうんです。
なので私は、2つ以上の画面を開いてくらべています。
出てきた案と自分で書いた案を合体させて、改善版の候補を作る使い方もおすすめです。
案を増やすときは、切り口を変えた3パターンを出させます。
同じ「3つの原因」でも、目の前の場面にしぼった3つと、考え方や仕組みまで引いて見た3つとでは、話の深さがちがいます。
AIにはあらかじめ「メタ視点も入れて」と伝えておくと、案の幅が広がりますよ。
「時代の変化」のコーナーを作るときも同じです。
「時代の変化による3つの理由」を、複数のAIで何度か出してもらいます。
インフレや、読まれやすさのデータなど、客観的な裏づけも一緒に聞くのがコツです。
ただし、AIが出した数字は、元のデータを自分でたしかめてから使ってくださいね。AIは出どころのはっきりしない数字を出すことがあるからです。
3つも使い分けるのは、正直めんどうです……。
有料プランを3つ契約する余裕もないですし。
たしかに、毎回3つは手間ですよね。
なので、まずは「時代の変化」や「3つの原因」のように、台本の芯になる所だけで試してみてください。
しかも、台本とスライドが先にできていると、LP・メール・LINEの文面は8割ほどAIで作れます。
芯の所に時間をかけるほど、あとが楽になるんですよ。
ここがポイントAIは「1つの正解」を出す道具ではなく、「候補を増やす」道具
そのまま使えない理由1：前とつながらない言葉がまざる
AIが書いた台本、文章としてはきれいなんです。
そのまま読んで撮影してもいいですよね？
そのままは使いません。
「〜になってきました」のような、前の話とつながらないつなぎの言葉がまざるからです。
声に出して読み、引っかかる所を削ります。
添削をしていると、「なってきました」のようなつなぎの言葉で、すぐに分かります。
「ああ、ここはChatGPTの文章をそのまま使ったな」と。
聞いている人は「そんな説明、されてたっけ？」と引っかかってしまうんです。
こういう言葉は、カットするようにお伝えしています。
もう1つ多いのが、言い回しが凝りすぎていることです。
文字で読むとかっこいいセリフも、声に出すと不自然で、かたく聞こえます。
AIの文章には独特の言い回しがあって、まるで日記のような文章になることもあります。
ふだん話している言葉に近いセリフにしたほうが、安全なんですよね。
| AIの文章でよく見るもの | 直し方 |
|---|---|
| 前の話とつながらない「〜になってきました」 | 削る。つなぐなら、前に話した内容の言葉でつなぐ |
| 凝った言い回し・長い一文 | ふだんの話し言葉に戻す。短く切る |
| 感情の説明ばかりの日記のような文 | 具体的でシンプルな案を選び、言葉は自分のものに変える |
AIの案は、元ネタとして一部を使うくらいがちょうどいいです。
言葉は変えてかまいません。
違和感があったら、AIに直させるより自分の言葉に直して撮るほうが早いですよ。
ここがポイント台本は読むものではなく、話すもの。声に出して引っかかる所が直す所
そのまま使えない理由2：決めておいた順番と中身がずれる
ストーリーラインを渡しているのに、AIの台本の順番が変わっていることってありますか？
あります。
とくに「バリュードリブン（3ステップ）」と「3つの原因と解決策」の本編がくずれやすいです。
ストーリーラインを上から順に当てはめ直します。
AIで作ると、決めておいたストーリーラインとずれて、順番や中身が変わりやすいんです。
くずれやすいのは、ウェビナーの本編にあたる2か所。
価値を見せる3ステップと、3つの原因と解決策です。
どちらも、売上に直結するいちばん大事な所なんですよね。
よくあるのが、原因の説明に、解決策の話が混ざるパターンです。
原因の所で解決策まで言われると、聞いている人は意味が分からず「ふーん」で終わってしまいます。
だから頼むときに、「原因の解説だけを作って」とはっきり指示します。
1つのパーツごとに、「これで完全に腹落ちした」と思えるかを見てください。
直し方はシンプルです。
ストーリーラインのシートは、スライドと上から順に対応する作りになっています。
なので、AIが作った台本の横にシートを置いて、上から当てはめ直すだけ。
すでに書いた原稿は、コピーして書き換えれば進められます。
ステップ1だけあって、ステップ2がない。
こういう整合性のくずれも、AIの台本ではよく起きます。
台本全体を通して読んで、つじつまをたしかめてから使う。
ここは、人がやる仕事です。
ここがポイントAIの台本は、ストーリーラインという「型紙」に当て直して初めて使える
そのまま使えない理由3：論理が飛ぶ。因果は人がたしかめる
AIの台本を読むと、なんとなく分かる気はするんです。
でも、人に説明しようとすると、うまく言えなくて……。
AIの案は、展開が早すぎて論理が飛ぶことがあります。
「だから」「なぜなら」のつながりを、人が1つずつたしかめて直します。
受講生さんとの個別コンサルで、AIにストーリーラインを作らせる実演をしたことがあります。
出てきた案の中には、展開が早すぎて、論理が飛んでいるものがありました。
「たくさんのことを一度にやりましょう」という話になっている案もありました。
そこで、頼み方を変えました。
「AとBのあとに、CとDも分けて出して」と頼み直したんです。
何度かやりとりするうちに、きれいな案が出てきます。
その中から、見込み客がすっと受け取れる案を選びます。
論理のつながりの形（三段論法）：
「できない原因は◯◯」→「解決にはAが必要」→「AにはBが大切」→…→「だから私の方法が必要」
この組み立てはAIが得意です。
ただし、最後に自分の商品へ着地する流れになっているかは、人が見ます。
たしかめ方は2つあります。
1つ目は、個別相談で実際に話すセリフとして、違和感なく通じるか。
会話で通じるなら、誰が聞いても分かりやすい論理になっています。
2つ目は、中学生が聞いても分かるか。
場面が思い浮かばない説明だと、お客様は分からないまま「買いません」になります。
「Aさんがいました。Bさんが扉を開きました」のように、誰が聞いても聞き返されない説明にします。
自分で読んで分かり、他の人に話しても「どういうこと？」と言われないレベルが目安です。
| AIが得意なこと | AIが苦手なこと（人がたしかめる所） |
|---|---|
| 筋の通った文章を速く書く | 自分の体験や、実際に起きた事実を書く |
| 三段論法の組み立て・案を何パターンも出す | 見込み客がすっと受け取れる案を選ぶ |
| 「なぜダメなのか」の理由を並べる | その理由が自分の講座に本当に当てはまるかの判断 |
| パーツごとの言いかえ候補を出す | 台本全体の順番とつじつまをそろえる |
ここがポイント「なんとなく分かる」は、論理が飛んでいるサイン。会話で通じるかでたしかめる
人に見せる前に、AIで自己チェックをかけておく
台本ができたら、すぐ添削に出していいですか？
何度も直しが返ってくるのが、ちょっとこわくて……。
出す前に、AIで一度チェックをかけます。
足りない要素が先に見つかるので、直しのやりとりが大きく減ります。
私は、自分が台本を添削するときの指摘の内容をAIに学ばせました。
そして、同じ指摘が出るプロンプトを作りました。
提出の前にこれを自分で一度かけると、足りない要素が見つかります。
直してから出す流れにすれば、添削のやりとりが大幅に短くなるんです。
AIにチェックさせるときは、出力の形を決めておくと使いやすくなります。
おすすめは、自分が書いた所を引用したうえで、「指摘→質問→例えば」の順で返してもらう形です。
指摘と質問と例がそろっていると、「ここ、できているかな」と自分で考え直せます。
- 自分の書いた所を引用させる
どこへの指摘なのかが一目で分かる。 - 指摘
何が足りないのか、何がずれているのか。 - 質問
「この原因は、見込み客が自覚していますか？」のように考え直すきっかけ。 - 例えば
直した形の例。具体例がない指摘は、人が見直す。
ただし、AIの指摘にも注意がいります。
指摘が原因の言いかえだけになっていないか。
具体例がついているか。
ここも、人が見ておく所です。
そして、AIにまかせてはいけないのが体験談です。
ふわっとした表現の体験談は、AIっぽく見えて、実際に何があったのか分からなくなります。
「アドバイスをしたら、実行して売上が上がりました」「もっとお願いできませんか、と言われました」。
こういう実際に起きた事実のほうが、ずっと信頼されます。
まだお客さんが少なくて、体験談がほとんどないんです。
AIに「それっぽい体験談」を作ってもらうのは……だめですよね。
はい、それはやめましょう。
体験談は、講師の主張が本当だと見せる証拠なんです。
「Aはこうなんです」と言うと、見ている人は「本当に？」と思いますよね。
だから「Aさんはこうしたら、ちゃんとこうなりました」という事実で示すのが、体験談の役目です。
数が少なくても、実際に起きたことだけを書いてくださいね。
台本とスライドが先にできていると、そのあとが楽になります。
スライドをAIに読ませると、LP・メール・LINEの文面は8割ほどAIで作れるんです。
ウェビナーの台本は、ファネル全体の言葉の元になる。
だからこそ、台本だけは人が最後まで責任を持って仕上げる価値があります。
ここがポイントAIで自己チェック、事実は自分で。直しが減るのは、出す前の一手間
よくある質問
Q. ChatGPTでウェビナー台本は作れますか？
A. 作れます。
ただし「全部書いて」と一度に頼むより、材料（誰に・何を・どうやって）を1列の資料にして読ませ、「理解したら『はい』と答えて」と伝えてから、パーツを1つずつ頼むほうがうまくいきます。
Q. AIが作ったウェビナー台本は、そのまま使えますか？
A. そのままは使いません。
前の話とつながらないつなぎの言葉がまざる、決めておいたストーリーラインと順番や中身がずれる、論理が飛ぶ、の3つが起きやすいためです。
声に出して読み、ストーリーラインに当て直して直します。
Q. AIに台本を頼む前に、何を準備すればいいですか？
A. 「who（誰に）・what（何を）・how（どうやって）」のシートを、重なってもいいのでありったけ埋めます。
ストーリーラインと3つの原因と解決策から、AIに分かってほしい所だけを残し、上から下へ1列にしてPDFで渡します。
Q. ChatGPT・Gemini・Claudeは、どれを使えばいいですか？
A. どれか1つに決めなくても大丈夫です。
AIごとに言葉の出方がちがうので、台本の芯になる所（時代の変化や3つの原因など）は、同じ質問を2〜3のAIに投げて、いちばん良い案を選ぶのがおすすめです。
Q. 体験談もAIに作ってもらっていいですか？
A. いけません。
体験談は、講師の主張が本当だと見せる証拠です。
実際に起きた事実を、具体的に書いてください。
まとめ
- 台本が薄くなるのは材料不足。「誰に・何を・どうやって」をありったけ書き出す
- 材料は使わない所を削り、1列にしてPDFで読ませる
- 「理解したら『はい』」で区切り、パーツを1つずつ頼む。仕上げは「以上を踏まえて」
- 台本の芯になる所は、2〜3のAIでくらべて選ぶ
- そのまま使えない3つ：つなぎの言葉・順番のずれ・論理の飛び。人が読んで直す
- 出す前にAIで自己チェック。体験談は事実だけで書く
まずはシートを埋めて、1列のPDFにするところからやってみます。
すごく勉強になりました！次は何を読めばいいですか？
AIに渡す「ひな形」そのものを知りたいなら、台本の作り方の記事がおすすめです。
UTAGEとAIでファネル全体をどこまで楽にできるかは、もう1本の記事でお話ししています。
AIに渡すひな形から作りたいなら。台本の24パーツの順番と、「原因は10文字・解決策は20文字」で書くコツはこちら。
ウェビナー台本の作り方
ストーリーラインと「3つの原因と解決策」で、予約が入る構成にする。
記事を見る →
台本のあとの集客や予約まで、AIで楽にしたいなら。UTAGEとAIで任せられる所と、人が見る所の分け方はこちら。
UTAGE×AIでどこまで自動化できる？
集客から個別相談の予約まで、任せる所と人が見る所。
記事を見る →
台本ができて、次はスライドにするなら。1時間で180枚前後という枚数の目安と、最後まで作り切る順番はこちら。
ウェビナースライドの作り方
180枚を最後まで作り切る順番と、見やすくするコツ。
記事を見る →無料で視聴できます
AIに渡す「型」の元になる、予約が入るウェビナーを実際の形で見る
この記事でお話しした「ストーリーライン」と「3つの原因と解決策」が、1本のウェビナーの中でどう流れていくのか。
お客様の目線で、どこで心が動くかをたしかめてみてください。
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※会話に登場する「はじめさん」は、説明のための架空の人物です。
※AIの機能・制限は変わることがあります。
