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導入事例

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広報文書作成を120分から40分へ短縮、年間240万円を削減したプロンプトオーケストレーション導入事例

目次

エグゼクティブサマリー

広報部門で扱う採用広報、営業資料、社内報の作成工程を再設計し、 プロンプトオーケストレーション型の自動生成基盤を構築しました。

従来は1本あたり平均120分かかっていた原稿作成が、 構成確定まで15分、最終稿確認を含めても40分へ短縮。 月30本の運用で月40時間、年間480時間の削減となり、 人件費換算で年間約240万円の効果を確認しました。

開発期間は約1か月。 属人化していたプロンプト品質を標準化し、 用途別テンプレートを再利用できる状態まで整備しました。

導入前の状況(課題)

広報部では毎月20〜40本の文章を制作していました。 対象は、採用記事、導入事例、営業用説明文、社内報です。

形式は違っても、構造は似た文章が多い状況でした。 それでも毎回、次の流れで白紙から作り始めていました。

  1. 企画会議で方向性を決める
  2. 担当者が構成案を作る
  3. 下書きを作成する
  4. 上長が赤入れする
  5. 修正する
  6. 再確認する

1本あたり平均2時間、複雑な案件は3時間超。 加えて、生成AI活用時も次の課題が残っていました。

  • 毎回プロンプトを作り直す必要がある
  • 担当者ごとにアウトプット品質がぶれる
  • 修正指示を反映する再プロンプト作業が発生する

同じ業務でも、成果物の精度が担当者のリテラシーに依存していました。

実施した施策

最初に、文章作成工程を6つに分解しました。

  1. コンセプト定義
  2. プロット設計
  3. アウトライン化
  4. ドラフト生成
  5. 自己評価
  6. 編集調整

分析の結果、時間の45%が「構造設計」に使われていると判明。 そこで、定型業務と非定型業務を明確に分離しました。

定型:

  • アウトライン形式
  • 見出しパターン
  • 語尾ルール
  • ボリューム配分

非定型:

  • 目的設定
  • メッセージの重み付け
  • 社内事情への配慮

次に、再設計の優先対象を「プロット設計」に設定しました。 ここが曖昧だと後工程がやり直しになるためです。

判断基準:

  • 再利用可能か
  • 品質差が出やすい工程か
  • 人間の判断が不可欠か

コンセプト決定はAIに任せず、人間の最終判断に残しました。 品質担保として、自己評価プロンプトと評価基準を実装し、 「改善提案を最低3点出力」の制約を追加しました。

技術構成:

  • OpenAI API
  • プロンプト分岐設計
  • クラウドコード環境(IDベース実行管理)
  • Gitによるバージョン管理

実行フロー:

  1. オーケストレーションプロンプト実行
  2. 用途判定
  3. プロット生成
  4. アウトライン生成
  5. ドラフト生成
  6. 自己評価
  7. 修正版出力

データは全工程でJSON管理とし、各工程を独立化。 単体テスト可能な構成にして、保守性を高めました。

成果(定量)

  • 作成時間(1本あたり): 120分 -> 40分
  • 構成確定時間: 約15分
  • 月間削減時間(30本想定): 約40時間
  • 年間削減時間: 約480時間
  • 人件費換算: 年間約240万円
  • 開発期間: 約1か月

現場の変化(シズル)

導入前は、担当者が毎回プロンプトを書き直し、 レビュー指示のたびに再生成していました。

導入後は、用途テンプレートを選択し、 必要情報を入力するだけで骨子と初稿が短時間で揃います。

現場で起きた変化:

  • 文章品質のばらつきが減少
  • レビュー指摘回数が平均4回から1.5回へ減少
  • 広報担当者が企画設計に時間を再配分
  • プロンプト設計スキルがなくても運用可能

「完全自動化ではない」設計を明確にしたことで、 レビュー工程の形骸化を防ぎながら定着しました。

同じ課題を持つ企業への示唆

次の条件が揃う企業では、再現性が高い施策です。

  • 月20本以上の定型文章を作成している
  • 用途が3種類以上ある
  • レビューが複数回発生している

従業員規模は問いません。 広報専任がいない組織でも導入可能です。

導入期間の目安は1〜2か月です。 ただし、過去原稿の棚卸しとパターン抽出が不十分だと、 設計品質が不安定になりやすくなります。

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