週次レポートを毎週書いている人なら、あの「また月曜日か」という気持ちに共感してもらえると思う。数字を集めて、前週と比較して、所感を添えて——やることは決まっているのに、なぜかいつも時間がかかる。
それをChatGPTに任せるようにしたところ、2〜3時間かかっていた作業が30分前後に収まるようになった。削減率でいうと8割前後。この記事では、実際に使っているプロンプトと手順をそのまま紹介する。
週次レポート作成にAIを使うと何が変わるか
時間がかかる原因のほとんどは「文章を書くこと」ではなく「どう書くか考えること」だと気づいた。数字はすでにある。事実もある。それをどういう順番で、どんな表現で伝えるか——そこで詰まる。
AIはこの「どう書くか」の部分を一瞬で解決してくれる。たたき台を出してくれるので、あとは自分の言葉で修正するだけでいい。ゼロから書くのと、修正するのとでは、頭の使い方がまったく違う。後者のほうがはるかに速い。
実際に使っているプロンプトと手順
手順は3ステップで完結する。
ステップ1: 数字と事実をメモとして貼る
レポートに必要な数字や出来事を、フォーマットを気にせずに貼り付ける。箇条書きでも走り書きでもいい。
例:
先週のKPI:
- 新規ユーザー: 412人（前週比+18%）
- 解約率: 2.1%（前週2.4%から改善）
- サポート問い合わせ: 87件（うち未解決11件）
主なできごと:
- 新機能リリース、初日に想定の1.5倍のアクセス
- 競合他社がプライシング変更を発表
ステップ2: プロンプトを送る
以下のプロンプトをそのまま使える。
以下のデータをもとに、週次報告書の下書きを書いてください。
読者は社内の上長と他部署のマネージャーです。
構成は「今週のハイライト → 数字の動き → 来週の注目点」の順にしてください。
文体は簡潔に、説明的になりすぎないようにお願いします。
[データをここに貼り付ける]
ステップ3: 自分の言葉で仕上げる
AIが出した文章をそのまま提出するのは、まだ早い。事実関係の確認と、自分ならではの判断や温度感を加える作業は必要だ。ただ、ここに使う時間は10〜15分で十分になる。
うまくいかないときのチェックポイント
「使ってみたけどイマイチだった」という声で多いのが、インプットの質の問題だ。AIへの入力が雑だと、アウトプットも雑になる。数字に文脈がないと、AIは正しい解釈ができない。
改善のポイントは2つある。まず、数字に前週比や目標値を添えること。次に、特記事項として「なぜそうなったか」を一言だけ書き添えること。これだけで出力の質が大きく変わる。
月次レポートや他の定型文書にも応用できる
同じアプローチは週次以外にも使える。月次報告、プロジェクト進捗報告、議事録の要約——どれもインプットと指示の出し方は同じだ。一度テンプレート化してしまえば、毎回ゼロから考える必要がなくなる。
自分のチームでは今、レポートの種類ごとにプロンプトをNotionにまとめて共有している。メンバーが変わっても品質がブレなくなったのは、想定外のメリットだった。
