第5回 AIを活用した説得力のある文章の作り方

2025年6月7日 2025年6月6日

M管理人

みなさんは、「読者を納得させる文章を書きたい」「論理的でわかりやすい主張を伝えたい」と思ったことはありませんか？

AIを活用すると、論理的な構成を考えたり、データを活用した説得力のある文章を作成したりすることができます。今回は、AIを使って説得力のある文章を書く方法を具体的に解説します。

1. 説得力のある文章とは？（論理展開の基本）

説得力のある文章を書こうと思ったら、まずは、論理展開の基本に従ってみましょう。

論理的な構成についてはすでに、「第3回：AIと人間の共同作業：自然な文章を作るには？」の中で、「PREP構成」を簡単に紹介しました。これは、「Point（結論）⇒Reason（理由）⇒Example（例）⇒ Point（結論）」の順なので相手にわかりやすく、説得力が増します。結論から入り、理由と具体例で支え、もう一度結論を示すという単純明快さが魅力で、プレゼン、スピーチなど短い文章に最適ですが、説得力を高めたい場面や読者層によっては別の型のほうがしっくりくることもあります。

ここでは、PREPモデル以外の、代表的なロジックパターンをまとめてみましょう。これらのパターンに習熟することで、説得力のある文章が書けるようになるでしょう。

1. SCQA（Situation – Complication – Question – Answer）

用途：背景説明が不可欠なレポートや提案書。

Situation：現状はこうだ
Complication：しかし問題・ねじれが生じた
Question：では核心の問いは何か
Answer：答え／提案で締めくくる

これは、グローバルな戦略系コンサルティングファームのマッキンゼーが、社内教育で体系化した、「問題解決・思考整理・資料作成」の方法論の代表的フレームの一つです。

＜例文＞
（Situation）わが社の在宅勤務率はわずか12％で、通勤ストレスによる離職が増えています。
（Complication）ところが昨年、近隣３社がフルリモート制度を導入し、優秀な人材が流出しました。
（Question）それでも出社中心を続けるべきでしょうか？
（Answer）私は、週３日在宅を基本とするハイブリッド勤務へ転換すべきだと提案します。

2. PAS（Problem – Agitation – Solution）

用途：商品コピーやセールスレター、寄付依頼など「動機喚起型」の文章。

Problem：読者の悩みを提示
Agitation：放置した場合の痛み・損失を強調
Solution：自社製品／アイデアが救うと提示

感情を動かしやすく、BtoCマーケティングに有効です。

＜例文＞
（Problem）長時間デスクワークで肩こりに悩んでいませんか。
（Agitation）放っておくと血流が悪化し、集中力まで落ちる危険があります。
（Solution）当社の「Cloud-Fitチェア」なら、体圧を分散する３Ｄメッシュと自動リクライニングで、座るだけで姿勢をリセットできます。

3. AIDA（Attention – Interest – Desire – Action）

用途：広告、LP（ランディングページ）、SNS投稿。

Attention：キャッチで目を引く
Interest：事実・データで興味を深める
Desire：ベネフィットを描き欲求を喚起
Action：購入・登録など具体的行動を促す

PASよりステップが細かく、関心の薄い読者にも効果的にアピールできます。

＜例文＞
（Attention）「たった１日５分で英会話が続く？」— この見出しが気になったあなたへ。
（Interest）「LinguaFlash」アプリはＡＩが苦手単語を自動抽出し、スキマ時間にクイズ形式で出題します。（Desire）出勤前の満員電車でも、１０日後には「言いたいことが口をつく」感覚を味わえます。
（Action）今すぐ無料トライアルをダウンロードして、最初のレッスンを試してください。

4. SPS（Situation – Problem – Solution）

用途：社内報告・企画書など論理重視の文脈。

Situation：現状・データ
Problem：ギャップや課題
Solution：解決策と効果

SCQAほど問いを立てず、問題と解決を直線的に示すので明確です。

＜例文＞
（Situation）社内ＰＣの平均使用年数は６年を超え、起動に５分以上かかる端末が３割にのぼります。
（Problem）その結果、年間約2,400時間の作業ロスが発生しています。
（Solution）３年リースのモバイルワークステーションへ一括更新すれば、初年度から生産性を15％向上できます。

5. STAR（Situation – Task – Action – Result）

用途：自己PR・経験談・ケーススタディ。

Situation：背景
Task：任務・役割
Action：取った行動
Result：成果・学び

面接や実績紹介で、行動と結果を対で示せるため信頼度が上がります。

＜例文＞
（Situation）私が新卒２年目で配属されたコールセンターは、応答率70％でクレームが多発していました。
（Task）「応答率90％へ改善せよ」というミッションを任されました。
（Action）応対スクリプトを分析し、FAQチャットボットを導入して簡単な問い合わせを自動化しました。
（Result）３か月で応答率92％を達成し、顧客満足度が15ポイント向上しました。

6. Toulmin Model（Claim – Data – Warrant – Backing / Qualifier / Rebuttal）

用途：学術論文、ディベート。

Claim：主張
Data：根拠
Warrant：保証（理論的つながり）
Backing / Qualifier / Rebuttal で補強

Backingとは、ワラントを支える「追加の証拠」、Qualifierとは、クレームの強さを示す「限定・修飾語」、Rebuttalとは、反対意見を織り込む「反論処理」です。この３つを入れると、論証は根拠が厚く、誇張がなく、反論にも耐えられるようになります。

ちなみに、トゥールミン（Stephen Edelston Toulmin）は、英国出身の哲学者・論理学者で、日常言語の中に現れる〈実践的な議論〉を分析する「トゥールミン・モデル」を提唱しました。このモデルは、学術・ビジネス・教育を問わず「論理の筋肉を鍛える器具」として今も使われ続けています。

＜例文＞
（Claim）使い捨てプラスチック袋は禁止すべきだ。
（Data）日本では年間20万トンのレジ袋が廃棄され、その４割が海洋に流出している。
（Warrant）海洋プラ汚染は食物連鎖を通じて人体にも有害物質を蓄積させる。
（Backing）国連環境計画の報告書も同様の因果関係を示している。
（Qualifier）ただし医療分野など代替困難な用途は段階的削減とする。
（Rebuttal）「紙袋は森林破壊を招く」という反論には、FSC認証材の利用で対応可能だ。
＊FSC認証とは、国際的NPO法人であるFSC（Forest Stewardship Council：森林管理協議会）が認証機関として運営する認証制度。

7. Monroe’s Motivated Sequence

用途：スピーチやプレゼンで聴衆を動かす。

Attention：注意喚起
Need：問題意識
Satisfaction：解決法
Visualization：実現後の姿
Action：行動

米国のコミュニケーション学者のAlan H. Monroeが提唱したこの説得スピーチの組み立て方は、映像的に「解決後の世界」を描くステップが特徴です。

＜例文＞
（Attention）１本の動画が映し出すのは、干からびた川底で餌を探すコウノトリの姿です。
（Need）生息地の湿地が毎年300ヘクタールずつ失われ、絶滅が現実になりつつあります。
（Satisfaction）私たちの1000円寄付で１㎡の湿地再生が進みます。
（Visualization）再生した湿地を舞うコウノトリの群れを、子どもたちと眺める未来を想像してください。
（Action）いますぐスマホで「湿地再生プロジェクト」を検索し、寄付フォームから支援をお願いします。

8. 起承転結

用途：エッセイやストーリー性を持たせたい記事。

起：導入
承：展開
転：どんでん返し・転機
結：まとめ

論理説得より余韻や印象を重視した日本的構成。

＜例文＞
（起）月曜の朝、私はいつもより早く駅に着いた。ホームには淡い霧が漂い、始発電車のライトがぼんやりと浮かんでいた。
（承）ふと足元を見ると、小さなスケッチブックが落ちている。拾い上げると、表紙に「旅する絵描きの記録」と手書きされていた。ページをめくるたび、見知らぬ町の風景が色鉛筆で生き生きと描かれている。
（転）最後の見開きには、今日の日付とともに「このスケッチを拾った方へ——あなたの街を描かせてください」と走り書きがあり、連絡先が添えてあった。私は思わず顔を上げると、霧の向こうに、そのスケッチブックの持ち主と思しき若い女性が、私と同じ列車を待って立っているのが見えた。
（結）意を決して声をかけると、彼女はほっと笑った。その日から私の通勤ルートは、彼女が描く「日替わりの風景画」で満たされるようになった。霧の朝が、彩りに満ちた物語の始まりだった。

9. 4P（Promise – Picture – Proof – Push）

用途：ヘッドライン→本文→CTA（Call To Action）が明確な広告。

Promise：得られる約束
Picture：体験を具体的に描く
Proof：実証・データ
Push：今すぐ行動を呼びかけ

CTAは、コンテンツを「読ませて終わり」にせず、「次の行動」へ橋渡しするスイッチです。適切な場所・文言・デザインで設置すると、マーケティング施策全体の成果が大きく伸びます。

＜例文＞
（Promise）このエコ洗剤なら、頑固な油汚れも45秒で落とせます。
（Picture）キッチンシンクがきらりと輝き、手はハーブの香りに包まれます。
（Proof）第三者機関の洗浄テストで従来品より２倍の洗浄力と確認済み。
（Push）初回50％オフは今週末まで—オンラインストアで「GREEN」を入力してください。

いかがですか？これらの例を雛形にして、テーマや語調を変えて練習すると、状況に応じた「説得力のスイッチ」を自在に選べるようになります。

使い方のコツ

ラベリングして書き出すと漏れを防ぎやすい。
文章化する際はラベルを外し、流れるように整える。
読者や媒体に合わせ、要素を増減・順序入替えもＯＫ。

2. AIに主張を整理させる方法

文章の説得力を高めるには、主張を明確に整理することが重要です。これまで紹介してきたモデルは生成AIと相性が良いので、これらを活用して、プロンプトを作成してみましょう。

AIを使って主張を整理する方法

プロンプト例：
「AIライティングのメリット」について、SCQA法を使って主張を整理してください。

ChatGPT：

（Situation）：オンライン施策が増え、企業は大量の文章を短時間で発信する必要がある。
（Complication）：人手だけでは速度・コスト・品質を同時に満たせず、機会損失が生じやすい。
（Question）：どうすれば速く、安く、ぶれのない文章を継続的に供給できるか。
（Answer）：AIライティングを導入すれば、①数秒でドラフト生成 ②人件費圧縮 ③ブランドトーンの統一 ④多言語対応――の４点で制約を突破できる。

さらに、プロンプトを追加：
ラベルを外して、スムーズにまとめてください。

ChatGPTの回答：

オンライン施策が拡大するいま、企業は短時間で大量の文章を発信しなければなりません。しかし人手だけでは速度・コスト・品質を同時に満たせず、機会損失が起きがちです。この制約を突破する鍵がAIライティング。数秒でドラフトを生成し、コストを抑えながらブランドトーンを一貫させ、多言語展開まで自動でサポートできるため、速く・安く・ぶれのない文章供給が可能になります。

3. AIを使ったデータの引用・活用

説得力のある文章には、客観的なデータが不可欠です。

AIを使ってデータを活用する方法

プロンプト例：
「リモートワークの生産性」に関する最新のデータを教えてください。

*ChatGPT o3では回答を生成する前に、「思考」し、必要な情報をWeb検索します。

ChatGPTの出力例

４つの観測トレンド
1. ハイブリッド最適解

国レベル報告（豪 PC）や大型求人データ（Robert Half）は「完全出社へ戻すより週数日出社モデルの方がパフォーマンスと満足度を両立しやすい」と示唆。

2. AIブースト効果が顕在化

Work Trend Index 2025では、AIツール併用チームが“処理量＋55%”を自己申告。リモート／ハイブリッドと生成AIの導入が生産性を加速する最新シナリオ。

3. 文化・制度ギャップ

世界平均で「生産性向上」を実感する人が6割に達する一方、日本の同回答は4割止まり。国内調査では8割が「むしろ低下」と答えるケースもあり、評価基準・機材投資・対面補完策の遅れがボトルネック。

4. “時間の質”への再配分

PC報告は「通勤削減→労働投入時間＋集中度↑」、WSJ（勤労時間短縮）やGreat Place to Work（ウェルビーイング向上）も同じ方向性を裏づけ。量だけでなく効率・健康・離職抑制が合わせて改善する傾向。

回答の最後には、「情報源」が表示されます。ここから、引用元や情報の詳細を確認することができます。

4. 実践：「説得力のある文章をAIと一緒に書く」

では、実際にAIを使って説得力のある文章を書いてみましょう。

プロンプト例：
「健康的な食生活の重要性」について、Toulmin Modelを使って説得力のある文章を書いてください。

AIの出力例

健康的な食生活は「体にいい気がするから」ではなく、医学的に見て最も費用対効果の高い予防医療だ。世界保健機関は、果物・野菜・全粒穀物を中心に据えた食事が糖尿病・心疾患・がんなど主要な非感染性疾患（NCD）の発症リスクを下げると明言し、逆に高度加工食品や過剰な塩分・糖分は世界的な疾病負荷の主要因になっていると警告している。

その効用は定量データでも裏づけられる。ハーバード大とタフツ大が47,000人超の女性を30年間追跡した最新研究によれば、全粒穀物・豆・果物・野菜など質の高い炭水化物を多く摂るグループは、そうでないグループより「健康的に年を重ねられる」確率が最大37％高かった。同じく2024年の大規模コホートでは、動物性たんぱくを植物性たんぱくに置き換えた人の心血管疾患リスクが19％、冠動脈疾患リスクが27％低下した。さらに中年期の食事質が良いと、その後の健康寿命がのびることを示したハーバードの縦断研究も出ている。

なぜこうした差が生まれるのか。未精製の植物性食品は食物繊維・抗酸化物質・良質脂肪を豊富に含み、炎症や血糖スパイクを抑え、腸内細菌叢を整える。これが動脈硬化や2型糖尿病の進行を遅らせ、免疫系や認知機能にも好影響を及ぼす――という生理学的メカニズムが、多数の実験・観察研究で説明されている。

もっとも、「食だけで万全」と言い切るのは行き過ぎだ。遺伝や運動不足、喫煙など他の要因も絡むため、あくまで“多くの場合”にリスクを下げるという限定は必要である。それでも統合的レビューは「地域・年齢・性別にかかわらず、食事改善が最も大きな健康利益をもたらすライフスタイル介入」と評価しており、結論の妥当性は揺らがない。

「手間やコストがかかる」という反論もあるが、乾燥豆や冷凍野菜・旬の果物は加工スナックよりむしろ安価だ。調理時間を短縮するレシピやまとめ調理のノウハウも普及している現在、健康食はぜいたくではなく賢明な投資といえる。実際、前述の研究に参加した高得点群の多くは特別なスーパーフードに頼らず、手に入りやすい全粒パンや季節野菜を基盤にしていた。

要するに――質の高い食材を選ぶことは、平均余命の延長だけでなく医療費の抑制、生活の質の向上につながる“合理的選択”である。 科学的根拠が積み上がった今こそ、日々の献立を見直す価値は十分にある。

ちなみに、ChatGPTは上記の回答を生成する前に、以下のような「思考」をしています。

自分でこれだけのリサーチをすれば、かなり時間がかかりますが、ChatGPTならわずか48秒です。人間業ではとうてい太刀打ちできません。ちょっと長いですが、引用してみます。

ユーザーは「Toulmin Model」を使用して説得力のある文章を求めています。具体的な指示として、各要素（主張、データ、根拠、補強、限定条件、反論）を適切に統合し、自然な形で進行する文章を作成します。気になる点は、要素のラベリングが不要で、スムーズな文脈で提供するべきだということです。そのため、最新の健康的な食事に関するデータを取り入れつつ、自然に要素を織り交ぜた文章を書きます。

最新の情報源を集める必要がありますね。WHO 2024年のガイドラインや、2025年の研究を調べようと思います。まずは、健康的な食事が病気のリスク低減にどのように関連しているか、そしてそれが医療費に与える影響についてのメタ分析を検索します。もちろん、信頼できる出典に基づく引用も必要です。そのため、インターネットで検索を行い、結果を確認した後に要点をまとめていきますね。

ウェブ検索済み
2024 study healthy diet reduces cardiovascular risk 30%
WHO 2025 guidelines healthy diet importance
Harvard TH Chan School of Public Health 2024 research diet longevity
厚生労働科学研究成果データベース
schoolexcellence.p.u-tokyo.ac.jp
成蹊大学
clair.or.jp

最新情報を集めるため、WHO 2024年のガイドラインやその他の最新研究を参考にし、健康的な食事と病気予防に関連するメタ分析を調べます。それに基づいて、Toulmin Modelを使用して「健康的な食生活の重要性」についての説得力のある文章を作成します。主張や根拠を組み込み、忙しさや高コストに対する反論も考慮し、的確な引用を挿入します。それを基に、スムーズな議論を展開する予定です。

健康的な食生活が病気のリスク低減にどう貢献するかについて、具体的なデータを挙げて説得力を持たせたいです。例えば、Harvard/Tufts研究から47,000人以上の女性を対象にした結果、良質な炭水化物が37%健康的な老化リスクを減少させることが示されています。また、人間の体が進化し、食事の質が代謝や心血管経路に影響を与えるという論理を展開します。反論としては、健康的な食事は高価で手間がかかるという意見に対し、豆類や冷凍野菜といった安価な食材を提案し、そのコスト効果を説明します。

WHOのデータ（5年以上前ですが、まだ有用）を含める予定です。ただし、最新のデータが求められるため、2024年や2025年の研究も利用します。例えば、Tufts/Harvard研究の37％健康的な老化の増加、Harvardの植物性タンパク質による19％のリスク削減、さらにHarvard T.H. Chanの中年期研究についてのデータを活かします。また、EPIC Nutri-score 2024の情報も加え、引用としてWHOやその他の信頼できる出典を使います。

WHOの資料やHarvard/Tuftsの研究などを参考に、健康的な食生活がどのように病気のリスク削減に貢献するかを調べます。特に、37%の健康的老化リスク削減といったデータや、植物性タンパク質がCVD（心血管疾患）リスクを減少させる研究結果を組み込みます。必要に応じて、これらの研究計算のソースを引用し、効果的に支援できる情報を集めます。

WHOの資料を利用すれば、リスク軽減について一般的な声明が得られますが、再度確認したいのは2024年頃の最新データ。それでもWHOの事実として信頼性はあります。他に、HarvardやTufts大学の研究にも注目し、健康的な老化やリスク軽減に関するデータを追加する必要があります。これからは、上記の研究結果をきちんと反映させて、正確な情報を提供したいです。

情報源としてはこちらが含まれています:

(website) (Tufts/Harvard 30年間の研究、47,000人の女性のデータ、37%の健康的老化)。これは今日発表されたニュース記事で、強力な証拠です。
(website) (植物性タンパク質と動物性タンパク質の比較)。良いデータ。
(website) (ハーバード大学のミッドライフダイエット研究)。こちらも有効。
(website) (Nutri-score研究)。良い情報です。

これらの情報源から詳細を集めつつ、具体的なデータを検証します。

参考資料として、以下のものがあります：

(website) (Tufts/Harvard 30年研究、47,000人の女性、37%の健康的な老化)。今日発表されたニュース記事で、非常に信頼性があります。
(website) (植物性タンパク質 versus 動物性タンパク質)。良い情報です。
(website) (ミッドライフダイエットのハーバード研究)。有益なデータです。
(website) (Nutri-score研究)。良い内容。

これらの情報をもとに、説得力のあるテキストを作成します。

みなさんも、論説、提案、物語、経験など、ご自分の興味のあるテーマで試して、論理展開の基本を身につけてください。