AIが書いた文章が「なんとなく社らしくない」と感じるとき、原因は模型ではなく、社の声の定義が人にしか伝わらない形になっていることです。Zapier の公式ブログは、ブランドボイスを構造・文法・形式・語彙の層に分けて作る手順を示しています。これをAIに渡せる形に直すのが、この記事の狙いです。
声は「性格」だけでは決まらない
Zapier の記事は、ブランドボイスを性格の行列で説明する方式は半分しか捉えていないと述べたうえで、言語・文法・構造・態度・トーンが合わさって一貫した印象を作ると説明しています。つまり、声は「どんな会社か」の形容詞ではなく、ページの見え方から句読点の数までを含む話です。AIへの指示文は、この細かい層を書けたぶんだけ効きます。声の定義はシステムプロンプトとして渡すと、毎回貼らずに済みます。
手順1：構造の層を数値で決める
Zapier の記事が例に挙げるのは、ページと段落と文の3段の構造です。段落は3〜5行、文の句読点は1〜3個といった具体的な数が書かれています。数値で決めると、AIへの指示にもそのまま入れられます。「段落は3行以内」「1文あたりの読点は2個まで」のように書いてください。
手順2：丁寧さの位置を決める
形式の層では、読者と事業の重みに合わせて丁寧さの位置を決めます。Zapier の記事は、ページの種類によって丁寧さを使い分ける例（ブログとヘルプページ）を示し、言語学の5つの文体という枠で位置を名前付けする方法を紹介しています。社内で言い合える名前を1つ決めると、指示文の中で使えます。
手順3：社の用語集を書き出す
呼び方の揺れは、AIが揃えるのが最も得意な部分です。顧客の呼び方、役職の書き方、製品名の表記を1枚の用語集にまとめます。Zapier の記事は、スターバックスのサイズ表記のような社内の言い回しが、声の一部になると述べています。用語集は表にして、指示文の末尾に添えるだけで効果が出ます。
手順4：やることとやらないことを並べる
性格の層は、形容詞の代わりに「やること・やらないこと」の対で書きます。Zapier の記事は、「ambitious」なブランドが「たぶん」「ほとんど」のようなぼかし語を避ける例を挙げています。対の形式は、AIが守るべき線として最も解釈しやすい形です。
手順5：AIに守らせて、外れた文だけ直す
決めた3層を1枚の文書にまとめ、AIへの指示文の頭に毎回貼ります。書かれた文章は全文ではなく、外れた文だけを指摘させます。「どの層のどの条件から外れているか」を1行で返させる点検の回を立てると、定義の足りない部分が見つかります。定義は点検の結果で育てていくものです。
FAQ
Q. 小さい会社でも3層全部を決めますか？
A. 用語集と構造の2つから始めることを勧めます。この2つは数値と表で書けるため、AIへの指示文に載せやすく、効果も分かりやすい部分です。
Q. AIが声を守っているか、どう確かめますか？
A. 外れた文の数を数えます。同じ課題で10本書かせ、層ごとの条件に照らして外れの数を記録すると、定義の改訂が判断できます。
出典
出典：Zapier「Brand voice 101: How to build a consistent brand」（Christine Glossop 執筆、2021年5月12日公開、2026年10月24日参照）
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編集部の見解
文体のズレは、模型を替えても直りません。直るのは定義のほうです。数値化できる層から決めていくと、AIに渡せる文書が自然に作れます。感覚で語られてきた社の声を、数値と表に落とす作業は地味ですが、この記事の中では一番の見返りが大きい部分だと感じています。
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