Claude Code

2026.10.07

【プロンプト大全】Claude Codeでペルソナに刺さる広告文を作成する方法

結論：Claude Codeなら、ペルソナに刺さる広告文を“再現性高く”量産できる
Claude Codeとは何か？なぜ広告文作成に向いているのか
- Claude Codeとは
- Claude Codeが広告文に向いている理由
ペルソナに刺さる広告文とは何か
- ペルソナとは
- 「刺さる広告文」の条件
Claude Codeでの基本ワークフロー
- 全体の流れ
- ファイル構成の例
ペルソナ定義プロンプトの作り方
- 1. まずはラフなペルソナ情報を用意する
- 2. Claudeに「整理と深掘り」を依頼するプロンプト例
訴求軸（ベネフィット）を抽出するプロンプト
- 訴求軸とは
- Claude Codeで訴求軸を洗い出すプロンプト例
媒体別：広告文生成プロンプトの具体例
成果をもとに改善するプロンプト
- テスト結果を一次情報として活用する
- 改善指示のプロンプト例
AIに任せすぎないためのチェックリスト
- 人間が必ずチェックすべきポイント
- チェック用プロンプトで「第二の目」を持つ
AIO視点：AI検索にも強い広告・LPコピーにするコツ
- AIO（AI検索最適化）とは
- 広告・LPで意識したいAIO要素
よくある質問（FAQ）
まとめ：Claude Codeを「広告制作のOS」にする

結論：Claude Codeなら、ペルソナに刺さる広告文を“再現性高く”量産できる

ペルソナに刺さる広告文を安定して作るには、「センス」ではなく構造化されたプロンプトと型化されたワークフローが必要です。Claude Code（クロードコード）を使えば、ペルソナ設計から訴求軸の抽出、広告文の生成・改善までを一気通貫で自動化・半自動化できます。

この記事では、「【プロンプト大全】Claude Codeでペルソナに刺さる広告文を作成する方法」というテーマで、実務でそのまま使えるプロンプト例・手順・チェックポイントを体系的にまとめました。

Claude Codeとは何か？なぜ広告文作成に向いているのか

Claude Codeとは

Claude Codeとは、Anthropic社の大規模言語モデルClaudeを、エディタライクなインターフェースとファイル管理機能付きで使える開発・執筆支援環境です。Chat形式のClaudeよりも、以下の点でマーケターやライターに向いています。

プロンプトやテンプレートを「ファイル」として保存・再利用できる
長文テキストや複数ファイル（ペルソナ定義、過去実績など）を一度に読み込ませられる
バージョン管理的に「Before / After」を比較しやすい

Claude Codeが広告文に向いている理由

広告文制作は、次のような要素を何度も繰り返し使います。

ペルソナ定義
ベネフィット・訴求軸のパターン
媒体ごとの文字数制限とトーン
成果の良かった過去クリエイティブの型

Claude Codeでは、これらをすべて1つのプロジェクト内のテキストファイルとして整理し、プロンプトで呼び出しながら広告文を生成できます。その結果、

「担当者が変わっても同じクオリティで書ける」再現性
「A/Bテスト案を一気に10本作る」スピード
「成果の良かった表現だけを残して進化させる」学習サイクル

を実現しやすくなります。

ペルソナに刺さる広告文とは何か

ペルソナとは

ペルソナとは、ターゲット顧客を代表する「架空の一人の人物像」のことです。年齢・性別・職業などの属性だけでなく、以下のような情報まで具体的に言語化します。

日常の行動パターン
抱えている悩み・不満・願望
商品・サービスを知るまでの経路
購入を迷う理由と、背中を押す決め手

「刺さる広告文」の条件

ペルソナに刺さる広告文とは、「自分のことだ」と感じて思わず読み進めてしまうコピーです。そのためには次の条件を満たす必要があります。

課題にピンポイントで触れている（誰に向けた広告かが一行でわかる）
ベネフィットが具体的（未来の状態がイメージできる）
障害・不安を先回りして解消している
行動指示（CTA）が明確

Claude Codeでは、ペルソナ情報と商品情報をセットで読み込ませておくことで、これらの条件を自動的に満たした広告文を量産しやすくなります。

Claude Codeでの基本ワークフロー

全体の流れ

ステップ	目的	Claude Codeでやること
1. ペルソナ定義	ターゲットを1人に絞る	persona.mdにペルソナ情報を保存
2. 商品・サービスの整理	訴求できる価値を棚卸し	product.mdに機能・ベネフィットを記載
3. 訴求軸の抽出	どの角度から攻めるか決める	promptで「訴求軸」をリストアップ
4. 広告文の生成	媒体別のコピーを作成	ads_prompt.mdを使って一括生成
5. 改善・A/B案作成	成果をもとに精度を高める	results.mdを読み込ませて改善依頼

ファイル構成の例

Claude Codeのプロジェクト内は、次のような構成がおすすめです。

project/
├─ persona.md         # ペルソナ定義
├─ product.md         # 商品・サービス情報
├─ angle_library.md   # 訴求軸・ベネフィット集
├─ ads_prompt.md      # 広告文生成プロンプト
└─ results_log.md     # テスト結果・学びのメモ

ペルソナ定義プロンプトの作り方

1. まずはラフなペルソナ情報を用意する

手元の資料・ヒアリング内容・既存顧客データから、以下の項目を埋めておきます。

基本情報（年齢、性別、居住地、職業、年収など）
現在の状況（仕事・家族・ライフスタイル）
悩み・不満・恐怖
理想の未来・達成したいこと
情報収集の手段（Twitter、YouTube、検索など）
よく見るメディア・フォローしているインフルエンサー

2. Claudeに「整理と深掘り」を依頼するプロンプト例

persona.mdにラフな情報を書いたら、Claude Codeに次のようなプロンプトを投げます。

あなたはプロのマーケター兼コピーライターです。

以下のラフなペルソナ情報を、広告作成に使えるレベルまで整理・深掘りしてください。

# タスク
- 情報の不足部分を推測で補い、矛盾があれば修正する
- 「1日の行動パターン」「購入前に迷うポイント」「購入を決める一言」を具体化する
- 広告文に使える「口グセ」「よく検索しそうなキーワード」を10個ずつ抽出する

# 出力形式
1. 整理されたペルソナプロフィール（箇条書き）
2. 1日の行動パターン（朝〜夜の時系列）
3. 購入前に迷うポイントと、その裏にある本音
4. 背中を押す決め手となる一言の候補を5つ
5. 口グセリスト
6. 検索しそうなキーワードリスト

---
ラフなペルソナ情報：
{{ここにあなたのラフメモを貼る}}

このプロンプトで生成された情報をpersona.mdに追記しておくと、後の広告文生成の精度が一気に上がります。

訴求軸（ベネフィット）を抽出するプロンプト

訴求軸とは

訴求軸とは、ペルソナにどの価値をどの角度から伝えるかを決める「コピーの方向性」のことです。同じ商品でも、訴求軸が変わると広告文はまったく違う印象になります。

Claude Codeで訴求軸を洗い出すプロンプト例

あなたはプロの広告コピーライターです。

以下の情報（ペルソナ／商品説明）をもとに、この商品に使えそうな訴求軸を洗い出してください。

# 参照情報
- ペルソナ情報：persona.md 全文
- 商品・サービス情報：product.md 全文

# タスク
- ペルソナの「顕在ニーズ」「潜在ニーズ」を整理する
- 機能 → ベネフィット → 感情的ベネフィットの3段階で分解する
- 訴求軸を【問題解決】【時短・効率化】【自己投資】【将来不安の回避】などのカテゴリで分類する

# 出力形式
1. 顕在ニーズ一覧
2. 潜在ニーズ一覧
3. 機能→ベネフィット→感情のマッピング表
4. 訴求軸案を20個（各3行以内の説明付き）

出力された訴求軸は、angle_library.mdとして保存しておくと、広告文生成のたびに呼び出せます。

媒体別：広告文生成プロンプトの具体例

基本の指示テンプレート

ads_prompt.mdには、媒体別に以下のようなテンプレートを書いておきます。

あなたはプロの広告コピーライターです。

# 目的
ペルソナに刺さる広告文（{媒体名}用）を作成します。

# 参照情報
- ペルソナ：persona.md
- 商品情報：product.md
- 訴求軸：angle_library.md

# 出力ルール（共通）
- すべて「ペルソナの口グセ」に寄せた自然な日本語にする
- ベネフィットは具体的な数値やイメージを含める
- 「〜しませんか？」よりも「〜できます」のように前向き表現を優先
- 1本ごとに訴求軸を変える

例1：X（Twitter）広告用プロンプト

# X広告用コピーを作成

## 条件
- 文字数：35〜70文字
- 1投稿あたり1メインメッセージ
- 絵文字は使わない

## タスク
- 訴求軸の異なるコピーを10本作成
- 各コピーの下に「想定している感情トリガー」を1行でメモする

## 出力形式
1. 序盤でペルソナの悩みを一言で刺すコピー
2. 「放置した未来」と「解決した未来」のギャップを見せるコピー
3. 数字でベネフィットを示すコピー
...
10. 不安の解消にフォーカスしたコピー

例2：リスティング広告（検索連動型）用プロンプト

# リスティング広告用コピーを作成

## 条件
- タイトル：全角15〜30文字目安
- 説明文：全角40〜60文字目安
- 検索キーワードを必ず1語以上含める

## タスク
- A案〜F案まで6パターン
- それぞれ異なる訴求軸を使う

## 出力形式
A案：
- タイトル：
- 説明文：
- 想定キーワード：

B案：
...

例3：LPファーストビュー用ヘッドライン

# LPファーストビュー用ヘッドライン

## 条件
- メイン見出し：全角15〜28文字
- サブ見出し：全角25〜45文字

## タスク
- 「今すぐ申し込む」動機を引き出すヘッドラインを5パターン
- 各パターンについて「狙っている感情」を説明

## 出力形式
[パターン1]
- メイン見出し：
- サブ見出し：
- 狙っている感情：

[パターン2] ...

成果をもとに改善するプロンプト

テスト結果を一次情報として活用する

広告運用で重要なのは、「どの表現が実際に成果につながったか」という一次データです。Claude Codeでは、results_log.mdに次のような形式でテスト結果を追記していきます。

[キャンペーン名] 2024/09 X広告

A案：CTR 1.5% CVR 0.8%
B案：CTR 2.3% CVR 1.1%
C案：CTR 1.1% CVR 0.5%

所感メモ：
- B案は「時間がない会社員」に刺さった印象
- ネガティブ訴求より「◯分で終わる」系が強い

改善指示のプロンプト例

あなたはプロの広告運用者兼コピーライターです。

以下の情報をもとに、次回の広告コピーを改善してください。

# 参照情報
- ペルソナ：persona.md
- 商品情報：product.md
- 訴求軸ライブラリ：angle_library.md
- 過去の広告案と結果：results_log.md

# タスク
1. 成果の良かったコピーの共通パターンを抽出
2. 成果の悪かったコピーの共通パターンを抽出
3. 次回テスト用の新しいコピー案を10本作成
4. 各コピーについて「仮説」を1行メモ（なぜ刺さると思うか）

AIに任せすぎないためのチェックリスト

人間が必ずチェックすべきポイント

事実関係：機能・料金・実績などに誤りがないか
誇大広告になっていないか：法規制・ガイドラインに反していないか
ブランドトーン：自社のキャラクターや世界観とズレていないか
炎上リスク：特定の属性への配慮を欠いていないか

チェック用プロンプトで「第二の目」を持つ

人間のチェックに加えて、Claude Codeに「校閲モード」で再チェックさせるのも有効です。

あなたは広告表現チェックの専門家です。

以下の広告コピーについて、次の観点で指摘と改善案を出してください。

# チェック観点
- 誤解を招く表現や、事実と異なる可能性がある表現
- 景表法・薬機法などの観点でグレーな表現
- 読み手を不必要に不安にさせる扇動的表現
- 読みやすさ（冗長な部分、わかりにくい言い回し）

# 出力形式
1. 問題のある可能性がある箇所の引用
2. 問題の理由
3. 改善案（書き換え例）