過去のメール30通をAIに読ませ、「書いて」の前に「整理して」と頼んだら、1通目から売り込むステップメールが消えて、直すのは開封率25%を切った1通だけになった話

AIにステップメールを頼んだら、1通目からいきなり講座の案内が出てきた。
文はそれっぽいのに、このまま送っていいのか分からない。
そんな経験はありませんか？

「ステップメールを書いて」とだけ頼むと、AIはあなたの商品を何も知らないまま書きます。
出てくるのは、どの講座にも当てはまる一般論です。

こんにちは。UTAGEアワード2回受賞、One Webinar Funnel®（ワンウェビナーファネル）開発者の徳武輝彦です。

今の私は、AIに「書いて」と頼む前に「整理して」と頼みます。
8通を一気に作らせず、1通ずつ書かせます。
配信を始めたあとにAIに直してもらうのも、数字が落ちた1通だけです。

この記事では、その順番を、AIに渡す材料・指示に書いている言葉・AIが外しやすい所・人が直す所まで、全部書きます。

ChatGPTでもGeminiでもClaudeでも、同じやり方で使えます。

手順① 頼む前に「このメールの役目」を1行で決める

私のファネルでは、ステップメールの役目は2つに分かれます。

• LINEへの橋：ウェビナーへ進んでもらうためのメール。教育は1本のウェビナーに任せ、1通に気づきを1つ入れて「続きはLINEで」と促す。6通ほど

• 入口商品の案内：100円商品などを案内するメール。書籍『生成AI×セールスファネル』で書いた「5日間の教育＋3日間のセールス」の8通。1〜5通目は売り込みをしない

ここがあいまいなままだと、AIは「とりあえず教育して、最後に売る」平均的なメールを書いてきます。
役目を決めるのはAIではなく自分の仕事、と割り切っています。

手順② 5つの材料とひな形を渡す

大まかな指示には、精度の低い答えしか返ってきません。
だから先に、次の5つを渡します。

• ターゲット：年代や職業より、どんな状態の人か

• 具体的な悩み：その人がいま困っていること

• 無料特典のコンセプト：「うまくいかない本当の理由に気づかせるもの」

• 入口商品のコンセプト：「本命商品の中の小さな成功を、先に体験してもらうもの」

• ファネル全体を通す、独自の解決策

あわせて発信者名・肩書・商品ページのURL・文体・署名も指定し、「このひな形で私の場合を作って」と頼みます。

材料をいちから書くのが大変なときは、ウェビナーのスライドを使います。
メモ欄に台本を入れておき、PDFに書き出すときに「メモを含む」を選ぶと、セリフも一緒に出せます。

そのPDFをAIに読ませれば、材料の大部分がそろいます。

ひな形を持っていなくても大丈夫です。
「何通目に何の役目を持たせるか」を1行ずつ書くだけでも、AIは迷わずに書けるようになります。

材料を1列のPDFにしてAIに渡す方法は、こちらのnoteでくわしく書いています。

手順③ いきなり書かせず「整理して」と頼む

資料を読ませたら、最初の指示は「書いて」ではなく「整理して、足りない情報を教えて」にします。

するとAIは、資料から分かったことと分からなかったことを分けて出してきます。
たとえば、診断の名前は何か。

特典は「視聴した人へ」なのか「予約した人へ」なのか。
ここが空白のままだと、AIは想像で埋めるか、文に穴が空きます。

全部に答えなくてかまいません。
答えないと文に空白ができる所だけ答えます。

「無料であること」のように必ず書いてほしい前提も、このとき伝えます。
そうするとAIは、ちゃんと「無料です」と入れてくれます。

そのうえで、1通目から1通ずつ書かせます。
一気に8通を頼むと、後半ほど中身が薄く、似た話のくり返しになりやすいからです。
1通ずつなら、できるたびに読んで直せます。

AIが外す所と、人が直す所

この順番でも、AIは完璧ではありません。

• 頼んでいないタイトルが勝手に付く → ひな形の形に戻す。長ければ「全体を短くして」と返す

• 何も言わないと、最初から商品を押し出す文になりがち → 役割の指示で防ぐ

• 文を自然にするために、それらしい数字やお客様の声を足すことがある → 作らせない約束を先に書く

売り込み臭さは、文を1行ずつ直すより、AIに渡す「役割」で消します。
私が役割に書いているのは次の4つです。

1. 読者の悩みに共感し、信頼関係を作る

2. 「5日間の教育＋3日間のセールス」の流れを守る

3. 売り込み色をなくし、「あなたのために案内している」特別感を出す

4. 各メールの構成・件名・入れる要素は、ひな形に忠実に従う

とくに効くのが4つ目です。
これがあるとブレが減り、教育の通で売り込まず、セールスの通でも自然な案内になります。

事実のほうは、AI用のルールに「資料に書かれていない実績・数字・人数・期間・お客様の声は作らない」「分からないことは作らず、まとめて質問する」と書いています。

優先順位も決めていて、1番がひな形の構造、2番が渡した資料の事実、3番が見本の具体化のしかた、自然な日本語はいちばん下の4番です。

文がきれいでも、構造や事実が崩れていたら送れないからです。

数字がないと説得力が弱くなる、と感じる方もいると思います。
なので数字を入れたい所には【要確認】の印を付けさせ、あとで本当の数字に置き換えます。

数字の「場所」はAIが作り、「中身」は人が入れる分け方です。

文字数もAIの返事を信じません。
あるクライアントさんが「1万5000文字で」と頼んだとき、AIは「入っています」と答えたのに、数えると3,000文字にも届いていませんでした。

長さはGoogleドキュメントの文字カウントなどで数えています。

自分らしい文にしたいなら、過去のメール30通を読ませる

AIの文が自分の言葉に聞こえないときは、過去に配信したメールを30通ほど1つのファイルにまとめて読ませます。
ウェビナーのスライドも足すと、手法や考え方まで踏まえた文になります。

この状態なら「この知識でメールを1本作って」と頼むだけで、定期配信の文面まで作れます。

私はこれをChatGPTの「GPTs」で作る方法として伝えてきましたが、今は「プロジェクト」でも同じことができます。

チャット・ファイル・指示を1か所にまとめる機能で、OpenAIのヘルプでは、1つのプロジェクトに入れられるファイルは無料プランで5つ、Go・Plusで25、Proなどで40です（2026年10月現在）。

ただ、体験そのものはAIには作れません。
ストーリーの通では成功談より失敗談を書き、その失敗談は実際にあったことを自分で渡します。

件名も本文も3〜4案。送る前のチェックは役割を分ける

AIには1回で正解を出させず、常に3〜4案を出してもらいます。
とくに案がほしいのが件名です。

開封されなければ、教育は始まらないので。
案ごとに「共感寄り」「結果を伝える寄り」のような切り口のラベルを付けさせると、違いがひと目で分かって選びやすくなります。

誤字チェックもAIに頼みます。
頼み方は「誤字脱字をチェックして修正案を出し、言葉の重複や表記ゆれ、読みづらい点も教えて」。

ChatGPTとGeminiの両方にかけると、気づく所が違うので漏れが減ります。

人が見るのは、差し替えるはずの「〇〇」が残っていないか、特典や参加URLのリンク、送信者名です。
ひな形を使うぶん、このミスはむしろ増えやすいと考えています。

誤字を見る人と内容を見る人も分けます。
2人が同じことを添削すると、直し同士がぶつかるからです。

手順④ 送ったら、開封率25%を切った1通だけ直す

AIで作ったメールも、送ってみるまで当たりかどうかは分かりません。
私が目安にしている数字はこうです。

• 1通目の開封率：60〜80%。下回ったら件名の案を出し直してもらう

• 各通の開封率：25%を切らない。切った通の本文を直してもらう

• 案内したメールのクリック率：5%。本文の組み立てとリンクへの誘い方を直してもらう

UTAGEでの見方は3つの手順です。

① 「メール・LINE配信」でアカウントとシナリオを開き、左メニューの【送信済】を押す

② 配信ごとに、送信数・開封数・開封率・クリック数・クリック率が並ぶ。
25%を切った通を探す

③ その通の【︙】から【開封分析】【クリック分析】を開く

見つけた1通は、「この通は開封率◯%でした。前後の通はこれです」と成績をセットでAIに渡し、件名か本文かを決めて直してもらいます。
直すのはその1通だけで、全部は書き直しません。

なお、画像を表示しない設定の人は開封が数えられないなど、開封の数字は完全ではありません。

これからAIでステップメールを作る人へ

AIの原稿の質は、頼み方の言い回しより先に「何を渡したか」で決まる、と感じています。

まずは次に作るメールの役目を1行で書き出し、AIに「整理して」と頼むところから試してみてください。

LINEの原稿づくりをAIに任せた話は、こちらのnoteでくわしく書いています。

メールの先で、何を見せると予約が入るのか

私のファネルでは、メールの教育は最小限にして、1本のウェビナーに任せています。
ワンウェビナーファネル®の流れ全体を、無料の動画で公開しています。

お客さまの目線で、流れを確かめてみてください。

無料ウェビナーを見る（ワンウェビナーファネル®）

徳武輝彦（とくたけ てるひこ）。株式会社バレエライフデザイン（2012年設立）代表取締役、One Webinar Funnel®開発者。

『UTAGE実践マニュアル ファネル編』著者、UTAGEアワード2回受賞。
通販業界15年以上でLP制作を経験。

バレエスタジオを6店舗・生徒6,500名に育てたあと、コロナで売上ゼロに。
そこからUTAGEとウェビナーで立て直しました。