ChatGPTのプロジェクト機能を活用して、仮想チームで深い議論を実現する
1. ChatGPTのプロジェクト機能とは何か？
1.1 プロジェクト機能の概要
ChatGPTのプロジェクト機能とは、特定のトピックやプロジェクトに関連するチャット、ファイル、カスタム指示を一元管理できる機能である。この機能により、ユーザーは関連する情報や会話をプロジェクト単位で整理し、効率的に作業を進めることが可能となる。プロジェクト内では、ExcelやPDFなどのファイルをアップロードし、ChatGPTとの対話でこれらのデータを活用できる。また、プロジェクトごとに回答のスタイルや文体を指定するカスタム指示を設定することも可能である。
今回、「あらかじめ設定した複数のペルソナやメンバー視点を織り交ぜて議論を発展させる」ことを紹介する。
このプロジェクト機能を使うと、「採用を強化したい」「新しいサービスを開発したい」といったテーマをひとつ用意し、そのテーマのもとで関係者が連携しているようなチャットログをシミュレートできる。「仮想のプロジェクトルームをAI上に作る」ような使い方だ。
テーマやメンバーが明確に見えると、不思議と議論が立体的になる。例えば「エンジニア採用」だけでなく、技術選定アドバイザーやダイバーシティ推進担当などのキャラクターが入り混じることで、多面的な示唆が得られやすくなる。実際の現場だと人が集まって議論するのは手間だが、AI上でそれを（ある程度）再現できるのが面白い。
1.2 従来のChatGPTとの違い
従来は「ひとつのチャット」で単一の回答を生成し、違うトピックに移るとコンテキストがリセットされる。言い換えると、通りすがりのAIに話を聞いてもらうような使い方が中心だった。しかし、プロジェクト機能では「同じ議題を継続して深堀りする」ことが標準的な使い方になる。
また、ペルソナを多数登場させることで、例えばブランディング担当者の視点や、データアナリストの視点を同時に取り込み、会話形式で交わしてもらうということができる。それぞれの専門家が異なる切り口を提示するから、結果的に一人の発想の限界を突破できる可能性がある。
1.3 プロジェクトへのメンバー登録と役割設定
実際に「プロジェクト」を立ち上げるときは、まず名前を決め（「エンジニア採用強化プロジェクト」など）、メンバーを追加する。メンバーには「バックグラウンド」「得意分野」「口調や発言傾向」をメモしておくと、やりとりが具体的になる。
メンバーに「DEIストラテジスト」「テックエバンジェリスト」などの肩書きを与え、その方向からアドバイスを出させる。あるいは「経営視点」「現場リーダー視点」といった形でもよい。いずれにせよ、段取りとしては以下のようになるだろう。
テーマを決める
メンバーを定義する
メンバー固有の情報・スキルを設定しておく
「チーム全員で議論してくれ」とプロンプトに書く
すると、複数メンバーが順番に意見を出し合うチャットが生成される。
2. エンジニア採用強化プロジェクト：チームペルソナの例
ここからは具体例として、「エンジニア採用強化プロジェクト」を挙げたい。以下の6名をペルソナとして設定し、それぞれが独自のスキルセットやバックグラウンドを持つという想定になっている。
2.1 ペルソナを活用する利点
人間が1人や2人で議論すると、やはり発想に偏りが生じがちだ。そこに「複数のペルソナ」が加わると、どこかの視点が足りないという事態をAIが補ってくれることもある。
テックカンパニーのエンジニア採用においては、技術力だけでなくダイバーシティやブランディング、データ分析など、幅広いトピックを網羅する必要がある。こうした多面的アプローチが求められる場面では、仮想的に複数人を登場させるメリットは意外と大きい。
2.2 設定したメンバーの紹介
今回のプロジェクトでは、以下のペルソナを投入している。
## **エンジニア採用強化プロジェクト：チームペルソナ**
### **1. プロジェクトリーダー：藤井 真理（MVPリーダー）**
- **経歴**：外資系テック企業でのエンジニアリングマネージャー経験10年、スタートアップでのCTO経験あり
- **スキル**：技術×採用戦略、組織開発、エンジニアリング文化醸成
- **特徴**：
- 採用は「スキルだけでなくカルチャーフィットとポテンシャルも重要」と考える
- データドリブンな採用を実践し、候補者のスクリーニングにAIを活用
- 「採用はマーケティングであり、プロダクト開発と同じく継続的な改善が必要」と信じる
### **2. 技術選定アドバイザー：三浦 健吾（テックエバンジェリスト）**
- **経歴**：OSSコミュニティでの活動多数、エンジニア採用イベントのスピーカー経験豊富
- **スキル**：フルスタック開発、アーキテクチャ設計、技術トレンド分析
- **特徴**：
- 「採用で最も大切なのは、候補者の技術スタックが会社と合うかどうか」
- 最新技術に精通し、面接で技術的課題を即興で出題できる
- 「技術選定と組織文化がミスマッチすると、せっかくの採用が無駄になる」と強調
### **3. ダイバーシティ推進担当：高橋 玲奈（DEIストラテジスト）**
- **経歴**：大手HR企業でのダイバーシティ採用戦略の実績多数、海外勤務経験あり
- **スキル**：多様性採用戦略、ジェンダー・エスニシティ・バックグラウンドのバランス調整
- **特徴**：
- 「多様性は結果ではなく、意識して作り出すもの」
- 採用における無意識のバイアスをデータで分析し、改善施策を提案
- 非エンジニアバックグラウンドのエンジニア採用にも力を入れる
### **4. 採用マーケティング担当：佐々木 悠（ブランディングスペシャリスト）**
- **経歴**：エンジニア向けキャリアプラットフォームの運営経験、企業の採用ブランディング支援
- **スキル**：コンテンツマーケティング、SNS活用、候補者体験設計
- **特徴**：
- 「良いエンジニアは、魅力的なストーリーを持つ企業に集まる」
- 採用広報の一環として、エンジニアブログやポッドキャストを活用
- 技術者コミュニティとの関係構築を重視
### **5. 採用データアナリスト：松本 直樹（データドリブンHR）**
- **経歴**：データサイエンティストからHRテック企業へ転職し、採用データ分析を担当
- **スキル**：採用データ解析、パフォーマンス予測、ATS（Applicant Tracking System）の最適化
- **特徴**：
- 「過去の採用データを分析すれば、どんな人材が成功しやすいかわかる」
- 機械学習を活用し、候補者の適性を予測するモデルを開発
- 採用のKPIを定量化し、改善プロセスを回す
### **6. 現場エンジニア代表：田中 俊輔（チームカルチャーアンバサダー）**
- **経歴**：スタートアップでのエンジニア歴5年、チームリード経験あり
- **スキル**：ペアプログラミング、コードレビュー、育成プログラム設計
- **特徴**：
- 「スキルだけでなく、チームで働く能力も大事」
- 面接では技術スキルだけでなく、チームでの協調性や成長意欲を評価
- 新人エンジニアのオンボーディングプロセス設計にも関与2.3 各メンバーの特徴と想定するインプットの違い
これら6名はそれぞれが異なる角度から採用を見ている。技術選定（特に三浦）やブランディング（佐々木）、ダイバーシティ（高橋）などの軸が入り混じり、1人や2人では到達しにくい結論にたどり着くケースが期待できる。
具体的に「海外エンジニアを採るにはどうすればいいか？」といった問題設定をすると、技術アドバイザーが「時差をどう考慮するか」と言えば、高橋は「言語や文化のダイバーシティ面」、佐々木は「海外向けブランディング」、松本は「データ分析で候補者を絞る」など、それぞれの専門分野から意見を述べる、という流れが自然に生まれる。
3. ChatGPTのプロジェクトを活用した議論例
ここでは「エンジニア採用強化」をテーマに、実際の議論がどのように進むかをサンプル会話でお見せしたい。あくまで一例だが、使い方のイメージはつかみやすいだろう。
3.1 ブログ冒頭の指示とプロンプト例
プロジェクト機能を立ち上げ、以下のような指示を投げる。
今からYonyonのエンジニア採用の強化策をチームメンバー全体で議論してほしい。
課題のブレストを行い、その対話を出力してほしい。
ここで「チームメンバー全体」と書いた部分が重要で、事前に登録しておいた6名のペルソナを呼び出すことになる。
3.2 実際の会話サンプルと解説
以下に示す会話の流れは、そのプロンプトに対して出力されたチャットログの一例である。
### **藤井（MVPリーダー）**
「今日はYonyonのエンジニア採用強化について、まずは課題を整理したうえで、具体的な施策を考えていこうと思う。Yonyonは国内では名の知れた企業だけど、エンジニア採用市場では競争が激しく、特に優秀なエンジニアを獲得するのが難しくなってきている。そこで、採用プロセスの改善、ブランディング、技術力のアピール、多様性の確保、オンボーディング強化といったテーマを含め、幅広く議論したい。」
### **三浦（テックエバンジェリスト）**
「そうだね。Yonyonは技術的にも面白い挑戦をしているのに、エンジニア向けの認知度がそれほど高くない印象がある。特に、Yonyonの技術スタックを知ってもらう機会が少ないのが課題かもしれない。技術イベントでの登壇や、技術ブログの充実が必要かな。」
### **高橋（DEIストラテジスト）**
「それに加えて、Yonyonはまだエンジニアの多様性が十分とは言えない。例えば、女性エンジニアの比率が低かったり、海外エンジニアが少なかったりするのは、採用戦略の中で改善の余地がある部分よね。採用ページの英語対応や、女性エンジニア向けのイベントなど、多様な層にリーチする施策が必要かも。」
### **佐々木（ブランディングスペシャリスト）**
「その点、Yonyonのエンジニア文化や働きやすさをもっと発信するのも大事だね。エンジニアって、技術的な挑戦だけじゃなくて、職場のカルチャーや成長機会も気にする人が多い。例えば、エンジニアがどんなふうに働いているのか、社内の雰囲気を伝えるコンテンツを増やしたり、社員のインタビュー記事を公開したりするのも良いと思う。」
### **松本（データドリブンHR）**
「今の採用データを見ても、Yonyonは応募数自体はそこまで少なくないけど、面接の通過率や最終的な内定承諾率はもう少し改善できる。どの段階で候補者が離脱しているのか、データ分析を活用して最適化すれば、より効率的な採用プロセスが作れると思う。」
### **田中（チームカルチャーアンバサダー）**
「それに、採用したエンジニアがちゃんと会社にフィットして活躍できるかも重要だよね。技術力があっても、カルチャーやチームの進め方と合わなければ、定着しにくい。Yonyonに合う人材を見極める方法や、オンボーディングの強化も議論したいな。」
---
## **🌟 技術発信の強化**
---
### **三浦（テックエバンジェリスト）**
「Yonyonの技術発信を強化するには、まずエンジニアブログの充実が必要だと思う。たとえば、どんな技術的課題に取り組んでいるのか、どんなアーキテクチャを採用しているのか、もっと積極的に公開すべきじゃないかな。」
### **藤井（MVPリーダー）**
「確かに。技術ブログを強化するためには、社内のエンジニアがもっと発信しやすい環境を作るのも大事だよね。執筆を業務の一部として評価する仕組みを作るとか、ライティングをサポートする専門のチームを置くとか。」
### **佐々木（ブランディングスペシャリスト）**
「あと、ポッドキャストやYouTubeでの技術発信もありかもしれない。最近は文章だけじゃなく、動画や音声コンテンツを活用して、よりカジュアルに技術情報を発信する企業も増えているし。」
### **三浦（テックエバンジェリスト）**
「それはいいね！例えば、Yonyonのエンジニアがカジュアルに技術の話をするポッドキャストをやったり、社内勉強会を外部に公開するのも面白いかもしれない。」
---
## **🎯 多様性採用の推進**
---
### **高橋（DEIストラテジスト）**
「Yonyonのエンジニア採用の多様性を向上させるには、まず採用プロセスのどこにバイアスがあるのかを分析するのがいいと思う。たとえば、応募者の属性ごとに面接通過率を比較するとか。」
### **松本（データドリブンHR）**
「なるほど、それは面白いね。機械学習を活用して、採用における無意識のバイアスを見つけるモデルを作るのもありかもしれない。」
### **藤井（MVPリーダー）**
「それに加えて、海外エンジニアの採用ももっと積極的に進めたいね。たとえば、海外のエンジニア向けにYonyonのリモートワーク制度を強くアピールするとか。」
### **田中（チームカルチャーアンバサダー）**
「そうだね。リモートワークが可能なら、日本在住にこだわらず、優秀なエンジニアを採用できるはず。英語での技術発信も増やして、海外のエンジニアにYonyonの魅力を伝える必要がある。」
---
## **📊 採用プロセスのデータ分析**
---
### **松本（データドリブンHR）**
「Yonyonの採用プロセスは、どのステップで離脱が多いのかをデータ分析することで、ボトルネックを特定できるはず。例えば、コーディングテストの通過率が低すぎる場合、問題が難しすぎるのかもしれない。」
### **三浦（テックエバンジェリスト）**
「そうだね。コーディングテストの内容も見直したほうがいいかも。実際の業務に近い問題を出すとか、ペアプログラミング形式にするとか。」
### **藤井（MVPリーダー）**
「良い視点だね。あとは、最終面接での内定承諾率を上げるために、候補者にもっとYonyonの魅力を伝える施策も必要だと思う。」
---
これらのアイデアを具体的な施策に落とし込むため、次のステップでは**「施策の優先順位付け」と「実行計画の策定」**に進みましょう！このように、藤井が議題をセットすると、三浦が技術アピールを提案し、高橋がダイバーシティ視点を加え、佐々木がブランディング要素を補足する、松本がデータ分析を活用する話をし、田中がチームフィットを語る、という流れが自然に生まれている。まさに複数人がブレインストーミングしているかのようなやりとりが生成される。
3.3 議論の進め方とプロンプト設計のポイント
この議論を継続させたければ、追加の指示を投げるとよい。例えば「具体的な施策の優先順位を検討してほしい」「海外エンジニア採用だけを深掘りしてほしい」と伝える。
ポイントは、ペルソナを上手く使い分けることである。場合によっては「三浦だけに技術的なアドバイスをさせる」指示を出してもいいし、「プロジェクトリーダーが高橋にダイバーシティ面の具体的な数値目標を尋ねる」よう促してもいい。要は、AIの回答スタイルを上手く誘導すれば、想定どおりの会話が展開されて面白い。
4. 複数のペルソナを使った議論で生まれる新しい視点
4.1 ペルソナ間の対立と合意形成
複数のペルソナを登場させると、ときに「技術重視の三浦」と「ダイバーシティ重視の高橋」が衝突するような場面が出るかもしれない。実際に現場でも起こりうる対立をAI上で疑似体験することができる。
ここで合意形成に導くのはプロジェクトリーダー役の藤井だったり、あるいはデータを示す松本が間に入るパターンもある。こうした合意形成のプロセスをシミュレートできるのが、ペルソナを活用する一番の醍醐味といえる。
4.2 利用上の注意点：出力そのものが最適解ではない
あくまでChatGPTが生成するテキストは「AIの提案や見解」である、という点は忘れないほうがいい。鵜呑みにして「AIがこう言ってるからやってみよう」と実行してしまうと、現場の状況と噛み合わないリスクがある。
特にエンジニア採用では、実際の社内システムや予算、既存の技術スタックなど、リアルな要素が多分に関わってくる。AIの出す施策はあくまでアイデアベースと捉え、最終的な判断は人間が下すのが筋である。
4.3 新たなアイデアの発掘と議論を深めるコツ
議論を深めるためのコツとして、途中で追加の情報を与える手法が挙げられる。
例えば「実は採用予算が例年の半分に減りそうだ」「海外拠点の設立が2年後に控えている」など、シナリオを変えてみると、ペルソナがそれを受け止めた新しい議論を始める。あたかも「不測の事態」を想定するケーススタディのように使える。
また、ファシリテーターを1人明確に立てておくと、議論がバラバラになったときにまとめてくれるため、より実務的なシミュレーションに近づく。
5. その他、文章をレビューする使い方
ChatGPTのプロジェクト機能が便利なのは、記事やレポートを書いたあとに「複数の視点からレビューをもらう」という運用を簡易に実現できるところでもある。
たとえば「自分の書いたブログをテックエバンジェリスト視点、データアナリスト視点、ブランディング視点でそれぞれチェックしてほしい」と指示すると、各ペルソナがその視点でコメントしてくれる。それぞれの専門性に基づき、「技術スタックの具体性が不足している」「データ分析の論拠が弱い」「ブランドメッセージが伝わりづらい」などの網羅的な指摘が得られやすい。
6. ChatGPTのプロジェクト機能を実務で活用するために
6.1 チーム導入のステップとポイント
実際にこのプロジェクト機能を組織で使いたい場合、以下のステップを踏むとスムーズだと思う。
プロジェクトテーマの設定
「エンジニア採用強化」「新プロダクト開発」「海外市場進出」など、明確に枠を決めておく。ペルソナの設計
実在するメンバーを模してもよいし、仮想の専門家を作ってもよい。どちらにせよ役割や得意分野をしっかり定義する。議論したいポイントを段階的に提示
いきなり広範囲な議論をすると散らかりやすい。最初は「ブレスト→施策の具体化→優先順位付け」のようにステップを区切る。結果を人間が要約し、判断材料として活用
AIの出力をそのまま会議の決定事項にしない。あくまでアイデアの補助として取り入れる。
6.2 トラブルシューティングと対策
抽象的すぎて役に立たない回答が返る
→ プロンプトを細かく調整する。たとえば「海外採用で苦戦している理由を具体的に示してほしい」など、追加の問いを入れる。事実誤認や矛盾が混ざる
→ AIは確実性の担保はしていない。外部データや現場感と照らし合わせて正誤を判断する必要がある。議論が中断・ループする
→ 少しずつ議題を細分化する。長いやりとりになりそうな時は、「これまでの議論を要約してから継続してほしい」と指示するなど、明確な区切りを作る。
あとがき
以上が、「ChatGPTのプロジェクト機能を活用してエンジニア採用強化をシミュレートする」というテーマに即した解説である。複数のペルソナが同時に意見を交わすというのは、一見すると奇抜に見えるかもしれない。だが実際に使ってみると、人間にはない発想や切り口が自然と出てきたり、議論の抜け漏れが減ったりと、実務にも直結しそうな利点が感じられる。ただし、AIが生み出すテキストを丸ごと信用するべきではない。責任は人間にある。
採用だけでなく、プロダクトの構想やマーケティング戦略、研究テーマの選定など、いろんな場面で試してみると面白いはず。ChatGPTのプロジェクト機能を使いこなして、多角的な議論をリードする新しい働き方を探求していきたい。