●商品名・サービス名を大量に出す前に、ターゲット・価値・トーン・用途の4点を必ず言語化することが重要
●100案出しプロンプトは「役割・前提・制約・出力条件」の構造で設計すると、使える候補が残りやすい
●業種や目的に応じて追加条件を入れることで、ネーミングの質と方向性を意図的にコントロールできる
●ネーミングは選ぶ作業ではなく削る作業であり、再生成プロンプトが決定率を大きく高める
●評価基準を明文化してAIに渡すことで、センスに頼らずネーミングを決められるようになる
商品名やサービス名を考えようとして、
「とりあえずChatGPTに聞いてみたけど、微妙な案ばかり…」
そんな経験はありませんか？
正直に言うと、それはChatGPTの限界ではありません。
使い方（設計）の問題です。
この記事では、
私が実務で使っている
「100個出して、ちゃんと決まる」ネーミングプロンプトを、
前提整理から絞り込み手順まで含めて解説します。
読み終わる頃には、
ネーミングで手が止まらなくなる状態を目指します。
なぜChatGPTでネーミングを出すと失敗しやすいのか？
結論から言うと、ChatGPTの問題ではなく「指示設計」が曖昧なまま投げていることがほとんどです。
私の経験でも、「商品名を考えて」とだけ入力したケースは、使えない案が9割になります。
理由はシンプルで、ChatGPTは
👉 「売れる名前」ではなく「それっぽい単語」を量産してしまう からです。
多くの人がやってしまう失敗は、次の3つです。
- ターゲット（誰向けか）を指定していない
- 価値（何がどう良いか）を言語化していない
- 制約条件（文字数・トーン・用途）を与えていない
この状態だと、
・抽象的
・差別化できない
・既視感のあるネーミング
が大量に出てきます。
ここで一度、よくある失敗パターンを図で整理します。
上のように、
- 指示が「商品名を考えて」レベル
- 情報が足りない
- 判断軸がない
この3点が揃うと、**100個出しても“使える名前が1つも残らない”**という事態になります。
正直に言うと、
「ChatGPTでネーミングは使えない」と言う人の多くは、
ChatGPTを“考える人”として使っていません。
次のパートでは、
👉 100個出す前に“必ず決めるべき前提条件”
を整理します。
ここを押さえるだけで、
同じChatGPTでも出てくる名前の質が一気に変わります。
商品名・サービス名を100個出す前に決めるべき前提条件とは？
結論を先に言うと、ネーミングの8割は「プロンプトを書く前」に決まります。
ここを飛ばして100個出しても、選別地獄になるだけです。
私の現場経験でも、
ネーミングが長引く案件ほど 「前提条件が言語化されていない」 ケースがほとんどでした。
まずは、ChatGPTに投げる前に
最低限この4つだけは決めてください。
ネーミング前に決めるべき4つの前提条件
① 誰向けか（ターゲット）
- 年齢／立場（経営者・担当者・個人など）
- BtoB or BtoC
- 知識レベル（初心者／業界経験者）
👉 ここが曖昧だと、名前の温度感がズレます。
② 何を解決するか（ベネフィット）
- 機能ではなく「使った後どうなるか」
- 時間短縮／不安解消／成果が出る など
👉 機能名っぽい名前しか出ない原因は、ここが弱い。
③ どんな印象を与えたいか（トーン）
- 信頼感／革新性／親しみやすさ／高級感
- 固い or 柔らかい
- 日本語／英語／造語
👉 トーン指定がないと、世界観がバラバラになります。
④ 使うシーン（用途）
- LPの見出し？
- サービス正式名称？
- プラン名／機能名？
👉 用途が違えば、正解の名前も変わります。
ここまで決めると、何が変わるのか？
この4点を先に整理してからChatGPTに投げると、
- 的外れな案が激減する
- 100個出しても「残せる候補」が一気に増える
- チーム内の合意が取りやすくなる
正直に言うと、
「100個出す」こと自体は簡単です。
難しいのは、「選べる100個」にすることです。
次はいよいよ、
👉 そのままコピペして使える「基本プロンプト」 を出します。
ここがこの記事の中核です。
では、続けます。
【基本形】商品名・サービス名を100個出すChatGPTプロンプト
結論から言います。
ネーミングを100個出すプロンプトは「長さ」ではなく「構造」で決まります。
私が現場で安定して使っているのは、役割 → 前提 → 制約 → 出力条件の4点を明示する形です。
まず全体像を図で押さえてください。
そのまま使える｜基本プロンプト（100案出し）
以下は コピペ用の完成形 です。
※【】内だけ自社用に書き換えてください。
あなたはプロのブランドネーミングコンサルタントです。
以下の条件をもとに、
商品名（またはサービス名）の候補を100個提案してください。
【前提条件】
・ターゲット： 【例：30〜50代の中小企業経営者】
・提供価値（ベネフィット）： 【例：マーケティングの判断が早く・正確になる】
・利用シーン： 【例：BtoB向けSaaSの正式サービス名】
・与えたい印象（トーン）： 【例：信頼感・専門性・堅実】
【制約条件】
・文字数： 【例：3〜7文字程度】
・言語： 【例：日本語／カタカナ／英語／造語】
・既存の有名サービス名と明確に被らないこと
・覚えやすく、読みやすいこと
【出力条件】
・番号付きで100個出力
・似た意味の名前はできるだけ避ける
・方向性が偏らないようバリエーションを持たせる
このプロンプトで「使える案」が増える理由
私の経験では、
ただ「100個出して」と言うよりも、
- 役割指定 → 視点がプロになる
- 前提条件 → 世界観がブレない
- 制約条件 → 現実的な名前に寄る
- 出力条件 → 後工程が楽になる
この4つを入れた瞬間、
「ネタ案」から「候補案」に変わります。
よくある失敗例（やらなくていい）
- いきなり100個出させる
- 制約を後出しで追加する
- 1回で完璧な名前を決めようとする
ネーミングは
👉 「出す → 絞る → 再生成」 が前提です。
次のパートでは、
👉 業種・目的別に“質を一段上げる追加プロンプト”
を紹介します。
BtoB／高単価／親しみ系など、
方向性ごとに使い分けられる形にします。
では続けます。
ネーミングの質を一段上げる追加プロンプト（業種・目的別）
基本プロンプトだけでも100案は出せます。
ただ、**「悪くないけど決め手に欠ける」**状態で止まることが多い。
私の経験では、
👉 「どの軸を強めるか」 を追加指定すると、
一気に“刺さる名前”が混ざり始めます。
まずは全体像を整理します。
① BtoB・高単価向け（信頼・専門性重視）
以下の条件を追加してください。
・経営層が見ても安っぽく感じないこと
・専門性や実績を想起させる言葉を優先する
・流行語やカジュアルすぎる表現は避ける
👉 コンサル／SaaS／業務支援系に有効
② 親しみ・初心者向け（わかりやすさ重視）
以下の条件を追加してください。
・専門知識がなくても意味が直感的に伝わること
・柔らかく、話しかけやすい印象を持たせる
・ひらがな・カタカナを優先する
👉 個人向けサービス／教育系に向く
③ 差別化・独自性重視（造語・コンセプト系）
以下の条件を追加してください。
・既存カテゴリに当てはまらない独自性を重視
・意味を直接説明しすぎない名前も含める
・コンセプト性のある造語を積極的に出す
👉 新規事業・ブランド立ち上げ向け
④ グローバル・横展開を想定する場合
以下の条件を追加してください。
・英語圏でも発音しやすいこと
・ネガティブな意味を持たない単語を使用する
・将来的なサービス拡張を想起できる抽象度を持たせる
👉 将来のスケールを考えるなら必須
ポイント｜全部盛りはしない
よくある失敗が、
**「全部入れてください」**です。
- 信頼
- 親しみ
- 独自性
- 高級感
👉 全部入れると、全部中途半端になります。
まずは
「今回はどの軸を最優先するか」
を1つ決めてから追加してください。
次のパートでは、
👉 出てきた100案をどう絞り、どう再生成するか
を具体的な手順で解説します。
ここができると、
ネーミング決定まで一気に早くなります。
続けます。
「使えない名前」を減らすための絞り込み・再生成のやり方
結論から言うと、ネーミングは「選ぶ作業」ではなく「削る作業」です。
100個出してから悩む人ほど、基準を持たずに眺めています。
私の現場では、
👉 3回のふるい分け で一気に候補を絞ります。
まず全体の流れを図で見てください。
STEP1｜即NGを落とす（100 → 30）
まずは感覚ではなく、機械的に削ります。
- 読めない／覚えにくい
- 既存サービスが強く想起される
- 口に出したとき違和感がある
👉 ここで悩まないことがポイントです。
STEP2｜判断軸でふるいにかける（30 → 10）
次に、前提条件に戻ります。
- ターゲットに合っているか
- ベネフィットが想起できるか
- トーンがズレていないか
ここで初めて
「なぜ残すか」を言語化します。
STEP3｜再生成で精度を上げる（10 → 3）
最後に、残った案を使って
**ChatGPTに“磨かせる”**のがコツです。
以下のネーミング候補をもとに、
トーンと方向性を維持したまま、
より洗練された別案を20個再提案してください。
【候補】
・〇〇
・〇〇
・〇〇
👉 ゼロから出し直さないのがポイント。
私の経験談｜ここで一気に決まる
正直に言うと、
多くの案件で 「再生成フェーズ」で決まります。
- 初回100案：荒い
- 絞り込み：方向性が見える
- 再生成：刺さる案が混ざる
ネーミングは
「量 → 質 → 決定」 の順番です。
次は最後のH2です。
👉 実際に私が現場で使って、決定まで進んだ改善例 を出します。
続けます。
私の現場経験｜ネーミングが一気に決まったプロンプト改善例
結論から言うと、「前提条件を“評価軸”に言い換えた瞬間に決まりました。」
100案→10案で止まっていた案件が、再生成1回で3案に収束したケースです。
まず、改善の全体像を図で見てください。
Before｜うまくいかなかった状態
- 前提条件は入れていた
- 100案は出た
- でも「どれも決めきれない」
原因はシンプルで、
👉 ChatGPTが“何を良しとするか”を理解していなかった。
After｜決まったときにやった修正
やったことは1つだけです。
前提条件を「評価基準」として明文化しました。
以下の条件を「評価基準」として最優先してください。
・名前を見ただけで提供価値がうっすら想起できること
・経営者が社内で説明しやすいこと
・3年後も古くならない抽象度を持つこと
この一文を足しただけで、
- 意味不明な造語が激減
- “使うシーン”が想像できる名前が増加
- チーム内の合意が一気に取れる
という変化が起きました。
学び｜ネーミングは「言葉選び」ではない
私の経験では、
ネーミングが決まらない理由の多くは、
❌ センス
❌ ひらめき
ではなく、
👉 判断基準をAIに渡していないことです。
ChatGPTは
**「考える相手」ではなく「壁打ちの相棒」**として使う。
これができると、ネーミングは驚くほど楽になります。
まとめ｜ChatGPTネーミング術の要点
- 100個出す前に「前提条件」を決める
- プロンプトは長さより構造
- 追加条件で“軸”を強める
- 絞り込み→再生成で決定精度を上げる
- 評価基準を明文化すると一気に決まる
失敗回避ポイント｜やりがちな落とし穴
- いきなり100個出させる
- 条件を後出しで追加する
- 1回で完璧を狙う
- 感覚だけで選ぼうとする
👉 ネーミングは設計とプロセスで決まります。
まずは小さく試してみませんか？
もし今、
- 名前で手が止まっている
- チームで決めきれない
- 方向性が合っているか不安
そんな状態なら、
この記事の「基本プロンプト」をそのまま使って1回出してみてください。
それだけで、
「考え方のズレ」や「足りない前提」が見えてくるはずです。