LinkedIn AI投稿の書き方：8つのプロンプトと、自社AIライターを止めたLinkedInのルール

AIでLinkedInの投稿はどう書く？

チャットボットに素材と自分の声を渡し、足された余計な部分を削ります。この5つの手順は、ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft Copilotのどれでも、無料でも有料でも同じように使えます。

1. 自分で書いた投稿を3本貼り、自分の文体のルールを書き出してもらう(下のプロンプト1)。
2. そのルールをチャットボットが保持できる場所に保存する。ChatGPTのカスタム指示、ClaudeのInstructions for Claude、またはGeminiのGemが使えます。
3. 自分のメモを渡す。結果、数字、人物、うまくいかなかった点です。モデルはこれらを知りません。
4. 要点を最初の150文字に置いた下書きを頼み、長さは自分で確認する。
5. 手で直してから、投稿前にスロップチェック(プロンプト7)をかける。

プロンプト1は、以降のすべてのプロンプトが頼りにする文体ファイルです。「以下は私自身が書いたLinkedIn投稿3本です:[貼り付け]。私の書き方を表すルールを一覧にしてください。文の長さ、書き出し方、よく使う言葉、決して使わない言葉、締め方です。カスタム指示に貼れる箇条書きで書いてください。投稿をほめないでください。投稿から根拠を示せないルールは足さないでください。」

LinkedIn自身が示す数字は、すべてのプロンプトに入れておくべきです。下の各行は、LinkedInのヘルプページまたはLinkedInの幹部の発言に基づくもので、2026年10月12日に確認しました。

LinkedInは、通常の投稿が「続きを読む」の後ろに折りたたまれる位置を公表していません。ただし広告の仕様には「省略を避けるため、スペース、絵文字、句読点を含めて150文字までにしてください」とあります。150文字をフックの予算と考えましょう。OpenAIの目安「1トークンはおよそ4文字」で、単語の4分の3にあたるとすると、英語でおよそ28語です。

チャットボットが数える文字数は信用しないでください。モデルが読むのは文字ではなくトークンなので、長さは推測になります。3,000文字の投稿はおよそ750トークンです。投稿する前に、下書きを文字数カウンターに貼って確認してください。

LinkedInはAIで書いた投稿にペナルティを与える？

いいえ、AIで書いたというだけでは、LinkedInは投稿にペナルティを与えません。定型的に読める投稿のリーチを抑えており、2026年7月30日には自社のAIライターを削除すると発表しました。

LinkedInのVP兼エグゼクティブエディターのLaura Lorenzettiは、2026年5月20日の投稿でルールを示しました。「文章を書くのにAIを使うのは問題ありません。ただし、あなたの投稿とコメントは、あなた自身の声と視点を表している必要があります。」同じ投稿で彼女は、LinkedInのシステムが初期テストで定型的なコンテンツを94%の確率で正しく見分けたと述べています。LinkedInは誤検出率を公表していません。

フラグが付いた投稿は削除されません。身近なネットワーク外の人には表示されにくくなるだけなので、つながりのある人には定型的な投稿が見えても、見知らぬ人には届かないことがあります。

10週間後、最高プロダクト責任者のHari Srinivasanはさらに踏み込みました。2026年7月30日、会員は「AIスロップのようだ」と感じた投稿やコメントを報告できるようになったと発表したのです。読者が不自然だと感じた投稿について、分析ダッシュボードに非公開のフラグを表示するテストも行われ、「投稿を強化する」機能は削除される途中でした。後継は、あなたの文章を校正するだけで、新しく書くことはしません。旧機能は8月までに姿を消したと、Social Media Todayが2026年9月20日に報じました。

このツールは1年前から苦戦していました。CEOのRyan Roslanskyは2025年7月にSemaforに対し、AIコンテンツを投稿する人は「指摘される」し、「仕事の場で指摘されたくはないはずだ」と語っています。

だから、文を書くのはAIに任せて構いません。経験、数字、意見は自分のものにしておきましょう。定型的な投稿に欠けているのは、まさにそこだからです。

LinkedInの投稿のどれくらいがすでにAIで書かれている？

どの検出ツールを信じるかによって、長文のLinkedIn投稿の40%から81%です。2社の検出ツール企業が2026年半ばにLinkedInを調べ、結果は2倍も食い違いました。

数えているものが違います。Pangramは、完全にAI生成と判断したテキストだけにフラグを付けます。Originality.aiは「15% AI Allowance」と呼ぶ基準を使っていますが、詳しい定義はありません。どちらの企業も、調査に使った検出ツールを販売しています。

Pangramのもう1つの数字のほうが鋭い指摘です。LinkedInの投稿は、ユーザーがスキャンした全体の3分の1でしたが、フラグが付いたAIコンテンツ全体の62%をLinkedInが占めました。どちらの調査もエンゲージメントは測っていないので、AI投稿のリーチが何パーセント低いといった主張は、これらのデータからは出てきません。

あなたの投稿が流れ込むのは、そういうフィードです。平均的な長文LinkedIn投稿のような下書きは、どちらの数え方でも、機械が書いたように聞こえます。

LinkedIn投稿が書けるプロンプトはどれ？

うまくいくプロンプトは、モデルに自分の事実を渡し、それ以上の創作を禁じます。ここに挙げる8つで、白紙から最後の編集までの作業をカバーできます。もっと長いリストもありますが、大半はトピックのアイデアで、トピックよりも文体と事実のルールのほうが重要です。

プロンプト2、先にインタビューしてもらう：「[プロジェクトやイベント]についてLinkedIn投稿を書きたいです。書き始める前に、何が起きたか、何を学んだか、それを裏付ける数字は何かを、5つの質問で1つずつ聞いてください。そのうえで、私の答えだけを使って投稿を書いてください。」

プロンプト3、メモから下書き：「以下の私のメモから、私の文体ルールを使ってLinkedIn投稿を書いてください。要点は最初の150文字に入れてください。[200]語以内で、短い段落にしてください。メモにない数字、名前、引用、結果は作らないでください。メモ：[貼り付け]」

プロンプト4、フック5案：「この投稿の書き出しを5案、それぞれ150文字以内で出してください。各案は、下書きにある具体的な事実、数字、結果のどれかを述べてください。質問形式や、うれしさを伝えるお知らせは使わないでください。」

プロンプト5、使い回し：「この[記事、講演の書き起こし、レポート]を、LinkedIn投稿1本にしてください。最も強い発見とその裏付けの数字を1つだけ残し、ほかは捨ててください。どの主張を選んだか、その理由とともに教えてください。」

プロンプト6、校正だけ：「私の下書きを3段階で直してください。綴り、文法、句読点を直します。事実を落とさずに3分の1短くします。25語を超える文は読みやすく書き直します。変更点はすべて示し、主張、ハッシュタグ、絵文字は足さないでください。」これは、LinkedInがPremium会員に販売している「見直し」「短縮」「明確化」の3機能と同じ組み合わせで、どの言語でも使えます。

プロンプト7、スロップチェック：「この下書きを、AI投稿を一日中見ている懐疑的なLinkedInの読者として読んでください。ありきたりな書き出し、「これではなくあれ」型の言い回し、形容詞を3つ並べる癖など、定型的または機械的に聞こえるフレーズをすべて引用してください。それぞれについて、私自身の投稿にある言葉を使った、より平易な言い換えを出してください。」

プロンプト8、ハッシュタグ：「この投稿のトピックと密接に関連するハッシュタグを3つまで提案してください。不要ならそう教えてください。」Social Media Todayが引用したLinkedInの声明では、ハッシュタグは「投稿のトピックと密接に関連している」ときに最も効果的だとされているため、このプロンプトはまさにそれを求めています。

こうしたプロンプトの背景にある考え方は、AIで文章を書く方法で一般的な手法を、システムプロンプトとはで保存した指示がなぜすべての回答を変えるのかを解説しています。

LinkedIn投稿に一番向いているAIは？

LinkedIn投稿に一番向いているAIは、自分の文体ルールを保存しておけるものです。LinkedIn投稿を採点する公開ベンチマークはないからです。ChatGPT、Claude、Geminiはどれも無料プランで短い投稿の下書きを作れます。違うのは、ルールの置き場所と、入る量です。

ChatGPTのFreeは最も窮屈です。OpenAIのカスタム指示のページでは、FreeとGoは1,500文字までで、文体ファイルは入っても、ほかはあまり入りません。Claudeは、Anthropicのパーソナライズのガイドによると、アカウントの指示をすべてのチャットに適用します。GoogleのGemsのページでは「ナレッジ」にファイルを追加できるので、Gemに過去の最高の投稿を例として持たせられます。

LinkedInのPost proofreaderはLinkedIn内で使える唯一のツールですが、最も機能が限られています。そのヘルプページによると、対象は英語の下書きのみで、提案は1件ずつ、元に戻す機能もバージョン履歴もありません。

このページを公開しているWhiziは、選んだどのモデルにもスキルを適用できるので、1組の文体ルールがClaudeでもChatGPTでも同じように動きます。Proなら、1つの投稿を2つのモデルで並べて下書きし、良いほうを残せます。無料という点では劣ります。無料のWhiziアカウントは1日10メッセージで、使えるのはWhizi AI、Auto、Claude Haiku 5.5だけです。

LinkedInでAIに任せてはいけないことは？

AIに投稿やコメントを代行させてはいけません。LinkedInのユーザー規約は、「ボットやその他の許可されていない自動化された方法」を使って、投稿の「作成、コメント、いいね、共有、再共有」をすることを禁じています。Srinivasanは、LinkedInが今や毎日数十万件の自動コメントの試みを検出していると書きました。

成果をAIに作らせるのもいけません。成功事例を頼まれたモデルは、もっともらしい数字で隙間を埋めてしまい、LinkedInではそこにあなたの名前が付きます。上のプロンプト2と3は、それを防ぐためにあります。

AI画像は別の話です。LinkedInは、C2PAデータを含む画像と動画にContent Credentialsを表示し、そのラベルでAIを使って作られたかどうかがわかる場合があります。テキストにはそうしたラベルがないため、読者は文章の響きで判断します。自分だけでなく顧客のためにも書くなら、コピーライター向けのAIでコピーの権利が誰にあるかを解説しています。