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結婚相談所カウンセラーの『プロフィール文面・お見合い設定』AIエージェントの作り方【婚活2026】

火曜の夜10時、新規入会者のプロフィールを書き直す手が止まる

火曜の夜10時。事務所のデスクに、土曜に入会したばかりの新規会員Aさんのヒアリングシートが広がっています。職業欄には「公務員」、趣味欄には「読書、映画鑑賞、カフェ巡り」と書かれています。

このまま転記すれば、プロフィールは30分で完成します。でも、それでは検索で他の登録会員に埋もれてしまう。「読書が好きな公務員の男性」は、日本中の結婚相談所に何百人もいるからです。

A さんに先週聞いた話を思い出します。
「最近、休日の朝に近所の喫茶店でモーニングを食べながら、文庫本を1冊読み切るのが密かな楽しみで」
「映画は単館系が好きで、誰かと感想を語り合いたいけど、職場では浮きそうで言えない」

この「Aさんらしさ」をプロフィール文に落とし込めれば、お見合い申し受け数は確実に変わります。でも、すでに今夜は3人分のプロフィール添削と、来週のお見合い5件のお相手選定が残っている。気づけば日付が変わる前に、明日のお見合い設定資料の準備に取りかかれない日が続きます。

この記事は、まさにこの「Aさんらしさを引き出す時間」をAIエージェントに前段階の下書きまで任せ、カウンセラーが「微調整と最終判断」に集中するための実装ガイドです。

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ブライダルプランナー記事との担当領域の違い（最初に整理）

本サイトには近日中に「ブライダルプランナーの結婚式提案・見積もりAIエージェント」記事を公開予定です。本記事と業界が近いため、最初に担当領域の違いを明確にしておきます。

担当	対象フェーズ	主な業務	関連記事
結婚相談所カウンセラー・仲人	成婚前（出会い〜交際〜成婚退会）	入会面談、プロフィール作成、お見合い設定、交際フォロー、成婚退会	本記事
ブライダルプランナー	成婚後（プロポーズ〜挙式当日）	式場提案、見積もり、当日の進行設計	bridal-planner-proposal-quote-agent-2026

つまり「会員を成婚退会へ送り出すまで」を担うのが結婚相談所カウンセラー、「成婚退会した後の二人を結婚式まで導く」のがブライダルプランナーです。本記事は前者、成婚前の婚活初期フェーズに集中します。

両職種ともAIエージェント活用の余地は大きく、業務内容は重ならないため、両記事を並行して参照することで「会員から夫婦へ」の全体導線が見えやすくなります。

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婚活業界の現状：会員数は増え、カウンセラーの工数は限界へ

AIエージェント設計の前に、まず業界の現状を共有します。

婚姻数の減少と婚活サービスの広がり

厚生労働省「人口動態統計」によれば、日本の婚姻件数は長期的な減少傾向にあります。一方で、内閣府「少子化社会対策白書」では、若い世代の結婚意欲は一定水準で維持されているものの「適切な出会いがない」という回答が依然として上位を占めており、結婚を希望しても出会いの機会を確保できないギャップが続いていると整理されています。

このギャップを埋める手段として、結婚相談所・婚活マッチングアプリ・婚活パーティーといった婚活サービス全般が果たす役割は大きくなっていると考えられます。経済産業省関連の「婚活ビジネス実態調査」等でも、婚活関連市場は中長期で拡大基調にあるとされてきました（最新の数値については各統計の最新版を参照してください）。

カウンセラー1人あたりの担当会員数とボトルネック

個人経営〜中小規模の結婚相談所では、カウンセラー1人が30〜80名の会員を同時に担当することが一般的とされます（業界団体の運用基準等で目安として共有される範囲）。担当会員の数だけ、毎月以下のような業務が発生します。

• 入会時のヒアリング（90〜120分）
• プロフィール文の作成・添削
• お見合い候補の選定とお見合い設定
• お見合い後の振り返り面談
• 交際中の悩み相談
• 成婚退会への伴走

特にプロフィール文面とお見合い設定は「会員のお見合い成立率」に直結するため、品質を下げられない一方で、毎週繰り返し発生する作業でもあります。ここがカウンセラーの工数を最も圧迫しているという声は、業界SNSや事業所オーナー同士の交流会でもよく聞かれます。

この記事で目指すこと

本記事は、結婚相談所カウンセラー・仲人の業務のうち「新規会員のプロフィール文面作成」と「お見合い設定（マッチング条件絞り込み）」の2つに絞り、AIエージェントによる下書き支援を設計します。最終判断は必ずカウンセラーが行う「判断支援型」エージェントの位置づけです。

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なぜカウンセラー業務にAIエージェントなのか

「定型業務はGoogleフォームでよくないか」「ChatGPTで文章を生成してもらえばよくないか」という声もあるかと思います。ここでは、汎用LLMをエージェント化することの意味を整理します。

単なる文章生成ツールとの違い

汎用LLM（ChatGPT・Claude・Gemini等の対話型AI）をエージェント化するというのは、「役割・入力仕様・処理手順・出力形式・制約条件」を明文化したプロンプトを再利用可能な形にまとめるという意味です。

項目	単発のChatGPT利用	エージェント化
プロンプトの再現性	毎回手書き、品質がブレる	同じプロンプトで一定品質を担保
引き継ぎ	カウンセラー個人のノウハウに依存	事業所内で共有可能
顧客対応の均質性	担当者の習熟度に左右される	新人カウンセラーでも一定水準
個人情報の扱い	都度判断	制約条件に明文化

つまり「いつ、誰が、どの会員に対しても、同じ品質の下書きが3分で出てくる」状態をつくることが、エージェント化の本質です。

このエージェントが代行する範囲・代行しない範囲

代行する範囲（下書きまで）:
– ヒアリングシートから魅力訴求ポイントを抽出する
– プロフィール各セクションの文章下書きを作成する
– 会員データベースのお見合い候補絞り込み条件を提案する
– お見合い申し受け時の打診メッセージ下書きを作成する

代行しない範囲（カウンセラーの判断領域）:
– プロフィール文面の最終確認・微修正
– 申し受け可否の最終判断
– 会員本人との合意形成
– お見合い当日の会場・時間設定
– 交際中の悩み相談・心理サポート

「最後はカウンセラーが会員の表情と人柄を踏まえて判断する」という構造を崩さないことが重要です。

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エージェント1：プロフィール文面AIエージェントの設計図

ここから具体的な設計に入ります。1つ目は、入会後すぐに必要になる「プロフィール文面」を作成するエージェントです。

入力情報の構造（ヒアリング項目）

入会時のヒアリングで得た情報を、以下の7カテゴリに整理してエージェントに入力します。

1. 基本属性
   - 性別、年齢、職業、最終学歴、年収帯（プロフィール開示範囲）
   - 居住地、勤務地、結婚後の居住希望エリア

2. ライフスタイル
   - 平日・休日の過ごし方
   - 仕事のスタイル（在宅/出社/シフト）
   - 健康・運動習慣

3. 価値観・人生観
   - 結婚後の家事分担イメージ
   - 子どもについての考え
   - 仕事と家庭のバランス観
   - 親との同居/別居の希望

4. 趣味・好きなもの
   - 趣味（最低3つ、それぞれエピソード付き）
   - 好きな食べ物・お店・場所
   - 最近ハマっているもの

5. 性格・自己理解
   - 自分が思う長所3つ
   - 周囲からよく言われる印象
   - 譲れないこと/苦手なこと

6. お相手への希望
   - 必須条件（譲れないライン）
   - 希望条件（叶うと嬉しい）
   - 性格・価値観面で大切にしたい点

7. カウンセラーから見た会員の魅力
   - 面談で感じた人柄・印象
   - 第一印象と話してみた印象のギャップ
   - お見合いに進むと光りそうなポイント

特に「7. カウンセラーから見た会員の魅力」は、AIエージェントには絶対に取得できない情報です。ここをいかに丁寧に言語化して入力するかが、AIが書く下書きの質を決めます。

強みの抽出と差別化の軸

プロフィール文面でお見合い申し受け数を伸ばすには「他の会員と何が違うか」が一目で伝わる必要があります。エージェントには、入力情報から以下3つの軸で強みを抽出させます。

軸	内容	例
属性軸	経歴・職業・スキル等、客観的に伝わる強み	「医療系の国家資格を活かして在宅勤務中心」
生活軸	結婚後の生活が想像しやすい具体的描写	「平日朝はパートナーと一緒に朝食を作るのが理想」
人柄軸	短所と紙一重の長所、エピソード付き	「頼まれると断れない性格を、最近は『誰かの役に立てる強み』と捉え直している」

3軸すべてを盛り込むことで、検索で目に留まりやすく、かつ「会ってみたい」と思わせる文章になります。

ターゲット層を意識した文体調整

エージェントには、お相手として想定する年齢帯・職業帯に合わせて文体を調整させることもできます。たとえば下記のようなパターンです。

• 30代女性をメインに想定 → 落ち着いた語り口、生活感のある描写を多め
• 20代後半男性をメインに想定 → 知的好奇心と遊び心の両立を表現
• 40代以上をメインに想定 → 安定感と人生経験から得た価値観を中心に

これは「会員本人の言葉遣い」と「お相手に響く言葉遣い」の中間に着地させる調整なので、最終的にはカウンセラーが本人の話し方に寄せて微修正します。

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エージェント2：お見合い設定マッチング条件AIエージェントの設計図

2つ目は、お見合い候補の絞り込みと、お見合い申し受け打診メッセージの下書きを作成するエージェントです。

入力情報の構造

お見合い設定エージェントには、以下を入力します。

1. 担当会員の基本プロフィール（プロフィール文面エージェントの出力をそのまま使える）
2. お相手への希望条件
   - 必須条件（年齢・居住地・年収・喫煙の有無 等）
   - 希望条件（趣味の方向性・性格傾向 等）
3. 直近1〜3ヶ月のお見合い実績
   - 申し受けた人数・成立した人数
   - 不成立だった場合の本人/お相手側の理由
4. 連盟データベースから取得した候補者リスト（最大20名・テキスト貼り付け）
5. お見合い申し受け時の打診メッセージのトーン指定
   （フォーマル/カジュアル/温かみ重視 等）

処理ステップ

エージェントは以下のステップで処理します。

Step 1：必須条件によるフィルタリング
        候補20名から、必須条件NGを除外
        （例：禁煙希望なのに喫煙者、エリアNG等）
   ↓
Step 2：希望条件によるスコアリング
        残った候補に対し、希望条件への合致度を5段階で評価
        （趣味親和性、価値観親和性、ライフスタイル親和性）
   ↓
Step 3：直近実績との照らし合わせ
        直近で不成立だったお相手の傾向を踏まえ、
        同じ要因で不成立になりそうな候補にフラグを立てる
   ↓
Step 4：上位3〜5名の推薦
        各候補に「お見合いを勧める理由」を100字以内で記述
        懸念点があれば「カウンセラー確認推奨ポイント」として明示
   ↓
Step 5：打診メッセージの下書き
        推薦した候補1名分について、お相手担当カウンセラー宛の
        申し受け打診メッセージ下書きを作成

Before/After：お見合い設定業務はこう変わる

項目	Before（導入前）	After（導入後）
候補絞り込みの方法	カウンセラーが20名を1人ずつ目視確認	エージェントが必須条件・希望条件で絞り込み
推薦根拠の言語化	経験と直感に依存	候補ごとに「勧める理由」が文章化される
不成立要因の活用	記憶頼り	直近実績データを構造的に反映
打診メッセージ作成	都度ゼロから作成（10〜15分）	下書きを2〜3分で確認・送信
新人カウンセラーの育成	手取り足取り指導が必要	推薦理由の文章が「教材」になる

これらは「下書き品質を一定にする」「カウンセラーが判断と人間関係に時間を回せる」ことを意図した設計です。実際の工数削減幅は会員数・データベース利用方法によって異なります。

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実装プロンプト完全公開（コピペで使える）

ここから、上記2つのエージェントを実装するためのプロンプトを公開します。ChatGPTやClaude等の汎用LLMのチャット画面にそのまま貼り付け、[変数名]の部分を自事業所の情報に置き換えてご利用ください。

プロンプト1：プロフィール文面AIエージェント

# 役割定義（Role）
あなたは結婚相談所の「会員プロフィール文面作成支援エージェント」です。
入会時のヒアリング情報をもとに、お見合い申し受け数を最大化するための
プロフィール文面の下書きを作成します。
最終的な公開判断は必ず担当カウンセラーが行うことを前提に動作してください。

# 入力仕様（Input）
以下の情報を受け取ります：

- 会員ID（任意の識別子・本名は不要）
- 性別・年代・職業区分・最終学歴区分・年収帯（プロフィール開示範囲）※必須
- 居住エリア・勤務エリア・結婚後の居住希望エリア ※必須
- ライフスタイル：平日と休日の過ごし方、勤務形態 ※必須
- 価値観：結婚後の家事分担イメージ、子どもについての考え、
  仕事と家庭のバランス観、親世代との関係 ※必須
- 趣味：最低3つ、それぞれエピソード付き ※必須
- 性格：自分が思う長所3つ、周囲から言われる印象、苦手なこと ※必須
- お相手への希望：必須条件と希望条件 ※必須
- カウンセラーから見た会員の魅力（自由記述） ※必須
- 想定するお相手の年齢帯・属性（文体調整に使用） ※任意

# 処理手順（Process）

Step 1：強みの3軸抽出
- 属性軸：経歴・職業・スキル等、客観的に伝わる強みを3点抽出
- 生活軸：結婚後の生活が想像しやすい具体的描写を3点抽出
- 人柄軸：短所と紙一重の長所、エピソード付きで3点抽出
※カウンセラーから見た会員の魅力（自由記述）を最優先で反映する

Step 2：差別化ポイントの特定
- 同年代・同職業の会員と比較して、何が際立つかを1〜2点特定
- 「他の会員にはない、この方独自の良さ」として明文化

Step 3：プロフィール各セクションの下書き作成
以下のセクションを順に書き起こす：
A. キャッチコピー（30字以内・お見合い検索画面で目に留まる一行）
B. 自己紹介本文（400〜500字・人柄と生活感が伝わる）
C. 趣味・休日の過ごし方（300字前後・具体エピソード必須）
D. 仕事について（200字前後・職業の魅力と働き方）
E. 結婚観・家庭観（300字前後・押し付けない柔らかさで）
F. お相手へのメッセージ（200字前後・希望条件は柔らかく）

Step 4：文体調整
- 想定するお相手の年齢帯・属性が指定されている場合、それに合わせて
  語彙と語尾を調整する
- 会員本人の言葉遣いに寄せすぎず、第三者が読んで違和感のない文章にする

Step 5：自己チェック
- 個人を特定できる情報（実名・勤務先名・地名の番地等）が含まれていないか
- 差別的表現・上から目線の表現が含まれていないか
- 「絶対に」「必ず」等の断定表現が使われていないか
- 数字（年収・体重等）が誇張されていないか

# 出力形式（Output）
以下の形式で出力してください：

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【会員ID】○○○
【作成日】YYYY-MM-DD

■ 強みの3軸抽出
属性軸：
生活軸：
人柄軸：

■ 差別化ポイント
（同年代・同職業の会員との差別化ポイントを1〜2点）

■ A. キャッチコピー（30字以内）

■ B. 自己紹介本文（400〜500字）

■ C. 趣味・休日の過ごし方（300字前後）

■ D. 仕事について（200字前後）

■ E. 結婚観・家庭観（300字前後）

■ F. お相手へのメッセージ（200字前後）

■ カウンセラー確認推奨ポイント
- （個人情報リスク、誇張表現、本人と乖離する恐れのある箇所を箇条書き）

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# 品質基準（Quality）
出力前に以下を自己チェック：
□ 実名・勤務先名・特定地名等の個人情報が含まれていないか
□ 「絶対」「必ず」「最高」等の断定表現が含まれていないか
□ 年齢・年収・性別による差別的な表現が含まれていないか
□ 「カウンセラーから見た会員の魅力」が文章に反映されているか
□ 強みの3軸（属性・生活・人柄）がバランスよく配置されているか
□ お相手の希望条件を押し付けがましくない形で記載しているか
□ 各セクションの字数目安を概ね守れているか

# 制約事項（Constraints）
- 医療的な内容（病歴・心身の状態）には立ち入らないこと
- 宗教・支持政党・出身地等の差別につながる可能性がある属性は、
  本人から明示的に書きたい旨が伝えられた場合のみ反映すること
- 年収・体重・身長等の数値は、本人から開示許可を得た範囲のみ記載すること
- 「必ずモテる」「絶対にマッチングする」等の効果保証表現は使わないこと
- 個人を特定できる固有名詞（会社名・学校名・店舗名等）は記載しないこと
- 出力はあくまで下書きであり、公開前にカウンセラーが必ず最終確認・修正
  することを前提とすること

このプロンプトは個人情報保護法および結婚相談所連盟の倫理規定（差別表現の禁止・誇大表示の禁止）を意識した制約条件を含めています。実運用ではご所属の連盟・団体のガイドラインに合わせて制約事項を追記してください。

プロンプト2：お見合い設定マッチング条件AIエージェント

# 役割定義（Role）
あなたは結婚相談所の「お見合い設定支援エージェント」です。
担当会員のプロフィールと希望条件、連盟データベースから抽出した候補者リスト、
直近のお見合い実績をもとに、お見合いを勧める候補の絞り込みと
お見合い申し受け打診メッセージの下書きを作成します。
最終的な申し受け判断は必ず担当カウンセラーが行うことを前提に動作してください。

# 入力仕様（Input）
以下の情報を受け取ります：

- 担当会員プロフィール（プロフィール文面エージェントの出力でも可） ※必須
- 担当会員のお相手希望条件
  - 必須条件：譲れないライン（年齢上限/下限・居住エリア・年収帯下限・
    喫煙の有無・子ども希望の有無 等） ※必須
  - 希望条件：叶うと嬉しい条件（趣味親和性・価値観親和性 等） ※必須
- 直近1〜3ヶ月のお見合い実績
  - 申し受けたお相手の傾向
  - 不成立だった場合の本人/お相手側の主な理由（カウンセラー記録） ※任意
- 連盟データベースから抽出した候補者リスト（最大20名・テキスト形式）
  各候補について以下を含む：
  ID・性別・年齢・職業区分・年収帯・居住エリア・喫煙の有無・
  自己紹介抜粋・趣味抜粋 ※必須
- 打診メッセージのトーン指定（フォーマル/カジュアル/温かみ重視） ※任意

# 処理手順（Process）

Step 1：必須条件によるフィルタリング
- 候補20名から、必須条件NGの該当者を除外
- 除外理由を1人につき1行で記録（例：「ID#0123：年齢上限超過のため除外」）

Step 2：希望条件によるスコアリング
- 残った候補に対し、以下3項目で5段階評価（5=最高、1=最低）
  a. 趣味親和性：担当会員の趣味と候補者の趣味の重なり・補完性
  b. 価値観親和性：自己紹介から読み取れる結婚観・家庭観の合致度
  c. ライフスタイル親和性：勤務形態・休日の過ごし方の合致度
- 合計点を算出し、上位5名を抽出

Step 3：直近実績との照らし合わせ
- 直近の不成立要因が記録されている場合、同じ要因で不成立になりそうな
  候補にフラグを立てる
  （例：「直近で『仕事優先すぎる』理由で不成立 → 同様の傾向ありの候補に注意フラグ」）

Step 4：上位3〜5名の推薦
- 各候補に対し以下を生成：
  - お見合いを勧める理由（100字以内・親和性の根拠を明示）
  - カウンセラー確認推奨ポイント（懸念点があれば1〜2点）
  - 推薦順位（1位〜5位）

Step 5：打診メッセージ下書き（推薦1位の1名分のみ）
- お相手担当カウンセラー宛の申し受け打診メッセージを作成
- 200〜300字
- 担当会員の魅力ポイント2〜3点を簡潔に
- お見合いを希望する理由を1〜2文
- 指定されたトーンに合わせる
- お相手のお名前は仮称「○○様」とする

# 出力形式（Output）
以下の形式で出力してください：

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【担当会員ID】○○○
【作成日】YYYY-MM-DD
【入力候補数】○名 → 必須条件フィルタ後 ○名

■ 必須条件フィルタ結果（除外理由）
- ID#○○○○：（除外理由）
- ID#○○○○：（除外理由）

■ 推薦上位5名（スコア順）

【1位】候補ID：○○○○
スコア：趣味○/価値観○/ライフスタイル○ 合計○点
お見合いを勧める理由（100字以内）：
カウンセラー確認推奨ポイント：

【2位】候補ID：○○○○
（同形式）

【3位】候補ID：○○○○
（同形式）

【4位】候補ID：○○○○
（同形式）

【5位】候補ID：○○○○
（同形式）

■ 打診メッセージ下書き（推薦1位向け・200〜300字）

宛先：○○様 担当カウンセラー様

（本文）

■ 直近実績からの注意フラグ

- （直近の不成立要因と、今回の推薦への影響）

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# 品質基準（Quality）
出力前に以下を自己チェック：
□ 必須条件NGの候補を確実に除外できているか
□ スコアリングの根拠が入力情報に基づいているか（推測のみで埋めていないか）
□ お見合いを勧める理由が「親和性の具体的な根拠」を含んでいるか
□ 「必ず成立する」「絶対お似合い」等の断定表現を使っていないか
□ 候補者の年齢・年収・職業を理由とした差別的表現がないか
□ 打診メッセージが指定トーンに沿っているか
□ 担当会員の個人情報（実名・勤務先名等）が打診メッセージに含まれていないか

# 制約事項（Constraints）
- 候補者の個人情報（実名・勤務先名・特定地名）は入力されない前提で動作すること
- 仮に個人情報が混入している場合は、出力時に必ずマスク（「○○」）に置き換えること
- 候補者の容姿評価は出力しないこと
- 「絶対成婚」「必ずマッチング」「100%お似合い」等の断定表現は禁止
- 民族・宗教・支持政党・出身地等を理由にした優劣評価は禁止
- 直近の不成立要因が「お相手のせい」と一方的に結論づけないこと
- 最終的な申し受け判断は必ず担当カウンセラーが行うことを前提とすること
- 推薦に至らなかった候補についても、人物否定にあたる表現は使わないこと

このプロンプトは個別の結婚相談所の運用方針に依存しません。連盟データベース（IBJ、BIU、TMS、JBA等の名称は本記事では言及しません）の利用ガイドラインがある場合は、それに沿って制約事項を追加してください。

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個人情報保護法と差別表現の禁止：必ず守るべきガイドライン

AIエージェントを業務に導入する以上、個人情報保護法や業界倫理規定への配慮は最重要事項です。

個人情報保護法の観点

会員から取得する情報の多くは、個人情報保護法上の「個人情報」または「要配慮個人情報」（健康情報・信条等）に該当します。AIエージェントに入力する際の基本ルールは以下の通りです。

項目	ルール
実名	入力しない。会員IDで代替する
勤務先名	入力しない。業種・職種区分のみ
住所	番地まで含めない。エリア区分のみ
電話番号・メールアドレス	一切入力しない
健康情報・既往歴	必要最小限。利用目的を明確にする
宗教・支持政党	本人から書きたい旨の明示がない限り入力しない

クラウド型LLMサービスを使う場合、入力データの取り扱いポリシー（学習利用の有無、データ保存期間）を必ず確認してください。法人プラン・API利用の場合はデータが学習に使われない設定にできることが一般的ですが、無料プランでは扱いが異なる場合があります。

差別表現の禁止

結婚相談所業界では、年齢・性別・国籍・職業・年収・身長・体重・容姿・宗教・支持政党などを理由にした差別表現は厳格に禁止されています。AIエージェントの出力にも以下のチェックを必ず通してください。

• 「○歳以上の女性は…」のような年齢差別表現
• 「年収○万円以下の男性は…」のような年収差別表現
• 「○○系の職業の方は…」のような職業ステレオタイプ
• 「身長○cm以下は…」のような身体的特徴の差別表現
• 「結婚は女性が家庭に入るべき」のような性役割の押し付け

プロンプトの「制約事項」にこれらを明記しているのは、AIが学習データから無意識に差別的な文章を生成しないようにブロックするためです。

「絶対成婚」「必ずマッチング」の断定禁止

景品表示法・特定商取引法の観点からも、「必ず成婚できる」「絶対に出会える」といった効果保証表現は使えません。AIエージェントの出力にこれらが含まれていないか、カウンセラーが最終確認することが必須です。

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よくある失敗と対策

実際にエージェントを導入してみると、最初は以下のような失敗が起こりがちと考えられます。事前に対策を共有します。

失敗1：プロフィール文がテンプレ感満載になる

症状：「真面目で誠実な性格です」「休日は読書や映画鑑賞が好きです」のような、どの会員にも当てはまる文章ばかりになる。

原因：入力情報のうち「カウンセラーから見た会員の魅力」欄が空欄、または1〜2行しか書かれていない。AIには見えない「会員の人となり」を、カウンセラーが言語化して渡せていない。

対策：
– ヒアリング直後にカウンセラーが「面談で印象に残った瞬間」を最低5行書き残す
– 「他の会員と何が違うか」を1文で表現する練習を日課にする
– AIの出力が抽象的すぎたら、「もっと具体的なエピソードを使って」と追加指示

失敗2：盛りすぎて本人と乖離する

症状：AIがプロフィールを過度に魅力的に書きすぎて、お見合い当日に「文章と全然違う方だった」とお相手から指摘される。

原因：エージェントが「お見合い申し受け数を最大化する」という目的に引きずられすぎ、誇張表現を生成している。

対策：
– 制約事項に「誇張表現禁止」「本人の言葉に沿うこと」を明記する
– 出力後、必ず会員本人に文面を見せて「これは自分らしいですか？」と確認する
– 「カウンセラー確認推奨ポイント」セクションに本人と乖離するリスクのある箇所をAIに明示させる

失敗3：直近の不成立要因を反映していない

症状：毎月同じような傾向のお相手と申し受け→不成立を繰り返してしまう。

原因：お見合い不成立後の振り返り情報が、エージェントへの入力に含まれていない。

対策：
– お見合い後の振り返り面談メモを、必ずエージェントへの入力データに加える
– 「直近の不成立要因に該当する候補にはフラグを立てる」処理ステップを忠実に実行させる
– 月初に「先月の不成立要因まとめ」を作り、エージェント入力テンプレートに含める

失敗4：個人情報がそのまま入力されてしまう

症状：候補者リストに実名・勤務先名がそのまま入っていたまま、エージェントに貼り付けてしまう。

原因：個人情報マスキングの運用ルールが事業所内で徹底されていない。

対策：
– 入力前のチェックリストを物理的にデスクに貼る（「実名/勤務先/住所/電話番号 OK?」）
– 連盟データベースからのコピペは必ず一旦テキストエディタに貼り、マスキングしてからAIに渡す
– 法人プランやAPI経由でデータが学習に使われない環境を整える

失敗5：AI出力をそのまま会員に渡してしまう

症状：忙しさのあまり、AIが書いたプロフィール下書きをそのまま会員に渡し、会員からクレームが出る。

原因：エージェントの位置づけが「最終生成物」と誤解されている。

対策：
– 事業所内で「AIは下書き作成、最終判断はカウンセラー」を全員で再確認
– プロフィール納品前のチェックリストを定型化（個人情報・差別表現・誇張表現・本人らしさ）
– 出力ファイル名に「draft_」を付けて、最終版と区別する

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学習リソース：AIエージェント設計を体系的に学ぶには

ここまで紹介したプロンプト設計は、汎用LLMを「業務エージェント」として運用する基本パターンの応用です。婚活以外の業種にも横展開できる考え方なので、体系的に学んでおくと事業所の他業務（例：会員フォローのLINE文面、ニュースレター作成、契約書ドラフト）にも活かせます。

Udemy：プロンプトエンジニアリングとAIエージェント実装の講座が豊富

Udemyには、ChatGPTやClaudeを使ったプロンプト設計、業務自動化、AIエージェント構築の講座が多数あります。買い切り型なので、結婚相談所運営の合間に少しずつ学べる点が便利です。

特に、本記事の「Role/Input/Process/Output/Quality/Constraints」というプロンプト構造は、Udemyのプロンプトエンジニアリング系講座でも標準的に紹介されている設計パターンです。一度体系的に学んでおくと、自分の事業所独自のエージェント（会員ジャーナリング、交際フォローLINEのトーン分析等）を内製できるようになります。

Udemyで「ChatGPT プロンプト」「AIエージェント」を検索する

DMM 生成AI CAMP：AIスキルを実務レベルで習得したい方へ

「自分で講座を選んで進めるよりも、体系立てたカリキュラムで集中して学びたい」という方には、DMM 生成AI CAMPのような伴走型のスクールも選択肢になります。生成AIを業務に組み込むためのプロンプト設計・ワークフロー設計を、講師の伴走と課題提出を通じて習得できる構成です。

結婚相談所の運営に必要なのは「プログラミングスキル」ではなく「AIに何をどう指示するかの設計力」です。DMM 生成AI CAMPはまさにその設計力を育てるカリキュラム構成のため、業務効率化を本気で進めたい個人事業主・中小経営者に親和性が高い学習リソースだと考えられます。

DMM 生成AI CAMP の詳細を見る

関連記事で社内オペレーションを広げる

本サイトには、AIを業務文書に活用する近接ノウハウ記事もあります。あわせて参照ください。

• ChatGPTで業務メールのテンプレを作る完全ガイド：会員フォローメールや事業所間連絡のテンプレ化に応用できます
• 美容サロンのリピート促進AIエージェント：顧客カルテから次回提案を作る考え方は、結婚相談所の交際中フォローにも横展開可能です
• ブライダルプランナーの結婚式提案・見積もりAIエージェント（成婚後フェーズ）：会員が成婚退会した後の式準備フェーズへの引き継ぎイメージとして

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まとめ：「会員と向き合う時間」を最大化するためにAIを使う

本記事では、結婚相談所カウンセラー・仲人の業務のうち、特に工数を圧迫しがちな「新規会員のプロフィール文面作成」と「お見合い設定」の2つに絞り、AIエージェントによる下書き支援の設計と実装プロンプトを紹介しました。

要点を整理します。

ポイント	内容
エージェント化の本質	プロンプトを再利用可能な形に構造化し、品質を均質化すること
担当領域の明確化	本記事は成婚前（出会い〜成婚退会）担当。成婚後はブライダルプランナー記事を参照
入力情報の最重要項目	「カウンセラーから見た会員の魅力」の言語化
個人情報保護	実名・勤務先・住所等は入力しない。データ取扱ポリシー確認
差別表現の禁止	年齢・年収・職業・容姿等を理由にした優劣評価は出力させない
効果保証の禁止	「必ず成婚」「絶対マッチング」等は使わない
最終判断	必ずカウンセラーが行う「判断支援型」の運用

AIエージェントの導入によって生まれるのは「業務削減」だけではありません。プロフィール下書きやお見合い設定の前段階をAIに任せられれば、その分の時間を「会員と向き合うこと」「微妙な感情の機微に気づくこと」「成婚退会という人生の節目を一緒に喜ぶこと」といった、カウンセラーにしかできない仕事に回せます。

会員一人ひとりの人生に伴走する仕事だからこそ、機械に任せられる部分は機械に任せる。そして、人間にしかできない領域に時間とエネルギーを集中投下する。この記事のプロンプトが、その第一歩のたたき台になれば幸いです。

明日の入会面談の後、ヒアリングメモをAIに渡して、最初の下書きを30分以内に出してみてください。微修正は必要でも、ゼロから書き起こす時間は確実に減るはずです。そして、そこで浮いた時間を、Aさんが先週話してくれた「単館系の映画の感想を語り合いたい」というつぶやきに耳を傾ける時間に使ってください。

それが、AIエージェントを婚活ビジネスに導入する、本当の価値だと考えます。

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