ビジネスの未来を変える「プロンプトエンジニアリング」実践編
生成AIを活用する全てのビジネスパーソンへ
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- 技術
入門編では、プロンプトエンジニアリングの基本構造やテンプレートを紹介しました。
今回はその一歩先、「実務で成果を出すための実践テクニック」に焦点を当てます。
単なる「AIに聞く」から「AIと協働する」──プロンプトエンジニアリングをビジネス現場にどう根付かせるかを解説します。
実践テクニック1：分割指示（Chain of Thoughtを意識）
AIに一度で複雑な出力を求めると誤答や曖昧な回答になりがちです。
そこで有効なのが「段階的に考えさせるプロンプト」。
例
- 「まず3つのアイデアを出してください」
- 「次に、その中から最も費用対効果が高いものを選んでください」
- 「最後に、それを提案書形式にまとめてください」
→ ステップを分けることで、AIの思考を整理し、精度の高いアウトプットを得られます。
実践テクニック2：検証タスクを組み込む
AIの回答は常に正しいとは限りません。誤情報や矛盾を避けるには「セルフチェック指示」を追加します。
例
- 「以下の出力について、事実の誤りがないか確認してください」
- 「不自然な点があれば、修正案を併記してください」
こうすることで、AI自身に“品質保証”を課すことができます。
実践テクニック3：複数出力と比較指示
一案だけではなく「複数の選択肢」を提示させ、比較評価を依頼すると業務判断が加速します。
例
- 「この企画書のタイトルを5案出してください」
- 「その中から“社外向けに適切なもの”を一つ選んでください」
比較プロセスを組み込むことで、AIは「提案者」であり「選定アシスタント」にもなります。
実践テクニック4：役割＋文脈を与える
入門編で触れた「ロール指定」をさらに深め、業務背景や読者ターゲットも指定するのがコツです。
例
- 「あなたは経営層にプレゼンするコンサルタントです」
- 「相手はITリテラシーが低いので、専門用語を使わず説明してください」
→ 読み手の理解度に合わせたアウトプットを引き出せます。
実践テクニック5：社内ナレッジとの組み合わせ
AI単体ではなく、自社の文書やデータと組み合わせることで「業務に即した答え」が得られます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）や社内マニュアルを参照させると、AIが自社特化の“知識労働者”に変わります。
すぐ使える応用テンプレート例
1. 提案書の骨子作成
2. 議事録＋要約＋次のアクション抽出
3. マーケティングキャンペーン企画比較
社内展開のステップアップ
- 個人活用 → チーム活用
個人の成功事例を共有し、テンプレートをナレッジ化。 - チーム活用 → 部署全体
部門単位で「AI活用ワークショップ」を実施。 - 部署全体 → 全社レベル
社内ポータルに「プロンプトライブラリ」を作り、横展開。
おわりに
プロンプトエンジニアリングは、単なる「AIを使うコツ」ではなく、 AIを組織の生産性に直結させる技術 です。
入門編で紹介した「型」をベースに、今回の実践テクニックを取り入れれば、AIは一段と“使える右腕”になります。
ちなみに、私たちの「グルージェントフロー」にもAIを活用した機能があることをご存じでしょうか？
利用者の利便性をさらに高める“ユーザーアシスト機能”を搭載しています。詳しくは、こちらのリンクからご覧ください。次のステップは「AIに頼る」ではなく「AIと共に成果を生み出す」。
ビジネスの現場で、このシフトをぜひ体感してください！
エージェント型AIなども日々進化してきているのでまたの機会に触れたいと思います！！
