生成AIに対する問いかけ(プロンプト)は、いわば「AIとの対話の設計図」です。どんな質問をするかによって、AIから返ってくる情報の質も、提案のレベルも大きく変わってきます。
以下に、生成AIの力を最大限に引き出すための8つのポイントを紹介します。
人に質問をするときと同様で「何を知りたいか」が明確でなければ、AIも的を射た回答はできません。多くの場合、必要なのは「逆算質問」です。
プロンプト例:「この資料の目的は、次四半期のプロジェクト計画を整理・改善し、実行可能な流れにまとめることです。会議で上層部の賛同を得られるよう、プロジェクトの具体的な計画案を3つ提示してください」
「誰に向けた情報か」を伝えることで、AIが文体や内容の難易度、言葉の選択などを最適化してくれます。
プロンプト例:「この説明文は無形サービスを販売予定の起業志望者向けです」
背景や前提を伝えることで、AIが適切な文脈を捉えやすくなります。
プロンプト例:「以下の文章は、最近の市場調査データに基づいています。市場のトレンドとそのデータを踏まえて、○○に関する文章を作成してください」
制約や条件を伝えることで、より現実的で実行可能な提案が得られます。
プロンプト例:「予算は100万円以内、実施期間は3カ月以内という条件の下で、○○の実施計画案を3つ提示してください」
アウトプットの形式を指定することで、そのまま使える実用的な成果物が得られます。
プロンプト例:「この分析内容を報告書形式で、現状、課題、解決策の3項目に分けて、各100文字以内でまとめてください」
お手本を示すことで、AIの出力をこちらの意図やイメージに近づけられます。
プロンプト例:「この文章を、以下のサンプル文と同じ構成・トーンで書き直してください。サンプル文:〜〜」
得たい情報や成果物のイメージが明確な場合は、具体的に指示することで、精度の高い出力が得られます。一方、AIの創造性を引き出して新しい視点や発想を求めたいときは、あえて抽象的な指示にとどめるアプローチが有効です。
「具体型」プロンプト例:「『社員の個性を尊重』『失敗は大歓迎』『社会を驚かせる』の3つの価値観を踏まえ、新卒採用用のキャッチコピーを10案出してください」
「抽象型」プロンプト例:「今までにない価値観を提示する、新卒採用用のキャッチコピーを提案してください」
最初のプロンプトで完璧な答えが出るとは限りません。人に質問するときと同じように、「もう少し深く」「別の角度から」と対話を重ねることが大切です。
プロンプト例:「この案はあいまいで説得力に欠けます。中小企業の経営者が一目で理解・納得できるよう、事例や数値を入れて具体化してください」
生成AIを使いこなすには「的確に問いを立てる力」が求められます。AIは万能ではなく、私たちの問いの質に正直に反応する鏡のような存在です。
本記事で紹介した8つのポイントは、状況や目的に応じて、個別に使うこともあれば、組み合わせて使うこともあります。適切にマネジメントすることによって、AIから期待通り、あるいはそれ以上の成果を引き出せるようになるでしょう。
出版社で編集者・記者を務めたのちライター&インタビュアーとして独立。27年間で3800件以上の取材・執筆歴がある。現在は執筆や講演、研修を通じて言語化やアウトプットの分野で実践的なノウハウを提供。著書に『「うまく言葉にできない」がなくなる 言語化大全』(ダイヤモンド社)など。中国、台湾、韓国など海外でも20冊以上が翻訳されている。
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