生成AIプロンプトを実務で活用する方法

TL;DR

生成AIを実務で活用するには、回答だけでなく関連例や注意点も出させ、処理を段階化し、最後に自己点検させる。Excel関数の提案、社員のキャリア設計、職種別タスクの洗い出し、やさしい日本語への変換という4つの型が応用できる。

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リモト発研究所えとです今回はエース プロンプトエンジニアが教える使える プロンプトウスケース4000と題しまし てフィクサー高くさんに実際作ってみて これめっちゃ使えて面白いぜという プロンプトのユースケースを4つ教えて もらいまして非常に面白いとあ生成ア使う と確かにここまでできるなこういう価値が あるんだなというのが分かる動画になっ てると思うので是非最後までご覧 いただければ幸いですこのチャンネルでは AIリモート体に必要なツールノハ最新 情報をビジネス視点でお届けしています 毎週の日曜15時の生成AIニュース実践 にねざした生成AI活用ノーハウそして トップランナーへの独自インタビューと いうのを提供してるので是非チャンネル 登録をよろしくお願いしますまた今回リモ 険インタビューとし... Read More

Key Insights

• 生成AIへの依頼は、直接回答に加えて類似例、コツ、応用例も求めることで、一つの質問から周辺知識まで広げられる設計になる。
• Excel支援は、実現したい処理を自然文で伝えるだけで、候補となる関数、その使い方、関連関数、注意点をまとめて提示できる。
• 曖昧な依頼は、出力形式をExcel関数に限定しておくことで、フェルミ推定の要素計算をPRODUCTやSUMの提案へ落とし込める。
• キャリア設計支援は、社員の経歴やスキルを入力し、目標と現状の差を課題として扱うことで、成長計画や配置案を段階的に作れる。
• 選択式の多段階プロンプトは、最初の回答後にアルファベットだけで対話を進められ、利用者の入力負担を抑えながら検討を深められる。
• 自己点検は、生成した計画を別の段階で複数の観点から評価させることで、出力中には見つからなかった問題の確認や修正に利用できる。
• 業務の洗い出しは、プロジェクトと職種を指定すると、タスクの全体像、実行方法、注意点を提示し、未経験者の仕事開始を支援できる。
• やさしい日本語への変換は、難しい熟語の分解や省略などの明文化された基準を与えることで、災害情報を外国人にも伝わりやすく整えられる。
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Questions & Answers

Q: 生成AIプロンプトを実務で活用する方法は？

直接の回答だけでなく、類似例、コツ、応用例まで出すように依頼し、必要に応じて処理を複数段階に分けます。さらに、最終出力を指定した観点で自己点検させると、Excel支援、キャリア設計、業務整理、文章変換などへ同じ考え方を応用できます。

Q: Excel関数を生成AIに提案してもらう方法は？

シート範囲や取得したい値など、Excelで実現したい処理を自然文で入力し、適切な関数、書式、似た関数、利用上のコツ、応用例をまとめて求めます。紹介例では、値に一致するデータの取得に対してVLOOKUPが提案され、関連情報も同時に出力されました。

Q: 曖昧な相談をExcel関数へ変換するには？

依頼の入口が曖昧でも、回答はExcel関数と具体例の形式で出すように条件を固定します。紹介されたフェルミ推定の例では、必要な要素を抽出して四則演算する課題だと生成AIが捉え、要素を掛け合わせるPRODUCTや合計するSUMを候補として提示しました。

Q: 既存のExcel関数で対応できない処理はどう相談すればよいですか？

実現したい判定や計算を具体的に伝え、既存関数がなければ計算式、マクロ、ユーザー定義関数まで提案するよう依頼します。文字列同士の似ている度合いを調べる相談では、直接対応する関数の代わりに計算方法とマクロが生成され、独自関数として実装できた例が紹介されています。

Q: 生成AIで社員のキャリア設計を支援する方法は？

社員が組織へ貢献したい役割と将来目指す役割を入力し、経歴や現在のスキルも参照させます。生成AIに理想状態と現状の差を課題として整理させることで、候補部署、必要な能力、配置転換の戦略、成長計画を段階的な選択肢として検討できます。

Q: 多段階プロンプトで対話を進める方法は？

最初の回答に複数の選択肢を付け、利用者がアルファベットなどの短い入力だけで次の質問へ進めるよう設計します。キャリア設計の例では、事前に読み込んだ本人の経歴やスキルに応じて選択肢を変え、フローチャートのように一項目ずつ検討を深めています。

Q: 生成AIの回答を自己チェックさせる方法は？

計画や文章を生成させた後、その完成済みの出力を改めて入力として扱い、指定した複数の品質観点で評価させます。生成時と点検時を別段階に分けることで、生成AI自身が問題を見つけて回答を修正する場合があり、配置転換案の妥当性確認にも使われました。

Q: 職種から必要な業務を洗い出す方法は？

参加するプロジェクトの内容と自分の職種を入力し、必要なタスク、実行方法、注意点を一覧で求めます。観光地を紹介するウェブサイト制作とプロジェクトマネージャーを指定した例では、仕事の全体像が示され、各タスクについて追加で具体策や関連例を掘り下げられます。

Q: 災害情報をやさしい日本語に変換する方法は？

単に漢字へ読み仮名を付けるだけでなく、難しい熟語の分解や省略など、やさしい日本語の具体的な基準をプロンプトへ組み込みます。紹介例では、河川の氾濫や土砂災害に関する避難文を、外国人や観光客へ伝わりやすい表現に直す用途が示されました。

Summary & Key Takeaways

• 第1の型は、質問への直接回答に加えて、類似例、コツ、応用例まで生成させる方法である。Excelで実現したい処理を自然文で入力すると、VLOOKUPなどの候補だけでなく、似た関数や利用上のヒントも提示できる。曖昧なフェルミ推定の相談をPRODUCTやSUMへ結び付けたり、既存関数がなければマクロやユーザー定義関数を提案したりする応用も紹介された。

• 第2と第3の型は、複雑な業務を段階的な対話とタスク分解で支援する方法である。社員の経歴やスキルを事前データとして与え、理想の役割と現状との差を課題として捉えると、配置転換や成長計画を選択式で検討できる。また、プロジェクトと職種を入力すれば、必要なタスク、実行時の助言、注意点を洗い出し、未経験者の仕事の全体像を作れる。

• 第4の型は、明文化された基準に従って文章を変換する方法である。災害情報をやさしい日本語に直す例では、読み仮名の追加だけでなく、難しい熟語の分解や省略、簡潔な表現などの観点をシステムプロンプトへ組み込む。一般に公開されているルールを調べて入力すれば、人間が対象領域の詳細を知らない場合でも、一定の観点に沿った出力を繰り返し作れる。