投稿者 global-ai-media 
多くのビジネスパーソンがChatGPTなどの生成AIに対し、「思ったような回答が得られない」とフラストレーションを感じています。しかし、その原因の多くはモデルの性能ではなく、指示の出し方（プロンプト）にあります。本稿では、日本特有の「ハイコンテクスト」なコミュニケーションとAIの特性のギャップを埋め、組織としてAIの出力精度を高めるための実務的なアプローチを解説します。
モデルの性能不足か、指示の欠陥か
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の導入が進む中で、現場から聞こえてくるのは「期待したほどの精度が出ない」「当たり障りのない回答しか返ってこない」という声です。こうした不満に対し、AIエンジニアや実務家の間では一つの共通認識が広まっています。それは、「多くのユーザーはAIを誤って使用し、その結果をモデルのせいにしている」という事実です。
元記事でも指摘されているように、多くのユーザーはAIに対して「魔法」のような完璧な理解を期待しがちです。しかし、LLMの本質は、入力されたテキストに続く確率的に最も確からしい言葉を予測してつなげているに過ぎません。したがって、入力（プロンプト）が曖昧であれば、出力もまた曖昧で一般的なものになります。これは「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」というデータサイエンスの基本原則そのものです。
「阿吽の呼吸」はAIに通じない：日本企業の課題
特に日本企業において、この「プロンプトの壁」は高く立ちはだかります。日本のビジネスコミュニケーションは、文脈を共有し、言外の意図を汲み取る「ハイコンテクスト」な文化に支えられています。「よしなに頼む」「いい感じにまとめて」といった指示で業務が回るのは、人間同士の信頼と共有知識があるからこそです。
しかし、AIはこの文脈を共有していません。AIに対しては、欧米的な「ローコンテクスト」のアプローチ、つまり前提条件、役割、制約事項、出力形式を言語化して明示する必要があります。これを怠り、チャットツール感覚で短文を投げかけるだけでは、業務レベルの品質は担保できません。
プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出し技術）の基本として、以下の要素を構造的に記述することが推奨されます。
- Persona（役割）: あなたは熟練したマーケターです、等の役割付与。
- Context（背景）: なぜこの作業が必要か、誰に向けたものか。
- Constraint（制約）: 文字数、禁止事項、トーン＆マナー。
- Format（形式）: 表形式、箇条書き、JSON形式など。
個人の「スキル」から組織の「資産」へ
AI活用において重要なのは、プロンプト作成を個人の職人芸に留めないことです。優秀な社員が書いたプロンプトは、高品質なアウトプットを生み出す「ソースコード」のようなものです。これを組織内で共有・管理せず、各社員がゼロからプロンプトを試行錯誤している状況は、生産性の観点から大きな損失です。
また、ガバナンスの観点からも、プロンプトの標準化は重要です。不適切な指示によるハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを減らし、一定の品質基準を満たした回答を得るためには、業務ごとに検証済みの「テンプレート」を用意し、それを社内wikiやプロンプト管理ツールで共有する運用が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本企業がAIを実務に定着させるためのポイントを整理します。
1. 言語化能力の再教育
AI活用のための研修では、ツールの操作説明以上に「業務プロセスの言語化」に重点を置くべきです。暗黙知で行っていた業務を、論理的な指示書（プロンプト）に落とし込むスキルは、今後のビジネスパーソンの必須能力となります。
2. プロンプトの標準化と共有
部門ごとに頻出する業務（議事録作成、翻訳、コード生成など）については、成功したプロンプトを「組織の資産」としてライブラリ化してください。これにより、属人化を防ぎ、組織全体のAI活用レベルを底上げできます。
3. 過度な期待の抑制とリスク管理
どれほど優れたプロンプトを用いても、現時点の生成AIは誤情報を出力する可能性があります。AIは「下書き」や「壁打ち相手」として利用し、最終的な事実確認や意思決定は人間が行うという責任分界点を、組織文化として明確に定着させることが不可欠です。