投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が一巡し、多くの企業が「導入後」の成果創出に課題を抱えています。海外のAIストラテジストが提唱する「プロレベルのプロンプト技術」をヒントに、日本のビジネス現場特有の文脈や商習慣において、AIから最大限のアウトプットを引き出し、かつ安全に運用するための実践的アプローチを解説します。
「なんとなく使う」から「意図通りに動かす」へ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用は、もはや「魔法の杖」を試す段階から、業務プロセスに組み込む実用段階へと移行しています。CNBCが取り上げたAIストラテジスト、デニス・ターリー氏とジョーダン・ウィルソン氏による議論は、AIへの指示出し（プロンプティング）を単なる検索の延長ではなく、一つの「技術体系」として捉える重要性を示唆しています。
多くの日本の現場で見られる課題は、AIに対して人間に対するような「あうんの呼吸」を期待してしまうことです。しかし、プロフェッショナルなプロンプト作成において最も重要なのは、曖昧さを排除し、文脈（コンテキスト）を言語化する能力です。これは「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる領域ですが、エンジニアだけのスキルではなく、すべてのビジネスパーソンに求められるリテラシーになりつつあります。
日本の「ハイコンテキスト文化」とAIの相性
日本企業におけるAI活用で最大の壁となるのが、言語化されていない「暗黙知」です。日本のビジネスコミュニケーションは、背景や前提を共有していることをよしとする「ハイコンテキスト」な文化ですが、LLMは基本的に指示されたこと以外は推測しません（あるいは、誤った推測を行います）。
「プロ」のような成果を出すためには、以下の3つの要素を明示的に指示に含める必要があります。
- ペルソナ（役割）の定義：「あなたはベテランの法務担当者です」といった役割を与えることで、回答の視座や専門用語のレベルを調整します。
- 制約条件の明確化：文字数、出力形式（表形式、Markdown、箇条書き）、文体（「です・ます」調、断定的なトーン）などを指定します。日本の稟議書や報告書には特有のフォーマットがあるため、これを事前にテンプレートとして与える手法が有効です。
- 思考のプロセス（Chain of Thought）：いきなり答えを出させるのではなく、「ステップバイステップで考えてください」と指示することで、論理の飛躍を防ぎ、精度の高い回答を引き出します。
反復（イテレーション）による精度向上
一度の指示で完璧な回答を得ようとすることは、AI活用においては非効率です。プロフェッショナルは、AIとの対話を通じて出力を「修正」させていきます。例えば、「この要約は少し抽象的すぎます。具体的な数値を強調して書き直してください」といったフィードバック・ループを回すことが、実務で使えるレベルのアウトプットを得るための近道です。
日本企業では「マニュアル通りに一度で正解を出す」ことが好まれる傾向にありますが、AI活用においては「プロトタイプを素早く作り、対話しながら完成度を高める」というアジャイルな姿勢への転換が求められます。
ガバナンスと「入力」のリスク管理
プロンプト技術を高める一方で、忘れてはならないのがセキュリティとガバナンスです。効果的なプロンプトを書こうとするあまり、機密情報や個人情報を具体的に入力してしまうリスクがあります。
企業としては、従業員に対して「プロンプトの書き方研修」を行うと同時に、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）や、機密情報を検知してマスキングするようなガードレールの仕組みを整備する必要があります。技術的なスキル向上と、組織的なリスク管理はセットで考えるべきです。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAI専門家の知見を踏まえ、日本企業が取り組むべきポイントは以下の通りです。
- プロンプトの資産化：優秀なプロンプトは個人のスキルに留めず、社内の「形式知」としてライブラリ化し、組織全体で共有・再利用する仕組みを作る。
- 「察する文化」からの脱却：AIに対する指示出しのトレーニングを通じて、業務指示そのものを明確化・言語化するスキルを磨く。これは対AIだけでなく、対人間のマネジメントにおいてもプラスに働く。
- 業務への埋め込み：チャット画面での対話に留まらず、定型的なプロンプトをAPI経由でシステムに組み込み、業務ワークフローの一部として自動化する。
AIを単なる便利ツールで終わらせるか、競争力の源泉にできるかは、この「指示出しの品質」にかかっています。まずは小さな業務から、プロンプトの精度にこだわる習慣をつけることが重要です。