投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が進む一方で、「ChatGPTが書いたような文章」に対する違和感や、意図通りに動かないもどかしさを感じる現場が増えています。本稿では、海外の最新プロンプト事例をヒントに、日本独特の文脈や商習慣に即した高品質なアウトプットを引き出すための実践的なアプローチと、それを組織定着させるための視点を解説します。
「AI臭さ」の正体と日本企業における課題
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を活用する際、多くの実務者が直面するのが「AI特有の不自然さ」です。英語圏の記事ではこれを「AI Voice（AIの声）」と呼び、いかに排除するかが議論されていますが、日本においてはより顕著な課題として現れます。
LLMの学習データは大半が英語であるため、日本語のアウトプットは「翻訳調」になりがちです。また、日本のビジネス文書特有の「行間を読む」文化や、過度な修飾を避ける実務的なトーンとは異なり、AIは冗長で当たり障りのない表現を好む傾向があります。結果として、顧客向けのメールや社内報告書にそのまま使うには「魂が入っていない」「慇懃無礼」と感じられる文章が生成されてしまうのです。
基本的プロンプトの限界を超える：「Few-Shot」と「役割定義」
単に「丁寧に書いて」「プロフェッショナルなトーンで」と指示するだけでは、この問題は解決しません。元記事でも触れられているように、AIとの対話は時に「気難しい幼児との交渉」に似ており、曖昧な指示は無視されるか、誤解されます。ここで有効なのが、具体的な良例を提示する「Few-Shot プロンプティング」という手法です。
例えば、自社の過去の優秀なプレスリリースや、熟練社員が書いた日報のスタイルを「例」としてプロンプトに含めることで、AIはその文体、構成、トーンを模倣します。日本の商習慣においては、「時候の挨拶」の有無や、結論を先に書くか背景を重んじるかといった微細なニュアンスが重要ですが、これらは言葉で指示するよりも「実例」を見せる方が、AIの精度は格段に向上します。
コンテキストの欠如を埋める：ハイコンテクスト文化への対応
日本の組織コミュニケーションは、世界的に見ても「ハイコンテクスト（文脈依存度が高い）」であると言われます。「よしなにやっておいて」が通じるのは人間同士の阿吽の呼吸があるからですが、AIに対してこれを行うと、一般的な（つまり平均的でつまらない）回答しか返ってきません。
実務でAIの価値を引き出すには、プロンプト内で「誰が、誰に向けて、何の目的で、どのような制約条件（文字数、避けるべき表現、必須キーワード）の下で」出力するのかを、徹底的に言語化する必要があります。これを面倒と感じるかもしれませんが、この「言語化プロセス」こそが、業務フローの標準化やナレッジの形式知化につながる副次的な効果も持っています。
プロンプトへの過信とリスク管理
一方で、高度なプロンプトテクニックを駆使したとしても、LLMにはハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）のリスクが常に伴います。「AI Voice」を消して人間らしい自然な文章になればなるほど、読み手は内容の正確性まで信じ込んでしまう危険性が高まります。
特に金融や医療、法務といった専門性が高く規制の厳しい分野においては、出力された内容のファクトチェック（事実確認）を人間の専門家が行うプロセス（Human-in-the-loop）が不可欠です。プロンプトハックによって流暢さを手に入れることは重要ですが、それは正確性を保証するものではないという点を、組織全体で認識しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点は以下の通りです。
- 「暗黙知」の形式知化：日本的な「空気」や「行間」はAIには通じません。プロンプトエンジニアリングとは、社内の暗黙知（良い文章、良い対応の定義）を明文化するプロセスであると捉え直してください。
- 組織的なプロンプト管理：個人のスキルに依存せず、自社に最適化されたプロンプト（指示書のテンプレート）をライブラリ化し、共有財産として管理することが重要です。これにより、品質のばらつきを抑え、ガバナンスを効かせることができます。
- 流暢さと正確性の分離：AIが人間らしい文章を書けるようになったからといって、その内容が正しいとは限りません。特にコンプライアンスに関わる領域では、AIは「下書き作成」のパートナーに留め、最終責任は人間が負う体制を明確にすべきです。
- 日本語特化のチューニング検討：グローバルモデルのプロンプト工夫で限界がある場合は、日本語の商習慣に特化した国産LLMの採用や、RAG（検索拡張生成）による社内用語・文脈の補強を検討するフェーズに入ります。