投稿者 global-ai-media 
Googleが公開した「新年の抱負を達成するためのGeminiプロンプト」は、一見コンシューマー向けの話題に見えますが、その本質は「抽象的な目標の具体化」と「個別最適化」にあります。本稿では、この事例をビジネス視点で読み解き、日本企業の業務プロセスや人材育成にどのように応用できるかを考察します。
「ワークアウト計画」に見るプロンプトエンジニアリングの本質
Googleは新年に合わせ、生成AI「Gemini」を活用して新年の抱負（New Year’s resolutions）を達成するためのプロンプト例を紹介しました。その中にある「現在の状態と目標を伝え、段階的なワークアウト計画を作成させる」という事例は、ビジネスにおける生成AI活用の核心を突いています。
この事例が示唆しているのは、生成AIが単なる情報の検索エンジンではなく、「現状（As-Is）」と「あるべき姿（To-Be）」のギャップを埋めるための具体的なロードマップを描くプランナーとして機能するということです。これをビジネスに置き換えれば、プロジェクトのWBS（作業分解構成図）作成や、新入社員のオンボーディング計画、あるいは中長期的な事業戦略のシナリオ策定など、複雑なタスクの分解と構造化に応用可能です。
日本企業における「個別最適化（パーソナライゼーション）」の需要
元記事では「パーソナライゼーション」の重要性が強調されています。これは日本のビジネス環境、特に人材育成（リスキリング）の文脈で極めて重要な意味を持ちます。
日本企業では長らく、一律の研修や標準化されたマニュアルによる教育が行われてきました。しかし、労働人口の減少と専門性の多様化に伴い、従業員一人ひとりのスキルレベルやキャリア志向に合わせた育成計画が求められています。GeminiのようなLLM（大規模言語モデル）に対し、「現在のスキルセット」と「目指すべきロール（役割）」を入力し、個別の学習カリキュラムを生成させるアプローチは、人事部門の工数を削減しつつ、従業員のエンゲージメントを高める有効な手段となり得ます。
ハルシネーションと「正解のない問い」への向き合い方
一方で、生成AIが提示する計画にはリスクも伴います。AIは確率的に「もっともらしい」回答を生成するため、提示されたスケジュールや手順が現実的に実行可能であるとは限りません（ハルシネーションの問題）。
特に日本の商習慣では、確実性や正確性が重視される傾向がありますが、生成AIを計画策定に用いる際は、「AIが作った案はあくまで叩き台（ドラフト）である」という認識を組織全体で共有する必要があります。AIの出力結果をそのまま顧客や上司に提出するのではなく、人間の専門家がその妥当性を検証し、修正を加える「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例から、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「具体化」のパートナーとして活用する：
日本の組織では、目標が抽象的（例：「業務効率化」）になりがちです。AIに具体的な行動計画（例：「毎朝の集計業務をPythonスクリプトで自動化する3週間の学習手順」）まで落とし込ませることで、実行力を高めることができます。 - コンテキスト（文脈）情報の整備：
精度の高い個別計画を出力させるには、AIに正確な「現状」を伝える必要があります。社内Wikiや業務マニュアルをRAG（検索拡張生成）で参照させるなど、AIが社内文脈を理解できるデータ基盤の整備が急務です。 - 自己研鑽ツールとしての解禁：
ガバナンスを理由にAI利用を一律禁止にするのではなく、従業員が自身の業務改善やスキルアップのためにAIを安全に使える「サンドボックス環境」やガイドラインを提供することが、組織全体の生産性向上につながります。