生成AIを使っているけど、「なんだか抽象的な答えばかりで役に立たない」
そう感じたことはありませんか？
実は、私も最初はそうでした。
プロンプトを投げても、返ってくるのは広く浅い答えばかり。
「これでは業務で活用するのは難しいな」と、半ばあきらめかけていました。
でも、いくつか工夫を加えたことで、AIから得られる情報の質が一気に変わりました。
今日は、私が試して効果があった3つのコツ（よく聞く話かもですが）を紹介します。
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1. プロンプトをパターン化する
最初にやったのは、「聞き方」を変えることです。
条件や前提、欲しい出力形式まで具体的に書くことで、AIの回答精度は大きく上がります。
例：
❌「マーケティング戦略を教えて」
⭕「あなたは食品製造業における優秀なコンサルタントです。
食品卸業向けに、在庫回転率を改善するための3つの施策を具体例付きで教えて」
この方法で、曖昧な回答がグッと減りました。
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2. ビジネスフレームワークを一緒に提示する
AIは「構造化された情報」に強いです。
たとえば「3C分析」「SWOT」「BSC」など、ビジネスフレームワークをプロンプトに入れると、実務で使えるレベルの回答が得やすくなります。
例：
「物流業向けにKPIツリーを作りたい。
目的は営業利益率の改善。
BSCの4つの視点で、具体的な指標と改善アクションを提案して」
こうすると、出力内容が実務レベルに近づきます。
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3. 「AIの回答を否定しない」で活用する
生成AIの答えは、時に抽象的です。
でも、そこで「使えない」と切り捨てるのはもったいないです。
私は、まずAIの回答を受け止めた上で、
「この答えの中で自分たちに活かせる部分はあるか？一旦は否定せず考えてみよう」
とチームでディスカッションするようにしています。
すると、AIから得た情報をきっかけに、
新しいアイデアや施策が生まれることもありました
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生成AIを「効率化ツール」として使うのではなく、「発想を広げるツール」と考えると良いのかもしれません
プロンプトを工夫し、フレームワークを活用し、柔軟に受け止めることで、
AIは「効率化」だけでなく「発想の拡張」にも使えるようになるのではと思います。
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