【AI用語】プロンプトエンジニアリング
現代の業務環境では、ChatGPTやGoogle Geminiといった生成AIが多くの企業で業務効率化の手段として活用されています。しかし、AIを導入したものの期待した成果が得られない、AIの回答が曖昧で実用的でないという課題に直面する職場も少なくありません。
この課題の背景には、AIへの指示の出し方が適切でないという要因があります。AIは高度な処理能力を持つ一方で、人間とは異なる特性を持つため、効果的に活用するには専用のアプローチが必要です。ここで重要になるのが「プロンプトエンジニアリング」という概念です。
プロンプトエンジニアリングを理解し実践することで、AIから精度の高い回答を引き出し、日常業務の効率化を実現できます。特に定型業務が多い事務職や経理担当者にとって、このスキルは業務の質と速度の両面で大きな改善をもたらす可能性があります。
定義
プロンプトエンジニアリングとは、AI（特にChatGPTのような大規模言語モデル）から期待する回答や結果を引き出すために、AIへの指示（プロンプト）を工夫する技術やプロセスです。
簡潔に表現すると、AIへの「質問の仕方」や「指示の出し方」を最適化する手法といえます。人間同士のコミュニケーションでも、相手に応じて説明の仕方を変えるように、AIに対しても効果的な伝え方があります。
AIは膨大なデータから学習していますが、曖昧な指示では曖昧な回答しか返せません。一方で、具体的で明確な指示を与えることで、業務に直接活用できる精度の高い回答を得ることが可能です。このような指示の最適化プロセスがプロンプトエンジニアリングの本質です。
AIへの「指示」についてさらに深く知りたい場合は、「プロンプトとは？AIへの効果的な指示出しの基本」の記事を参照してください。
具体的な例
プロンプトエンジニアリングの効果は、実際の業務場面で確認できます。以下に職種別の具体例を示します。
事務業務での活用例
会議の議事録作成支援では、単に「議事録を作って」と指示するより、「以下の会議内容から、決定事項、次回までの宿題、担当者を明確に分けて議事録を作成してください」と具体的に指示することで、実用性の高い議事録が得られます。
メール文章作成支援においても、「丁寧なメールを書いて」ではなく、「取引先への謝罪メールを、事実確認→謝罪→改善策提示→今後の対応の順序で、ビジネスマナーに配慮して作成してください」と構造化した指示により、適切な文面を生成できます。
データ整理では、「このデータを整理して」という曖昧な指示の代わりに、「顧客データを業界別、売上規模別、地域別の3つの軸でカテゴライズし、各カテゴリの件数も併記してください」と詳細に指定することで、分析に活用できる形でのデータ整理が可能です。
経理業務での活用例
報告書の下書き作成支援では、「月次売上データから、前年同月比較、四半期トレンド、注目すべき変動要因の3点を含む報告書の構成案を作成してください」と指示することで、経営陣への報告に適した構造の文書を得られます。
データ分析補助においては、「売上データを見て」ではなく、「過去12ヶ月の月別売上データから、季節性パターンの有無、成長率の変化、異常値の特定を行い、それぞれについて考えられる要因を3つずつ挙げてください」と分析の観点を明示することで、実務に活用できる洞察を得られます。
問い合わせ対応の効率化では、「よくある質問への回答を作成してください。対象は経理システムの操作方法について、回答は初心者向けに手順を番号付きで、専門用語には括弧内で簡単な説明を付けてください」と指示することで、実際の顧客対応に使用できる回答文を生成できます。
利用者への影響・メリット・注意点
メリット
業務効率の向上が最も直接的なメリットです。適切なプロンプトエンジニアリングにより、AIからの精度の高い回答を短時間で得られるため、情報収集、文書作成、データ処理にかかる時間を大幅に削減できます。
アウトプットの質の改善も重要な利点です。AIが生成する内容の精度と実用性が向上し、修正作業の負荷が軽減されます。また、一貫した品質の文書作成が可能になり、業務の標準化にも寄与します。
新たな可能性の発見により、AIの活用範囲が広がります。これまで手作業で行っていた業務の自動化や、より高度な分析が可能になり、付加価値の高い業務に時間を割り振れるようになります。
注意点
情報の正確性の確認は必須の作業です。AIの出力は必ずしも正確ではなく、特に数値データや固有名詞について間違いを含む場合があります。最終的な確認作業と事実検証は人間が行う必要があります。AIのハルシネーション（不正確な情報を生成する現象）について詳しくは、「ハルシネーションとは？AIの「もっともらしい嘘」を理解する」の記事で解説しています。
個人情報や機密情報の取り扱いには十分な注意が必要です。AIに入力する情報の種類を慎重に選別し、企業の情報管理規定に従った適切な運用を行ってください。「AI利用における情報セキュリティとは？企業のデータとプライバシー保護の基本」も参照し、情報漏洩リスクへの対策を講じてください。
継続的な学習の必要性も認識しておくべき点です。AIの進化に合わせて、効果的なプロンプトの記述方法も変化します。定期的な情報収集と手法の更新により、AIの性能向上の恩恵を最大限に活用できます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、AIを業務に効果的に取り入れるための基盤となるスキルです。適切な指示の出し方を理解することで、AIの持つ潜在能力を最大限に引き出し、業務効率化と品質向上の両立が可能になります。
技術の進歩により、AIはますます高性能になっていますが、その恩恵を受けるためには利用者側のスキルも重要です。プロンプトエンジニアリングの基本を理解し、日常業務に適用することで、AI活用における効果を最大化できるでしょう。
より実践的なプロンプトエンジニアリングのテクニックについては、「プロンプトエンジニアリングガイド：AI活用を次のレベルへ」を参照してください。