生成AIのプロンプトをうまく書く8つのコツ|例文17選も紹介

リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの爆発的普及を皮きりに近年ますます注目が集まっている生成AI。

 

生成AIを上手に活用できるかは、「プロンプト」という指示/命令文をうまく入力書けるかどうかに左右されます。

本記事では、生成AIのプロンプトについて学びたい方向けに、プロンプトの基本から上手く書くコツ、サンプル例をまとめてご紹介します。


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目次

生成AIのプロンプトとは

生成AIのプロンプトとは
(画像:ChatGPTにおけるプロンプトの入力箇所)

生成AIのプロンプトとは、生成AIに与える指示/命令文のことです。

 

例えば、「以下の文章を要約して」「以下の目的を達成するコードを書いて」などがプロンプトです。

 

生成AIを使いこなし、期待する回答・出力を得るには、このプロンプトを上手に書く必要があり、プロンプトの質によって出力の精度は大きく左右されます

 

そのため、目的や状況に応じたプロンプトを書く技術や方法は「プロンプトエンジニアリング」とも呼ばれ、効率的に働きたい現代人に必須のスキルとなっています。

 

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プロンプトをうまく書く8つのコツ【ChatGPTでの実例有】

プロンプトをうまく書く8つのコツ【ChatGPTでの実例有】

生成AIのプロンプトをうまく書くコツとして以下の8つが挙げられます。

 

  • コツ①最新モデルの生成AIを使用する
  • コツ②指示/命令と補足情報を書き分ける
  • コツ③できるだけ具体的に書く
  • コツ④参考になる回答例を書く
  • コツ⑤最初はシンプルに書き、その後修正していく
  • コツ⑥あいまいな説明や表現を避ける
  • コツ⑦何をしないべきかよりも何をすべきかを書く
  • コツ⑧コード作成時は書き始めで適切な回答に誘導する

 

それぞれについて、ChatGPTを使った実例とともにわかりやすく紹介していきます。

 

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コツ①最新モデルの生成AIを使用する

最新モデルの生成AIを使用する ChatGPT Plus
(画像:OpenAI)

最新モデルの生成AIを使用することで、より精度の高い回答を得ることができます。

 

例えば、現在のChatGPTの最新モデルはGPT-4であり、月額20ドルの有料プランである「ChatGPT Plus」を契約することで利用が可能です。

 

GPT-4は無料プランで利用できるGPT-3.5に比べ、最新のデータを学習していたり、日本語での入出力性能が向上していたりと、性能が大幅に向上しています。

 

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コツ②指示/命令と補足情報を書き分ける

プロンプトの構成要素は、大きく①指示/命令②文脈の補足情報③出力形式の指示の3つに分けられますが、最初に①指示/命令を書くことが重要です。

 

また、これらの構成要素を、「###」や「”””」といった区切り記号を使い、書き分けることで、ChatGPTなどの生成AIはそれぞれのテキストが何を意味しているのかを高精度で理解してくれます。

×悪いプロンプト例

悪いプロンプト例 ChatGPT

※ある程度正しい回答が得られていますが、基礎知識がない人には、やや理解が難しい専門用語や表現が使用されています。

◯良いプロンプト例

良いプロンプト例 ChatGPT

※冒頭の指示に加えて、文脈や出力形式を書き分けて入力することで、自分の目的にマッチする回答を引き出すことができています。

コツ③できるだけ具体的に書く

自分が期待する回答を得るためには、5W1Hを示したり、文字数や文章構成を指定するなど、プロンプトをできるだけ具体的に書くことが重要です。

 

また、複雑な指示をする場合には、複数のステップに分けて指示を出すなどの工夫をすることで、精度の高い回答が得られる可能性が高まります。

×悪いプロンプト例

悪いプロンプト例 ChatGPT

※内容はある程度正しいですが、回答が冗長で、やや理解が難しい専門用語や表現も使用されています。

◯良いプロンプト例

良いプロンプト例 ChatGPT

※説明する対象や文量を具体的に指定することで、自分の目的にマッチしたわかりやすい回答を引き出すことができています。

コツ④参考になる回答例を書く

プロンプトに、自分が期待する回答の例を含めることで、自分が求める回答が出力される確率を高めることができます。

 

例えば、ある会社について説明してほしい場合には、回答に含めてほしい内容の例(CEOの名前、設立年、所在地、代表的なサービスなど)をプロンプトに含めることで、自分が求める情報が得られる可能性が高まります。

×悪いプロンプト例

悪いプロンプト例 ChatGPT

※内容はある程度正しいですが、質問が漠然としているため、自分が求めていない情報も多く含まれています。

◯良いプロンプト例

良いプロンプト例 ChatGPT

※回答に含めてほしい内容の例や回答の形式を示すことで、自分が求めている情報を含んだ回答を引き出すことができています。

 

※生成AI/ChatGPTの活用を検討する際に必ず押さえておきたい、基礎知識から活用の進め方、ポイントまでをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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コツ⑤最初はシンプルに書き、その後修正していく

プロンプトを書く際は、最初は具体例や形式の指示などを入れずにシンプルに書き、その後、具体例を示したり文章構成を指定したりして修正していくことがコツです。

 

特に複雑な指示を出す場合には、一回の指示で自分の望む回答を得ようとするのではなく、シンプルな指示から得られた回答をもとに、地道にプロンプトを修正していくと、うまくいく可能性が高まります。

シンプルなプロンプトの例 

例えば、ChatGPTについてあまり知らない人が、ChatGPTを利用するメリットを知りたい場合、まずは、以下のように、シンプルに質問を入力します。

ChatGPT シンプルなプロンプトの例

ChatGPTのメリットを様々な角度から説明してくれていますが、今回はデスクワークの場面で利用するメリットに絞って知りたかったため、期待する回答は得られませんでした。

修正のためのプロンプトの例

ChatGPT 修正のためのプロンプトの例

次に、上記のプロンプトを修正し、デスクワークで利用するメリットをシーンごとに説明するように依頼し直しました。

これにより、期待していた通り、デスクワークを効率化するヒントを得ることができました。

コツ⑥あいまいな説明や表現を避ける

プロンプトにあいまいな説明や表現を含めると、自分が意図しない回答が出力される可能性があります。このような記載は避け、できるだけ明確に指示を出すことが重要です。

×悪いプロンプト例

悪いプロンプト例 ChatGPT

※「環境問題について」「できるだけわかりやすく」というあいまいで抽象的な表現を用いたため、様々な話題が散在してしまい、脈絡のない回答になっています。

〇良いプロンプト例

良いプロンプト例 ChatGPT

※環境問題の中でも特に何が知りたいのかを、文量や文体とともに条件として示すことで、自分が求めている回答をうまく引き出せています。

コツ⑦何をしないべきかよりも何をすべきかを書く

プロンプトには、「何をしないべきか」よりも「何をすべきか」をしっかりと書いた方が回答の精度が高まります

×悪いプロンプト例

悪いプロンプト例 ChatGPT

※「専門用語を使わない」「文量が多くなりすぎない」という「してはいけないこと」を指示しました。確かに専門用語は使われていませんが、「まるで物語を作る作家のように」「友達のようなもの」といった余計な表現が含まれ、簡潔さやわかりやすさの点ではいまひとつです。

〇良いプロンプト例

良いプロンプト例 ChatGPT

※「初心者にも理解できるように」「200文字以内」という「すべきこと」を指示したため、初心者でも理解できるような簡潔でわかりやすい回答を得られています。

コツ⑧コード作成時は書き始めで適切な回答に誘導する

生成AIでコードを作成する場合には、最初にリーディングワード(コード生成時にモデルを特定のプログラムに誘導する言葉)を使うことで、適切なコード生成が行われやすくなります。

 

例えば、ChatGPTでPythonのコードを作成したい場合には、以下のように「import」というPythonのリーディングワードを追加することで、ChatGPTにPythonでコーディングすべきであることを認識させることができます。

ChatGPT リーディングワード

【コピペ可】仕事で使えるプロンプト例文集17選

【コピペ可】仕事で使えるプロンプト例文集17選

仕事で使える生成AIのプロンプトのテンプレートとして、利用目的別に以下をご紹介します。

 

<日々の業務効率化>

  • ①メールの返信
  • ②文章/ブログの執筆
  • ③文章の要約
  • ④特定のWebサイトの内容の要約
  • ⑤添付したファイルの内容の要約
  • ⑥文章の校正
  • ⑦議事録の作成

 

<企画立案>

  • ⑧企画案のブレスト・幅出し
  • ⑨企画書の作成
  • ⑩キャッチコピー・セールスコピーの作成
  • ⑪リスクや問題点の洗い出し

 

<資料作成>

  • ⑫骨子・構成の作成
  • ⑬各構成の叩き台のブラッシュアップ
  • ⑭画像・アイコンの作成

 

<その他>

  • ⑮Excel関数の作成
  • ⑯文章の翻訳
  • ⑰契約書のドラフトの作成

 

それぞれの目的に応じたプロンプトのテンプレートについて、ChatGPTでの実例とともに紹介していきます。

 

※文章作成やリサーチなど日々の業務効率化に使える、おすすめ生成AIツールや5大活用方法、ポイントをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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日々の業務効率化

①メールの返信

顧客からクレームのメールが来てどのように返信したらよいのかわからない場合など、メール返信に困ったときには、生成AIに返信メールの文案作成を依頼することがおすすめです。

 

【プロンプト例】

以下の「顧客からのメール」について、顧客に不快な思いをさせないような返信内容を書いてください。

###:顧客からのメール”””

平素よりお世話になっております。

さて、大変申し上げにくいのですが、弊社を担当くださっているXXさんについてご相談があり、メールいたしました。

実は、XXさんの不手際により、弊社の業務に支障が出ております。先日、商品「○○」の注文の個数変更をお願いしたのですが、ご対応いただけませんでした。

本人に再度連絡したのですが回答はなく、仕方なく別の担当の方にご対応いただきました。

以前も同様のことがあったのですが、謝罪の言葉もいただけません。

貴社とのお取引は今後も継続したく考えておりますので、再発防止の徹底をお願いいたします。

どうぞよろしくお願い申し上げます。

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記回答をそのままコピペして返信しても違和感ないほど、自然な文章が出力されています。

②文章/ブログの執筆

生成AIに記事やブログなどの文章を作成させることができます。文量や文体、含める内容、ターゲットとなる読者などを具体的に設定することで、自分の目的に合致した文章を生成することができ、一から自分で文章を作成するよりはるかに効率的になります。

 

【プロンプト例】

あなたは大手Webメディアのライターです。

以下の条件に基づき、XXについて解説するメディア記事の文章を作成してください。

 

###条件:”””

・400文字程度

・「です」「ます」調

・2~3行ごとに改行をする

・メリットとデメリットを併記

・XXX

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、生成AIを解説するメディア記事の文章を作成させた結果です。正確で自然な日本語で書かれており、このままコピペしても問題ないくらい質の高い回答となっています。

③文章の要約

文章の要約は自力で行うとかなりの時間がかかります。生成AIを使えば主要なポイントを押さえたわかりやすい要約を一瞬で作成することができ、業務時間を大幅に短縮することができます。

 

【プロンプト例】

あなたは有名な雑誌のライターです。

以下の文章を、以下の条件に基づき、要約してください。

 

###文章:”””

XXX

“””

###条件:”””

・200文字程度

・「です」「ます」調

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、人工知能に関するWikipediaの文章の一部を200字程度で要約させた結果です。主要なポイントをおさえつつ、わかりやすくまとまった内容の要約を瞬時に作成することができます。

④特定のWebサイト・PDF資料の内容の要約

※ChatGptのプラグイン機能であるWebPilotを使用して活用ください。

 

【プロンプト例】

あなたは戦略コンサルタントです。以下の資料の内容を要約してください。

(WebサイトやPDF資料のURL)

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は総務省のAIガイドラインのPDF資料を要約してもらった結果となっています。資料を一から読むよりも、はるかに効率的に全体像や要点を理解することができます。

⑤添付したファイルの内容の要約

※ChatGptのプラグイン機能であるWebPilotを使用して活用ください。

 

WordやPowerPointなどのファイルを添付することで、ファイルの内容を要約することができます。

 

【プロンプト例】

あなたは○○についてのリサーチ結果をまとめた資料の作成を任されています。添付の資料の内容を要約してください。

 

※ChatGPT上での資料の添付は、以下の画像のクリップのようなマークをクリックすることで行うことができます。

ChatGPT上での資料の添付

⑥文章の校正

【プロンプト例】

以下の文章から、誤字・脱字を見つけて、修正すべき箇所をすべて挙げてください。その上で、修正した後の文章案を作成してください。

 

###校正してほしい文章:”””

XXX

“””

 

【実際の質問と回答例】

ChatGPT 実際の質問と回答例

※上記は、食事に誘ってもらったことへのお礼の文章を校正してもらった結果です。文法や漢字の誤りも正確に指摘し、正しい文章に修正されています。

⑦議事録の作成

生成AIに会議の内容メモを読み込ませれば、これをベースに議事録を作成することができます。長時間の会議の場合、メモの量も膨大になるので、自力で議事録にまとめるのにかなり時間がかかります。

 

生成AIにより議事録作成を自動化すれば、人間よりも早く正確に議事録を作成でき、業務効率化に繋がります。

【プロンプト例】

あなたは、会議の議事録の作成担当です。以下の「発言メモ」をもとに、会議の議事録を作成してください。

 

###発言メモ:”””

・XX:XXXXXXXXXXXXXXXX

・XX:XXXXXXXXXXXXXXXX

・XX:XXXXXXXXXXXXXXXX

“””

###条件:”””

・期日、決定事項の要旨、ToDoを冒頭に記載する

・箇条書き

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、社員が生き生きと働けるようにオフィス環境を改善する策を話し合う会議の議事録を作成してもらった結果です。冒頭に期日や決定事項・ToDoが記載され、会議の内容もわかりやすくまとめられています。

企画立案

⑧企画案のブレスト・幅出し

生成AIは、膨大な学習データと無尽蔵の思考体力から、企画案のようなアイデアのブレスト・幅出しを得意としています。

 

【プロンプト例】

あなたは新規事業立案に強みを持つ戦略コンサルタントです。

XX業界でXXXを活用した新規事業のアイデアを10個企画してください。

###背景・目的:”””

・私は新規事業立案プロジェクトの責任者

・明日に自社がとり得る新規事業案をMECEにリストアップする必要がある

“””

###各アイデアに関する出力項目:”””

・アイデアの概要

・インパクト:どの程度売上・利益増加に貢献しそうかを10段階で評価しその理由も記載

・フィージビリティ:どの程度実現できる可能性が高いかを10段階で評価しその理由も記載

・必要なアセット:新規事業の成功に向けどのような事業基盤、強みを有している企業とマッチするか

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は小売業界での生成AIを活用した新規事業のアイデアを企画してもらった結果の一部です。上手にプロンプトを設定することで、かなり精度の高いアイデア出しに加え、評価や自社とのマッチ度合いなども瞬時に検討してくれます。

 

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⑨企画書の作成

生成AIを活用することで新しい施策やプロジェクトなどの企画書を作成することができます。

 

プロンプトを上手に設定することで、具体的でクオリティの高い企画書を瞬時に作成することができます。

 

【プロンプト例】

あなたはXX業界の大手企業に勤める新サービスの企画担当です。

XXを活用した新しいサービスの企画書を作成してください。

###制約条件:”””

・XXを対象とした、XXを実現するサービス

・ユーザーが繰り返し利用したくなるようなUI/UX設計が施されている

“””

###企画書に含める項目:”””

・企画の概要

・必要となるコストと人材

・他社と差別化できるポイント

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、一般消費者を対象とし、AIを活用して家事をより便利にする新サービスの企画書を作成してもらった結果の一部です。上手にプロンプトを設定することで、かなり精度の高い企画の概要に加え、必要となるコストや人材、差別化ポイントなども具体的に検討してくれます。

⑩キャッチコピー・セールスコピーの作成

生成AIに、自社の商品やサービスを宣伝する魅力的なキャッチコピーやセールスコピーの案を作成してもらうことができます。

 

自分では思いつかない表現や売り文句を考えてくれるため、より良いコピーの作成が可能となります。

 

【プロンプト例】

あなたはプロのマーケターです。以下の条件に基づき、XXという商品・サービスのキャッチコピーを5個作成してください。

 

###条件:”””

・15文字以内

・XXのXXという特徴を強調

・消費者が思わずほしくなるような魅力的な内容

”””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、消費者をひきつける化粧水製品のキャッチコピーを作成してもらった結果です。いずれも実際の広告にありそうな魅力的でキャッチーなコピーとなっています。

⑪リスクや問題点の洗い出し

新しいプロジェクトや施策の企画を作成するにあたっては、想定されるリスクや問題点を把握しておくことが重要です。これらの洗い出しにも生成AIを活用することができます。

 

【プロンプト例】

あなたは、XXという新規プロジェクトの企画立案を依頼された戦略コンサルタントです。

プロジェクトを実現する上で想定されるリスクを10個挙げてください。

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、AIとロボットを活用した工場の自動化という新規プロジェクトを企画するにあたって想定されるリスクを10個挙げてもらった結果です。コスト、規制、安全面、市場への影響など幅広い観点からあらゆるリスクを挙げています。

資料作成

⑫骨子・構成の作成

生成AIで、会社で使うあらゆる資料の骨子や構成を作成することができます。「資料の作成を任されたけど、何をどのような構成で書けばいいかわからない」場合でも、生成AIの力を借りることで、資料作成をスムーズに進められます。

 

【プロンプト例】

あなたはXX業界の大手企業に勤めるXXの担当者です。

以下の条件に基づき、XXに関する資料の骨子を作成してください。

 

###制約条件:”””

・XXを目的とする内容

・項目を箇条書きで記載

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、自社が開発した新しいソフトウェアを外部向けに説明する資料の骨子を作成してもらった結果です。特徴やメリットなど、資料の目的に適した項目が箇条書きで記載されており、骨子としてそのまま流用できるほどのクオリティの高さです。

 

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⑬各構成の叩き台のブラッシュアップ

自分または生成AIが作成した骨子・構成のうち、特定の項目を切り出してより詳しく洗練された内容にブラッシュアップしてもらうことも可能です。

 

【プロンプト例】

上記で作成した骨子・構成のうち、「XX」の項目についてブラッシュアップして作成してください。

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、「骨子・構成の作成」のところで作成した骨子・構成のうち「ユーザーにもたらすメリット」の部分に絞って、ブラッシュアップして作成してもらった結果です。指定した項目について、より詳しく洗練された内容の文章を作成することができます。

⑭画像・アイコンの作成

生成AIは、文章だけでなく、画像やアイコンを作成することができます。プレゼン資料やスライド向けに、伝えたいメッセージを表現したキャッチーな画像やアイコンを作成したい場合などに活用することができます。

 

【プロンプト例】

以下の条件に基づき、会社のXXの資料に掲載する画像を作成してください。

 

###条件:”””

・XXをイメージした画像であることが一目で分かる

・アニメ調

・縦:横=1:2

”””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、自社が開発したロボットの説明資料に掲載するために、人とロボットが協力してよりよい社会を創り上げていく様子をイメージした画像を作成してもらった結果です。伝えたいイメージをしっかりと再現し、かつ、見る人をひきつけるような鮮やかな画像となっています。

その他

⑮Excel関数の作成

Excelでやりたいことがあるが、どのような関数を使えばわからない場合でも、生成AIに指示すればExcel関数を教えてもらうことができます。

 

Excelでどのような目的を達成したいのかを丁寧に説明することが重要です。

 

【プロンプト例】

以下の目的を達成するためのExcelの関数式を出力してください。

###目的:”””

XX列にXXを出力したい。

“””

###条件:”””

・XX以上の場合はXXと出力

・XX未満の場合はXXと出力

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、生徒の点数表をもとに、生徒への評価を自動で出力するためのExcel関数を作成してもらった結果です。プロンプトを丁寧に入力することで、目的を達成するための関数式が瞬時に生成されます。

 

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⑯文章の翻訳

生成AIの中にはあらゆる言語に対応したものもあり、翻訳作業を瞬時に行うことができます。

 

【プロンプトの例】

以下の英文を日本語に翻訳してください。

###英文:”””

XXX

”””

 

【実際の質問と回答例】

ChatGPT 実際の質問と回答例

※上記は、OpenAIのホームページに掲載されていた一文を日本語に翻訳したものです。短時間で、元の英文を忠実に翻訳しています。

⑰契約書のドラフト作成

生成AIに、契約書のドラフトを作成させることができます。契約の目的や条件を具体的に書くことで、契約書のドラフトが自動生成され、契約書のドラフト業務を大幅に効率化することができます。

 

【プロンプト例】

以下の条件を満たすXX契約書を作成してください。

 

###条件:”””

##目的(第1条)

甲が乙に対し、XXXの業務を委託する

##報酬・支払条件(第2条)

・報酬:XXX円

・支払期限:XX年XX月XX日

・支払方法:乙が指定した口座に振り込む

##納期(第3条)

・納期:XX年XX月XX日

“””

 

【実際の回答例】

ChatGPT 実際の回答例

※上記は、甲が乙に対してソフトウェアの開発を委託する業務委託契約書を作成してもらった結果です。著作権や秘密保持などの一般的な規定も自動生成され、契約書のドラフト業務を大幅に効率化することができます。

生成AIを業務で活用する9つの方法

生成AIを業務で活用する9つの方法

生成AIを業務で活用する方法として、以下の9つが挙げられます。

 

  • ①リサーチ・翻訳・要約・分析
  • ②企画立案・フィードバック
  • ③メール・企画書等の文書作成
  • ④設計・デザイン案作成
  • ⑤ソフトウェア開発・デバッグ
  • ⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
  • ⑦文章/画像等のコンテンツ作成
  • ⑧チャットボット等による顧客対応自動化
  • ⑨サービス機能・顧客体験の進化

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AI リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

 

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

 

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

生成AI 企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

  

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

 

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

生成AI メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの1つです。

 

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

 

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

④設計・デザイン案作成

生成AI 設計・デザイン案作成
(画像:大林組)

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

 

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

⑤ソフトウェア開発・デバッグ

生成AI ソフトウェア開発・デバッグ
(画像:github)

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

 

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

生成AI チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
(画像:パナソニックコネクト)

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

 

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑦文書/画像等のコンテンツ作成

生成AI 文書/画像等のコンテンツ作成
(画像:伊藤園)

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

 

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

⑧チャットボット等による顧客対応自動化

生成AI チャットボット等による顧客対応自動化
(画像:MILIZE)

生成AIを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

 

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑨サービス機能・顧客体験の進化

生成AI サービス機能・顧客体験の進化
(画像:メルカリ)

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

  

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

  

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

企業が生成AI活用を成功させるための5つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるための5つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の5つです。

 

  • ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
  • ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
  • ③アジャイルアプローチでの開発・導入
  • ④システムとルールの両面からのリスク管理
  • ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。 

 

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

 

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

 

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

 

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

 

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

 

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

 

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AIを活用するための4つのステップ

企業が生成AIを活用するための4つのステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の4つのステップがあげられます。

 

<Step1:活用方針の検討>

  • 最新の市場動向のキャッチアップ
  • 自社の活用可能性の整理
  • 生成AIの活用目的・ゴールの設定

 

<Step2:利用環境構築>

  • セキュリティ・データ管理体制の強化
  • ガイドライン・マニュアルの策定
  • 社員向けのAIリテラシー研修
  • 社内業務での試験運用

 

<Step3:試験開発・運用(PoC)>

  • PoCを行うユースケースの検討
  • 要件定義・プロトタイプ開発
  • 運用と評価

 

<Step4:本開発>

  • 本開発を行うユースケースの検討
  • 要件定義・本開発
  • 運用と評価
  • 活用方針・内容の継続的なカイゼン

 

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

 

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Step1:活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

 

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

 

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2:利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

 

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

  

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3:試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

 

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

  

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4:本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

 

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

 

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

 

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

 

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。

【業界別】日本企業の生成AI活用事例10選

【業界別】日本企業の生成AI活用事例10選

業界別の日本企業の生成AI活用事例10選は、以下の通りです。

 

<製造業界>

  • ①パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
  • ②オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

 

<小売業界>

  • ③セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
  • ④パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

 

<飲料業界>

  • ⑤アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

 

<IT業界>

  • ⑥LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
  • ⑦メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

 

<教育業界>

  • ⑧学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供

 

<建築業界>

  • ⑨大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

 

<銀行業界>

  • ⑩SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

 

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

 

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①パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
(画像:パナソニックコネクト)

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

 

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

 

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

②オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ
(画像:impresswatch)

オムロンサイニックエックス(OSX)は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

  

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

  

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

③セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
(画像:日本経済新聞)

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

 

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

 

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
(画像:パルコ)

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

 

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

⑤アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
(画像:丹青社)

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

 

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

  

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

 

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⑥LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
(画像:github)

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

 

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

 

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

⑦メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
(画像:メルカリ)

メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

 

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

 

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑧学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供
(画像:学研)

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

 

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

 

学研オリジナル学習システム(GDLS)は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

⑨大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
(画像:大林組)

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

 

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

 

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

 

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑩SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
(画像:SMBCグループ)

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

 

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

 

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。

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