2025/01/03

プロンプトエンジニアリングって結局なに？ - 「問題の本質」を捉える人が仕事を変える

📑 目次

こんにちは、KnowHack（ノウハック）です。

近ごろ「生成AIが何でも解決してくれる！」と騒がれているのを耳にすることはありませんか？ ChatGPTなどの大規模言語モデルが身近になり、「魔法のように仕事が楽になる」「AIに任せれば何でも自動化できる」——そんな雰囲気を感じる人もいるでしょう。

しかし、ちょっと待ってください。生成AIは、あくまで「道具」です。いくら道具が優秀でも、何をどう使いたいのかが曖昧なままでは、使いこなせません。

特に、生成AIに的確な指示（プロンプト）を出す「プロンプトエンジニアリング」こそが、AI時代の新スキルとして注目される理由のひとつ。実はこれ、従来から「仕事ができる」と言われていた人達が持っていた「問題解決力」と直結していると私は考えています。

あなたは日々の仕事や生活の中で“もっとラクに成果を出したい”と思うことはありませんか？そうであればこの記事にお付き合いいただけると嬉しいです。

生成AIが「銀の弾丸」ではない理由

「何でもAIが解決してくれる！」という空気感があると、まるで“困ったことがあればポイッと投げるだけで何とかなる”と思われがちですが、現実はそう甘くありません。

AIは万能ではない
AIが得意とする領域もあれば、苦手とする領域もあります。さらに、AIに不正確なデータや曖昧な指示を与えれば、返ってくる答えもピンぼけになりがちです。
“どこにゴールを設定するか”は人間次第
どんなに高性能なモデルでも、「何をもって成功とするのか」「どういう形の成果がほしいのか」を決めるのは人間。AIに“今の状況やゴール”を正しく伝えられなければ、本当の力を引き出せません。

■ たとえるならカーナビ

目的地の入力が間違っていれば、カーナビはとんでもない場所に連れていってしまいます。優秀なカーナビほど、正確な目的地を入れて、地図の条件をちゃんと設定して使いこなす必要があります。AIも同じなのです。

“プロンプトエンジニアリング”と問題解決力の関係

生成AIに対する指示文の設計、すなわちプロンプトエンジニアリングは、ただ「うまく聞き方を工夫する」だけのテクニックではありません。むしろ本質は、「何が課題で、どんなゴールを目指したいか」を的確に見定める“問題解決力”です。

仕事が早い人・成果が出る人の共通点

昔から“仕事ができる人”は、求められている成果物をイメージし、そこへ最短距離で到達するための段取りを組むのが上手いとよく言われてきました。どんなプロジェクトも、課題を的確に捉えて、必要な情報を上司やチームメンバーに“ピンポイント”でリクエストしながら進めていく。

生成AIの時代になっても、それは変わりません。むしろ、それができる人はAIを使うとさらに強くなるのです。

的確な質問・指示をする
回答を検証して、さらに精度を上げる質問を重ねる
必要に応じて、補足情報や制約条件を提示する

まさに“問題解決の要”となるスキルが、プロンプトエンジニアリングという形でAI活用に直結しています。

例：問題の本質を捉えた指示が、AIの答えを変える

ここで簡単な例を見てみましょう。

パターンA：適当に投げる

指示：「プロジェクトの進捗管理に良い方法ってありますか？」
AIの回答：
「タスク管理ツールを使う」「週次ミーティングをやる」「担当者ごとに責任範囲を明確に」…など、一般論を列挙。

一見、悪くはありませんが、誰でも思いつきそうな答えや、ピンとこない抽象的な提案が多めです。

パターンB：問題の背景を踏まえて具体的に指示

指示：「プロジェクトの進捗管理に困っています。チームはリモートとオフィス出社が半々で、コミュニケーションロスがよく起きています。週次ミーティングは既にやっていますが、漏れや重複が多いです。メンバーにはSlackが浸透しているので、Slackと連携できるタスク管理方法を教えてください。予算は月1万円以内です。」
AIの回答：
ここでは「Slack連携のタスク管理ツールの具体例」「それらの導入費用」「重複を防ぐ設定例」や「コミュニケーションのベストプラクティス」など、ピンポイントで必要な情報がズバッと返ってくる可能性が高まります。

違いは明らかですよね。パターンBの指示にはどこに課題があるのか、どうしたいのかといった“本質”が詰まっています。この差を生み出すのが、プロンプトエンジニアリングの力であり、結局は問題解決力なのです。

生成AIの本質を活かすために必要な3ステップ

では、実際に生成AIと対話しながら仕事を進めるとき、どんなステップを踏めばよいのでしょうか。以下はあくまで一例ですが、基本の考え方として覚えておくと便利です。

課題を明確にする
- まずは「何が問題なのか」「どんなゴールを実現したいのか」を自分なりに言語化する。
- ここが曖昧なままだと、AIにも曖昧な指示しか出せず、的外れな回答が返ってきやすい。
制約条件・背景を洗い出す
- 「予算」「チーム構成」「使用しているツール」など、現場ならではの背景や制約をリストアップして伝える。
- これにより、AIが“何を考慮すべきか”を把握し、回答の精度を上げる。
出力形式や詳細度を指定する
- 「箇条書きで」「3つのステップに分けて」「メリットとデメリットを比較する形で」など、どういう形の回答がほしいかを明示する。
- さらに「専門用語はなるべく使わず」「忙しいビジネスマンにもわかるように」とトーンを指定すると、即使える答えが返りやすい。

実際のビジネス事例：どのように使われているか

例：社内会議の議事録作成の効率化
「月に数回の会議があって、議事録作成が負担だった。そこで議事録の要点整理のフォーマットをAIに提示し、発言内容の要約やアクションアイテムを自動抽出させたら、以前よりも2時間短縮できた」

本質：AIに“どんな形式で要約して欲しいか”を明確に伝えた（プロンプトエンジニアリング）
成果：担当者の作業時間削減＆会議の抜け漏れ防止

例：新商品のネーミング案ブレスト
「商品コンセプトやターゲット層を事前に細かく提示し、AIにブレストしてもらったら、チームだけで考えるよりはるかに多くのアイデアが出た」

本質：AIに“背景情報・ターゲット・ブランドの方向性”を具体的に提示し、回答を比較検討
成果：短時間で数十パターンの案を検討。より洗練されたネーミング決定に繋がった

よくある落とし穴：こんな使い方は要注意

出力を鵜呑みにしすぎる
- AIが間違った情報を返すこともある。常に“自分で検証する”視点を忘れずに。
指示が曖昧すぎる
- 「とにかくすごいプレゼン資料作って」だけではAIも困ってしまう。必要要素を箇条書きで伝えるなど具体化が大事。
守秘義務やプライバシーを意識しない
- 機密情報や個人情報をむやみに入力しない。特に企業内で使う際はルール整備も重要。

今日から始める生成AI活用

「生成AIをうまく使いたい」「でも、具体的に何から始めればいいの？」と迷っている方に向けて、今日から実践できる3つのステップを紹介します。1日のスキマ時間を使ってできるので、ぜひ気軽に試してみてください。

1. 小さな“課題”をAIに投げてみる

まずは日常のちょっとした困りごとをピックアップ
「夕食のレシピをもう少し時短で作りたい」「デスクまわりをスッキリする整理術が知りたい」など、どんな些細なことでもOK。
ゴールや背景を具体的に伝える
例：「○○という材料が余っている」「レンジ調理がメインで、30分以内に終わらせたい」など。「どんな結果がほしいのか」をハッキリ伝えるだけで、AIの回答は格段に精度が上がります。

2. 回答を見て“再質問”してみる

一発で完璧な答えが返るわけではない
AIからの回答を読んで、「ここはもう少し詳しく」「専門用語を使わずに説明して」など、さらに指示を加えましょう。
試行錯誤を重ねるうちに“自分が本当に欲しいもの”が見えてくる
何が足りないか、どう伝えればいいかを考えるプロセス自体が、問題解決力を磨くトレーニングになります。

3. テンプレートを作る

「こうすればうまくいった！」をメモしよう
たとえば「箇条書きで整理するとスムーズだった」「ターゲットを明確にするとピンポイントな提案が返ってきた」という成功パターンをテンプレ化。
仕事でもプライベートでも使い回せる
企画書作成や調べ物、資料まとめなど、多様なシーンで使えるようになります。テンプレを少し変えるだけで、あらゆる課題にアプローチしやすくなるでしょう。

これからChatGPTを活用したいという方は↓の記事もぜひ見てもらえると嬉しいです。

AIの限界と上手な付き合い方

得意領域／苦手領域を理解する
たとえば、最新の時事ニュースや社会情勢については必ずしも正確とは限らない（学習データのタイムラグ、情報ソースの問題など）。
想定外の質問には弱い
AIは“データから推定した回答”を返すので、まったく未知の概念には対応が難しい。そうした場合は一度AIに追加情報や前提知識を与える必要がある。
ファクトチェックは必須
計算結果や数値情報は、必ず自分でも確認しておくと安全。AIが誤った情報を断定的に返すケースもある。

最新の時事ニュースや社会情勢の正確性について記載しましたが、ChatGPT searchである程度は解決可能です。ぜひ以下の記事もご覧ください。