AIは「魔法」ではない。しかし「武器」である。（前半）～GPTを使いこなす“問いの設計力”～
「魔法」に見えてしまうAI──しかし“設計力”がないと動かない道具です
AIがあれば、もう全部自動化できる──そう、あなたは期待していませんか？
生成AI、特にChatGPTの登場は、私たちに「魔法」のような未来を予感させました。業務効率化の救世主として、さまざまな「スキマ業務」をAIに任せられるのではないか、と多くの企業が期待を抱いたことでしょう。
●例えば、こんな“経験”はありませんか？
・会議の発言録をまとめて要点を資料に反映する作業（なかなか手間がかかる。）
・新商品の特徴を紹介するブログ記事を書く（なかなか筆が進まない。）
・営業報告書に「来週の見通し」を書く（毎回言語化するのが、気が重い。）
・お客さまからの問い合わせの一次的な対応（毎回ほぼ同じ対応なんだよね。）
これらはすべて「すぐ終わるけど、正直めんどう」「誰かに任せられたら楽なのに」と感じる小さな手間が溢れています。しかし、これらは会社の中で「なくてもいい」仕事ではないのです。
そんな業務をAIが自動でこなしてくれるなら、こんなに素晴らしいことはありません。
「ChatGPTを使えば、要点整理も文章作成も一瞬でできる」と聞けば、確かに夢のようですよね。
● ところが、いざ使ってみると……
・出てきた答えがふわっとしていて使えなかった
・社内独自の用語が通じず、何度も修正が必要だった
・毎回やってほしいことをプロンプトにするのが負担になった
・結局、自分で修正する手間がかかり、かえって時間がかかる
こんな“あるある”に直面し、「やっぱり使えないな」「うちの会社には合わない」と感じてしまう方も少なくありません。でもこれは、AIの性能の問題ではないんです。
例えば、どんなに高性能な電動ドライバーを使っても、ネジの締め方や場所が分からなければ何もできません。しかし、私たち人間が「何を、どうしたいのか」を明確にし、適切な手順を踏んで正しく使うことができれば、驚くほど簡単に作業を補助してくれる道具になります。
AIも同じです。実際には、“問いの設計”が曖昧で「こういう答えを出して」と伝える方法が少しズレていた──それだけのことが多いのです。
● 具体的な例で考えてみましょう。
・目的：展示会でブースに立ち寄ってくれたお客さまへ、お礼メールを送る
・利用ツール：生成AI
（良い例）
指示文（プロンプト）：
「先日開催された○○展示会で弊社ブースに立ち寄ってくださったお客さまへのお礼メールを作成してください。
・BtoB企業で、製造業向けの業務効率化ソリューションを提供しています。
・丁寧でビジネスライクなトーンで、展示会の御礼と資料送付の案内、お問い合わせへの対応が可能である旨を含めてください。
・件名と本文で提案してください。
出力文：
件名：○○展示会ご来場のお礼
〇〇株式会社 〇〇様
平素より大変お世話になっております。株式会社△△の□□です。
先日は、○○展示会において弊社ブースへお立ち寄りいただき、誠にありがとうございました。
当日は、弊社の製造業向け業務効率化ソリューションに関心をお寄せいただき、貴重なお時間をいただけましたこと、心より感謝申し上げます。
ご希望の方に当日配布資料のPDF版をご提供しておりますので、ご入用の際はお気軽にお申し付けください。
また、製品やサービスについてご不明点やご質問等ございましたら、どのようなことでもお気軽にお問い合わせください。
今後とも何卒よろしくお願い申し上げます。
（良くない例）
指示文（プロンプト）：
展示会後に送るお礼メールを書いて。
出力文：
件名：展示会ありがとうございました
展示会に来ていただきありがとうございました。
何かあれば連絡ください。
今後ともよろしくお願いします。
比較表
| 比較項目 | 良いプロンプト | 良くないプロンプト |
| 内容の具体性 | 会社の業種、対象、目的、トーンが明確 | 指示があいまい |
| 出力結果の品質 | 丁寧・ビジネスライク・配慮あり | 簡素・抽象的・印象に残らない |
| 読者に響くか | 相手への感謝、案内、次のアクションを明確に提示 | 表面的なお礼で関係構築につながらない |
生成AIは、与えられた情報と目的を基に、よりパーソナライズされたメールのたたき台を作成してくれます。このように、「誰に、何を、どう伝えたいのか」「どのような目的で、どのようなアウトプットがほしいのか」を明確にすることで、期待する結果を出す可能性が高まります。
多くの企業がAI導入に失敗する最大の理由は、この“問いの設計力”が不足していることにあります。AIは万能な「魔法」ではなく、使い方次第で無限の可能性を秘めた「道具」なのです。
また、こういった“ピンポイント業務”からGPT導入を始めるケースが世の中では増えています。なぜなら、試行錯誤のスピードが早く、成果が目に見えやすく、「これは使える！」という実感につながるからです。
小さな業務からで構いません。まずは、あなたがAIに「何を、どうしてほしいのか」を具体的に言語化し、“問いを設計”するところから始めてみてください。AI導入の本質は、まさに「業務構造の言語化」と「問いの出し方」にあるのです。
「魔法」と見えてしまうAI（生成AI編）──要点整理表
| 項目 | 内容概要 |
| 期待 | 「全部自動化できるのでは？」という幻想（特にスキマ業務） |
| 期待とのギャップ | 出力が抽象的、用語が通じない、使いこなすのが面倒 |
| 原因 | AIの性能ではなく“設計”が曖昧だったこと |
| AIの本質的な使い方 | 「道具」として“設計”が必要（例：電動ドライバーのたとえ） |
【次回の記事もぜひお読みください】
本記事では、AIを「道具」として使いこなすための“問いの設計力”に焦点を当てました。 企業にとってAIとはどのような「武器」になり得るのでしょうか？そして、それを最大限に活用するために、どのような「使える状態」を“設計”すれば良いのでしょうか？
次回の記事では、AIを「思考の補助装置」としての「武器」と捉え、企業がAIを導入すべき理由、そしてAIを「使える状態」にするための業務設計の重要性について、さらに深掘りして解説します。ぜひお楽しみに。
次回：AIは「魔法」ではない。しかし「武器」である。（後半）～企業がAIを導入すべき理由～
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