生成AIとプロンプト活用の未来と導入法

生成AIとプロンプトの基礎知識

近年、生成AI技術が急速に発展し、企業や自治体を中心に注目を集めています。生成AIとは、大量のデータを学習したAIモデルが文章や画像などのコンテンツを自動生成する仕組みです。特に、ユーザーの指示文（プロンプト）に応じてテキストを生成する大規模言語モデル（LLM）が代表的な例です。プロンプトは、AIに対して具体的な指示を与えるための文章であり、生成AIの出力品質を大きく左右します。

プロンプトの設計次第で生成AIのアウトプットが大きく変わるため、多くの企業や自治体がその効果に注目しています。例えば、神戸市では2024年2月1日からMicrosoftの「Copilot」を全職員が活用する方針を示し、試行期間を経てガイドラインやプロンプト事例集を整備し、知見を広く共有しています（参考）。このような取り組みにより、生成AIとプロンプトへの理解が深まり、業務効率化や新たな価値創出が進んでいます。

一方で、初めて生成AI導入を検討する企業や団体にとっては、AIのカスタマイズ方法や社内AIリテラシー向上など、さまざまな課題が存在します。まずは生成AIとプロンプトの基本的な仕組みを社内で分かりやすく伝え、AI活用の土台を築くことが重要です。

生成AI活用で広がる具体的事例

生成AIの活用事例は多岐にわたります。行政分野では、デジタル庁が2023年12月から2024年3月にかけて複数の大規模言語モデルを用いたチャットインターフェースを職員に提供し、業務改善の可能性を検証しました（参考）。この検証により、単純な事務作業の効率化だけでなく、高度な文書作成やデータ分析にも生成AIが有効であることが明らかになりました。

また、医療や教育、マーケティングなど幅広い業界でAI生成コンテンツの品質が向上し、業務自動化やクリエイティブ制作の効率化が進んでいます。アメリカでは、AIへの適切なプロンプトを設計・最適化するプロンプトエンジニアが高給で採用されるなど、専門職としての需要も高まっています（参考）。

日本国内でも、大学や企業がプロンプトエンジニアリングの教育プログラムを展開し、AIプロンプト設計や生成AI活用のノウハウが広がっています（参考）。DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の一環として、レポート作成時間の短縮、問い合わせ対応の自動化、AI生成ツールによる業務効率化など、さまざまなメリットが生まれています。

プロンプトエンジニアリングの要点

生成AIの効果を最大化するには、的確なプロンプト設計が不可欠です。例えば「○○のように振る舞って」「回答を○○文字程度にまとめて」など、具体的な指示を与えることで、AIに求める文章の方向性やスタイルを明確に伝えられます。大規模言語モデルは、学習データから得たパターンをもとに次の単語を予測して文章を生成するため、プロンプトのヒントが的確であるほど望ましいアウトプットが得られます（参考）。

ハーバード大学などでは、教育向けのプロンプト事例集を提供し、学習や研究目的での生成AI活用が進んでいます。指示内容を具体化するだけでなく、除外したい情報や参照すべき情報を明確にすることも重要です。例えば「この調査結果を利用して20代男性向けマーケティングの企画案を作成してください。ただし、未確認データは使用しないでください」といったように、使用データと除外データを整理することで、AIに不要な情報を混在させずに済みます（参考）。

効果的なプロンプト作成には、AIの動作原理や文章構成力などの知識・ノウハウが求められます。プロンプトエンジニアリングは、AIプロンプト設計の専門性を高め、企業や組織が生成AIを最大限に活用するための重要なスキルとなっています。

生成AI導入を支えるサービスとプラットフォーム

生成AIを活用した業務自動化や業務効率化を実現するには、適切な技術基盤やツールの選定が不可欠です。日本リスキリングコンソーシアムでは、企業や自治体など250を超える団体が連携し、「Prompting Essentials」という生成AIの学習講座を提供しています。Googleの専門家が指導し、修了者には認定証が発行されるため、社内教育にも活用しやすい仕組みとなっています（参考）。

技術者向けには、データサイエンスやクラウド活用まで含めた訓練コースがあり、生成AIのプロンプトエンジニアリングやフィーチャーエンジニアリング、クラウドサービスの知識を総合的に学ぶことができます（参考）。自社の業務要件やセキュリティ要件に合ったサービスを選択することで、スムーズな生成AI導入と運用が可能です。

また、学術研究の現場でも生成AIを活用した書類添削や研究計画書の改善が進んでおり、東京大学の研究室では研究提案書を複数のAIモデルに添削させるプロンプトを公開しています（参考）。このような事例を参考に、自社の業務に適した生成AIツールやプラットフォームの導入を検討することが重要です。

社内教育と人材育成の実践方法

生成AIを導入するだけでなく、社内でその価値を浸透させることが重要です。教育現場では「学校版プロンプト大賞」が開催され、教員から多くのプロンプト案が集まり、授業準備や校務効率化の優れたアイデアが共有されました（参考）。このような発表の場を設けることで、活用アイデアやプロンプト作成ノウハウが組織内に蓄積され、互いに学び合う環境が生まれます。

企業でも、チームや部署ごとに生成AIの勉強会やワークショップを開催し、実際にプロンプト改善を試す手法が効果的です。アメリカの大学では、授業内で生成AIを使って物理現象を分かりやすく説明する実践が行われており、「専門用語を省略せずに易しく解説してほしい」と指示したところ、学生向けの分かりやすい内容が得られたと報告されています（参考）。この手法は企業研修にも応用でき、難解な資料の説明や社内教育に役立ちます。

さらに、「PEP検定」という生成AIスキル認定制度が2025年4月に開始される予定です。日本プロンプトエンジニアリング協会が運営し、生成AIを活用した業務効率化やDX推進を目指すビジネスパーソンのスキル指標となることが期待されています（参考）。社内でこうした検定取得を目標にすることで、AIリテラシー向上やプロンプト最適化、AI応用スキルの底上げが可能です。

これからの生成AIトレンドとDX推進への展望

今後、生成AI技術の進化はさらに加速し、AIプロンプト設計の専門家やプロンプトテンプレートの充実が進むと予想されます。海外では「プロンプトエンジニア」がSNS担当者のように重要な職種として位置づけられ、日本でも同様の動きが広がると考えられます（参考）。

DX推進担当者やAI導入担当者にとっては、PoC（概念実証）から定着化への道のりをスムーズにするために、社内リテラシーの強化や実践的な研修が欠かせません。また、セキュリティや業務要件に合ったカスタマイズAIの導入には、外部パートナーとの連携や自社に適した生成AIプラットフォームの選択が重要です。まずは小規模なパイロットプロジェクトから着手し、成功事例を積み重ねながら組織全体へ展開することで、円滑なDX推進につなげることができます。

すでに各業界のトップ企業や自治体での導入が進んでいる現状からも、早期に生成AIを活用したワークフローの確立が競争力の差につながる可能性が高いです。社内研修や情報収集を続けながら、生成AI技術を取り入れる準備を進めてみてはいかがでしょうか。行政や教育機関、企業の実践知を参考にすれば、導入への障壁は確実に下がっています。DX時代の到来を追い風に、生成AIとプロンプトの連携で、業務自動化やマーケティングなど幅広い分野の生産性向上を目指しましょう。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
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