AI活用する上でのプロンプトの考え方

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August 01, 25

スライド概要

SNSでAIにやさしいデータつくりというキーワードをみて、それがプロンプトにどう関係するのかを考えていました

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これから機会があれば登壇資料を掲載していきたいと思います

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各ページのテキスト
1.

AI活用に向けた プロンプトの考え方 賢く、正しく、AIを活用するための視点と具体例

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1. はじめに • AIは業務効率化、意思決定支援、創造性の拡張など多方面で活用さ れている。 • 本レポートの目的:AIを「賢く」「正しく」使うための視点とスキルを整理 する。

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2. AIにやさしいデータづくり 「AIが理解しやすい」、 「AIに指示しやすい」リソース提供 • データ品質:欠損値の補完(例:平均値で補完) • データ構造:顧客情報を表形式に整形 • バイアス除去:性別の偏りによるAI判断の偏向を防ぐ • プライバシー配慮:顧客IDのハッシュ化、氏名の削除 観点 良い例 悪い例 構造化 表形式、JSON、CSV、明確なラベル付き フリーテキスト、曖昧な表現、改行やスペースが不 規則 明確な命名 社員番号, 作業開始時刻, タスク分類 data1, temp, あれ, それ 一貫性 日付形式が統一(例:YYYY-MM-DD) 日付が混在(例:2025/8/1, 8月1日, 01-082025) 文脈の明示 「この表は2025年7月の作業記録です」 「これ、前のやつ」など曖昧な指示 目的の明示 「このデータから予定外タスクの傾向を分析したい」 「なんか見てみて」など目的不明瞭 指示の粒度 「社員ごとに予定と実績の差を折れ線グラフで」 「グラフ作って」だけでは不明瞭 ファイル名・フォルダ名 2025_07_作業記録_田中.csv 新しいファイル.csv, 無題.xlsx

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3. データアナリティクスの役割 • 意思決定支援:売上データから季節ごとの需要予測 • パターン発見:製造ラインの異常停止の前兆検出 • 可視化:Power BI等のビジュアライズツールで売上推移をグラフ化 データアナリティクスとは? データアナリティクスとは、 膨大なデータを収集・整理・分析し、 そこから有益な情報や洞察を導き出す手法やプロセスのことを指します。 企業や組織が意思決定を行う際に、 データに基づいた根拠を得るために活用されます。

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4. メタデータの重要性 • 定義:ファイル作成日、作成者、形式などの情報 • 利用価値:営業部が作成した売上データを特定可能 • AIとの関係:月次報告用などの文脈情報が分析精度を高める メタデータとは? メタデータ(Metadata)とは、「データに関するデータ」のことを 指します。つまり、あるデータそのものではなく、そのデータを 説明・管理・識別するための情報です。

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5. メタスキルの育成 • 定義:批判的思考、問題解決力、情報整理力など • AI時代の必須スキル:問いを立てる力、文脈を読む力 • 実践方法:AI提案に対する振り返りワークショップ メタスキルとは? メタスキルとは、特定の職務や分野に限定されない、あらゆるスキ ルの習得や応用を支える「上位のスキル」のことです。言い換えれ ば、スキルを使いこなすためのスキルとも言えます。

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6. プロンプト設計とメタデータの関係 • 良いプロンプト:目的、具体的指示、文脈情報を含む • メタデータの活用:キャンペーン期間中などの背景情報を付記 • 事例:対象者属性を明記することで分析精度が向上

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7.メタスキル × プロンプト設計 メタスキル プロンプト設計での活用 批判的思考 問題の本質を見抜き、不要な情報を 「何を」「なぜ」行うかを明確 排除 にする 構造化思考 情報を整理し、論理的な順序で提示 ステップ・条件・出力形式を 明示 自己認識 自分の目的や期待を明確にする 「この結果を使って何をした いか」を伝える 適応力 AIの特性に合わせて表現を調整 曖昧な表現を避け、明確な 言葉を選ぶ コミュニケーション力 誤解のないように丁寧に指示する 文脈・背景・制約を含める 学習力 フィードバックを活かしてプロ ンプトを洗練 AIの応答傾向を理解し、改善を繰り 返す 良いプロンプトの要素

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7.1).良いプロンプト例 プロンプトの例(メタスキルを考慮したもの) 「このCSVファイルは2025年7月の作業記録です。 A列が社員番号、B列が作業開始時刻(YYYY-MM-DD HH:MM)、C列がタスク分類 (予定/予定外)です。 社員ごとに週単位で予定外タスクの件数を集計し、 Markdown形式の表で出力してください。 目的は、予定外タスクの傾向を把握し、業務改善に活かすことです。」 メタスキルの活用ポイント •批判的思考:目的が明確(業務改善) •構造化思考:データ構造と出力形式が整理されている •自己認識:何を求めているかが明示されている •適応力:AIが理解しやすい形式で記述 •コミュニケーション力:曖昧さがなく、丁寧な指示 •学習力:過去の応答を踏まえた改善が可能

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7.2).悪いプロンプトの例 プロンプト 「このファイルでなんかグラフ作って。予定外のやつとか。」 → AIは何をどう処理すればよいか判断できず、 誤った出力や追加質問が必要になります。 そして、その分だけ時間が掛かります メタスキルのまとめ •メタスキルは、プロンプト設計の「設計図」を描く力 •AIとの協働を成功させる鍵は、メタスキルの活用にあり •良いプロンプトは、目的・構造・文脈・出力形式が明確

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X. おわりに • AI活用は技術だけでなく人間の知性との協働 • 今後の展望:AIと共に成長する組織・個人のあり方