AIに的確な回答を得るには、分析力と言語化力が求められるわけですよね。
物事を論理的に整理できる理系のセンスと、それを的確に言語化できる文系のセンスが求められるわけです。
ただこれ、業として成立できるのか？と言うと、結構難しいのではありませんかね。
企業のシステムを構築し、納品したとしても、そこで完璧な状態になっているのは稀ですよね。修正修正を繰り返し、何とか使えるレベルが割と多いのではありませんか？
この原因の多くは、企業側が何をして欲しいのかが明確でなく、またそれをSE側に正しく伝えられていない事が大半ですよね。
AIのプロンプトも同じ事が言えるのではありませんか？
何をしたいのか、どういう傾向の答えが欲しいのか、それらが曖昧だと、それっぽい答えしか得られないわけですよね。
文中でも、ゼロベースの人が見れば、かなりハードルの高い事を言っているわけです。自分でやってもても碌な答えが返ってこないという懸念すら湧いて出てくるわけですよね。
この時に、
AIから貴社に合った正解を導くためのプロンプト構築します。
とか言われたら、お金払っても良い様な気になりませんか？
しかも月額契約+1回幾らとか、そういう内容であれば、ついつい契約したくなったりしまいませんか？
提供する側は、実質リモートワークでOKですよね。
新規の場合、対面での話し合いが必要かも知れませんが、その後は、納品までメールで済んでしまいますよね。
IT系企業は、割とAIとの置き換えが起きそうな感じなので、次の手として、こういう展開もあり得るのかも知れません。
ただ、この「質問力」等、〇〇力って言い方、どうにかならない物でしょうか。
昨今の履歴書にも「傾聴力」や「巻き込み力」等、謎の言葉の羅列を目にする事があります。言いたい事は分かりますが、馬鹿っぽく見えてしまいます。
客や上司の話を傾聴するのは当たり前で、そこに「力」を付けるという事は、その世代では、客や上司の話を聞かないのが当たり前の様に見えてしまうわけです。
この「質問力」もそうなのですが、どちらかと言うと問われているのは「指示力」ですよね。
AIに対して質問をする際には、的確な指示が必要
と書いているわけです。もしこれらを纏めて「質問力」と言っているのであれば、誤解を与える表現の様な気がします。むしろ回答を得るための「指示力」なのではありませんか？恐らく、書いた方は理解できているのだと思うのですが、その言葉がどのように伝わるのかの意識が希薄だと思うんですよね。
先程の傾聴力もそうなのですが、使いやすい安易な言葉を使う事で、伝えたい事が正しく伝わらない可能性があるわけです。
言葉を記号化してしまうと、その記号の意味やニュアンスを共有している者同士以外は、正しく伝わっていかないわけですよ。文字数制限があるのであれば、致し方ない部分もあるわけですが、丸めず正しく説明すべきだと思いますよ。
「傾聴力」については、その言葉を使わずに、何を伝えたいのかを文章化すれば、それを誇らしげに言う事が如何に馬鹿げた事なのか、気が付くと思いますよ。
■質問力こそ、AI時代の最強の武器 生成AIから「使える提案」を引き出す8つのプロンプト例
https://news.mixi.jp/view_news.pl?media_id=40&from=diary&id=8808518
生成AIに質問を重ねても、ありがちな回答や漠然とした提案しか出てこないことはよくある。それは、質問の立て方に問題があるのかもしれない。
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「質問力こそ、AI時代を生き抜くための最強の武器」だとプロインタビュアーの山口拓朗氏は話す。
生成AIから高品質な提案を引き出すコツと、実際に役立つ8つのプロンプト例を解説する。本記事は、山口氏の著書『正しい答えを導く質問力』（かんき出版、2025年）に、かんき出版による加筆と、ITmedia ビジネスオンラインによる編集を加えて転載したもの（無断転載禁止）。
●「質問力」は生成AIを強力なパートナーにする
ChatGPTをはじめとする生成AIが普及する今こそ「AIは魔法の箱ではない」という基本的な視点を忘れてはなりません。
機械学習の世界には「Garbage In, Garbage Out」（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）という言葉があります。言い換えれば「プロンプト（指示文）の質が低ければ、AIから返ってくる答えもまた低質になる」ということです。
この言葉は、AI活用において質問力がいかに重要かを物語っています。
例えば「会社の売り上げを上げる方法を教えて」といった漠然とした問いを投げかけると「広告を増やす」「新商品を開発する」など、ありがちな一般論にとどまります。
しかし、プロンプトを具体的にするだけで、出力の質は一変します。
「社員数20人の地方都市の中小製造業で、主力商品は○○。年間売上は約3億円。現在はWebマーケティングに注力できていません。この状況を踏まえ、今後半年以内に売り上げを10％向上させるための具体的な施策を3つ提案してください」
このように、背景や目的、制約などを明確にすることで、AIの回答を実用的なレベルまで引き上げられます。つまり、生成AIの力を十分に引き出すには、自分が「何を求めているか」を正しく理解し、それを明確な言葉で伝える力が不可欠なのです。
問いの質次第で、AIは「強力なパートナー」にも、使えない道具にもなります。その鍵を握るのが「問いを練る力」です。
●AIの回答を「使える情報」に変える質問のコツ
生成AIを使いこなせる人と、そうでない人との間には、徐々に差が生まれつつあります。その大きな要因の一つが質問力です。
AIを上手に活用している人は「どんな質問をすれば、どんな答えが返ってくるか」を常に意識しながら、試行錯誤を重ねています。
一方で「思った答えが返ってこない」とAIの性能を疑う人もいます。しかし、そうしたケースの多くは、実は「質問の立て方」に原因があります。つまり、AIを十分に使いこなせていない可能性があります。
例えば、次のようなプロンプトを入力したとしましょう。
「プレゼンのコツを教えてください」
この質問でも、一定の答えは得られるでしょう。しかし、その多くは抽象的で、自分の状況にフィットしているとは限りません。
では、質問を次のように変えてみたらどうでしょう。
「社内会議での5分間プレゼンを成功させるために、緊張しやすい人でも実践できる3つの工夫を、箇条書きで教えてください」
このように「目的」「条件」「形式」「具体性」などを意識して質問を設計するだけで、出力の精度は格段にアップします。
実際、AIを活用して成果を出している人たちは、次のようなポイントを押さえてプロンプトを工夫しています。
・「誰に向けた情報か？」を明確にする
・「何を目的としているのか？」を具体化する
・「出力形式」（リスト、文章、図解など）を指定する
・「トーン」（丁寧、カジュアル、専門的など）を明示する
これらを踏まえた例が以下になります。
「中学生向けのキャリア教育講演で使うスライド案を、3ページ分、箇条書きで提案してください。トーンは親しみやすく、言葉は中学生に伝わるレベルにしてください」
この程度まで丁寧に設計すれば、AIのアウトプットは一気に「使える情報」へと変わります。
AIは、あなたの意図に応じて情報を提供してくれる「優秀な相棒」です。あなたの意図を伝える質問の精度が高まるほど、AIからの情報提供の質も高まります。つまり、あなたの思考や意図にぴったりな情報を受け取れるのです。
●的確に指示するための「8つのポイント」
生成AIに対する問いかけ（プロンプト）は、いわば「AIとの対話の設計図」です。どんな質問をするかによって、AIから返ってくる情報の質も、提案のレベルも大きく変わってきます。
以下に、生成AIの力を最大限に引き出すための8つのポイントを紹介します。
1.目的（ゴール）の明確化
人に質問をするときと同様で「何を知りたいか」が明確でなければ、AIも的を射た回答はできません。多くの場合、必要なのは「逆算質問」です。
プロンプト例：「この資料の目的は、次四半期のプロジェクト計画を整理・改善し、実行可能な流れにまとめることです。会議で上層部の賛同を得られるよう、プロジェクトの具体的な計画案を3つ提示してください」
2.読者の明確化
「誰に向けた情報か」を伝えることで、AIが文体や内容の難易度、言葉の選択などを最適化してくれます。
プロンプト例：「この説明文は無形サービスを販売予定の起業志望者向けです」
3.背景・前提の明確化
背景や前提を伝えることで、AIが適切な文脈を捉えやすくなります。
プロンプト例：「以下の文章は、最近の市場調査データに基づいています。市場のトレンドとそのデータを踏まえて、○○に関する文章を作成してください」
4.制約・条件の明確化
制約や条件を伝えることで、より現実的で実行可能な提案が得られます。
プロンプト例：「予算は100万円以内、実施期間は3カ月以内という条件の下で、○○の実施計画案を3つ提示してください」
5.出力形式の明確化
アウトプットの形式を指定することで、そのまま使える実用的な成果物が得られます。
プロンプト例：「この分析内容を報告書形式で、現状、課題、解決策の3項目に分けて、各100文字以内でまとめてください」
6.サンプルの提示方法
お手本を示すことで、AIの出力をこちらの意図やイメージに近づけられます。
プロンプト例：「この文章を、以下のサンプル文と同じ構成・トーンで書き直してください。サンプル文：〜〜」
7.具体的／抽象的に提示する
得たい情報や成果物のイメージが明確な場合は、具体的に指示することで、精度の高い出力が得られます。一方、AIの創造性を引き出して新しい視点や発想を求めたいときは、あえて抽象的な指示にとどめるアプローチが有効です。
「具体型」プロンプト例：「『社員の個性を尊重』『失敗は大歓迎』『社会を驚かせる』の3つの価値観を踏まえ、新卒採用用のキャッチコピーを10案出してください」
「抽象型」プロンプト例：「今までにない価値観を提示する、新卒採用用のキャッチコピーを提案してください」
8.生成AIと対話しながら内容を練り上げる
最初のプロンプトで完璧な答えが出るとは限りません。人に質問するときと同じように、「もう少し深く」「別の角度から」と対話を重ねることが大切です。
プロンプト例：「この案はあいまいで説得力に欠けます。中小企業の経営者が一目で理解・納得できるよう、事例や数値を入れて具体化してください」
●あなたの“問いの質”がAIを「強力なパートナー」に変える
生成AIを使いこなすには「的確に問いを立てる力」が求められます。AIは万能ではなく、私たちの問いの質に正直に反応する鏡のような存在です。
本記事で紹介した8つのポイントは、状況や目的に応じて、個別に使うこともあれば、組み合わせて使うこともあります。適切にマネジメントすることによって、AIから期待通り、あるいはそれ以上の成果を引き出せるようになるでしょう。
●著者プロフィール：山口拓朗（やまぐち・たくろう）
出版社で編集者・記者を務めたのちライター&インタビュアーとして独立。27年間で3800件以上の取材・執筆歴がある。現在は執筆や講演、研修を通じて言語化やアウトプットの分野で実践的なノウハウを提供。著書に『「うまく言葉にできない」がなくなる 言語化大全』（ダイヤモンド社）など。中国、台湾、韓国など海外でも20冊以上が翻訳されている。
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