AIで業務を改善したいとき、いきなりプロンプトを書き始めると、うまくいかない原因が分からないまま終わりがちです。Learn Prompting が公開している5段階のメソッドは、問題の定義から公開後の見直しまでを順にたどる形になっています。本記事では、この考え方を日本の業務に当てはめる手順として整理します。

メソッドの全体像
Learn Prompting のメソッドは、問題を述べる、関連情報を調べる、解決案を作る、案を調整する、公開する、という5つの段階で構成されています。特徴は、AIを使うかどうかの判断を2段階目に置いている点です。道具の選定より先に、問題そのものを固めます。
手順1:問題を解決案なしで書く
「チャットボットを作りたい」ではなく「商品の仕様についての問い合わせが多く、対応が追いつかない」と書きます。手段を先に書くと、その手段が本当に必要かを検討できなくなります。1文で書けない場合は、まだ問題が絞れていません。
手順2:関連する情報を集める
問い合わせの内容、件数の推移、既存の対応手順、使える資料の有無を確認します。ここで「AIで解くべき問題か」を判定します。答えが1つの資料に書かれているなら、検索の整備のほうが適していることもあります。
手順3:解決案を1つに絞って作る
案は、プロンプトでもツールでも手順の変更でも構いません。大事なのは、手順1で書いた問題に直接つながっていることです。Learn Prompting の事例では、帽子に関する質問に答えるボットを作る際、まず「知識のある帽子の歴史家」という役割を与えた1本のプロンプトから始めています。
手順4:小さく試して調整する
社内の数人に使ってもらい、外れた答えが出た場面を集めます。そこで分かったことをもとに、プロンプトや手順を直します。事例では、利用者の関心が「歴史」と「着こなし」に分かれることが分かり、質問を振り分けるプロンプトを追加しています。この調整の工程が、メソッドの中心です。
手順5:公開して、見直しを続ける
限定した範囲で公開し、外れた答えの記録を続けます。メソッドは一方向ではなく循環する形で説明されており、公開後の気づきが次の調整の入口になります。改善の記録は、担当者が変わっても読める形で残してください。
各段階で残すべき記録
| 段階 | 残すもの | 使い道 |
|---|---|---|
| 問題の定義 | 問題を1文で書いたメモ | 手段が目的化していないかの確認 |
| 情報収集 | 問い合わせの実例10件 | 調整時のテスト材料 |
| 解決案 | プロンプトの版と変更理由 | 効いた変更の特定 |
| 調整 | 外れた答えと、その原因 | 次の改善の優先順位づけ |
| 公開 | 利用の範囲と連絡先 | 問い合わせの一次受け |
よくあるつまずき
もっとも多いのは、手順4を飛ばして公開してしまうことです。試さずに出すと、外れた答えがそのまま外に出ます。もうひとつは、調整のたびに複数箇所を同時に変えてしまうことです。どこが効いたのか分からなくなるため、変更は1回に1箇所にしてください。用語の意味があいまいなまま進みそうなときは、RAGやAIエージェントの項目で立ち返るのが有効です。
よくある質問(FAQ)
Q. 小さな業務でもこの5段階を踏む必要がありますか?
A. 段階は省略できますが、順番は変えないほうが安全です。たとえば情報収集は30分で済ませて構いません。問題の定義を飛ばすと、あとで目的がぶれます。
Q. 効果はどう測ればよいですか?
A. 作業時間、やり直しの回数、問い合わせの一次解決率など、変更前から記録できる指標を1つ決めてください。指標を増やすと続きません。
Q. 途中で別の案のほうが良さそうに見えたら?
A. 手順1の問題定義に戻って判断してください。問題に照らして優位なら乗り換えて構いませんが、記録は分けて残します。
手順の土台になる指示の書き方は、チュートリアル「はじめての LLM 活用」で練習できます。まずは1つの業務で、5段階を最後まで通してみてください。
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
編集部の見解
このメソッドの価値は、AIを使わない判断ができるところにあります。当編集部でも、検索の整備や手順の見直しで足りる案件を、AI導入として進めないようにしています。手段の検討は2段階目から、という順番を守るだけで、無駄な検証が減ります。
my-best.ai 編集部
出典:Learn Prompting「How to Solve Problems Using Generative AI」(要約して紹介しています)
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