社内のプロンプト研修の作り方：頼み方・確かめ方・入力してよい情報を、自社の業務で練習する

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生成AIに指示を出す文（プロンプト）の書き方は、少しの工夫で答えの質が変わります。一方で、書き方だけを教えても、誤った答えをそのまま使ったり、入力してはいけない情報を入れたりする心配が残ります。この記事では、公的な指針をふまえて、社内のプロンプト研修の組み立て方を整理します。

プロンプト研修では、何を身につければよいですか？

経済産業省が2023年8月に取りまとめた「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」は、生成AIを使う人に求められる力として、学び続ける姿勢やデジタルリテラシーに加え、指示（プロンプト）の習熟、言語化する力、対話する力を挙げています。あわせて、問いを立てる力や仮説を立てて確かめる力は、経験を通じて身につくものとしています。

また、総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを業務で使う「AI利用者」に、出力の精度とリスクを理解して使うこと、個人情報や機密情報を不適切に入力しないことなどを求めています。人が判断するときには、AIの出力を信じすぎてしまう傾向（自動化バイアス）も考えに入れるよう示しています。

これらをふまえると、プロンプト研修で身につけたいことは次の3つに整理できます。

書き方の上手さだけでなく、確かめ方と入力の判断までを一組で教えることが、安心して使える人を増やす近道になります。 誤りを含む答え（ハルシネーション）が出ることを前提にした確かめ方は、「全社員がAIリテラシーを身につける進め方」もあわせてご覧ください。

頼み方の型は、どう教えればよいですか？

最初は、次の5つの要素を意識して書く型を示すと、受講者が自分の業務に当てはめやすくなります。

① 役割：AIにどの立場で答えてほしいか（例：社内向けの文書を整える担当として）
② 目的：何のために使う文章か、誰が読むか
③ 材料：AIに渡す情報（会議のメモ、箇条書きなど）
④ 条件：文字数、敬語の度合い、含めること・含めないこと
⑤ 出力の形：箇条書き、表、見出しつきの文章など

たとえば「会議の議事録を作って」とだけ頼む場合と、「営業部の定例会議のメモをもとに、出席しなかった人が5分で読める議事録を作ってください。決まったこと・担当・期限を表にし、推測で書いた部分には印を付けてください」と頼む場合では、答えの使いやすさが変わります。研修では、短い頼み方と型にそった頼み方の答えを並べて比べると、違いが伝わりやすくなります。

型に慣れてきたら、答えの見本をいくつか添える頼み方（Few-shotプロンプト）や、よく使う頼み方を雛形にしておく方法（プロンプトテンプレート）を紹介します。

研修は、どんな順番で組み立てればよいですか？

次の手順で組み立てると、準備の手間を抑えながら、業務に合った研修にできます。

① 対象と目的を決めます。 全社員向けの入門か、特定の部署向けか、推進役向けかを決めます。目的は「業務で週に一度は使う人を増やす」のように、行動の言葉で書きます。

② 会社のルールを確かめます。 使ってよいツール、入力してよい情報、出力の扱い（社外に出す前の確認など）を、研修の冒頭で伝えられるようにします。ルールがまだない場合は、研修と並行して「生成AIの利用ルールの作り方」を参考に整えます。

③ 演習の題材を集めます。 各部署から、日々の業務で手間がかかっている文章の仕事を集めます。実際の資料を使う場合は、社名・個人名・数字を架空のものに置き換えた練習用の資料にします。

④ 説明は短く、演習を中心にします。 型の説明のあと、受講者が自分で書き、答えを確かめ、書き直す流れを何度か繰り返します。

⑤ 確かめ方と入力の判断の演習を入れます。 わざと誤りを含めた出力から誤りを探す演習や、「この情報は入力してよいか」を利用ルールで判断する演習を入れます。

⑥ 振り返りと共有の場を設けます。 研修の後日、職場でうまくいった頼み方とうまくいかなかった例を持ち寄る場を設けます。

演習の題材は、どう選べばよいですか？

題材は、受講者が「明日の業務で使える」と感じられるものを選ぶと、研修のあとの利用につながります。部署ごとの例は次のとおりです。

文章を作る題材だけでなく、長い資料を要約する、表に整理する、論点を洗い出すといった使い方も入れると、使える場面の幅が広がります。

画像や文章を作って社外に出す場合は、既存の著作物との関係にも注意が要ります。文化庁は「AIと著作権について」のページで、考え方の資料や「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」を公開しています。研修では、社外に出すものは担当者が確かめてから使う、という手順を伝えておくと安心です。

研修の効果は、どう確かめればよいですか？

受講した人数や満足度だけでなく、業務の変化で確かめます。たとえば、次のような点を研修の前後で比べます。

• 業務でAIを使っている人の割合
• よく使われている頼み方と、寄せられる質問の内容
• 利用ルールに関わる迷いや相談の件数

理解の度合いは、短い問題で確かめる方法もあります。あわせて、経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が策定している「デジタルスキル標準」は、2023年8月に、すべてのビジネスパーソンを対象とする「DXリテラシー標準」へ生成AIに関わる記載を加えています。研修の範囲に抜けがないかを確かめる物差しとして使えます。

研修は一度で終わりにせず、ツールの機能や社内のルールが変わったときに内容を見直します。うまくいった頼み方は、社内のプロンプト集として蓄えていくと、研修に参加していない人にも広がります。

チェックリスト

• 研修の対象と目的を、行動の言葉で決めている
• 使ってよいツールと、入力してよい情報を、研修の冒頭で伝えている
• 頼み方の型（役割・目的・材料・条件・出力の形）を示している
• 演習の題材を、各部署の実際の業務から集めている
• 実際の資料を使う場合は、社名・個人名・数字を架空のものに置き換えている
• 誤りを含む出力から誤りを探す演習を入れている
• 社外に出すものは担当者が確かめてから使う手順を伝えている
• 研修の後日に、職場での振り返りの場を設けている
• うまくいった頼み方を共有する場所を用意している
• 業務でAIを使う人の割合など、業務の変化で効果を確かめている