業務の質を上げる生成AIの使い方

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1. 業務の質を上げる⽣成AIの使い⽅ 2025年11⽉ 株式会社ONOLAY 代表取締役 加藤⼤⼰ © ONOLAY Inc.
2. ⾃⼰紹介 © ONOLAY Inc. 2 • 通信系ITベンダーに新卒で⼊社し、新規組織の⽴ち上げに参画。メーカーや サービス業向けに、IoTデータ‧AIを活⽤した事業創出と課題解決に取り組む。 その後、2021年に株式会社ディー‧エヌ‧エー⼊社。社内外でAIやデータ活⽤ プロジェクトの推進、データ組織のマネジメント、事業開発を担当。複数のプ ロジェクトを通じて、AI技術‧データのビジネス活⽤に貢献。 • 2023年、株式会社THAに参画。「AI社⻑」の開発をリードし、社⻑の知識やノ ウハウをAIに実装。中⼩企業の強みと価値を最⼤化するためのAI技術提供に注 ⼒。 • 2025年9⽉、株式会社LulusenaのCTOに就任。⾃社コンテンツの開発‧プロ ジェクト推進を担う。 • 2025年10⽉、AICX協会の有識者理事に就任。技術アドバイザリーや勉強会など の仕組みを整備し、会員の技術⼒強化と現場適⽤を⽀援 • 2025年10⽉、株式会社ONOLAY設⽴。AI‧DX⽀援で「受託開発を無くす」を ミッションに活動中 加藤 ⼤⼰ 株式会社ONOLAY 代表取締役 / AICX協会 有識者理事 / 株式会社Lulusena CTO / シンシアリー株式会社 DEVELOPMENT MANAGER
3. イントロダクション＆マインドセット(15分) 業務棚卸しワークショップ(25分) コンテキストエンジニアリング⼊⾨(30分) コンテキストの実践テクニック(30分) アクションプラン作成＆まとめ(20分) 01 02 03 04 05 Agenda © ONOLAY Inc. 3 （全120分）
4. イントロダクション＆マインドセット(15分) © ONOLAY Inc. 4
5. 今⽇のゴール共有 © ONOLAY Inc. 5 ⽬標 • AIに何をさせるべきかを理解する - 直接の解答ではなく観点を得る使い⽅を習得 • コンテキストエンジニアリングの習得 - AIに適切な情報を提供し、最適な回答を引き出す技術 • 問いの⽴て⽅とコンテキスト設計を学ぶ - ⼊⼒の質を⾼める技術 • 業務への具体的な適⽤⽅法を考える - 棚卸しからアクションプランへ 前提 • 特定ツール（Gemini、ChatGPT、Claudeなど）の機能説明には深く⾔及しません • どのツールでも共通する「本質的なAI活⽤スキル」の習得を⽬指します • ツールの使い分けは各⾃の環境に応じて選択してください
6. 参加者の⽅へ質問 © ONOLAY Inc. 6 現在の⽣成AI活⽤状況について、簡単に聞かせてください！ 名前 担当業務 使⽤している⽣成AIツール 使⽤⽤途‧頻度 課題（あれば）
7. AIとの向き合い⽅の基本マインド 重要な3つの原則 © ONOLAY Inc. 7 AIは「答え」を出すツールではなく「観点」を出すパートナー AIが答えられることと答えられないことの分別 ⼊⼒の質 = 出⼒の質 • ❌ 悪い例：「新規事業のアイデアを教えて」 • ⭕ 良い例：「〇〇事業の新規展開を考える際、検討すべき観点を5つ挙げて」 • 得意なこと： 情報の整理、多⾓的な観点の提⽰、既存情報の組み合わせ • 苦⼿なこと： 独⾃のコア価値の決定、現場の細かい⽂脈理解、最終的な意思決定 • AIは確率思考なので、曖昧な⼊⼒には曖昧な結果しか返せない • 具体的な情報を与えるほど、精度の⾼い回答が得られる → これが「コンテキストエンジニアリング」の核⼼
8. 業務棚卸しワークショップ(25分) © ONOLAY Inc. 8
9. ワークの進め⽅： • 各⾃が使い慣れたAIツールで上記 プロンプトを実⾏（7分） • 結果をグループで共有し、気づき をディスカッション（8分） 業務棚卸しプロンプトの実践 【実践ワーク】各⾃の業務をAIと⼀緒に整理する © ONOLAY Inc. 9 # あなたの役割 あなたは業務効率化と質向上のコンサルタントです。 # 私の情報 - 職種：[事業開発/PM] - 主な業務：[具体的な業務内容を記載] - 業界：〇〇業界/〇〇事業 - 課題感：[⾃分が感じている課題] # 依頼内容 上記の情報をもとに、以下を出⼒してください： 1. 私の業務を「定型業務」「分析‧判断業務」「創造的業務」の3つに分類 2. それぞれの業務カテゴリで⽣成AIが活⽤できそうな場⾯を3つずつ挙げる 3. 各活⽤場⾯について「どのように質が向上するか」を具体的に説明 4. 実装の優先順位をつける（実装しやすさ×インパクトで評価） # 出⼒形式 表形式で⾒やすく整理してください 使⽤するプロンプトテンプレート（⾃分で⼯夫してもよいです）： 振り返りと学び（10分） • 「このプロンプトのどこが効果的 だったか？」を分析 • ポイント解説： ◦ 役割設定（AIの専⾨性を定義） ◦ コンテキスト提供（具体的な情報） ◦ 構造化された依頼（明確な出⼒イメージ） ◦ 出⼒形式の指定（⾒やすさの担保）
10. コンテキストエンジニアリング⼊⾨(30分) © ONOLAY Inc. 10
11. コンテキストエンジニアリングとは？ (1/4) コンテキスト エンジニアリング とは LLMのコンテキストウィンドウ（作業⽤メモリ）に、タスクに最適な情報を正確に詰め込 む技術 プロンプトエンジニアリングから、コンテキストエンジニアリングへ 従来「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれていたものは、実はもっと広い概念です。 © ONOLAY Inc. 11 なぜ「コンテキスト」なのか？ - AIを使う上での重要な理解 -   • LLM = CPU （処理装置） • コンテキストウィンドウ = RAM （作業⽤メモリ）   どんなに⾼性能なCPUでも、メモリに適切な情報が⼊っていな ければ最適な結果は出せない https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/fbc8cabce9a5-20250629.png
12. コンテキストエンジニアリングとは？ (2/4) 重要な原則 © ONOLAY Inc. 12 情報不⾜ = 精度低下 • 必要な情報が⾜りないと、AIは推測に頼るしかない • 曖昧な回答、的外れな提案につながる 情報過多 = コスト増 加＆性能低下 • 無関係な情報が多すぎると、重要な情報が埋もれる • 処理時間やコストも増加する 情報の質と形式 = 出 ⼒の質 • どんな情報を、どの形式で、どの順序で提供するかが重要 • これがコンテキストエンジニアリングの核⼼
13. コンテキストエンジニアリングとは？ (3/4) © ONOLAY Inc. 13 株式会社スニフアウト提供資料より引⽤
14. コンテキストエンジニアリングとは？ (4/4) © ONOLAY Inc. 14 株式会社スニフアウト提供資料より引⽤
15. コンテキストの3つの焦点領域 © ONOLAY Inc. 15 指⽰ （Instructions） • プロンプト本⽂ • Few-shot例（成功例を⾒せる） • 過去の会話履歴 知識 （Knowledge） • RAG（⽂書検索）で取得した情報 • 添付ファイル、URL、画像 • 社内ドキュメント、業界知識 ツールフィードバック （Tool Feedback） • 実⾏結果やデータ • 途中経過の情報 • 環境からのフィードバック 少し専⾨的な内容です
16. 実例⽐較 © ONOLAY Inc. 16 ❌コンテキスト不⾜の例 〇〇の売上を上げる⽅法を教えて →AIは「〇〇」が何か、現状がどうか、  制約は何かを知らない ⭕ 適切なコンテキストを提供した例 # 役割 あなたは〇〇業界事業の戦略コンサルタントです。 # 事業コンテキスト - 事業： - 規模： - 現状： - 顧客層： - 課題： # 制約条件 - ⼤規模な設備投資は難しい（⽉額予算50万円以内） - スタッフは現在の体制を維持 - ブランドイメージは維持したい # 依頼内容 上記を踏まえ、〇〇を向上させる戦略案を、以下の観点で提⽰してください： 1. 既存顧客の利⽤頻度を上げる施策（3案） 2. 新規顧客層の開拓アイデア（3案） 3. 各施策の実現難易度と期待効果（5段階評価） 4. 優先的に検討すべき施策とその理由 # 出⼒形式 各施策は「概要」「期待効果」「実施ステップ」「必要リソース」の形式で記載 ここまで全てテキストで書 かなくても、事業内容は添 付の「〇〇資料」を制約条 件は「XX資料」を参照して ください。という指⽰でも OK コンテキストを 与えるということ
17. 実践ワーク：コンテキスト改善チャレンジ © ONOLAY Inc. 17 例題：   • 悪い質問：「競合を調べて」 改善の観点：   • 何の⽬的で調べるのか？（指⽰の明確化） • どんな競合か？（知識の提供） • どう分析してほしいか？（求める出⼒の明⽰） 進め⽅：   • ペアで話し合いながら改善版を作成（5分） • 実際にAIに投げて、結果の違いを⽐較（3分） • 全体でシェア（2分） 【ワーク内容】 以下の「悪い質問」を、適切なコンテキストを追加して改善してみましょう。
18. コンテキストの実践テクニック(30分) © ONOLAY Inc. 18
19. コンテキストの与え⽅：7つの実践テクニック © ONOLAY Inc. 19 役割設定 （Role Assignment） ❌ 「アイデアを出して」 ⭕ 「あなたは〇〇業界で10年の経験を持つ戦略コンサルタントです」 具体的な情報提供 （Specific Context） ❌ 「店舗の売上を上げたい」 ⭕ 「渋⾕店の平⽇昼間の客単価は3,000円、滞在時間は平均2時間です」 制約条件の明⽰ （Constraints） ❌ 「施策を考えて」 ⭕ 「予算50万円以内、実施期間1ヶ⽉以内、スタッフ増員なしの条件で」 多段階の情報提供 （Progressive Context Building） Step 1: 「〇〇事業について知っていますか？」 Step 2: （AIの回答を確認）「では、〇〇ビジネスの特性も踏まえて...」 Step 3: 「さらに、当社の顧客データはこうです...」
20. コンテキストの与え⽅：7つの実践テクニック © ONOLAY Inc. 20 具体例の提⽰ （Few-shot Examples） 「過去に成功した施策の例： - 初⼼者向け無料レッスン → 新規顧客30%増 - ⼥性限定イベント → ⼥性客⽐率20%→35%へ向上 これらを参考に、次の施策案を考えてください」 具体的な情報提供 （Specific Context） • テキスト：状況説明、数値データ • 画像：店舗レイアウト、競合の広告、データのグラフ • ファイル：Excel の売上データ、過去の企画書PDF • URL：競合サイト、参考記事 出⼒形式の指定 （Output Structure） # 出⼒形式 以下の形式で回答してください： ## 施策案 【施策名】 - 概要： - 期待効果： - 実施ステップ： - 必要リソース： - リスク： ## 優先順位 1位〜3位をランキング形式で、理由と共に提⽰ 「この売上推移グラフ（画像添付）を⾒て、気づく点を3つ挙げてく ださい」 「添付のExcelファイルから、曜⽇別‧時間帯別の傾向を分析してく ださい」
21. 反論するAIの作り⽅ - AIの出⼒をAIで評価する - © ONOLAY Inc. 21 なぜ反論AIが必要か？ • ⽣成AIは同調傾向がある （ユーザーの意⾒を肯定しがち） → ⽣成AIの出⼒を鵜呑みにしては いけない最⼤の理由 • 批判的思考を鍛えるには反対意⾒も必要 • 戦略の⽳を⾒つけるのに有効 # あなたの役割 あなたは建設的な批判をする戦略アドバイザーです。 ユーザーのアイデアや提案に対して、必ず批判的な視点を持ってください。 # 重要な指⽰ - 単に同意するのではなく、問題点や懸念を必ず指摘すること - ただし、単に否定するのではなく「より良くするための視点」として提⽰ - 以下の観点から分析してください： 1. 実現可能性の観点（リソース、時間、コスト） 2. リスクの観点（失敗した場合の影響） 3. 市場‧顧客の観点（本当にニーズがあるか） 4. 競合の観点（他社が先⾏していないか） 5. 代替案の提⽰（別のアプローチはないか） # 出⼒形式 最後に「これらの懸念を克服するには？」という問いかけで締めくくること。 反論AIのプロンプト設計 【実践ワーク】   • ご⾃⾝が持つ施策案を反論AIに投げてみる（5分） • 反論を受けて、施策をブラッシュアップする（5分）
22. アクションプラン作成＆まとめ(20分) © ONOLAY Inc. 22
23. 個⼈ワーク：明⽇から使えるAI活⽤プラン © ONOLAY Inc. 23 個⼈ワーク（10分） （以下ワークシートをコピペして記⼊してください） # 私のコンテキストエンジニアリング実践プラン ## 1. 最優先で改善したい業務（1つ） 【業務内容】 【現在の課題】 【AIに何を任せるか】 【提供すべきコンテキスト】 - 役割： - 具体的情報： - 制約条件： - 求める出⼒： ## 2. 作成するプロンプトテンプレート（1-2個） 【⽤途】 【テンプレートの概要】 ## 3. 添付‧活⽤したい情報資産 【種類】（Excel、議事録、画像など） 【活⽤⽅法】 ## 4. 1週間後にチェックすること - 実際に使えたか？ - コンテキストの質は適切だったか？ - 改善点は？ グループ共有＆フィードバック（10分） 各⾃のアクションプランを共有 お互いにコンテキスト設計のアドバイスを出し合う 「この情報も追加したら良さそう」という気づきを共有
24. まとめ © ONOLAY Inc. 24
25. 今⽇の3つの重要ポイント © ONOLAY Inc. 25 AIに「答え」ではな く「観点」を求める • 最終判断は⼈間が⾏う • AIは思考の質を⾼めるパートナー コンテキストエンジ ニアリングが成否を 分ける • 情報不⾜ → 精度低下 • 情報過多 → コスト増加＆性能低下 • 適切な情報を、適切な形式で、適切な量だけ提供する 継続的な改善が鍵 • ⼀度で完璧なコンテキスト設計はできない • 使いながらブラッシュアップする • ⾃分専⽤のプロンプトテンプレート集を育てる
26. 〒154-0024 東京都世⽥⾕区三軒茶屋1-39-5メゾンデスタチュ402 お問い合わせはこちら ▶ https://www.onolay.com/contact お問い合わせページ