AIは人間を超える存在になるという見方があります。2045年にはシンギュラリティが訪れ、人間の仕事の多くはAIに代替されるという意見もあります。しかし、AIは万能ではありません。AIには「できること」「できないこと」があります。

もちろん、AI技術の発展により、AIができることは増えていますが、元々AIには苦手な領域があります。*そういったことを正しく理解して、AIの開発や活用を考えていくべきでしょう。*この記事では、AIができること、できないことにフォーカスして解説していきます。

AIエンジニアを目指す方、AIのビジネス活用を検討されている方の参考になれば幸いです。

AIとは、Artificial Intelligenceの略語で、人工知能と訳されています。**AIは人の知的能力を模倣した技術を意味し、 データを分析して推論したり、判断を行ったり、最適化の提案、課題の定義や解決を行ったり、自ら学習を行ったりできます。**

AIには機械学習が必須ですが、機械学習とは人が行う「学習」と同様の仕組みをコンピュータで実現します。機械学習では、読み取ったデータから見出したパターンやルールなどを新たなデータに当てはめ、データの識別や、未来予測を行うことができます。

機械学習の1つの手法であるディープラーニングでは、人の脳の神経回路構造を模した数理モデルであるニューラルネットワークを利用して、人間が学習しているのと同じようにコンピュータが学習を行います。

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### AIを機能で分けると2つの種類がある

**AIの種類は、機能的な視点から「特化型AI」と「汎用型AI」の2つに分かれます。**ここでは、特化型AIと汎用型AIの違いについて解説します。

【参考】：[人工知能技術戦略会議（ 第6 回）｜内閣府](https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/6kai/sanko1.pdf)

*■ 汎用型AI（AGI）とは*
汎用型AIとは、AGI（Artificial General Intelligence）とも呼ばれ、特化型AIのように役割が限定されておらず、同時に様々な役割を担えるAIシステムです。人と同じような思考回路を持ち、自ら判断することができるAIです。

AIの概念が登場した頃は、AGIの実現は困難だという意見が多勢でしたが、ディープラーニング技術の登場によって、その実現性が一気に高まっています。今話題のChatGPTきはAGIの先駆け的な存在ですが、まだ現段階では優れた学習能力と自然言語処理能力を持つソフトのレベルに留まっています。

*■ 特化型AI（ANI）とは*
私たちが普段AIと呼んでいるのは特化型AIという種類です。ANI（Artificial Narrow Intelligence）とも呼ばれ、ある特定の分野や領域に特化したAIのことです。特化型AIは最初から役割が決められており、限定された範囲内で動作したり、処理を行ったりするシステムのことを意味します。

特化型AIの例としては、1人1人の顔を見分けて防犯に活かす顔認識システム、ヘルプデスクなどで活用されているチャットボット、自動車の自動運転システムなどがあります。このように、特定のタスクでは人間を上回るパフォーマンスを発揮しますが、感性や思考といった面では人間を超えることはできていません。

AIは既に様々な分野に導入され、成果をあげています。ここではAIができること、得意なことについて一覧で紹介していきます。

**音声認識とはAIが人の言葉を音声として認識し、さらにテキスト化する技術のことです。**単にテキスト入力の代替というだけではなく、AIが人の言葉を理解することで、コンピュータと人との会話を実現することができます。

音声によって動作するスマートスピーカー、コールセンターに導入されているボイスアシスタントなどがあり、すでに実用化されている機能です。

**画像認識とは、画像として映っている人、モノ、景色などを認識する技術のことです。**画像に映っているものが何であるのかを解析します。

画像認識はパターン認識技術の1種であり、最近ではディープラーニング（深層学習）によって、さらにその精度が向上しています。セキュリティシステムでの活用や、性別や年齢判別などのマーケティング領域でも活用が進んでいます。

**自然言語処理（NLP）は、人が日常的に使用している自然言語をコンピュータに認識させ、処理させるための一連の技術のことです。**コンピュータに「言葉」を教える分野であるともいわれています。

最近では高精度な翻訳ツール「DeepL」が登場したことや、Googleの検索エンジン精度が向上したことで、コンピュータが長文の文章でも正確に処理ができるようになっています。ChatGPTやスマホの音声アシスタント機能にはまさに、この自然言語処理技術が使われています。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

工場などでは昔から機械による制御が行われていましたが、近年は自動車、センサーなどの制御に「機械制御AI」が活用されることで、AIがデータを学習しながら、より最適な制御を行うことができるようになっています。

**AIは単に決められた制御を行うだけではなく、制御を繰り返し行いながら、そこから得られたデータを用いて学習を続け、時間とともにより高精度な制御が実現されるようになっていきます。**

異常検知は製造・生産などの現場で、機械や設備などを監視し、停止や故障の前に何らかの異常を検知して、トラブルの発生前に警告を発したり、予防保守を促したりします。

これまでは異常検知は人の目視や経験、勘に頼っているケースが多くありましたが、**積み上げられた故障データ、稼働データなどを機械学習することで、AIによる異常検知を実現しています。**これによって、有人監視を減らし人の負荷を減らすとともに、故障率の低減にも役立っています。

**AIの未来予測とは、収集した大量の過去データを解析し、そこから予測することで予測制度を高める技術です。**「ビッグデータ解析」とも呼ばれ、近年様々な分野で注目を浴びています。AIの未来予測では、製品の需要予測、売上予測などで実際に活用されています。

天気予報の精度が上がっているのも、AIの未来予測技術が用いられているからです。このAIによる未来予測はあらゆる分野で導入が始まっており、例えば高速道路の渋滞予測や感染症の感染予測など、私たちが日頃目にしているものも少なくありません。

AIは既に私たちの身の回りでも活用されており、私たち自身も既にAIを用いたサービスや製品を利用しています。ここではAIの活用事例について一部紹介します。意外な活用方法、面白い活用策をぜひ確認してみてください。

【参考】：[自治体におけるAI活用・導入ガイドブック｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000820109.pdf)
【参考】：[中小企業のＡＩ活用促進について｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIutilization.html)

### 音声入力により看護記録の入力効率化

聖マリアンナ医科大学病院では、看護師による看護記録の入力をタイピングから音声入力に切り替えました。*その結果、記録スピードは約4.5倍に向上し、時間外労働は半減、患者に対する直接ケア時間が4.6%増えたという成果に繋がっています。*

【参考】：[ICT や IoT 等を活用した働き方　P12~17｜厚生労働省](https://www.mhlw.go.jp/content/12602000/000727855.pdf#page=44)

### AI活用による住民サービスの充実

岡山県和気町では住民からの相談、問い合わせに対する各担当職員による直接応対に加え、*チャットボットを用いて、24時間いつでも、どこからでも問い合わせに対応する体制を構築しました。*

その結果、問い合わせ担当窓口ごとに分かれていた情報を一元化し、利用者が簡単に必要な情報を入手することができるようになり、住民サービスの向上にもつながっています。

【参考】：[地方自治体におけるAI・ロボティクスの活用事例  P4｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000595981.pdf)

AIはDX推進の一環として導入されるケースが少なくありませんが、*不二家では赤字事業の洋菓子部門から、需要予測にAIを活用しています。*

AIによって商品ごとの需要予測の精度を高め、欠品による売上損失を減らし、また過剰製造による廃棄ロスを減らして、売上や利益を向上させるとともに、従業員のモチベーションアップなどの副次効果も得られています。

【参考】：[きっかけはAI導入、不二家など3社の事例から学ぶDX戦略の極意とは？｜マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20211013-2124552/)

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

ここまでAIができることや活用事例を挙げてきましたが、*AIは決して万能ではありません。AIのできないこと、苦手なことを理解した上で、AIの有効活用を図っていくことが重要です。*

人間は相手の表情、目の動き、声のトーンなどから相手の感情を理解することができます。一方、AIはあくまでも人の言葉をテキストとして認識するため、感情や心理を読み取ることは苦手です。

**AIの学習能力を高めることで、ある程度人の感情を理解できるようになるかもしれませんが、感情の理解という面では人間には及びません。**しかし、最新のAI技術を駆使して「感情認識AI」が研究開発されています。これが実用化されれば、さらにAIと人とのコミュニケーションが円滑化するでしょう。

【参考】：[道徳感情数理工学｜東京大学](http://meome.t.u-tokyo.ac.jp/)

基本的にAIは膨大なデータを学習することで、それらのデータから導き出したパターンや結論などから行動します。従って、**AIがレポートをまとめたり、ブログや小説を書いたりできるのは、あくまでも膨大な学習の結果であり、現状はゼロから何かを編み出すことはできません。**

## AIにできること、できないことを正しく認識しよう

この記事では、AIにできること・できないことを中心に、AIの活用事例も交えてAIとは何かを解説しました。AIを有効に活用するためには、まずAI技術、AIの持つ特性に関する理解を深め、AIを開発したり、活用することが大切です。

世の中では大変な勢いでAIの導入や活用が行われています。AIには大きな需要があり、豊かなマーケットがあります。**AIにできることとできないことを正しく理解したうえで、自身の成長や自社の課題解決につなげていきましょう。**

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<center>[【関連情報】「【シンギュラリティとは】AI進化にどう対応!? 悲観よりAIに触れるのが得策｜CANVAS」](https://mynavi-agent.jp/dainishinsotsu/canvas/2023/08/post-1041.html)</center>

身近な存在となったAIですが、AIを開発したり、活用したりする上では「AIにできること」「AIにできないこと」を正しく理解することが大切です。AIの活用に際しては活用事例が参考になります。この記事ではAIにできること、活用事例、できないことを解説していきます。

AIができること、できないことを正しく理解し、AIの開発や活用に生かすことが大切

AIには大別すると「特化型AI」と「汎用型AI」がある

AIができることには、音声や画像認識、自然言語処理、異常検知、機械制御、未来予測がある

AIができることとは？活用事例やできないことも併せて紹介

近年、AI技術を活用したサービスが注目を集めています。自然言語処理の技術を用いて自然で流暢な会話ができるAIチャットボットサービスや、AI画像生成サービスなど無料で使えるものもあり、便利なAI技術が、身近に利用できるようになってきています。

*AIを活用するためには、蓄積されたデータを元にAIに学習をさせることが必要です。*しかし、AIが学習するとは、一体どういうことなのでしょう。その仕組みや流れなどについて気になる方も多いのではないでしょうか。

## AIの学習の仕組みを知ってAIへの興味を深めよう

AIは学習することで、人間にとってより有益な情報をアウトプットすることができます。

例えば、AIによる画像の自動生成サービスなどで、AIが画風を学習して、特定のクリエイターの特徴を持ったイラストを生成する、といったことも可能です。その影響は大きく、イラストを公開している人たちから自分の絵をAIに学習禁止させたいと言う声も上がるほどです。

*AIの学習手法について知る時に、重要なキーワードとして「機械学習」や「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」などが挙げられます。*

この記事では、AI技術に興味がある方のために、AI技術の概要や役立てられる分野などについて解説し、AIに学習させる方法の基本的な仕組みについて述べていきます。また、これをきっかけに、AI技術について学び、スキルアップを目指してみてください。

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## AIとは一体どのようなものか

ここでは、AIに学習させる方法の前提知識として、AIとはどのようなものであるのかを解説します。AIの概要や使用されている分野、AIを活用できる職種の年収などについても説明します。

AIとは、Artificial Inteligenceの略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の観察や思考、反応などの知能を必要とするふるまいを機械に行わせる技術です。

*AIの定義は研究者により異なるため、明確なものはありませんが、共通する認識として、「人間の知能をコンピュータ上に再現したもの」と捉えられています。*

AIは様々な分野で活用が進んでいます。例えば、AIによる言語処理では、文章の要約や翻訳、また、データを用いた文章の生成などができます。また、音声認識を活用してスマートデバイスの音声操作などにも使われます。

また、自動車に搭載されたカメラやレーダーなどから取得するデータを分析して車両を制御する、自動運転システムにもAIは活用されています。

*その他にも、マーケティング分野においては人流分析や需要予測、医療における診察での活用、コールセンター でオペレータの補助や問い合わせ対応を行うなど、AIの活躍の場面は一層広がってきています。*

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### AIを活用できる職種の年収とは

AIを活用できる職種であるAIエンジニアに近い、システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

AIエンジニアは活躍できる分野が多く、画像処理や音声認識など、求められる技術も様々です。*AI技術の専門家としての高度なスキルを持ち、さらにAIを利活用する業界や分野における経験や知識が豊富なAIエンジニアであるほど高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

ここでは、AIを学習させる手法の1つである機械学習モデルについて解説します。機械学習には、教師あり学習や、教師なし学習、強化学習などのタイプがあります。

機械学習は、AIが学習する方法の1つです。機械学習では、コンピュータを用いてデータの反復学習を行います。学習によって得た知識を元に、データのパターンやルールを抽出してモデル化します。

機械学習では、人間に与えられた基準を元にトレーニングを行います。**機械学習でトレーニングすることによって、AIは得られたデータを元に未知のデータに対して何らかの判断を下すことができるようになります。**

*教師あり学習とは、「入力したデータ」に対して、人間が「正解のデータ」を教えて学習させる方法です。*与えられた正解のデータに対して、入力されたデータが「正しいか」「正しくないか」を繰り返し学習します。

この学習により、AIは「識別」「分類」などを行うことができるようになります。例えば「正解のデータ」として、「犬」の画像データを与えれば、「猫」の画像データが入力されたら「正しくない」と識別したり、「人間」「犬」「猫」の写真を分類したりすることができます。

また、過去のデータを数値として学習し、連続する数値の次の値を予測する、「回帰（予測）」も可能です。回帰では、結果のデータから原因を予測することができ、天気の予測や、店舗の売上予測を行うのに活用できます。

教師なし学習は、AIに正解を与えずに「データの構造」を学習させる方式です。*教師あり学習では、あらかじめ正解データが与えられますが、教師なし学習ではコンピュータ自身が試行錯誤してデータ内の特徴を抽出し、似たようなもの同士をグループ分けします。*

例えば、大量のデータの中からデータの特徴的な構造の類似部分を抽出することで、画像データの集まりを写っている人物の性別でグループ分けしたり、自動車やバスといった車の種類で仕分けしたりすることができます。

*強化学習は、AIが行なった出力に対してスコア（報酬）をつけることにより、コンピュータが自ら高得点を目指して試行錯誤を行い、より正確さの高い判断を行うことができるようにする学習のやり方です。*

教師なし学習と同じく、正解データを学習させることはありませんが、強化学習では、機械自身がより高い報酬を得るために、適切で効率的な判断を行うように動くという点が異なります。

ディープラーニングは、機械学習の1種ですが、AIにより複層的に学習させることができることから注目を集めています。ここでは、ディープラーニングの概要と、それを実現するためのニューラルネットワークについて説明します。

*ディープラーニングは、機械学習をさらに細分化したもので、自ら判定基準を学習し、自動で学習を繰り返すものです。*機械学習は、学習に同じプログラムを使って学習を繰り返しますが、ディープラーニングでは、目的にあったプログラムを自ら生成します。

また、膨大なデータを参照にすることで、注目すべき要素を自ら学習し、人間の指示に頼らずに学んでいきます。学習のアルゴリズムが、自分自身で予測が正解かどうかを判断します。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### ニューラルネットワークとは

人間の脳を構築するニューロン（神経細胞）は、他のニューロンと信号をやりとりしながら様々な情報処理を行っています。この仕組みをコンピュータで再現しようとする仕組みがニューラルネットワークです。

**ディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用したもので、人間の脳機能が持つ学習プロセスを真似たものであると言えます。**

ニューラルネットワークとは？仕組みや関連用語をわかりやすく解説

### ディープラーニングのアルゴリズム

*ディープラーニングでは、様々なアルゴリズム（数学的計算手順）を用いて、単純な計算を膨大な量積み重ねています。*

代表的なアルゴリズムである「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」は、主に画像認識の分野で利用され、学習した画像データから特徴量を抽出し、それを区別することで、精度の高い画像認識を実現します。

また、「RNN（再帰型ニューラルネットワーク）」は、前の計算が今の計算の基になり、その繰り返しで情報利用が増えていくという仕組みで、以前の計算結果との関係性を踏まえて、前後の流れを踏まえて意味を把握できます。この特徴から、対話や翻訳といった、自然言語処理を行う時によく使われるアルゴリズムです。

## AIに学習させるメリットとは

AIには、機械学習やディープラーニングのような様々な学習方法があることがわかりました。では、AIに学習させることで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。

AIに学習を行わせて、期待できるものの1つが、作業の効率化です。*業務にAIを導入し、学習させることによって、省力化や自動化を推進でき、人間が時間をかけて行っていた作業を、AIにより短時間で行えるようになるでしょう。*

また、学習が進むほどAIの正確性は向上します。人間の手による作業にはミスはつきものと言えますが、学習されたAIによって、より正確な作業ができるようになります。

### 蓄積した大量のデータを分析できる

AIは膨大なデータをもとに学習し、分析したり予測したりすることができます。あらゆるデータを分析し、マーケティングや企業戦略の立案に役立てることができます。

*AIに学習させ、活用するスキルを身につければ、蓄積された顧客データに基づいて、顧客の購買行動の予測を行ったり、プロモーションのタイミングやアプローチの方法を立案したりと、ビジネスにも大いに役立てることができます。*

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## AIに学習させる方法を学び興味をキャリアにつなげよう

ここまで、AIの概要から、AIに学習させる方法や、学習させるメリットなどについて解説してきました。AIについて興味を持ったら、ぜひ勉強を深めてみることをおすすめします。

*これからの時代、AI技術は多くの分野で活用されることが予測されます。*AIの知識やスキルを学んで、活かせる会社に転職し、キャリアアップを目指すのも良いでしょう。

しかし、1人で理想の企業を探すのは難しいものです。自分のスキルや、エンジニアとして描く将来像を目指せる会社に出会うには、できるだけ多くの企業へアプローチをする必要があるでしょう。

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近年注目を集めているAIを活用するためには、AIに学習させる工程が不可欠です。AIに学習させるためには、機械学習、ディープラーニングなどの手法があります。この記事では、AI技術に興味を持つ方のために、AIの概要や、学習させる方法などについて解説します。

AIを活用するためには、データを学習させることが必要

AIの機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などのタイプがある

AIのディープラーニングは、ニューラルネットワークを応用し、人間の脳が持つ学習機能をコンピュータで再現しようとする手法である

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

**AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを指します。**指示や命令文自体やそのフォーマットを指す場合もあります。AIプロンプトは生成系AIシステムの登場により、重要度が高まっています。

基本的なAIプロンプトですが、何かを質問することでAIシステムがそれを理解します。単純に言うと、*「〇〇を教えてください。」が基本的なプロンプトとして成立します。*後は、その基本形に追加の指示や命令を加えていくことで、希望する回答に応答を近づけていくことができます。

*プロンプトエンジニアあるいはAIプロンプトエンジニアとは、生成系AIシステムに対して最適な指示や命令を出すエンジニアです。*最適なプロンプトを送ることで、最も要件に合う回答を得たり、テキストや画像・イラストなど高品質のコンテンツを生成させたりすることが可能です。

利用拡大に伴い、今後求人も増えると期待が高まっています。

プロンプトエンジニアになるには、自然言語処理やプログラミングの知識が必要です。知識吸収には、機械学習の勉強や資格などを取得するのも良いでしょう。

プログラミングの基礎知識とは？未経験の方にも分かりやすく解説

### AIシステムの理解できるプロンプトは

*AIシステムの理解できるプロンプトは、汎用的な言語に基づくものから特定のことを表す専門用語まで多岐に渡ります。*例えば画像生成システムの場合はイラストの種類や顔の表情などを特定のキーワードで表す場合もあります。

プロンプトは、「〇〇を教えてください。」が基本形ですが、質問者が都度言い方を変えると回答内容にばらつきが出てしまいます。そのため、*定型文やフォーマット一覧を事前に作成しておくと、業務利用や再利用時に精度よくAI生成を行うことができます。*

## ChatGPTが理解できるプロンプト

*ChatGPTは、大規模言語モデルによって学習し、幅広いトピックや質問に対応できるよう設計されています。*また自然言語処理が可能ですので、「〇〇を教えてください。」などと指示を送信します。理解できるプロンプトは多岐に渡ります。その詳細は以降で解説していきます。

【参考】：[ChatGPT](https://openai.com/product/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

*ChatGPTは、"こんにちは"などの挨拶から、"最近の〇〇は何ですか？"や"おすすめの〇〇はありますか？"などの、対面でのコミュニケーションに相当する会話が可能です。*体調が悪い時には、健康やメンタル面の質問の質問にも対応してくれます。

こちらが最も多い使用方法だと考えます。*"〇〇の△△について教えてください。"、"〇〇に関する最新の研究について教えてください。"などと質問し、情報を得ることができます。*同様に、"〇〇でおすすめの観光スポットはありますか？"などとすると、見どころを教えてくれます。

### 具体的な比較や専門情報を得る

*特定の製品やサービスを知りたい場合は、"〇〇と△△の違いは何ですか？"と聞いてみてください。*"最適な〇〇はありますか？"や、"どの〇〇が△△をする際に最適ですか？"と聞くと、用途別に最適な候補を教えてくれます。

*生成AIの得意とする、創作のサポートが得られます。*"〇〇を考えるのにアイデアをください。"や、"〇〇を制作するためのアドバイスを教えてください。"、"ユニークな〇〇のアイデアを教えてください。"と質問すると、候補を生成してくれます。

## 実際にプロンプトを記述してみる

先にプロンプトの分類を挙げましたが、AIシステムはさまざまなトピックや質問に対して広範囲に対応できるよう考えられています。*特定のトピックや質問があれば、それに基づいてより具体的なプロンプトを与えることで、さらに正確な回答を生成することができます。*

例えばChatGPTに、“新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。” のように質問してみます。この場合、次の図のように回答が得られます。

~~　【図】：プロンプトの基本形~~

ここで得られたのは、「リモートワーク向けのフィットネスプラットフォーム」と「エコフレンドリーな食品宅配サービス」のアイデアです。何の前提もない基本形では、無難な回答のみが表示されます。

### プロンプトに追加指示を与える

ここからはChatGPTを用いて、汎用的な回答からよりポイントを絞った回答を得るための追加指示を解説していきます。*具体的にはAIプロンプトを最適化するために、以下のような指示を追加していきます。*

・詳細な情報を加える
・回答形式を指定する
・質問の制約や範囲を指定する
・優先順位を明確化する
・補足事項を加える

詳細は以降で解説していきます。

### プロンプトに詳細な情報を加える

*生成AIの回答を、自身が求める回答に近づけるには、聞きたいことや関心のある事を具体的にかつ詳細に伝えます。*例えば、”最新の〇〇について教えてください。特に△△に関して知りたいです。”、といった質問は、回答領域がはっきりしますので、より適切な回答が得られます。

先の基本形に図のように、「地域振興と地方活性に関する」と具体的に情報を追加し、“地域振興と地方活性化に関する、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに詳細な情報を加える~~

この場合の回答は、「地域特産品のオンライン販売プラットフォーム」と「地域観光ガイドアプリ」のアイデア」が得られました。確かに「地域振興と地方活性に関する」情報によって範囲に絞り込みがされています。

### プロンプトに回答形式を指定する

*回答の形式やレベル感について具体的な要求がある場合は、プロンプトで指示します。*例えば、”〇〇などの言葉を使って説明してください”、”初心者向けの用語で説明してください”、などといった指示を追加することができます。

基本形に図のように、「シニア世代に分かる言い方と内容で」と回答形式を指定し、“新規ビジネスのアイデアを、シニア世代に分かる言い方と内容で2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに回答形式を指定する~~

この場合の回答は、「シニア向けライフサポートサービス」と「シニア向けオンライン学習プラットフォーム」の2点で、さらに具体的なサービス内容が分かりやすく追加されています。

なお、回答文字数の都合ですべての回答が表示されていませんが、ブラウザ下部の「Continue generating」をクリックすると残る回答も表示されます。参考としてお伝えしておきます。

### プロンプトに質問の制約や範囲を指定する

*特定の条件や制約がある場合は、その条件をプロンプトに指定します。*例えば、”〇〇の△△を××する方法を、□□の条件を考慮に入れながら教えてください”、というような具体的な要件を指示します。

基本形に図のように、「売り上げを最大にするように」と具体的に質問の制約を追加し、“新規ビジネスのアイデアを、売り上げを最大にするように2つ出してください。”、と質問してみます。

~~　【図】：プロンプトに質問の制約や範囲を指定する~~

この場合は、「カスタマイズ可能な健康食品サブスクリプション」と「オンラインチュータリングプラットフォームの拡大」の2つの回答が得られました。チュータリングとは家庭教師のことを指します。得られた回答は売り上げ効果が高い候補ですので、自身の気づきにもなるはずです。

### プロンプトに優先順位を加える

*複数の質問を行う場合は、質問の優先順位をつけることでどの質問に重点を置くか、指示することができます。*例えば、”まず最初に、〇〇の△△について教えてください。それから、〇〇の□□も教えてください”、という具合に指示を追加します。

ここでは次のように、優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」と情報を加えて見ます。
“新規ビジネスのアイデアを、まず売り上げに関する項目を1つ出してください。続いて、利益に関する項目を1つ出してください。”

得られた回答は次の図の通りです。

~~　【図】：プロンプトに優先順位を加える~~

得られた回答は、売上増加策と利益創出策の2点です。ここでは各1件の回答としましたが、ブレストなどを行う場合はそれぞれ3つあるいは5つを指定して議論するのが良いでしょう。

### プロンプトに補足事項を加える

*不足している情報や関連する背景情報がある場合は、それを追加します。*例えば、”〇〇の資料を作成しています。”や、”今度の△△で使用する□□を準備しています。”などと、伝えることで、よりニーズに合う回答が生成されます。

ここでは、プロンプトに「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」と補足事項を加えて、次のように質問してみます。
“他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。”

この場合、次の図のように回答が得られました。

~~　【図】：プロンプトに補足事項を加える~~

得られた回答は、既存のアイデアを含んでいないと説明されています。「モビリティシェアリングエコノミープラットフォームのための電力供給インフラストラクチャの開発」と「プラントベースドミート（植物由来の肉）の研究・開発」の2点です。興味深いアイデアですので、実現可能性なども確認するのが良いでしょう。

### プロンプトにすべての指示を追加する

これまでに、プロンプトに肉付けすべき要素を確認してきました。次の指示は、すべての指示を追加した場合のプロンプトです。

```
地域振興と地方活性化に関する、提案を行っています。
他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに、新規ビジネスのアイデアを2つ出してください。
提案するアイデアは、シニア世代に分かる言い方と内容にしてください。
優先順位は、まず売り上げ最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
続いて、利益最大化に関する項目を1つ出して回答してください。
最後に、全体のまとめを追加してください。```

*この指示は、学んだプロンプトの組み合わせです。*次の図のようにまとめてみます。

~~　【図】：すべての指示を追加した場合のプロンプト~~

すでに学んだ基本形に追加する情報を①～⑤に、全体の調整を⑥に整理すると、次のようにまとめることができます。

・①詳細な情報を加える
　「地域振興と地方活性に関する」などを加える

・②回答形式を指定する
　「シニア世代に分かる言い方と内容で」などを加える

・③質問の制約や範囲を指定する
　「売り上げを最大にするように」などを加える

・④優先順位を明確化する
　優先順位を「売り上げ」、続いて「利益」などを加える

・⑤補足事項を加える
　「他社と提案が被らないよう、既存のアイデアを含まずに」などを加える

・⑥すべての指示を追加する
　「最後に、全体のまとめを追加してください」などを加えて、指示を調整する

⑥はいくつかバリエーションがあります。例えば「500文字にまとめてください」と文字数を調整したり、「あなたの立場は〇〇です」や「△△の視点で説明してください」など立場や論点を明確にしたりすることもできます。これらの指示は、より具体的な回答を生成するのに役立ちます。

以下の図は、上記プロンプトで得られた回答です。

~~　【図】：すべて指示を追加した回答~~

売り上げの最大化に関しては「シニアライフ応援センター」の設立、利益最大化に関しては「シニア専用エンターテイメントサービス」の提供、がアイデアとして得られました。まとめには、豊かな生活を送るシニア世代に対する考えが整理されています。

追加した指示は、回答を見ながら徐々に最適化を図ることもできます。

## AIプロンプトは目的を明確にすると効果的

AIのプロンプトは、多少分からないことでも回答が得られるメリットがあります。そのメリットをさらに活かすには、より目的を明確にし、背景などの追加情報を適切にプロンプトに盛り込むことが重要です。

図解したようにプロンプトにより多くの追加情報や指示を提供することで、さらに満足のいく回答を得ることができます。

AIプロンプトとは、人工知能（AI）システムに対して指示や命令を出すことを表します。生成AIでは自然言語処理が可能ですので、会話のように指示を送信し回答を得ることが可能です。ここでは、AIに対する指示であるプロンプトの概要から記述の最適化まで解説していきます。

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