生成AIのプロンプトとは？テンプレートや書き方の型、注意点もわかりやすく紹介
- 生成AIプロンプトとは、生成AIに与える指示文のこと
- プロンプトの型（深津式・ReAct・CoTなど）を使い分けることで、業務効率の向上が可能
- すぐ使えるテンプレートで、メール作成や議事録要約などの業務に活用可能
生成AIのプロンプトとは、AIにしてほしいことや条件を伝える指示文のことですが「何をどう指示すればよいか分からない」「思ったような回答が返ってこない」と悩む方もいるのではないでしょうか。そんなときは、してほしいことや条件を具体的に伝えるのがポイントです。
本記事では、プロンプトの書き方や代表的な型、作成時の注意点を紹介します。すぐ使えるテンプレートもご紹介しているので、ぜひ最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
生成AIのプロンプトとは
生成AIのプロンプトとは、AIに与える指示のことで、出力結果の方向性や質を左右する重要な要素となります。テキスト生成AIでは「文章を要約して」「翻訳してください」といったプロンプトを入力することで、AIがそれに応じた適切な応答を生成します。
簡単にいうと、仕事を頼むときに渡す「依頼メモ」のようなものです。
例えば「資料を作って」とだけ伝えるよりも、「新入社員向けに、〇〇についてA4用紙1枚でまとめてほしい」と目的や条件を具体的に伝えたほうが、相手も何をすればよいか分かりやすくなります。
生成AIでも同じように、指示に加えて対象読者・文字数・出力形式などを具体的に伝えると、希望に近い回答を得やすくなります。
このように、プロンプトが明確であれば、AIによる出力精度が高くなり、期待通りの成果を得やすくなるでしょう。そのため、生成AIを効果的に活用する上で、プロンプト設計のスキルを身に付けることが大切です。
プロンプトエンジニアリングとは
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから期待通りの回答を引き出すために、プロンプト（指示文）を最適化する技術のことです。「Prompt（促す・きっかけを作る）」と「Engineering（技術）」を組み合わせた言葉で、「質問設計スキル」とも言い換えられます。
単に指示を入力するだけでなく、AIの特性や応答の傾向を踏まえながら、より精度の高い命令文を構築するのがプロンプトエンジニアリングの本質です。ChatGPTをはじめとする生成AIの普及に伴い、ビジネスパーソンにとっても重要なスキルとして注目されています。
さらに、プロンプトの書き方だけでなく、AIに渡す資料や前提情報なども含めて設計する「コンテキストエンジニアリング」も注目されています。
コンテキストエンジニアリングとは、AIが適切な回答を生成できるように、指示文に加えて参考資料・会話履歴・外部データなど必要な情報を選び、整理して提供する技術のことです。
例えば、社内向けの報告書を生成AIに作成してもらう場合、作成方法の指示に加えて過去の報告書・最新の売上データ・報告先の役職なども共有すると、状況に合った内容を生成しやすくなります。
ChatGPTのプロンプトエンジニアリングについて、以下の記事で紹介しています。詳しく知りたい方は、併せてご確認ください。
プロンプトとコマンドの違い
生成AIの分野で使われる「プロンプト」と、従来のIT分野で使われる「プロンプト」では意味が異なります。
生成AIにおけるプロンプトはこれまでご紹介してきた通り、AIに回答や文章などを生成してもらうために入力する指示文や質問のことですが、従来のIT用語としてのプロンプトは、コンピューターが入力を受け付けられる状態であることを示す文字列や記号を指します。
例えば、Windowsの「コマンドプロンプト」では、「C:\>」のような文字列が表示されますが、これはユーザーがコマンドを入力できる状態であることを示す表示です。この表示の後に「dir」などのコマンドを入力すると、フォルダ内のファイルやディレクトリを一覧表示できます。
対して、生成AIでは「以下の文章を300文字以内で要約してください」のように、日常的な言葉で指示を入力することで、その内容をもとに要約文を生成する仕組みです。
このように、IT用語としてのプロンプトは入力を促す表示、コマンドはコンピューターに処理を実行させる命令、生成AIのプロンプトはAIに回答やコンテンツの生成を促す入力文という違いがあります。
いずれも入力や処理を促すという点では共通していますが、使われる場面と役割が異なるため、区別して理解しておきましょう。
プロンプトは重要な命令文
プロンプトは、生成AIに対する「命令文」として機能します。AIはプロンプトの内容を解釈し、学習した膨大なデータの中から最も適切な応答を生成します。つまり、プロンプトの内容はアウトプットの質に影響する重要な要素です。
極端な例ですが、同僚に「営業資料を作って欲しい」と曖昧に依頼すると、必要な情報やグラフ・図が入っていないなど、求めていたものと違う資料が提出される可能性があります。
これはAIも同じで、曖昧なプロンプトを入力すると、一般的で当たり障りのない回答しか出力されません。そのため、自分が求めるアウトプットを得るためには、目的や条件・出力形式など、詳細なプロンプトを入力する必要があります。
プロンプトは、AIに意図を伝えるための基本的な手段です。その設計に少し手間をかけるだけで、得られる成果が大きく変わります。
生成AI用プロンプトの書き方
生成AI用のプロンプトは、役割・指示・制約条件・入力情報・出力形式の5つの基本要素を意識して組み立てると、出力の精度が上がりやすくなります。ここでは、それぞれの書き方を紹介します。
役割（Role）を与える
プロンプトを書くとき、最初に「あなたは〇〇の専門家です」と具体的な役割を伝えてみてください。こうすると、AIの回答の方向性がはっきりして、より専門的で中身のある答えが返ってきやすくなります。
たとえば「経験豊富なマーケティングコンサルタントとして答えて」と指示すれば、マーケターならではの視点や業界用語を交えた、実践的なアドバイスをもらえるようになります。AIの返答を単なる一般論で終わらせず、プロの意見に近づけたいときに役立つ方法です。
指示（Instruction）を具体的にする
「〇〇について教えて」と何となく聞くより、「〇〇について、初心者向けに300文字で説明して」のように目的・対象・文字数をあらかじめ伝えておくと、ぐっと使いやすくなります。
AIは渡された指示の範囲内で答えを組み立てるので、5W1H（誰が・何を・いつ・どこで・なぜ・どのように）を頭に置きながら書くと、思っていたのと全然違う回答が返ってくるケースをかなり減らせるでしょう。指示をどれだけ丁寧に書けるかが、そのまま返ってくる内容の出来に影響してきます。
制約条件（Constraint）を設定する
文字数やトーン、入れてほしくない要素などをあらかじめ伝えておくと、出力の細かい部分まで調整しやすくなります。「専門用語は使わないで」「箇条書きで3点にまとめて」「ポジティブな言い回しで」といった一言を添えるだけで、返ってくる内容がかなり変わるでしょう。
何も指定しないと、AIは余分な説明を延々と続けたり、聞いていない情報まで盛り込んできたりすることがあります。ビジネスメールやレポートなど、使う場面に合わせてルールをざっくりでも決めておくと、手直しなしでそのまま使える回答が返ってきやすくなります。
入力情報（Input）を提供する
AIは「あなたの会社の状況」や「プロジェクトの背景」を把握していません。必要な前提情報を一緒に渡すことで、的外れな回答を防げます。
たとえば「ターゲットは20代女性」「予算は100万円」「現在の課題は認知度不足」といった具体的なデータを入力情報として提供すると、AIはその条件に基づいた現実的で精度の高い提案を行えるようになります。背景情報を共有することは、質の高い回答を得るための基本です。
出力形式（Output）を指定する
「表形式で」「箇条書きで」「Q&A形式で」「マークダウンで」など、どんな見た目で返してほしいかを最初に伝えておくと、そのまま使えるアウトプットが返ってきやすくなります。形式を何も指定しないと、AIはひたすら文章を並べてくることが多く、後から自分で整理し直す手間が生じがちです。
会議の議事録なら「決定事項と宿題に分けて」、データ分析なら「比較表にまとめて」というように、最終的にどう使うかをイメージしながら形式を指示しておくと、受け取ったものをそのまま活用しやすくなります。
生成AI（LLM）のプロンプトの種類
生成AIのプロンプトには、さまざまな設計の型があります。設計の型を使い分けることで、生成AIをより効果的に活用できるでしょう。以下では、代表的なプロンプトの型を解説します。
深津式プロンプト
深津式プロンプトとは、深津貴之氏が考案した生成AIへの指示方法のことで、「#命令書」「#制約条件」「#入力文」「#出力文」の4つに分けてプロンプトを構成するのが特徴です。
それぞれの項目を明確にすることで、AIに求める作業や条件、処理対象を具体的に伝え、意図に沿った回答を得やすくなります。
例えば、文章を要約することを想定した場合のプロンプト例は、下記のとおりです。
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#命令書
あなたはプロの編集者です。
以下の制約条件と入力文をもとに、文章を要約してください。
#制約条件
・文字数は200文字以内
・重要なポイントを漏らさない
・初心者にもわかりやすい表現にする
#入力文
（ここに要約したい文章を入力）
#出力文このように、役割や制約条件、入力する文章などを項目ごとに分けて指示することで、AIに求める内容を整理できます。文章の要約だけでなく、記事の作成やアイデア出しなど、さまざまな業務にも応用できる方法です。
ReActプロンプト
ReActプロンプトとは、AIが「考えること」と「情報を調べたり、ツールを使ったりすること」を繰り返しながら、答えを導き出す手法です。調べた結果をもとに、さらに必要な情報を探すことで、より適切な回答につなげられる点が特徴です。
例えば、旅行先の観光スポットをReActプロンプトを活用して調べる場合、検索機能を利用できる生成AIに下記のように入力します。
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京都旅行で訪れる観光スポットを3つ提案してください。実際に利用できるWeb検索ツールを使い、以下の流れで調査を進めてください。
1. Action（行動）：観光スポットの候補を挙げ、特徴や公式情報をWeb検索で調べる。
2. Observation（観察）：検索結果を確認し、各スポットの特徴・営業時間・アクセス方法について、分かったことと不足している情報を整理する。
3. 次の行動の判断：情報が不足している場合は、追加で検索する項目や検索ワードを判断する。
4. Action・Observationの繰り返し：追加検索を実行し、その結果を確認する。必要な情報が集まるまで、この流れを繰り返す。
5. Final Answer（最終回答）：調査した情報を比較し、おすすめの観光スポットを3つ、選んだ理由と情報源を添えて紹介する。
確認できない情報は推測で補わず、不明であることを明記してください。このように、情報を調べ、その結果を確認し、必要に応じて追加調査を行うという流れで調査するように指示します。実際に検索や外部ツールを利用するには、使用する生成AIが該当する機能に対応している必要があるので、使用するAIツールが対応しているか確認しましょう。
ゴールシークプロンプト
ゴールシークプロンプトとは、達成したい目標をAIに伝え、AIからの質問に答えながら目的に合ったプロンプトを作成する方法です。最初から必要な条件をすべて整理できていなくても、AIとのやり取りを通じて目的や前提条件を明確にできます。
例えば、新製品の販売促進アイデアを考えたい場合は、次のように指示しましょう。
新製品の販売促進アイデアを考えたいです。目的に合ったプロンプトを作成するために、ターゲット層や商品の特徴、予算、活用したい媒体など、必要な情報を質問してください。私の回答をもとに条件を整理し、最後に販売促進アイデアを考えるためのプロンプトを作成してください。このように、AIからの質問に答えながら必要な情報を整理することで、最初から細かい指示を考えるのが難しい場合でも、目的に合ったプロンプトを作りやすくなります。
Few-Shotプロンプティング
Few-Shotプロンプティングは、例を提供することで、AIの出力を調整する方法です。「以下の形式に従ってリストを生成してください：1. 例、2. 例」といった形で、具体例をいくつか与えた後に回答を求めることで、AIがその例に基づいた出力を生成します。特に複雑なタスクで効果的です。
Chain-of-Thought（CoT）プロンプティング
Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングとは、複雑な問題を段階的に考え、答えを導き出すようAIに促す手法です。
例えば「次の数学の問題を解き、計算過程と答えの根拠を簡潔に説明してください」と入力すると、複数の手順が必要な問題を整理しながら解答を導き出せます。
2026年10月時点では、回答する前に内部で推論を行う「推論モデル」も普及しており、「思考過程をすべて説明してください」と指示しなくても、複雑な問題に対応できる場合があります。
そのため、推論モデルを利用する際は、思考過程を逐一説明させるより、解決したい問題や条件を明確に伝えることが重要です。必要に応じて、計算過程や結論の根拠を回答するように指示しましょう。
生成AIの種類について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。
実務で活用できるプロンプトのテンプレート例
生成AIはビジネスの現場でも幅広く活用可能です。ここでは、日常業務に即活用できるプロンプトのテンプレートを10種類紹介します。各テンプレートは「役割・指示・制約・出力形式」を意識した構成になっています。
メール返信文の作成
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あなたは、ビジネスマナーに精通した営業担当者です。
以下のメール内容をもとに、相手に失礼のない丁寧な返信文を作成してください。
【指示】
相手：〇〇
メール内容：〇〇
【制約】
・礼儀正しく、簡潔な文体にする
・相手の依頼に対する感謝を伝える
・不自然に堅苦しい表現は避ける
【出力形式】
件名と本文に分けて出力してください。文章作成で活躍するAIツールは下記で解説
会議議事録の要約
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あなたは、会議内容を整理し、要点をわかりやすくまとめることが得意なビジネスアシスタントです。
以下の会議メモをもとに、重要なポイントを整理した議事録を作成してください。
【指示】
会議メモ：〇〇（会議のメモや文字起こしを入力）
会議の目的：〇〇
【制約】
・重要な決定事項や課題を漏れなく整理する
・発言内容と決定事項を混同しない
・元のメモにない情報は追加しない
【出力形式】
以下の項目に分けて出力してください。
・会議の概要
・主な議題
・決定事項
・今後の対応事項（担当者・期限）
・
・議事録作成で便利なAIツールは下記で詳しく解説
・週次報告書の作成
あなたは、業務の進捗状況や課題を簡潔に整理することが得意な営業担当者です。
以下の業務内容をもとに、上司に提出する週次報告書を作成してください。
【指示】
今週の業務内容：〇〇
達成した目標：〇〇
発生した課題：〇〇
来週の予定：〇〇
【制約】
・事実に基づいて記載する
・成果と課題を明確に区別する
・課題に対する改善策も盛り込む
・簡潔で読みやすい文章にする
【出力形式】
「今週の実績」「課題・改善策」「来週の予定」の3つの見出しに分けて出力してください。生成AIのビジネス活用は下記で紹介
アイデア出し・企画提案
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あなたは、新しい企画の立案を得意とする企画担当者です。
以下の条件をもとに、実現可能性のある企画アイデアを提案してください。
【指示】
企画の目的：〇〇
ターゲット：〇〇
予算：〇〇
実施期間：〇〇
【制約】
・アイデアを5つ提案する
・ターゲットのニーズを意識する
・予算や実施期間を踏まえた現実的な案にする
・各アイデアの特徴が重複しないようにする
【出力形式】
各アイデアについて、「企画名」「概要」「期待できる効果」「実施上の注意点」を箇条書きで出力してください。
・
・企画書を作ってくれる生成AIは下記で紹介
・文章の校正・リライト
あなたは、読みやすく自然な日本語に整えることが得意なプロの編集者です。
以下の文章を確認し、誤字脱字や不自然な表現を修正したうえで、読者に伝わりやすい文章にリライトしてください。
【指示】
対象の文章：〇〇（修正したい文章を入力）
想定読者：〇〇
文章の目的：〇〇
【制約】
・元の文章の趣旨や意味を変えない
・誤字脱字や文法上の誤りを修正する
・冗長な表現や不自然な言い回しを改善する
・根拠のない情報を追加しない
【出力形式】
「修正後の文章」と「主な修正点」を分けて出力してください。生成AIで文章校正するテクニックは下記で解説
SNS投稿文の作成
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あなたは、SNS運用とコンテンツマーケティングに精通したSNS担当者です。
以下の条件をもとに、ターゲットの興味を引き、投稿への反応を促すSNS投稿文を作成してください。
【指示】
投稿するSNS：〇〇（Instagram、Xなど）
投稿テーマ：〇〇
ターゲット：〇〇
投稿の目的：〇〇（認知拡大、フォロワー獲得など）
【制約】
・SNSの特性に合った文章にする
・ターゲットが共感できる内容を意識する
・誇張表現や根拠のない断定を避ける
・必要に応じて、自然な行動喚起を入れる
【出力形式】
「投稿文」「おすすめのハッシュタグ（必要な場合）」「投稿の狙い」を分けて出力してください。FAQ・チャットボット用Q&Aの作成
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あなたは、顧客対応とFAQの設計に精通したカスタマーサポート担当者です。
以下の情報をもとに、顧客から寄せられる質問と回答のセットを作成してください。
【指示】
対象サービス：〇〇
サービスの概要：〇〇
想定される問い合わせ：〇〇
【制約】
・顧客が理解しやすい平易な言葉を使う
・回答は簡潔で、具体的な内容にする
・提供された情報にない内容は断定しない
・情報が不足している場合は、その旨を明記する
【出力形式】
質問と回答をセットにし、表形式で5組出力してください。生成AIでFAQ作成を効率化させる方法は下記で解説
翻訳（日英）
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あなたは、日本語と英語の両方に精通したプロの翻訳者です。
以下の日本語を、想定読者や使用場面に合った自然な英語に翻訳してください。
【指示】
翻訳対象の文章：〇〇（翻訳したい日本語を入力）
使用場面：〇〇（ビジネスメール、Webサイトなど）
想定読者：〇〇
【制約】
・原文の意味やニュアンスを維持する
・使用場面に適した語彙や表現を選ぶ
・原文にない情報を追加しない
・直訳によって不自然になる場合は、自然な英語表現に調整する
【出力形式】
「英語訳」と「翻訳上の補足」を分けて出力してください。補足が不要な場合は省略して構いません。自動翻訳における生成AIの活用は下記で解説
データ分析の報告文作成
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あなたは、データ分析とビジネスレポートの作成に精通したデータアナリストです。
以下のデータを分析し、ビジネス上の傾向や課題を整理した報告文を作成してください。
【指示】
分析対象のデータ：〇〇（数値や表データを入力）
分析の目的：〇〇
注目したい指標：〇〇
【制約】
・データに基づいて分析する
・数値の増減や特徴を具体的に示す
・事実と推測を区別する
・データだけでは判断できない内容は断定しない
【出力形式】
「分析結果」「確認できた傾向」「考えられる要因」「今後の施策案」の4項目に分けて出力してください。データ分析に生成AIを活用する方法は下記で解説
マーケティング施策案の作成
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あなたは、マーケティング戦略の立案に精通したマーケティング担当者です。
以下の条件をもとに、商品やサービスの認知拡大・売上向上につながるマーケティング施策を提案してください。
【指示】
商品・サービス：〇〇
ターゲット：〇〇
マーケティングの目的：〇〇
予算：〇〇
実施期間：〇〇
【制約】
・ターゲットのニーズや購買行動を考慮する
・予算と実施期間を踏まえた施策にする
・施策ごとに期待できる効果と課題を示す
・効果を保証するような断定は避ける
【出力形式】
施策を3つ提案し、それぞれ「施策の概要」「実施方法」「期待できる効果」「効果測定に使う指標（KPI）」を整理して出力してください。生成AIを用いたマーケティングは下記で解説
生成AIのプロンプトにおける悪い例と良い例
プロンプトの良し悪しは、AIの回答の質に直結します。同じ目的でも、指示の書き方によって得られる結果は大きく変わります。
生成AIプロンプトの良い例
良いプロンプトの共通点は「具体性」と「明確な出力形式の指定」にあります。
| 用途 | 良いプロンプト例 |
|---|---|
| レポート作成 | 「経営層向けに、生成AI研修の必要性を説明するレポートを300文字で作成してください。根拠を2点含めてください。」 |
| 文章説明 | 「新人研修資料向けに、小学生にも分かる比喩を1つ入れて、箇条書き3点で説明してください。」 |
| 提案書作成 | 「SaaS新規導入提案のアウトラインを、課題→解決策→効果→費用→リスクの順に箇条書きで作成してください。」 |
| クレーム対応 | 「納期遅延に関するクレーム対応の返信文を、謝罪・代替案2点・次回割引案を含め、200文字以内で作成してください。」 |
生成AIプロンプトの悪い例
悪いプロンプトに共通するのは「指示が曖昧」「前提情報がない」という点です。
| 悪いプロンプト例 | 問題点 |
|---|---|
| 「レポートを書いて」 | 対象・目的・文字数が不明で、汎用的な内容しか生成されない |
| 「分かりやすく教えて」 | 対象読者・形式・詳細度が不明 |
| 「提案書を作って」 | 業種・目的・構成の指定がなく、的外れな内容になりやすい |
| 「もっと良く」 | 何をどう改善するかが不明で、AIが判断できない |
実際に、レポート作成をする際に、悪い例と良い例の2種類のプロンプトを使って、出力してみます。
まずは悪い例から出力してみます。
上記画像は、「生成AI研修の必要性を説明するレポートを作って」と曖昧に指示した結果です。
画像の通り、内容に大きな誤りはなく、総務省の「令和7年版 情報通信白書」にも触れています。ただし、誰に向けたレポートなのかが定まっていないため、一般的な説明にとどまる結果です。
では次に、良い例のプロンプトで出力した結果を見てみましょう。
良い例では経営層向けと指定しているため、なぜ従業員に生成AI研修が必要なのかを経営の目線で説明する回答になっています。
内容を確認すると、総務省の「令和7年版情報通信白書」と「AI事業者ガイドライン」を根拠として2点示した、指示どおりのレポートに仕上がりました。
また、文字数も制限しているため、端的かつ分かりやすい文章になっていることも特徴の一つと言えるでしょう。
悪い例の特徴を把握しておくと、自分のプロンプトを見直す際の基準として活用できます。まずは普段の業務でよく使う指示を振り返り、「誰に向けて」「どのような形式で」出力してほしいかを1つ足すところから始めてみてください。
プロンプト作成時の注意点
プロンプトを考えるとき、ちょっとした落とし穴にはまってしまうことがあります。以下の点を頭に入れておくだけで、返ってくる内容の精度がぐっと上がりやすくなります。
一度に多くの要求を詰め込まない
複雑な指示をいくつも1つのプロンプトに押し込むと、AIが処理しきれずに一部の条件が抜け落ちたり、全体的に中途半端な答えが返ってきたりすることがあります。
「要約して、翻訳して、表にもまとめて」と一気に頼むより、「まず文章を要約して」「次にその要約を英語に訳して」のように一つずつ順番に依頼すると、各工程を確認しながら回答を調整しやすくなります。
ハルシネーションに注意する
生成AIは、文脈として自然に見える言葉を確率的につなぎ合わせているため、事実と違う情報をさも本当のことのように出力してしまう「ハルシネーション（幻覚）」が起きることがあります。
統計データや法律の解釈、特定の人物の経歴、最新ニュースなどは特に誤りが混ざりやすいので注意が必要です。AIの回答をそのまま信じ込まず、公的機関のサイトや企業の公式リリースなど、信頼できる一次情報と照らし合わせて確認する習慣をつけておくといいでしょう。
機密情報・個人情報を入力しない
一般的な生成AIサービスでは、入力したプロンプトのデータがAIのさらなる学習に使われる可能性があります。未発表の新製品情報や顧客の個人データ、社外秘の財務情報などをそのまま打ち込むと、情報漏洩につながるリスクがあります。
業務で使う場合は、設定からデータ学習をオフ（オプトアウト）にするか、学習データとして使われないAPIや法人向けプランを活用するといった対策を取っておくと安心です。
著作権・コンプライアンスに配慮する
生成AIが出力した文章や画像が既存の著作物と似通っている場合、そのまま商用利用すると著作権侵害などの法的トラブルに発展することがあります。AIは膨大な過去データを学習しているため、意図せず他人のアイデアを模倣してしまうケースがあるためです。
社内向けの参考資料として使う分にはそこまで問題になりにくいですが、Webサイトの記事や広告クリエイティブなど、外部に公開するコンテンツに使う場合は、人間の目でしっかり確認することが欠かせません。
一度で完璧を求めない
どれだけプロンプトを工夫しても、1回目の回答でそのまま使えるアウトプットが返ってくるとは限りません。人間同士の会話のように、AIとやり取りを重ねながら回答を調整することが大切です。
返ってきた内容を見て「もっとフォーマルな言葉遣いにして」「3つ目のアイデアをもう少し掘り下げて」といった修正指示を重ねていくうちに、だんだん自分のイメージに近いものが出てくるようになります。
生成AI全般のリスクは下記でも解説
生成AI開発・業務活用ならWEELへご相談ください
「生成AIのプロンプト」は、AI活用を効率化する鍵です。最適な設計を学び、作業精度を向上させてみてください。
「生成AIで新しいプロダクトを作りたい」「もっと本格的に生成AIを業務に組み込みたい」とお考えの方は、ぜひ株式会社WEELにご相談ください。
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
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・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
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生成AIのプロンプトに関するよくある質問
