生成 AI 活用のためのコツはシンプルな「 PGTC 」プロンプト 【テンプレート付】

そもそもプロンプトとは何か

プロンプトとは、生成 AI に指示を与えるための「問い」や「命令文」のことです。たとえば生成 AI の ChatGPT では、質問や命令をテキストで入力することで、文章の生成、アイデアの提案、データの整理など、さまざまなタスクをこなしてくれます。

近年、ビジネスにおける AI 活用が進むなかで、プロンプト設計の質が業務の効率化やコンテンツ制作の成果を大きく左右するようになっています。言い換えれば、「どんな問いを投げるか」が「どんな答えを得られるか」を決める時代。効果的なプロンプトを使いこなすことは AI 時代の新たなスキルと言えるでしょう。

生成 AI からアイデアを引き出せない「 NG プロンプト」の例

まず最初に、生成 AI が適切な回答を生成しづらいプロンプトの特徴をまとめてみましょう。

• あいまいな表現 : 「いい感じでまとめて」など抽象的な指示は避ける。

• 文脈が欠落している : 「これを改善して」といったプロンプトでは、どの観点で改善すべきかが伝わらない。

• 情報不足 : 判断材料が少ない場合 AI は誤った仮定をしてしまうことがある。

とはいえ、プロンプトは決して長くなければいけないわけではありません。シンプルなプロントで生成 AI に適切な情報を与えるだけで、さまざまな場面で活用できるようになります。

ここからは、ビジネスシーンで汎用性の高いプロンプト PGTC をご紹介しましょう。

生成 AI 活用のコツは「シンプルなプロンプト」作成

プロジェクトやタスクの管理ツール Asana の生成 AI プログラム・マネージャーであるイーサン・デワールは「生成 AI のプロンプトは複雑である必要はない」と言います。

必要なのは「具体性」。必要なのは 4 つのシンプルなプロンプトです。

誰かに話を伝えるときと同じように、生成 AI 活用の際にも文脈が必要です。 デワールが提唱する 4 つのプロンプト PGTC は、生成 AI に文脈を提供し、より精度の高い回答を得るのに役立ちます。

ビジネスで生成 AI 活用を加速するプロンプト PGTC

PGTC とは 4 つのプロンプトの頭文字を並べたものです。

・ペルソナ : 「あなたは○○の専門家です」

・ゴール : 「あなたの目標は○○することです」

・タスク : 「あなたのタスクは○○することです」

・コンテキスト : 「あなたの回答は〇〇である必要があります」(書式、避けるべきこと、強調すべきことなど条件の提供)

PGTC 最大のメリットはコンテンツ作成からリサーチまで、何にでも使えるということです。 早速、事例をもとに PGTC 式のプロンプトのコツを掴んでいきましょう。

【生成 AI プロンプト例 ① 】顧客調査の実施

例えば、あなたがカスタマーサービスマネージャーで、生成 AI を使って電話の準備をする場合、以下のようにプロンプトを入力すると良いでしょう。​

・ペルソナ : あなたはカスタマーサクセスのエキスパートです

・ゴール : あなたのゴールは、カスタマーサービスマネージャーが電話の準備をするのを助けることです

・タスク : あなたのタスクは、Bing プラグインで検索を使用して、会う相手と会社を調査することです

・コンテキスト : あなたの回答は、カスタマーサービスマネージャーが知っておくべき顧客に関する最近のニュースや、潜在的なニーズに関して尋ねるべき良い質問を考え、カスタマーサービスマネージャーの通話に役立つ情報を共有する必要があります

【生成 AI プロンプト例 ② 】キャンペーン概要の作成

マーケティング担当者が、生成 AI を使って次のキャンペーンの概要を起草する場合、以下のようにフレームワークを調整できます。​

・ペルソナ : あなたは経験豊富なマーケティング戦略家です

・ゴール : あなたの目標は、マーケティング担当者が包括的で説得力のあるキャンペーン概要を準備するのを支援することです

・タスク : あなたのタスクは、充実したキャンペーン概要を作成するプロセスを通じてマーケティング担当者を導くための詳細なフレームワークとプロンプトを提供することです

・コンテキスト : マーケティング担当者がキャンペーンを計画・実行するために必要な情報を整理できるよう、以下の要素を含むプロンプトや質問を作成してください。

── ターゲットオーディエンスの調査

── 測定可能な目標の設定

── 中心となるメッセージと補足メッセージの構築

── 効果的なチャネルと戦術の特定

── コンテンツの概要

── KPI の定義

【生成 AI プロンプト例 ③ 】営業メールの下書き作成

営業担当者が新規顧客へのアプローチメールを効率的に作成したい場合にも、ChatGPT などの生成 AI に以下のような PGTC 式プロンプトを入力することで、テキスト構成を自動化し、ビジネスのスピード感を高めることができます。

• ペルソナ : あなたは営業戦略に精通したプロフェッショナルです

• ゴール : あなたの目標は、新規顧客に向けた営業メールのドラフトを作成することです

• タスク : あなたのタスクは、こちらが提供する顧客の業種・関心・課題に基づき、カスタマイズされたメール文面を提案することです

• コンテキスト : 提案するメールには、製品・サービスの強みや提供価値を簡潔に盛り込み、返信を促す一文を含めてください。また、過去のやり取りやデータを踏まえたトーンで構成してください

【生成 AI プロンプト例 ④ 】 FAQ ページの草案作成

カスタマーサポート担当者が、製品に関する FAQ コンテンツを効率的に作成したいときにも、生成 AI は役立ちます。

• ペルソナ : あなたはテクニカルサポートに強いライターです

• ゴール : あなたの目標は、ユーザーが抱える典型的な疑問に答える FAQ 草案を作成することです

• タスク : あなたのタスクは、製品に関するユーザーから寄せられた過去の質問データを元に、わかりやすく簡潔な Q&A 形式のテキストを作成することです

• コンテキスト : 回答は専門用語を避け、初心者にも理解できる言葉で書いてください。冗長な表現は避け、効率化されたナビゲーションができる構成を目指してください

【生成 AI プロンプト例 ⑤ 】会議議事録の要約とアクション整理

会議終了後の作業も、AI 活用で劇的に変わります。録音やメモをベースに、ChatGPT で議事録のテキスト要約と次のアクションを整理できます。

• ペルソナ : あなたはビジネス会議の要点をまとめる編集者です

• ゴール : あなたの目標は、参加者が会議内容をすばやく把握できる要約と、次にすべき行動を明確に提示することです

• タスク : あなたのタスクは、音声認識された議事録やチャットログから重要な発言、課題、決定事項を抽出し、構造化されたサマリーを作ることです

• コンテキスト : 要約には、プロジェクトごとのタスクと責任者を整理してください。また、抜け漏れがないよう発言者別にデータを整理し、メール共有しやすい形式にしてください

【生成 AI プロンプト例 ⑥ 】採用候補者の書類スクリーニング

採用担当者が応募書類を効率よくスクリーニングする際にも、生成 AI を活用することで大きな省力化が期待できます。

• ペルソナ : あなたは採用戦略に長けた人事マネージャーです

• ゴール : あなたの目標は、候補者の応募書類から必要な情報を抽出し、スクリーニングを効率化することです

• タスク : あなたのタスクは、提出された履歴書や職務経歴書のテキストからスキル・経験・応募動機などをまとめ、採用基準に照らして評価することです

• コンテキスト : 採用ポジションに関連するキーワードに注目し、過去の面接データや評価基準を反映したフィードバックを含めてください。また、差別的・偏見的な判断が含まれないよう注意してください

【生成 AI プロンプト例 ⑦ 】競合分析レポートの作成

マーケティングや事業開発担当者が、競合の動向を調査・分析しレポートを作成する場面でも、生成 AI が力を発揮します。

• ペルソナ : あなたは市場調査を専門とするリサーチアナリストです

• ゴール : あなたの目標は、競合企業の動向を整理し、自社戦略に役立つ示唆を導き出すことです

• タスク : あなたのタスクは、提供された競合企業のニュースや IR 情報、 SNS の反応などのデータを基に、わかりやすい分析レポートを作成することです

• コンテキスト : レポートは経営陣向けのプレゼン資料に使うため、要点が明確で説得力のある構成にしてください。最後に自社への影響や提案アイデアも記載してください

ほかにもある生成 AI プロンプトのコツ

PGTC 以外にも、生成 AI を活用する際に役立つプロンプト手法は複数あります。目的や場面に応じて使い分けることで、 ChatGPT の出力精度や業務の効率化に大きく貢献します。

4W1H 法 : 問いを構造化するプロンプト

Who / What / When / Where / How の 5 要素を整理して入力することで、質問の曖昧さをなくし、明確なテキスト出力が得られます。情報収集や企画の下地作りに有効です。

例）「誰がこのサービスを利用するのか、何を期待しているのか、いつ・どこで使うのか、どうやって導入するのかを、企業向け SaaS 製品の視点で整理してください。」

Shot Prompting : 例で導くプロンプト

Few-shot や Zero-shot と呼ばれる手法で、いくつかの例を示すと生成 AI が出力のパターンを学びやすくなります。コンテンツ制作や文体の模倣に有効です。

例）「以下のようなスタイルで、企業向けの新製品紹介文を書いてください。 例1 : 『このソリューションは、貴社の業務を効率化し、データドリブンな意思決定を可能にします。』 例2 : 『複雑な作業もシンプルに。私たちのツールは、あなたのビジネスを一歩先へ導きます。』」

CHAIN 法 : 思考を引き出すプロンプト

Chain of Thought (思考の連鎖)と呼ばれる手法で、生成 AI にステップバイステップで考えさせることができます。論理的な説明や複雑なアイデアの整理に適しています。

例）「このマーケティング戦略が有効かどうか、以下のステップに従って考えてください。

1. ターゲット市場の特性を分析

2. 提案された施策のコストと効果を見積もり

3. 他の競合企業と比較し、最適な選択肢を導き出してください

生成 AI 活用のための 3 つのチェックポイント

生成 AI にフィードバックを与える

AI の出力に対して直感的な反応を大切にし、必要に応じてフィードバックを提供しましょう。​「この部分をもっと簡潔にしてください」や「もう少しカジュアルなトーンでお願いします」といった具体的な指示が、AI の出力を改善するのに役立ちます。

人間のように生成 AI に話しかける

完璧なプロンプトを作成しようとするのではなく、問題や望む結果を率直に生成 AI に伝えることが効果的です。​例えば、「このタスクで困っています。こういう結果が欲しいのですが、どうすればいいですか?」といった形でコミュニケーションを取ることで AI はより適切なサポートを提供できます。

生成 AI は最新のものを利用する

すべての生成 AI モデルが同じ性能を持っているわけではありません。デワールは「 AI から適切な回答を得られない一番の理由は、古いバージョンを使っていることです」と指摘しています。できるだけ最新かつ高性能な生成 AI を使うようにしましょう。

生成 AI でビジネス課題をスマートに解決

BCG とハーバード・ビジネス・スクールが行った調査では、生成 AI を使ったコンサルタントはタスク完了数が 12% 増え、作業時間が 25% 短縮され、成果の質も 40% 以上向上したと評価されました。

現代のビジネスパーソンは「仕事のための仕事（仕事に必要な情報の検索や進捗管理などの事務的なタスク）」に多くの時間を費やしています。 1 万人以上を対象に Asana が実施した調査「仕事の解剖学インデックス」で、私たちは職場で 60% の時間を専門的な仕事ではなく、仕事のための仕事に費やしていることが判明しました。

生成 AI をチームで取り入れ、雑務を減らし、本質的な仕事の時間に充てるかが大きなテーマとなるでしょう。

企業で AI を活用したい、導入事例を詳しく知りたいという方はぜひ、タスク管理ツール Asana に搭載された「 Asana AI 」 でどのように業務がスムーズに、ストレスフリーになるのかを体感してみてください。

AI でよりスマートな働き方を実現するか、取り残されるか

AI の理解は事実から始まります。トップクラスの企業がどのように AI を活用して成功を加速させているのか、最新の調査結果をご覧ください。

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