こんにちは。
制作部のディレクターとして、お客様の課題を聞いて気付いた点を書こうと思います。
1. AI導入後に戸惑うポイント
「AIを導入したんだけど、具体的な結果が出ていない。」そんな相談を受ける機会が増えているように思います。
「やっぱり使いこなすのは難しいんだろう」と、AIに対してハードルの高さを感じている企業様が多いのも事実です。
導入後のお客様がよく口にするのが、「専門的な知識が足りないのか？」「何も知らない社員に使用させるには、無理があるのか？」「人件費よりもコスパ良くなったのか？」といった疑問です。
導入した事に満足して、実際の結果と結び着いていないのでは？と、感じる企業様は多いようです。「具体的な結果が出ていない」というモヤモヤは、じつは AI そのものの性能よりも、「どう対話して、どう成果を定義しているか」という、人とAIの対話設計の問題を映し出しているように感じます。
2. AIに「教える」側になるという発想
AIを「使う」まえに、「AIに何を教えるか」を考える必要があります。これは従来のツールと向き合う方法とは大きく異なります。
検索エンジンなら「どんなキーワードで引っかかるか」が大事でしたが、AIエージェントにおいては「どんな目的のために、何をどの程度伝えるか」が成果を左右します。
AI導入企業側にとって、「人件費を節約したい」から「業務改善をしたい」へ移行するにつれて、AIに対して求める「意図」の意味合いが変わってきています。この「意図を共有する」事を人間側がどこまでできるかが、AI活用の鍵を握る側にとってのアドバンテージになります。
つまり、「AIを指導する」という意識が、とても重要だと感じています。
3. プロンプト設計は単なる指示でなく“意図共有”
AIへの指示（プロンプト）について、よく「どんな文章を書けばいいの？」と聞かれます。しかし、実際に重要なのは「言葉の精度」よりも「何を実現したいか」という意図の共有です。
例えば、「会議の議事録を要約して」と「次の意思決定に必要な要点を整理して」では、AIが返す内容の質が大きく異なります。同じ「要約」という行為でも、目的を起点に置くか、結果を起点に置くかで、AIの出力は大きく変わります。
4. 実際のAIエージェント活用時のトライアンドエラー
AIエージェントを活用する際、最初から完璧なプロンプトを用意しようとすると、多くの現場で手が止まってしまいます。
重要なのは、一度の指示で理想的な結果を出すことではなく、「まずは叩き台として出してもらい、そこから何をどう変えていくか」をAIとの対話を通じて学習していくスタンスです。
たとえば最初は大まかな要件だけを伝え、出てきた結果を見ながら「対象読者を営業マネージャーに限定して」「具体例を2つ追加して」「文字数を半分に」など、修正点を一つずつ具体的に指示していきます。
こうしたトライアンドエラーを繰り返すことで、自社の業務や文脈にフィットしたプロンプトが徐々に洗練され、AIエージェントを「使いこなす」というより、「一緒に仕事の型を作り上げていく」感覚が現場に根付いていくように感じます。
5. おわりに、対話設計の上手さが成果を分ける
AIの性能は日々進化しています。しかし、どれだけ高性能なモデルを使っても、「何を求めているのか」を適切に伝えられなければ、意味がありません。
ツールの性能や特徴よりも、「対話の精度」こそが、AI対話の質を左右し結果に反映される要因だと感じています。
AI導入を検討されている方であれば、まず「何のために使いたいか」を言語化するところから始めることをお勧めします。その「目的の言語化」が、AIとの良い対話の第一歩になります。
