プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやClaudeなどのLLMに与える指示文を設計し、目的に合った回答を安定して得るための手法。

単に「記事を書いて」と頼むのではなく、読者、目的、禁止事項、参考情報、出力フォーマット、評価基準を明確にすることで、業務で使いやすい品質に近づける。AIライティングSaaS、チャットボット、営業支援ツールでは、裏側のシステムプロンプト品質が出力の差になりやすい。

ただし、プロンプトだけで事実性や権限管理を完全に担保するのは難しい。RAG、ワークフロー設計、レビュー工程と組み合わせるのが実務的。

SaaS選定では、AI機能の有無だけでなく、どの業務データを参照できるか、根拠を表示できるか、権限やログを管理できるかまで見ると判断しやすい。生成AIは便利さとリスクが同時に増えるため、現場で使う場合は人間の確認フロー、誤回答時の修正方法、学習データへの利用有無も確認したい。

よくある落とし穴は、デモでの賢さだけを見て導入を決めてしまうこと。実務では、社内データの鮮度、既存ツールとの接続、失敗したときの復旧手順、管理者が制御できる範囲のほうが満足度を左右する。