生成AIの使い方セミナー
使ってみてわかる「ムダな遠回り」と「最短アプローチ」
あなたの指示次第で、
成果が劇的に変わる!
デ
ー
タ
グ
株
式
会
社
小
林
孝
嗣
2025
CONTENTS
1. 講師紹介
3. 問題設定を見直して最短で答え
に近づくAfter体験
6. 質疑応答
2. 生成AIに振り回されるBefore体験
4. 答えを導くにはこう質問しよう!
5. ワークショップ:自分のテーマで
Before/Afterを試す
01
講師紹介
講師紹介
経歴 専門分野
金沢大学 法学部 政治学科 卒業
Yale大学(修士)&Indiana大学 (博士)
事業経営からAIアプリ開発まで経験
元AIxロボティクススタートアップCTO
地方創生や起業家育成に注力
事業戦略および実行計画策定
ソフトウェア事業開発
エンジニア人材育成および評価
アルゴリズム開発
生成AIを使った爆速実装支援
小林 孝嗣
TAKATSUGU KOBAYASHI
02
生成AIに振り回される
Before体験
生成AIに振り回されるBefore体験
問題設定が曖昧・誤
っている
実は問題設定や問いの整理が
不足している可能性が大
例:
友人の好みや予算、日数などの前
提を共有せず「旅行プラン教え
て」では対応が難しい
質問の仕方の工夫が
足りない
詳細・文脈・追加情報を
与えない
例:
「どんな条件があるのか?」を明
確に伝えないと、実際の要件に合
わない提案が返ってくる
出力の検証や活用プ
ロセスが不十分
AIの回答が誤っているか正し
いかを確かめずに終わる
例:
AIの回答を鵜呑みor投げ捨てで
はなく、段階的に追加・修正をし
ながら最適案を導きましょう
思ったように使えない・・・汗
03
問題設定を見直して最短で
答えに近づくAfter体験
問題設定を見直して最短で答えに近づくAfter体験
ゴールは明確に
生成AIはゴールに向かう道筋
を探りながら答えを探します
例:
「旅行計画なら、予算・日数・好
みを具体的に設定してAIに共有」
したりしてみては?_
必要な情報はなんで
も先に与えましょう
新しい視点や情報があるとや
や早く解に近づき易いです
例:
神社仏閣で穴場を最低3つ半日で
おとづれることができそうなルー
トを教えて、など
要望は“少しずつ”
リクエスト
一回のやりとりでは文字数の
制限があるんです
例:
質問する順番をあらかじめ伝える
ことで一回の答えの文字数を制限
範囲内にしてくれる、かも
生成AIにはまだ苦手なことがあります
問題設定を見直して最短で答えに近づくAfter体験
04
答えを導くにはこう
質問しよう!
こういうところは再度注意しておくの忘れずに!
生成AIは嘘をつくことがあります
あくまで最終判断はまだまだ自分でやるか、答えを知ってそうな人に確認する
ことが大事だったりします!
誘導尋問してないか確認しましょう
忖度のない第三者的な意見を求めたり、自分では想像もできない視点や視野から
の意見を言ってくれるのが生成AIだったりするので、怒らないでね笑
AIに自己評価させるようにしましょう
生成AIはどういうステップで答えを出したか理解しています。あなたからもら
った質問の意図をなるべく汲んでますが、人と同様汲みきれない時もあります。
SS
1. あなたの目的が伝わっているか確認しましょう
目的の明確化
地方に住むことで、ゆったりとした生活環境・自然豊かな環境を享受しながら
も、エンジニアとして仕事ができるメリットを打ち出す。
課題の洗い出し
都市部に比べて、地方の情報発信力が弱く、魅力が十分に伝わっていない。
仮説の構築
自然環境、ゆったりした暮らし、低コストな生活を、リモートワークという働き
方と組み合わせ、仕事や住まいに興味を持つ人々を増やすことができるのでは
一味加えると回答が変わるかも?
壁打ちをお願いする生成AIに役割を与えてみましょう
役割を設定すると、あなたが期待する役割(肩書き)をもつであろう回答をしてくれた
ります。例えば、観光振興に長けた人だとか、行政連携に長けた人、とかです。
事前にサンプル事例を提示して批判してもらいましょう
○○町ではこういったイベントや施策が行われたようです。これらイベントが成功した
要因を加味した上で解決すべき課題について批判してください
枠や具体例を与えると、AIは「何を求められているか」がはっきりするため、
より適切かつ焦点の定まった回答が得られやすくなります。
2. あなたの目的が伝わっているか確認しましょう
さっき定義した目的に対してフィードバックを重ねる
政治(Politics)
、経済(Economy)
、社会(Society)
、技術(Technology)
の4つの視点から、マクロ環境の変化を分析します。
目的を具体化に評価できる要素まで分解しましょう
『低生活コスト+豊かな自然+最新IT環境』という具体的な条件を明記する
最終的には数値目標も決めてみましょう
『1年間に10万人以上の関係人口を獲得する』など、数値目標を設定する
一味加えると回答が変わるかも?
自問自答を生成AIにさせましょう
この目標が十分具体的か、改善するべき点は何かを、根拠を交えて教えてください、と
いう形でAIが自分で考えるようにお願いしてみては?
この目的設定が誤っている場合の理由をあえて聞きましょう
反対意見やリスク要因を明示させると、目標設定に潜む盲点を洗い出せますし、いざと
いうとき、目的設定を再調整する材料が得られ、最終的な対策に反映しやすくなります
寄り添ってくれる生成AIに、親友に相談する時のようにあえて辛辣な意見をも
らうと貴方の視点や視座が広がる可能性がありますよ
3. 必要な情報を集め、整理してみましょう
必要情報のリストアップしましょう
生成AIはこの情報整理やリストアップは得意な領域の一つです。丸投げでもい
いので忖度のない回答をもらえるようにバンバン質問投げましょう。
情報の分類と優先順位付けをしてくださいね
生成AIは一気に咀嚼できる情報量が限られます。利用費用を減らすためにも、
絶対必要な情報とあったらいい情報を分けて回答してもらいましょう。
情報伝達のための文脈や背景はなるべく丁寧に!
『高速ネット接続があり、自然豊かで生活コストが低い地域』
。これを踏まえる
ようお願いするなど制約条件など忘れずに!
一味加えると回答が変わるかも?
最新かつ具体的な情報の要点を整理・要約させましょう
自社の資料や統計データ、関連文書など、外部データソースを組み合わせてAIに取り込
むと入力した情報を元にあれこれ考えてくれたります。
整理した情報の見落としや抜けている視点がないか確認しましょう
この手法を取り入れることで、参加者がAIの出力結果をそのまま受け取るのではなく、
検証・補足のプロセスを実体験できます!
地域活性化プロジェクトなどで必要な情報を効率的に収集・分類し、AIがより
精度の高い要約や分析を出せるようになります
4. 整理した情報を分かりやすく伝えてみましょう
整理した情報を一旦図式化しておきましょう
収集した情報や整理結果を文書としてまとめ、周りの協力者から意見をもらえる
ようにする一手間で、誰もが確認できるようにするステップです。
関係者間ディスカッションの促進させましょう
複数の視点を取り入れることで、情報の抜け漏れやバイアスが補正されますし、
実際の意見交換を通じて、AIに与える前提がさらに明確になる
情報が理解され易いように要約と追加コメントを!
情報を出すだけ出し尽くしたら、膨大な情報をシンプルに要約して、抜け落ちた
視点や追加のヒントをAIに提示させてみてください!
一味加えると回答が変わるかも?
追加検証・改善のきっかけを積極的に作りましょう!
チャットボットとのリアルタイムQ&Aセッション、またはオンラインホワイトボードを
活用して意見を集約する方法も有効です。
追加で出た意見を、再度まとめ直す時間を設けてみてください
単一視点に留まらず、整理した情報に対して異なる角度からの補足意見を引き出し、情
報共有の内容を豊かにするのが目的です。
整理された情報を関係者間で共有し、全員が同じ認識を持つために、AIを活用
して情報の要約や補足、ディスカッションの促進を行いましょう!
5. 回答を生成AIに出してもらいましょう
AIがどうやって回答を導き出したか確認しましょう
こまでの整理結果をまとめ、具体的な解決策を求める最終質問を作成することに
なります。
その提案に至った理由と各施策の実施手順を確認します!
「その提案に至った理由と各施策の実施手順を、ステップバイステップで説明し
てください。
」と伝え、解決策に至る思考過程をAIに出力してもらいましょう。
実行上のメリット・デメリット、リスクを議論しましょう
AIの提案を現実の条件や参加者の知見と照らし合わせ、関係者を集めるか、提
案書に落とし込んで、実行可能性を評価しましょう。
一味加えると回答が変わるかも?
そろそろ具体的な数字で生成AIを追い込みましょう
1年間で若年層の移住率を20%向上させるため、具体的な施策(インフラ改善、企業連
携、オンライン支援など)を、予算1000万円以内の範囲で3つ提案してください、とか
明示的な役割をいくつか用意して討論させることもできます!
同じ会話内で「A役」と「B役」の視点を入れ替えながら質問することで、複数の視点や
対立の意見を取り入れることができます。
同じAI(GPTやClaude)内で、異なる役割(例:提案者、批評者、実行プラン
の専門家など)を設定し、それぞれの役割に基づいた回答を引き出せます!
05
さて自分で生成AIを使おう!
大規模言語モデルとの対話方法(プロンプト作成)を初級者向けに自分の経験を元に整理してみました。
ELYZAをつかってみてはどうでしょう?
こういう企画書作成に有効です!
06
質疑応答
メール:contact@datag.io
ウェブサイト:https://datag.io/jp
小林 孝嗣
datag株式会社
ご質問やご相談があればお聞かせ下さい
ソフトウェア開発
事業開発プロジェクト
AI活用研修プログラム
人材育成プログラム

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