こんにちは、ヒロです。
結論
結論から言うと、ChatGPTの返答の質は「役割を先に指定する」「求める形式を具体的に伝える」「前提条件を数字や固有名詞で書く」という3つを変えただけで、体感できるレベルで変わりました。以前の自分は思いついたことをそのまま質問文にぶつけるだけで、返ってくる答えも当たり障りのない一般論ばかりでした。この記事では、営業職の実務でどうプロンプトを変えていったのか、実例つきで紹介します。特別なテクニックというより、日々の業務の中で少しずつ試行錯誤して見つけた地味な工夫ばかりですが、その分すぐに真似しやすいはずです。
理由
最初にChatGPTを使い始めた頃、自分は「提案書のアイデアちょうだい」のような、ざっくりした聞き方しかしていませんでした。返ってくるのは当たり障りのない一般論ばかりで、「これなら自分で考えたほうが早いな」と何度も感じていました。ところがある研修でプロンプトエンジニアリングの基本を教わって、AIは質問の仕方次第で回答の質が大きく変わる、といういわば「聞き方が9割」の道具なのだと知りました。人間の部下に仕事を頼むときも、丸投げより背景と期待値を伝えたほうが良い成果物が返ってくるのと同じだと考えると、腑に落ちるものがありました。
具体例
実際に変えたのは次の3つです。まず一つ目、「役割を先に指定する」。以前は「提案書の骨子を考えて」とだけ聞いていましたが、今は「あなたはBtoB向けの提案営業を10年経験しているベテラン営業コンサルタントです。その立場で以下の顧客に対する提案の骨子を考えてください」と、役割設定を最初に入れるようにしています。これだけで、返ってくる内容の視点がぐっと実務寄りになりました。二つ目は「求める形式を具体的に伝える」こと。「箇条書きで5つ、それぞれ20字以内の見出しと60字程度の説明をつけて」のように、欲しいアウトプットの形をあらかじめ指定すると、そのまま資料に使えるレベルの文章が一発で返ってくるようになりました。
三つ目が一番効果を実感したコツで、「前提条件を数字や固有名詞で書く」ことです。以前、ある商談前の提案準備で「良い提案を考えて」とだけ頼んだところ、抽象的な話しか返ってきませんでした。そこで「従業員80名の製造業、現在の課題は在庫管理のExcel運用による属人化、予算は月10万円前後、意思決定者は経理部長」というように、数字と固有名詞を入れて具体化して聞き直したところ、提案の方向性が一気に的確になったんです。この経験があってから、ChatGPTのプロジェクト機能に顧客ごとの基本情報をあらかじめ登録しておき、都度の質問では「その前提で」と一言添えるだけで済むようにしています。プロンプトを工夫し始めてから、提案準備にかかる時間がおよそ3割は短縮できた感覚があります。
この3つのコツを覚えてから、もう一つ意識するようになったのが「一度で完璧な答えを求めない」という姿勢です。以前は一発で満足いく回答が返ってこないと「使えないな」とすぐに諦めていたのですが、実際には人間の部下に仕事を頼むときと同じで、最初の回答をたたき台にして「ここをもう少し具体的に」「この部分は不要」と対話を重ねていくほうが、結果的に質の高いアウトプットにたどり着けることが多いと気づきました。例えば提案書の骨子を出してもらったあと、「経理部長という決裁者の立場なら、どこに一番反応しそうか」と視点を変えて聞き直すと、最初の案では抜けていた費用対効果の説明が加わり、提案の説得力が明らかに増した経験があります。1回の質問で完結させようとせず、役割・形式・前提条件を整えた上で対話を重ねる、という姿勢そのものが、プロンプトの技術以上に大事なコツだったのかもしれません。
チーム内でもこのプロンプトの工夫を共有するようにしてから、後輩からの相談も減りました。以前は「ChatGPTに聞いたけど微妙な答えしか出なかった」という相談をよく受けていましたが、役割設定と前提条件の書き方だけ教えると、後輩自身が試行錯誤しながら自分に合った聞き方を見つけられるようになっていったのが印象的でした。
まとめ
ChatGPTの回答が物足りないと感じるときは、AIの性能ではなくこちらの聞き方に原因があることが多いというのが自分の実感です。役割・形式・前提条件の3つを意識するだけで、同じ無料プランでも活用の幅は大きく広がります。ChatGPTと他のAIをどう使い分けるかで迷っている方は、Doraverseとの比較記事もあわせてどうぞ。プロンプトの書き方一つで、同じAIでも得られる成果物の質がまったく変わるということを、これからも実務の中で確かめていきたいと思っています。
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