こんにちは。広報兼、業務改善担当の酒井です。

前回は、Claude in Excelに実績データの分析をお願いした話を書きました。

今回はツールの話から少し離れて、もっと日常のレベルの話。AIへの「頼み方」の話です。

結論から言うと、AIへの頼み方って、新入社員への仕事の頼み方とまったく同じなんですよ。

「AI、使ってみたけどイマイチだった」の正体

社内でAIの活用を進めていると、たまにこんな声を聞きます。

「使ってみたけど、なんか当たり障りのない答えしか返ってこないんだよね」

気持ちはよくわかります。僕も最初はそうでした。で、そういうとき、どんなふうに頼んだのか見せてもらうと、だいたいこうなっているんです。

「このメール、いい感じに直して」

これで返ってくるのは、どこの会社でも使えそうな、きれいだけど中身の薄い文章です。AIがポンコツなんじゃなくて、この頼み方だと誰に頼んでもこうなるよな、というのが今回の話です。

入社初日の新入社員を想像してみる

ここでちょっと想像してほしいんです。

ものすごく優秀な新入社員が入ってきたとします。頭の回転は速いし、文章も上手い。ただし、入社初日。うちの会社のことも、お客様のことも、業界の慣習も、まだ何ひとつ知りません。

その人に「このメール、いい感じに直して」とだけ言って渡したら、どうなるか。

たぶん、一般論としては正しい、でも弊社としては使えない文章が返ってきます。

相手が長年お付き合いのあるお客様なのか、初めての問い合わせなのかもわからない。急ぎの案件なのか、丁寧さを優先すべきなのかもわからない。わからないまま書くしかないんだから、当たり障りのないものになるのは当然なんですよね。

AIは、まさにこの「優秀だけど、会社のことを何も知らない新入社員」なんです。

頼み方を変えたら、答えが変わった

じゃあどう頼めばいいのか。新入社員に仕事を頼むときと同じです。

相手、目的、背景。この3つを伝える。

たとえばさっきのメールなら、こんな感じです。

「10年来のお付き合いがある取引先の担当者さん宛のメールです。納期の相談への返信で、こちらの都合で少しお待たせしてしまう内容。関係は良好なので、堅すぎない、でも誠意が伝わる文面にしたい」

同じAIとは思えないくらい、答えが変わります。試しに社内でこのビフォーアフターをやってみせたら、「え、それだけでこんなに違うの」という反応でした。

議事録の要約でも同じことがありました。「この会議メモをまとめて」だと、全部を均等に薄くまとめてくる。でも「これを読むのは会議に出ていない製造部門の人たちで、知りたいのは自分たちの作業に影響がある変更点だけ」と伝えると、ちゃんとそこを中心にまとめてくれるんです。

「プロンプトの書き方」を勉強しなくていい

AIの活用というと、「プロンプト」という言葉が出てきて、書き方のテクニックを勉強しなきゃいけない気がしてきます。それで腰が重くなっている人、結構いるんじゃないでしょうか。

でも、ここまで読んでもらえたらわかる通り、特別なテクニックは何もないんです。

相手を伝える。目的を伝える。背景を伝える。
仕事を人に頼むとき、僕たちが（本当は）いつもやっていることをやるだけ。

むしろ横文字の勉強から入るより、「入社初日の優秀な新入社員に頼むなら、何を伝えるか」と考えるほうが、ずっと早く上手くなる気がしています。

気づいたら、人への頼み方も変わっていた

面白いのは、ここからでして。

AIに頼むために「相手・目的・背景」を言葉にする練習をしていると、人に仕事を頼むときの頼み方も変わってくるんです。

考えてみれば、「いい感じにやっといて」で仕事を渡されて困るのは、AIも新入社員も、なんならベテランも同じなんですよね。今まで相手が経験と忖度で埋めてくれていた部分を、ちゃんと自分の口で説明するようになる。AIの練習が、そのまま仕事の頼み方の練習になっていました。

AIの導入って、僕たちが普段いかに「言わなくても伝わる」に甘えていたかを教えてくれるんですよね。AIは、僕たちの「伝え方の雑さ」を映す鏡なのかもしれません。

まとめ：推進担当としての気づき

AIから良い答えを引き出すコツは、テクニックではなくて、「優秀だけど何も知らない新入社員に頼むつもりで、相手・目的・背景を伝えること」。これだけで、社内の「イマイチだった」のかなりの部分は解消できると思っています。

もしこれを読んで「うちのAIもイマイチで」と思った方がいたら、まずは頼み方に一言、背景を足してみてください。答えが変わる瞬間は、ちょっと感動しますよ。