【借金400万・55歳】AIの指示の出し方で、仕事が速くなる人と増える人の差

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先日、高校時代の同級生と、久しぶりに電話で話しました。

 

同い年で、今は小さな会社で事務をしている男です。

 

「最近、会社でChatGPT使えって言われてさ。

でも、全然使えねえんだよ」と、

彼はぼやいていました。

 

「頼んでも当たり前のことしか返ってこないし、結局あとで自分で直してる。

あれ、本当に時短になってんのか？」

 

その気持ち、痛いほど分かりました。

 

私も、副業でChatGPTを触りはじめた頃は、まったく同じだったからです。

 

でも、最近になって少しだけ、AIの指示の出し方が分かってきた。

 

そんなとき、ちょうどその「指示の出し方」を実演つきで解説した動画を見つけたんです。

 

観ながら、私は何度もうなずいていました。

同じAIでも、指示の出し方で答えがまるで変わる

動画の冒頭で、はっとする一言がありました。

 

「その頼み方だと、逆に仕事が増えます」

 

これは、私の同級生のことでした。

いや、少し前の私自身のことでもありました。

 

動画では、Excelの売上表をAIに「分析して」と頼む例が出てきます。

 

ざっくり頼むと、「売上が上がっています、下がっています」という、当たり前の答えしか返ってこない。

 

でも、頼み方を変えると、答えがガラッと変わる。

 

この「頼み方の差」こそが、今日いちばん伝えたいことでした。

大事なのは、AIが迷うところを先に埋めること

動画では、長い指示を書く必要はない、と言っていました。

 

大事なのは長さではなく、AIが迷いやすいところを、先に埋めてあげることだと。

 

これは、私の本業の感覚とまったく同じでした。

 

私は業務系のプログラマーです。

仕事の半分は、実は「あいまいな要望を、迷いどころのない指示に翻訳すること」なんです。

 

お客さんの「いい感じにして」を、機械が迷わない形にまで噛み砕く。

それが私の日常でした。

 

AIへの指示も、結局これと同じだったんです。

AIへの指示で押さえる4つの型

動画で紹介されていたのは、たった4つの型でした。

 

一つずつ、「自分の場合はどうか」を添えて整理します。

① 役割：どの立場で考えてほしいか

「あなたは営業企画担当です」のように、AIに立場を与える。

 

経理の人と営業の人では、同じ質問でも答えが変わる。

AIも同じ、という話でした。

 

私の副業なら「あなたは飲食店メニューのデザイナーです」と頭につける。

これだけで方向が定まります。

② 目的：何のためにやるのか

「来月の売上を改善するため」「上司に報告するため」。

目的が変わると、AIが見るポイントも変わる。

 

本業でも、目的を聞かずに作ったプログラムは、たいてい後で作り直しになります。

ここは身にしみて分かります。

③ 条件：文字数・トーン・避けたい表現

「300字以内」「丁寧だけど硬すぎない」「『早急に』は使わない」など、細かい注文をつける。

 

これを決めておくと、直しの手間がぐっと減るそうです。

④ 出力形式：どんな形で答えてほしいか

表にするのか、箇条書きにするのか、メール文にするのか。

 

本業で「どのデータ形式で出力するか」を最初に決めるのと、まったく同じでした。

 

動画では「急ぐときは、目的と出力形式の2つだけでも十分変わる」とも言っていて、これは現実的でありがたい話でした。

実際に、苦手なメール作成で試してみた

4つの型を知って、私はすぐに試したくなりました。

 

選んだのは、自分がいちばん苦手な「メール作成」です。

 

以前プロンプトの基礎を学んだ記事では、本命の画像作成で指示を改善してみました。

今回はその続きとして、別の作業で試したわけです。

 

私はプログラマーですが、人付き合いは得意ではありません。

気をつかうメールほど、書くのに時間がかかる。

 

そこで、ChatGPTにこう頼んでみました。

• 役割：「あなたは丁寧な文章が得意な事務担当です」
• 目的：「相手を急かさず、資料の再送をお願いする」
• 条件：「丁寧だが硬すぎない／300字以内／『早急に』は使わない」
• 出力形式：「件名と本文に分けて」

すると、角の立たない、けれど用件はちゃんと伝わるメール文が、一発で返ってきたんです。

 

これまで30分うなっていた作業が、数分で叩き台までいけた。

 

正直、ちょっと拍子抜けしました。

難しいのは文章力じゃなくて、頼み方だったんだと。

プログラマーとして、一番うなずいた2つの注意点

この動画には、稼ぎ方の話にはない、地味だけど大事な注意点が2つありました。

 

そして、その2つこそ、私の本業の感覚にぴったり重なったんです。

注意点1：AIの答えを、そのまま正解にしない

動画では、AIは「ハルシネーション」といって、事実でないことを、当たり前のような顔で答えると強調していました。

 

だから数字や固有名詞は、人間が必ず確認しろ、と。

 

これは、プログラマーには馴染みの深い感覚です。

 

機械の出力を鵜呑みにせず、必ず自分の目でテストして確かめる。

私が30年やってきた、当たり前の習慣そのものでした。

 

「AIに任せるのは、最終判断ではなく、最初の整理だけ」。

この言葉は、まさにその通りだと思いました。

注意点2：いきなり全部作らせず、まず「構成案」だけ出させる

もう一つ、資料作りの実演で、私はうなりました。

 

「資料を作って」と丸投げせず、まず構成案だけ出してもらい、方向性をOKしてから本文に進む、というやり方です。

 

これは、プログラムの作り方と、まったく同じなんです。

 

私たちは、いきなり全部のコードを書きません。

まず設計図を作り、それをレビューで確認してもらってから、中身を作り込んでいく。

 

いきなり作り込むと、方向がずれていたときの修正が、とんでもなく大変になるからです。

 

AIも同じ。

長い文章を一気に出させると、ずれていたときに直すのが地獄になる。

 

「設計をレビューしてから実装」という本業の鉄則が、AIの使い方にもそのまま当てはまっていて、これは素直に感心しました。

で、私はどうするのか

今月の挑戦に、これを足します。

• 苦手なメールや問い合わせ文は、4つの型（役割・目的・条件・出力形式）で頼む
• AIの答えは、数字も名前も、必ず自分の目で確認してから使う
• 長い文章を頼むときは、まず「構成案だけ」出させて、OKしてから先に進む

特別な才能はいりませんでした。

 

本業で当たり前にやってきた「迷わない指示」「出力の検証」「段階的に進める」を、AIに応用するだけ。

 

高卒で、5回も転職してきた私が、唯一続けてきた仕事のやり方が、こんな形で役に立つとは思いませんでした。

同じ境遇のあなたへ

「AIを使っても、結局あとで自分で直してる」

 

電話の向こうの同級生も、少し前の私も、そう言っていました。

 

でも、それはAIが使えないんじゃない。

頼み方が、もったいなかっただけです。

 

どの立場で、何のために、どんな条件で、どんな形で。

 

この4つを、少しだけ意識する。

それだけで、AIは「直す相手」から「助けてくれる相手」に変わります。

 

難しいスキルではありません。

人に仕事を頼むときの、ていねいさと同じです。

 

今度あの同級生に会ったら、この話をしてやろうと思っています。

 

コピペで使えるプロンプト500個＋αがここにあります。

 

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