業務での活用例
| 分野 | 活用例 | ポイント |
|---|---|---|
| 文書作成 | メール、ビジネス書類のテンプレート、アジェンダ、キャッチコピー | 相手、目的、トーン、制約を具体的に伝える。固有名詞や数値は人間が確認する |
| 調査・分析 | アンケート項目の作成、自由記述回答の分類・要約 | 個人情報を除いてから入力する。件数の集計は誤ることがあるので元データと照合する |
| 業務設計 | 業務の手順を分解、タスクの抽出 | 目的・期間・体制を伝えてたたき台を作らせ、抜け漏れは人間がレビューする |
| 語学 | 外国語の翻訳、英単語からの英文作成、海外企業宛のメール | 文化的に不適切な表現や誤訳がないか送信前に確認する |
| 思考の補助 | ブレインストーミング、反対の立場でのディベート、AI に質問させながら企画を詰める | 自分では気づかない盲点を見つける使い方。最終決定は人間が行う |
| データ整形 | 姓と名の分離、ふりがなの記載 | 珍しい姓名や読み方は誤るため、Few-Shot でルールを示し、結果を確認する |
具体例
海外の取引先への謝罪メール: 相手との関係、遅延の理由、新しい納期、謝罪のトーンを日本語で具体的に伝えて英文を生成させ、固有名詞・数値・表現の適切さを人間が確認してから送ります。「謝罪メール」とだけ入力して出力をそのまま送るのは不適切です。
アンケートの自由記述500件の分析: 個人情報を除いたうえで回答を入力し、意見のカテゴリ分け、各カテゴリの傾向、代表的な意見の抽出を指示します。結果の妥当性は元データと照らして確認します。
プロジェクトの作業洗い出し: 目的、期間、体制を伝え、業務を手順に分解してタスクとして一覧化させ、抜け漏れと優先順位を人間がレビューします。
顧客名簿の姓名分離とふりがな: 名簿は個人情報なので、入力の可否と入力先サービスの規約を確認したうえで、Few-Shot で分割ルールを示し、珍しい姓名や読み方の誤りを人間が確認します。
共通する注意点
- 個人情報・機密情報を入力してよいか、サービスの規約と社内ルールで確認する。
- AI の出力(数値、固有名詞、翻訳、集計)は人間が確認する。
- AI に最終決定を委ねず、思考の補助として使う。
試験で問われる観点
- 業務場面に応じた適切な使い方(情報を具体的に与える、確認する、個人情報に注意する)の選択。
- 「AI は完璧なので確認不要」「どのサービスに入力しても問題ない」「AI には複数手順の作業はできない」はいずれも不適切。