2025.3.22 コンサルティングプロンプト上手になる為の基本公式
コンサルティング現場で使う生成AIを使う為「コンサルティングチェーンプロンプト」をいつでもすぐに作成できるようになれば、コンサルティングのカタチは劇的に変わります。
私自身もいろいろな「プロンプトの公式」を学習してきましたが、どれもほぼ同じような感じです。
ところがコンサルティングチェーンプロンプトとなると、教科書がありません。
そこで「「RE式コンサルティングチェーンプロンプトの公式」を整理します。
主な公式は
1,指示文
2,生成AIの役割
3,参考情報(事実情報の整理)
4,前提条件・制約条件
5,成果物
6,出力形式
7,文体指示
8,補足指示
です。
そして、この8つの指示を段階的に出したいチェーンプロンプト毎に使います。
生成AIでアウトプットしたいコンサルティング成果物の構造分解をする考え方が下記です。続き番号で書いています。
9,成果物の構造を分ける(第1段階、第2段階、第3段階)
10、各段階で必要な情報整理や表データの内容を決める(段階ごとの生成物を指定)
11、最終段階の成果物の詳細目次を決める(最終アウトプットの表形式イメージ)
では一つずつ見ていきましょう。
1,指示文
指示文=プロンプトと言うことで、何をどう生成してもらいたいのかを正確に伝えます。
また第2プロンプト以降については「これまでのスレッドの情報を連鎖総合して、蓄積された情報を基に・・・」と前述の情報を参考にすることを指示します。
2,生成AIの役割
生成AIはどういう立場で生成するのかを明確に伝えます。
例えば「あなたは○○専門のコンサルタントで、○○について深い知識と豊富な経験を持っているコンサルタントです」のようにどの分野に強いのかを書いた方がAIは認識しやすくなります。
3,参考情報(事実情報の整理)
どのコンサルティングでのアウトプットにするにしても、その企業の詳細なプロファイルが必要です。
そのプロファイルを基に生成AIが情報を導き、推論していくからです。
これは箇条書きで良いので、いろいろな情報を思いつくまま記載します。
また事例があれば、その事例のデータも入れて「こんな感じのものをこの企業の実態合わせて‥」と指示することもあります。
4,前提条件・制約条件
AIは推論しやすくするための前提条件や制約条件を細かく記載します。
前提条件にはこの生成物の目的やこの生成物をもているヒトのプロファイル等も記載します。
また制約条件では生成AIが理想的なアウトプットにならないように、「やりたいけどできない現実の情報」を細かく記載します。
そうしないとAIが大企業の人材も経営資源も豊富な推論をしてくるからです。
5,成果物
求める成果物を明確にします。
「○○にようなものを○○の形式で生成してください。」と指示します。
6,出力形式
表形式なのか、エッセイ見たいなものか、物語っぽいものは欲しい形式を指示します。
コンサルティング現場では表形式に指示が多いです。
7,文体指示
ですます調かである調か、カジュアルかビジネス風かはたまたサムライ風や関西風等何でもできます。
8,補足指示
指示の復唱をしない、余計な説明をしないように最後に指示します。
表形式以外の余剰な生成を避ける為です。
9,成果物の構造を分ける(第1段階、第2段階、第3段階)
コンサルティングチェーンプロンプトで大事なことは生成したいアウトプットの構造物を段階別に分けることです。
第1段階では「ここまでの情報をつたえるので、ここまでのアウトプットをして欲しい」
第2段階では「第1段階の情報を反映して、ここまでの情報を入れるので、ここまでのアウトプットをして欲しい」
第3段階は「第1段階、第2段階の情報を基に、こういう生成物をこんなカタチでアウトプットして欲しい」
こういうイメージでチェーンプロンプトを作ります。
だから、最初から一発プロンプトするより、生成AIが逐次学習できるのです。
10、各段階で必要な情報整理や表データの内容を決める(段階ごとの生成物を指定)
各段階でのアウトプットイメージを決めて、それに相応しい必要情報の前提条件を決めます。
どういうプロファイルや事実データが必要か、その事実データから生成AIに何を類推させたいのか。
こういうことを念頭に入れます。
11、最終段階の成果物の詳細目次を決める(最終アウトプットの表形式イメージ)
そして最終段階では最初にアウトプットしたかった表形式のイメージになるように、前提条件を書きますが、多くの場合、新たに入力することは無くなります。
第1段階、第2段階で事実情報を入れているので、第3段階では型決めされた指示文を生成AIに伝えるだけになります。
これはあくまでも基本パターンで、その中身は指示内容によって大きく異なります。
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