2026年度の「RE嶋田塾マスターコース（生成AI共著ver）」の第1回が終了しました。

今回のマスターコース（生成AI共著ver）は６名の方と、７月の「生成AIコンサルティング事例集」の出版を行う為に、「生成AIチェーンプロンプト開発と検証」がメインとなります。

半日を掛けて行ったのは

１，2026年の生成AIコンサルティングの展望講義

２，経営会議で活用している生成AI事例

３，チェーンプロンプトの基本公式の理解

４，各マスターの事例用チェーンプロンプト方針の確定

です。

１，2026年の生成AIコンサルティングの展望講義

最初に2026年の生成AIコンサルティングの動きや展望の講義をしました。

特に弊社がどういう戦略で展開するのかをNotebookLMのインフォグラフィックを使って解説しました。

今回のマスターメンバーは夏に出版する「生成AIコンサルティング事例集」をベースにした活動内容について話しました。

２，経営会議で活用している生成AI事例

2社の最近の経営会議でDeepResearch機能を使った事例とNotebookLMインフォグラフィックを使った事例を紹介しました。

https://re-keiei.com/blog/generative-ai/2345-2026-1-17-notebooklm.html

３，チェーンプロンプトの基本公式の理解

そして本題です。

先ずコンサルティングチェーンプロンプトの基本公式を説明しました。

実際には多少簡略化しても良いのですが、公式通りに入力した方がより精度の高い生成物ができます。

具体的な基本公式が下記です。

４，各マスターの事例用チェーンプロンプト方針の確定

その後、各マスターが取りくみカテゴリーと具体的なチェーンプロンプト目次をアドバイスしながら作成しました。

ここでは、各マスター（共著者）がどこにUSPを置いた「コンサルティングチェーンプロンプト」を開発するかが大事で、しかも一般的な内容ではなく、絞り込んだチェーンプロンプト開発を依頼しました。

例えば「クロスSWOT分析コンサルティング」のチェーンプロンプトは既に私も開発し、クライアントに実装していますが、それよりもさらに絞り込んだ内容を期待します。

どんなものか？

業種で絞るか、課題で絞るか、アウトプットで絞るか、その絞り方は様々です。

「新規事業開発クロスSWOT分析チェーンプロンプト」なんかも面白いですね。同じクロスSWOT分析でもその活用方法を絞り込むことで、生成AIも深く推察してくれます。

このように、各マスター（共著者）は自身のUSPや今後のマーケティング戦略を考慮しながら、テーマ決めをしていきます。

2月のセッションでは決めたUSPのチェーンプロンプトを実際に情報を入力して、そのアウトプットの精度を確認する「チェーンプロンプトの仮説検証」が主な作業になります。

優秀なコンサルタントや経営支援の方の条件に、今後は「的確なチェーンプロンプト開発」が求められる時代になりました。