これまでは、コンサルティングチェーンプロンプトを開発する時は、最終生成物を決めて、それを因数分解して3～４段階のチェーンプロンプトを「頭でいろいろ考えてトライ＆エラー」しながら開発してきました。

しかし、その「頭でいろいろ考えてトライ＆エラー」も最初から生成AIを使えば、もっと簡単にできる訳です。

今回はあまりオープンにしたくないのですが、コンサルティングチェーンプロンプト開発の仕方の裏テクを少し公開したいと思います。

１，最終生成物の構造と内容を決める

●どんな生成物が欲しいのか？

●その生成物があるとどんな場面で何が良くなるか？

●その生成物を相手、指導する自分の詳細

これをまずGeminiやGPTに相談します。

すると、GeminiやGPTから最終生成物のアイデアが出ます。

それにベースに追加補正をして「最終生成物」のExcelを作成します。

そのExcelの空欄にはどんなものを書いてほしいかを自分で記載するか、GeminiやGPTに記載ポイントも書かせてもいいです。

 

２，Geminiにプロンプト基本公式を読み込ませる

同じGeminiやGPTのスレッドに「プロンプトの基本公式」をい読み込ませて、３のプロンプトを依頼します。

「プロンプトの基本公式」は2026.1.23 経営支援現場で精度の高い生成物を出すプロンプト公式 - SWOT分析と経営継承可視化の専門コンサルタント RE-経営　　を参照してください。

 

３，Geminiに段階的な段階別のチェーンプロンプトを作成を依頼

先ほどの最終生成物のExcelと「プロンプト基本公式」をPDFにして、追加ファイルに読み込ませます。

そして、下記のプロンプトを入れます。＿＿＿＿と(　　　)は独自に入れてください。

⑴#指示文

-実行タスクの定義（追加された『最終生成物の名前』を正確に出す為の段階的なプロンプトを作成をしてください）

-期待するアウトプットの方向性（プロンプトは３段階で、一つ一つのプロンプトは追加された「プロンプトの基本公式」に沿って作成してください）

-完了条件・ゴール（３～４段階のチェーンプロンプトを作成します）

⑵#生成AIの役割:

-あなたは＿＿＿＿＿分野で＿＿＿＿＿の経験がある＿＿＿＿専門コンサルタントです。

＿＿＿＿＿の課題解決に＿＿＿＿＿＿姿勢で＿＿＿＿＿に責任感をもって、＿＿＿＿＿の品質で有効な手段やメソッドを持っています。

-専門領域・知見レベル（どの分野の知識を前提にするか,専門性の深さ・範囲）

-思考スタンス・判断軸（どのような思考様式で考えるか、重視する価値観・判断基準）

-行動範囲・責任レベル（どこまで踏み込んでよいか、提案・断定・推測の許容範囲 -コミュニケーション姿勢（話し方・文体・距離感、ユーザーとの関係性）

-成果物への関与姿勢（アウトプットに対する責任感・品質意識、改善・再提案のスタンス）

 

⑶#参考情報（事実情報の整理）

-事実データ・与件情報（数値、定義、確定している事実、変更不可の前提データなど）

-背景・経緯（なぜこの依頼が発生したのか、過去の判断、これまでの流れなど）

-参考となる事例・ベンチマーク（類似ケース、成功例・失敗例、比較対象として使う情報など）

-用語定義・前提知識（解釈がブレやすい言葉の定義、共通認識として固定したい前提など）

-補足条件・判断材料（必須ではないが考慮してほしい情報、判断の精度を上げるヒントなど）

 

⑷#前提条件・制約条件

#-この回答には以下の前提条件を入れて下さい。

-前提となる立場・役割（AIがどの立場・視点で振る舞うか、専門性、職種、経験年数、思考スタイルなど）

-想定される対象・状況（誰向けのアウトプットか、利用シーン、背景条件、前提知識の有無等）

-目的・ゴールの明確化（この出力で何を達成したいのか、成果物の使われ方、判断基準等）

-制約条件・禁止事項（守るべき制限・やってはいけないこと、分量、表現、形式、前提ルールなど）

-出力仕様・品質基準（アウトプットの形式・品質の期待値、構造、粒度、トーンなど）

 

⑸#成果物

-成果物の形式・構造(出力の型・構成、見出し、段落、箇条書き、表など)

-情報の粒度・詳細レベル（どこまで詳しく書くか、抽象度と具体度のバランス）

-内容範囲・網羅性（何を含め、何を含めないか、期待される網羅レベル）

-品質基準・評価観点（良し悪しを判断する基準、正確性・再利用性・一貫性）

-利用方法・次アクション（どのように使われるか、次に取るべき行動との接続）

 

⑹#出力形式

-全体構造・レイアウト（出力の基本構成、セクション分け、順序）

-表現単位・書式（段落、箇条書き、表、コードブロックの使い方、視認性のルール、表形式）

-文体・トーン（丁寧さ、硬さ、専門度、読み手との距離感）

-分量・長さ（全体および各セクションの分量、冗長性の許容範囲）

-強調・区別ルール（重要点の強調方法、情報の区別の仕方）

 

⑺#文体指示

-基本文体・話法（です・ます調／だ・である調、説明調／断定調／提案調）

-専門度・語彙レベル（使用する語彙の難易度、専門用語の扱い方）

-トーン・温度感（硬さ、距離感、感情の有無、読み手への姿勢）

-表現ルール・禁止表現（使ってよい／避ける表現、曖昧語・主観語の扱い）

-.読みやすさ・リズム（文の長さ、構造、読解負荷の調整）

 

⑻#補足指示

-思考プロセスに関する指示（どのような順序・観点で考えるか,思考の進め方に関する指定）

-不足情報への対応ルール（情報が足りない場合の振る舞い、推測・質問・前提置きの可否）

-優先順位・重視観点（何を最優先で考慮するか、トレードオフ時の判断軸）

-再提案・改善に関する姿勢（修正・改善・代替案への対応、一回で終わらせるか、改善前提か）

-リスク・注意点の扱い（注意事項や限界の示し方、解を防ぐための補足、法的倫理的）

-指示の復唱はしないでください。

-余計な説明をしないでください。

-正確な情報ではない場合、曖昧な場合はその部分は回答しないでください。

 

このプロンプトを入れると、目的の生成物に至るまでの３段階のチェーンプロンプト案が出ます。

 

４， ダミーを入れてプロンプトの微修正

３段階のチェーンプロンプト案が出たら、どこかの会社の情報を入れて精度を確認します。

中身が思ったものと粒度が異なる場合は、各チェーンプロンプトの「#参考情報」「#前提条件・制約条件」を追加します。

そしてさらにトライ。

それでも２,３回やっても思ったようにならない場合は、再度新たなスレッドを立ち上げ、一から行いますが、既に前回のスレッドで修正追加されたチェーンプロンプト情報を使うので、今度は上手くいく可能性があります。

 

もう「頭で考えたチェーンプロンプト」ではなく、それ自体もGeminiやGPTに考えさせた方がスピーディー且つ精度の高いものが生まれるのです。