AIの回答を指定文字数に収めるプロンプトの作り方
対話型AIへ文字数の目安・数え方・優先情報を伝え、重要な内容を落とさず回答の長さを調整する方法を紹介します。
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対話型AIへ文字数の目安・数え方・優先情報を伝え、重要な内容を落とさず回答の長さを調整する方法を紹介します。
対象者・到達目標・時間・実務の場面を指定し、説明と演習、確認方法を含む小規模な社内研修のたたき台をAIで作る手順を紹介します。
小規模な組織で生成AIを使い始める際に、利用目的・承認サービス・入力禁止情報・確認責任・問題時の連絡先を定める方法を紹介します。
個人情報を除いた問い合わせ例から分類案と判定基準を作り、AIの振り分けを人が確認しながら改善する基本手順を紹介します。
抽象的な説明を理解するために、場面・条件・考える順番を指定して具体例と反例を対話型AIへ作ってもらう方法を紹介します。
匿名化した業務メモから、現在の状態・未完了事項・期限・確認先が分かる引き継ぎメモのたたき台をAIで作る手順を紹介します。
ChatGPT・Claude・Geminiを外部サービスへ接続する前に、アクセス権限・対象データ・実行できる操作・解除方法を確認する手順を紹介します。
調査目的と回答者を定め、誘導や二つの質問が混ざる表現を避けながら、対話型AIでアンケートのたたき台を作る手順を紹介します。
対話型AIへ読み手の知識・目的・利用場面を伝え、元の意味や重要な注意点を保ちながら説明を書き換える方法を紹介します。
匿名化した問い合わせメモから質問を分類し、回答の根拠と確認担当を明示したFAQのたたき台を対話型AIで作る手順を紹介します。
対話型AIのWeb検索を使って情報を集め、出典・公開日・原文を確認して、調査結果とAIの要約を混同しないための基本手順を解説します。
AIの自然な回答に混ざりやすい事実・推測・提案を分け、確認すべき箇所と根拠を判断するための読み方を紹介します。
対話型AIが示した引用文・著者・資料名・URLを原資料で照合し、存在しない引用や文脈のずれを見抜くための手順を解説します。
発表の目的、聞き手、持ち時間、伝えたい結論を整理し、対話型AIでプレゼン資料の流れと各ページの役割を作る手順を紹介します。
作業の目的・開始条件・完了条件を対話型AIへ伝え、実際に確認できるチェックリストのたたき台を作る方法を紹介します。
3つの対話型AIの音声機能を使い、考えの整理や説明練習を行う基本手順と、聞き間違い・周囲の音・機密情報への注意を解説します。
マルチモーダルAIの意味と、文章・画像・音声を対話型AIへ渡すときの違い、仕事で試す際の確認点を初心者向けに紹介します。
社内資料を対話型AIへ入力する前に、利用目的を絞り、氏名などの直接識別子と組み合わせで特定につながる情報を除く手順を解説します。
既存の手順メモを匿名化し、前提、操作、確認、例外対応に整理して、現場で検証できる業務マニュアルのたたき台を作る方法を紹介します。
対話型AIが足りない条件を推測して回答する前に、目的達成に必要な不足情報を質問してもらい、回答のずれを減らす方法を紹介します。
対話型AIを使って新旧2つの文書を項目別に比較し、追加・削除・変更を整理して原文で差分を確認する手順を紹介します。
対話型AIへ背景・目的・前提・用語を安全に伝え、意図と違う回答を減らす方法を、短いテンプレートと具体例で解説します。
ChatGPT・Claude・Geminiの会話をリンクで共有する前に、含まれる会話、閲覧範囲、再共有、削除方法を確認して情報漏えいを防ぐ考え方を紹介します。
匿名化した会議メモから、担当、期限、完了条件、未確定事項を対話型AIで抜き出し、原文と照合してタスク表へ移す手順を紹介します。