AI技術の進化は留まるところを知りません。特にChatGPTをはじめとする生成AIの登場や、世界的ユニコーン企業が培った成長DNAを体現したコラボレーションツール「Lark」の普及など、ビジネスのDX（デジタルトランスフォーメーション）はまったく新しい局面を迎えています。 この記事では、AIを活用するうえで不可欠な「プロンプトエンジニアリング」に焦点を当て、組織のDX推進と合わせてその重要性と具...

1.私が本を選んだ理由2.出来事の紹介と自分ならどうするか？3.登場人物の紹介と自分の好き嫌いとその理由4.本からの教訓例金閣寺1.私が本を選んだ…

Codex CLI のリポジトリ配下にプロンプティングガイドが用意されていました。わかりやすいのでひと通り読んでおくと良いと思います。備忘録も兼ねて人力で翻訳（意訳）。https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-cli/examples/prompting_guide.md プロンプティングガイドスタータータスクカスタムインストラクションプロンプ

Codex CLI のリポジトリ配下にプロンプティングガイドが用意されていました。わかりやすいのでひと通り読んでおくと良いと思います。備忘録も兼ねて人力で翻訳（意訳）。 スタータータスク カスタムインストラクション プロンプトテクニック スタータータスク Codex CLI の動作確認時は下記のコマンドを実行してください。 下記のように直接プロンプトを引数に与えて質問することもできます。 codex "あなたに何ができるか 2-3 文で説明してください。" Codex を体験していただくためにまずは簡単な HTML のウェブページを作成してもらいましょうか。新規のディレクトリで下記を実行してください。 mkdir first-task && cd first-task && git init && codex "Codex、知性とプログラミングの本質についての詩を表示する poem.html ファイルを作成してください。CSS を追加して額縁を壁に飾ったかのように表示してください。" Codex はデフォルトで suggest（提案）モードになります。つまり、タスクが完了するまで「はい（y）」または「いいえ（n）」を選択してください。 下記のような結果が返ってくるはずです。 codex 以下の poem.html ファイルを作成しました。 変更点: * HTML5ドキュメントを日本語設定（lang="ja"）で作成 * フレームを模したCSS（太めのボーダー、パディング、影）を追加 * 背景色やフォントを調整して壁に飾った額縁のような雰囲気を演出 * Codex、知性、プログラミングの本質をテーマにした日本語の詩を埋め込み このファイルをブラウザで開くと、詩が額縁の中に美しく表示されます。 今開いているセッションを終了するには「q」を押し、open poem.html を実行してください。ウェブブラウザが立ち上がり、詩が表示されたウェブページが表示されるはずです。 私の手元で動かしたところ下記のような表示になりました。 カスタムインストラクション Codex は Markdown ベースの二種類のカスタムインストラクションに対応しています。カスタムインストラクションはモデルの挙動やプロンプティングに影響を与えます。 ~/.codex/instructions.md あらゆるセッションやプロジェクトで読み込まれるグローバルに指定できる指示です。短く簡潔に記載してください。個人の設定、シェルのセットアップに関するヒント、安全性についての制約、好みのツールなどに使ってください。 たとえば、「シェルコマンドを実行する前に、.codex-venv という名前の Python の仮想環境を作成してアクティブにしてください」や「すべての変更が完了するまで pytest を実行しないでください」など。 CODEX.md こちらは現在のディレクトリあるいは git のルートから読み込むことのできるプロジェクト固有の指示です。リポジトリ固有のコンテキストやファイル構造、コマンドポリシー、プロジェクト規約などで使ってください。codex コマンドの引数に --no-project-doc または CODEX_DISABLE_PROJECT_DOC=1 を指定しない限り、CODEX.md は自動的に反映されます。 たとえば「すべての React コンポーネントを src/components/ に配置してください」など。 プロンプトテクニック 数日前に公開した GPT-4.1 のプロンティングガイド（下記）にて、最新のモデルを効果的に活用するための洞察などを含めています。その中には Codex CLI を利用する際にも役立つ「Agentic Workflows」について解説しています。Codex CLI はこの「Agentic Workflows」の参考実装です。

私たちのビジネス環境は、生成AI（人工知能）によって急速に変化しています。この記事では、生成AIをビジネスに活用するための具体的な方法、ツール選定のポイント、導入ステップ、実践的なプロンプトテクニック、そして中小企業でも取り入れやすい低コスト活用法まで、わかりやすく解説します。 生成AIがビジネスにもたらす革命的変化 生成AIとは、ChatGPTやclaudeなどに代表される、人間のような文章を生成したり、画像や音声を作成したりできる人工知能のことです。この技術がビジネスにもたらす変化は想像以上に大きなものになっています。 まず、業務効率の劇的な改善が挙げられます。特に、定型業務の自動化によって社員が創造的な業務に集中できるようになったことが大きな変化です。 次に、新たな顧客体験の創出があります。例えば、ファッション通販大手のZOZOTOWNは、生成AIを活用したパーソナルスタイリストサービスを導入し、顧客一人ひとりの好みや過去の購入履歴を分析して最適な商品を提案しています。 さらに、意思決定の質と速度の向上も見逃せません。生成AIによるデータ分析と予測は、経営判断の精度を高めています。日本の製造業大手A社では、生成AIを活用した需要予測システムの導入により、在庫コストを年間約3億円削減することに成功しています。 そして、新規事業創出のスピードアップも革命的な変化の一つです。アイデア出しから市場調査、プロトタイプ作成まで、生成AIがサポートすることで新規事業の立ち上げ期間が平均で30%短縮されているというデータもあります。 業務効率の劇的な改善 新たな顧客体験の創出 意思決定の質と速度の向上 新規事業創出のスピードアップ このような革命的変化に対応するためには、自社のビジネスにどのように生成AIを取り入れるべきか、戦略的に考える必要があります。次のセクションでは、予算に応じた最適なAIツールの選び方について解説します。 予算別・生成AIツール選定ガイド 生成AIツールは種類が多く、選択肢に迷うことが少なくありません。ここでは予算別に最適なツール選定のポイントを解説します。 小規模予算（月額1万円以下）でも始められるツール 小規模な予算でも活用できる生成AIツールは数多く存在します。例えば、ChatGPTのフリープランやBing AIなどは無料で利用できるため、まずは業務に試験的に取り入れるのに最適です。また、ChatGPT Plusは月額20ドル（約3,000円）で利用でき、テキスト生成の速度や質が向上します。画像生成であれば、Canvaのフリープランに組み込まれている機能も便利です。 小規模予算向けツール選定のポイント： 無料プランでまず試してみる 月額課金で解約も容易なサービスを選ぶ 特定業務に特化したAIツールを優先する 中規模予算（月額1～10万円）で導入すべきツール 部門単位での導入を検討する場合、より専門的なツールが視野に入ります。例えば、マーケティング部門であればJasper AIが月額49ドル（約7,000円）から利用でき、マーケティングコンテンツ生成に特化しています。カスタマーサポート部門には、AIチャットボットの「Tidio」が月額39ドル（約5,500円）から導入可能です。また、複数人での共同作業に対応したNotion AIは、月額8ドル（約1,200円）/ユーザーからビジネス利用できます。 中規模予算向けツール選定のポイント： 部門の特性に合わせた専門ツールを選ぶ チーム全体で使えるコラボレーション機能を重視する ROI（投資対効果）を試算して導入を判断する 大規模予算（月額10万円以上）での包括的導入 全社的な導入を考える場合は、Microsoft 365 Copilotのような包括的なソリューションが有効です。月額30ドル（約4,500円）/ユーザーのライセンス料がかかりますが、すでにMicrosoft製品を使用している企業なら親和性が高いでしょう。また、SalesforceのEinsteinやAdobeのFireflyなど、すでに導入しているツールのAI機能にアップグレードする方法もコスト効率が良いです。 大規模予算向けツール選定のポイント： 既存システムとの統合性を重視する セキュリティとコンプライアンスに注意を払う 導入支援やトレーニングが含まれるかを確認する 特に、業務の特性に合わせたカスタマイズ可能なツールを選んだ企業の満足度が高いという結果が出ています。 3ステップで始める社内AI活用推進プラン 生成AIを社内に導入するのは簡単なことではありません。特に、技術に不慣れなスタッフも含めた全社的な活用を目指す場合、計画的なアプローチが必要です。そこで効果的な3ステップの導入プランを紹介します。 ステップ1：パイロットプロジェクトの実施（1～2ヶ月） まずは小規模な部門やチームで試験的に導入します。 パイロットプロジェクトのポイント： 技術に抵抗が少なく、成果が測定しやすい部門を選ぶ 具体的なKPI（例：作業時間の削減率、品質向上度）を設定する 週1回のフィードバックミーティングで調整を繰り返す ステップ2：社内AIガイドラインの策定（2～3週間） パイロットの結果を基に、全社展開に向けたガイドラインを作成します。 ガイドライン策定のポイント： 情報セキュリティとプライバシーに関するルールを明確にする AIの使用が推奨される業務と避けるべき業務を具体的に示す 著作権や責任の所在に関する方針を定める ステップ3：段階的な全社展開と教育（3～6ヶ月） 最後に、部門ごとに段階的に展開していきます。 全社展開のポイント： 部門ごとの特性に合わせたトレーニングプログラムを用意する 短時間の「AI活用ランチセッション」など気軽に学べる機会を作る 成功事例を社内で共有・表彰する仕組みを構築する 社内AI活用の成功率を高めるには、トップダウンとボトムアップの両方のアプローチが重要です。経営陣の明確なビジョンと支援があり、かつ現場からの改善提案を取り入れる柔軟性がある企業ほど、生成AIの効果的な活用に成功しています。

1. はじめに シリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を

1. はじめに シリーズ「プロンプトアイデア」第7弾へようこそ。これまで6回にわたり、さまざまなプロンプトエンジニアリングの手法を紹介してきました。回を追うごとに多様なテクニックが生まれてきていますが、今回のテーマも「まだ世にほとんど出回っていない、新しいプロンプトテクニック」に焦点を当てます。 多視点の同時展開や自己レビューを強化する流れは、すでに注目されている領域です。しかし、それらをさらに発展させ、かつ直感的で実用的に使える形へとブラッシュアップした――そんな5つの革新的アイデアを厳選してご紹介します。 この第7弾の記事を通じて、新手法を実践する意義や、その背後にある発想を

ChatGPTを業務に導入する企業が増える一方で、「期待どおりの回答が返ってこない」「文章を何度も直す必要がある」という声は少なくない。実は、こうした問題の大半は“どのようにChatGPTへ指示を出すか”に起因し…

ITエンジニアがLLMベースの生成AIを使いこなせるようになることを目指した本です。まずはLLMの仕組みの理解してメンタルモデルを構築し、次に代表的なプロンプトエンジニアリング手法を学ぶことで基礎を固めます。最後に、ITエンジニアならではのプロンプトテクニックを紹介しますので、応用力を身につけましょう。