生成AIの実務への活用

3-1. 文章作成業務支援

文書作成では「ゼロから書かせる」より「材料を渡して構成させる」方が速く正確です。議事メモ・箇条書き・過去の文書を渡し、読者と目的を指定して下書きを作らせ、人が事実関係と表現を仕上げます。要約は「誰が何のために読むか」で残す情報が変わるため、目的を必ず伝えます。

翻訳では専門用語の対訳表を先に渡すと訳語が安定します。長文は段落ごとに分け、原文と訳文を対で確認できる形式にすると検証が楽になります。

• 材料を渡して構成させる。ゼロから書かせない
• 要約は読者と目的で決まる
• 用語集を渡して訳語を固定する

3-2. データ処理支援

表データの整理、項目の分類、表記ゆれの検出、集計結果の文章化などに向きます。ただしLLMは計算が苦手なので、集計そのものは表計算ソフトやコードに任せ、LLMには「どう集計するか」の設計と結果の説明を担当させます。

個人情報や機密データを扱うときは、入力してよいデータの範囲を組織のルールで決めてから使います。匿名化・マスキングをしてから渡すのが基本です。

• 計算は道具に、解釈と説明はLLMに
• 機密データは入力前にルールとマスキング

3-3. 営業・企画業務支援

リサーチでは検索と組み合わせ、出典URLを必ず添えさせます。アイデア出しでは「30案出して、次に評価軸で絞る」のように発散と収束を分けると質が上がります。提案資料は骨子（目的・課題・提案・効果・次の一歩）を先に固め、各項目を肉付けさせます。

• 出典を添えさせる。出典の無い数字は使わない
• 発散と収束を分ける

3-4. コードを使用した業務効率化

定型作業はスクリプトにすると再現性が出ます。生成AIは要件を伝えればコードを書けますが、動作確認とテストは人が行います。小さく作って動かし、少しずつ広げる進め方が安全です。

• 小さく作って動かす
• 生成したコードは必ず実行して確認する

3-5. 外部ツール連携技術

ツールごとに得意分野が違います。対話型（ChatGPT、Claude など）、文書内で使うもの（Office や Google Workspace の AI 機能）、開発向け（API、コーディング支援）を使い分けます。API 連携や自動化（ワークフローツール）を使うと、定型の入力→生成→保存を人手なしで回せます。

• 用途でツールを選ぶ
• 定型は自動化、判断は人