「社長は何をAIに聞く？」虎ノ門で働く社長の生成AIプロンプト7選

はじめに

先日社内で生成AI（LLM）超入門編プロンプトエンジニアリング基礎の勉強会を開催したところ、生成AI（Gemini）を社内で使う人が増えて、活用度合いも深まり、日報でもちょいちょいその話が挙がるようになりました。

その時やったベーシックな生成AI超入門編の内容は、現在動画講座化していて、近々paizaラーニングに載せる予定です。
その中でも勉強会のおまけとして、paiza株式会社の社長である自分の使い方やプロンプトをみせたのが良かったみたいなので、今回はそれを紹介してみようかと思います。

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使っている生成AI（LLM）の環境

ちなみに自分の利用してるLLMの環境は以下。

・Gemini Proプラン　2.5Flsah、2.5pro（会社で全社に提供）
・ChatGPT Proプラン　o1pro mode、o3、4.5（個人で課金）

生成AI勉強会をやるにあたって、ChatGPTの無料プランを改めて使ってみました。生成AIは課金してるのと無料で使っているのではかなり差があることを実感しました。

有料版は様々なモデル（推論系モデル）やBasic Web SearchやDeep Researchが基本使い放題です。それにくらべ無料版は色々と制限があり、限られたモデル（ChatGPTは数回使うとGPT3.5になってしまう）では、性能は雲泥の差だなと改めて感じました。

業務で使って生産性を上げるなら課金一択だなと思います。無料モデルだと出力される情報が結構いい加減になりがちなので、確認の手間がかかり、結局自分で調べたほうが早いとなりがちですが、課金するとそのあたりの信頼性がそこそこ上がります。調査するものによりますが、一般論よりの概要調査であれば課金モデルであれば、そこそこの精度のレポートが結構なスピードで上がってくるので、若手や下手なコンサルに依頼するよりいいなと思います（その分若手が育つ機会も奪われるのですが）。

社長の生成AIの使い方概要

1. 　Deep Research系のレポートは、Chat-GPT（o3 or 4.5）とGemini（2.5flash）に同じ質問を投げる
   Deep Researchは時間がかかるので、両方に投げて見比べると視点の違いなどもあり（Chat-GPTとGeminiではレポートの出方が結構違う）、2つを見比べる複数の視点を得られて結構良いです。

2. 長い文章的疑問はとりあえずAIに投げてみる
   文章っぽい疑問は検索エンジンだとあまり向きません。かといって適切な検索単語が見いだせていなかったりするので、そういうのはとりあえずAIに投げてみる癖がつきました。
   例えば、すでに学問分野として確立されてると思われるが自分はその分野の名前すら知らない、というタイプの疑問などには最適です。何という学問分野なのかわからない、というようなときに、従来はそれらしい本を3冊ぐらい買ってきて領域を特定して、その先に専門的な分野の本を買うみたいなリサーチの仕方をしていました。生成AIは、そういう「どこの分野のはなしなのか、何と言う学問分野なのか」などは、色々書いて投げると割と早くたどり着けるので、1-2週間の短縮につながります。（※その分知識は浅くなりますが）

3. タイトル、キャッチ、文案関係、20案だして
   アイデア100本ノック系は本当に便利です。「マーケティングのプロフェッショナルとして考えてください」等をプロンプトの頭につけると良いです。LLMは、プロンプトに続く統計的に確率の高い文言を出力するテキスト補完エンジンなので、「マーケティングのプロフェッショナルとして考えてください」といれることで、マーケティングのプロフェッショナルが言いそうなアウトプットになります。知識の参照領域が絞られてアウトプットの精度が向上します。
   100本ノック系は人にお願いしても1週間ぐらいかかるし、良い顔されないのでAIが向きます。（これまた若手の成長機会が奪われますが）

4. ○○というタイトルの小説の書き出しを考えて
   paizaで出してるプログラミングゲーム系のアイデアやストーリーを考える際に結構役立ちます。
   〇〇系のタイトルを10案だしてもらう→気になったもののストーリーや、そういう小説があったとして書き出しを考えてもらう→それをベースにまたタイトルを考えてもらう、など。

5. かしこまったメール文案
   そこに頭のリソースをあまり使いたくないのでお願いする事が多いです。

6. 記事執筆時のスタート
   「こういうタイトルで、こういう内容で書こうと思います、アウトラインをお願いします」というそれらしいものを出してくれます。それをそのまま参考にすることはほとんどなく、「いやいやそんなんじゃないから」という反発して言いたいことが出てくるので、記事執筆のスターターとして使います。なんか出てくると「これじゃない」となり、筆が進みます。
   記事のアウトラインとして使ってしまうと、その制約事項から思考が抜けられなくなり、ややアイデアがスポイルされる気がします。枠が作られてしまうというか。なのでAIが出したものは多少参考にしつつも、アウトラインはなるべく自分で考えるようにしています。

7. 詳細を調べる前の概要レポート、どこを掘るかのアタリをつける
   詳細リサーチの前にDeep Researchでザクっと調べるのは本当に便利。ある領域の全体感をつかみたいときに便利です。

8. 法律関係の壁打ち
   法務や顧問弁護士に相談する前に、事業の施策等を検討する際に特定法令にこういう場合は引っかかる、こういうのは引っかからないというのを壁打ちして、ある程度論点、確認したいポイントを纏めるのに便利です。従来は自分で調べ、法務→顧問弁護士→法務→自分、みたいなやり取りを数回経ていたところが、ある程度論点が絞られ、こういう解決策でどうかというところは先にまとめておけるので、やり取りが少なくなり効率化されました。法務も顧問弁護士の仕事も継続して必要性は変わらないのですが、行ったり着たりが減って全員が良いように思います。

社長の生成AIプロンプト

1.LLMと人間の思考・脳の類似性

Gemini 2.5 FlashのDeep Researchで質問。
LLMの仕組みや特性（文脈から次の言葉を予測する）は、人間の思考の特性と結構近く、脳の構造とも近いのではないかと思い、そういう研究している人がいるのではないかな、と思い聞いてみたプロンプト。

長文でかなり読み応えのあるアウトプットが出てきて、単純に読み物として面白かった。

2.プログラミングとはなにか？

ChatGPTにDeepResearchで質問（たぶん4o mini）
プログラミングとはコード書くだけじゃないよなと思って、論点整理のために聞いてみたプロンプト。

「プログラミング」とは何を指すのかのまとめはこんな感じ。

• 狭義には、プログラミング言語でコンピュータが実行可能な命令列を記述する行為を指す。

• 広義には、問題定義、仕様分析、設計、実装方法の考察、テスト、保守にいたるまで、コンピュータ上での解決策を具現化するために必要な一連の知的作業プロセスを含む。

3.EdTechの収益性

ChatGPTにDeepResearchで質問（たぶん4o mini）
これは書いてあるとおり…。paizaラーニングなど学習領域も手掛けていて、学習ビジネスはなかなか単体ではグロースが難しい領域でもあるので、それらをざっくりポイントを改めて調べてみようというのでDeepResearchで投げてみたもの。

返ってきた答えとしては下記のようなもの。大体わかっていたことではあるが、自分が考えは大体の論点をおさえてたので良し、みたいな感じでした。

• 政策主導はハード整備中心で、ソフト・サービス側の継続的収益確保は難しい

• 公立教育機関向けB2Bモデルでは価格交渉力の弱さと長期的予算サイクルが課題

• B2Cモデルは低ARPUとリテンション率の低さから利益確保が困難

• 高い品質要求・規制対応コストが利益率改善を妨げる

4.法令確認

ChatGPT o1 pro modeで質問。
ある施策をやるにあたって、注意しておかなければならない関連法案について調べたときのプロンプト。細かい部分はあれなので、エッセンスだけ。

結果的に後でわかったことととしては、競合他社でもこちらで考えいた施策と同様のことをすでにやっていました。自社では少し守りによりすぎて固くやりすぎていました。そういうのを、こういう可能性はないのか？というので壁打ちするときにLLMは結構良いです。

5.英雄譚に関する調査

世界中の多くの民話や神話に共通する、主人公が日常から何らかの非日常に遷移し最大の試練を乗り越え、宝を持って再び日常へ帰還する通過儀礼の構造として「英雄譚（ヒーローズ・ジャーニー）」という話の形（話型）があります。

ハリウッドの映画などでも使われる三幕構成の発展形の代表的な物語構成テンプレートのひとつがヒーローズ・ジャーニーです。paizaでもプログラミングゲーム等を考える際にストーリーを考える必要があるので、その流れで調べていたりしたプロンプト。自分がよく知ってるものをヒーローズ・ジャーニーに当てはめて解説してください、というとさっと解説してくれるので、勉強になります。

6.最近の若者は…の起源

ChatGPT o3への質問
「最近の若者は…」という言い回しが、古代メソポタミアや古代エジプトの文書にも登場するという話をSNSで見かけて、本当かな？と思ったので聞いてみたプロンプト。

結論としては、“最近の若者は……”という嘆きは確かに古代メソポタミア文学に萌芽があるものの、エジプトの実物資料には見当たらず、広く流布する「古代碑文の名言」は史料根拠がない――というのが現時点での学術的帰結である。とのこと。言ってそうだけど、エビデンスがあるわけではなさそうです（ChatGPTが出した以上には調べていない）

7.ブログのタイトル検討

ChatGPT 4.5への質問。
このブログのタイトルを考えるためのプロンプト。最近タイトルを考えるときは、とりあえず聞いてみるようになりました。
フックのあるタイトル検討は、アイデアを出すよりも選球眼のほうが重要なので、普段からいろいろな記事に触れて「このタイトルは思わず読んでしまう！」みたいな経験値をためておかないと良し悪しは判断できないかもしれません。

まとめ

キャッチコピー100本ノック系は、選球眼が求められるけど、明らかにスピードは早くなって時短になりました。あとは法令系、ざっくりリサーチも結構効率化にはつながっていると感じます。

とはいえ、これまでの経験がある人は使いこなせるけど、経験ない人はそもそも適切なプロンプトを考えられないだろうし、選球眼が磨かれてないので、出てきたものうまく使えないだろう、という感想です。AIはできる人は効率化が進むけど、これから人は学習のチャンスが減っているのではないかと感じます。

みなさんも秘蔵の面白いプロンプトがあったら教えてください。

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