第5章 まとめテスト（実践編）
このテストでは 第5章で学んだ知識を活かして実際の業務シーンを想定した課題を解決するための「プロンプト」を作成する練習をします
各問題の「解答例」を見る前にぜひご自身で最高のプロンプトを考えてみてください
【実践問題１】情報収集・リサーチ
課題：
あなたは健康食品会社のマーケティング担当者です
最近「NMN」という成分がエイジングケア市場で注目されていることを知りました
しかしこの「NMN」がどのような成分でなぜ注目されているのか専門知識がありません
AIを使ってこの「NMN」について全く知識がない人にも分かるように説明させその市場性について分析させてください
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【プロンプト解答例】
あなたはサイエンスライターです
「NMN」という成分について全く知識がないビジネスパーソン向けに解説記事を作成してください
# 指示
・以下の3つの項目で情報を整理し箇条書きで出力してください
1. NMNとは何か（中学生にも分かる簡単な言葉で）
2. なぜ今エイジングケア市場で注目されているのか
3. 市場に参入する際の潜在的なリスクや課題
# トーン
・客観的で信頼できるトーンでお願いします
【ポイント】
「情報収集・リサーチ」で学んだようにただ「教えて」と聞くのではなく「役割」を与え
「中学生にも分かるように」という制約と「3つの観点」という明確な指示を与えることが重要です
これによりAIは専門知識を分かりやすく整理してくれます
【実践問題２】データ分析・構造化
課題：
あなたは新しくオープンしたホテルの支配人です
宿泊客から寄せられた様々な「お客様の声（レビュー）」がメールやメモに散らばっています
これらのテキストデータをAIに読み込ませて早急に改善すべき「不満点」と今後伸ばすべき「良かった点」を整理し報告書形式でまとめさせてください
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【プロンプト解答例】
あなたはホテルの支配人向けのコンサルタントです
以下の複数の宿泊客レビューを読み込み分析レポートを作成してください
# 指示
・まず全てのレビューを「客室」「食事」「接客」「設備」「その他」の5つのカテゴリに分類してください
・次にカテゴリごとに「賞賛された点」と「改善要望」を抽出しそれぞれ要約してください
# 出力形式
・経営会議にそのまま提出できるような報告書形式でお願いします
# お客様の声テキスト
「（ここにレビューのテキストデータを貼り付ける）」
【ポイント】
「データ分析・構造化」で学んだようにAIはテキストの分類と抽出が得意です
「カテゴリ」を明確に指定し「抽出したい項目」を具体的に指示することで
バラバラだったテキストデータが意思決定に使える「構造化された情報」に変わります
【実践問題３】アイデア発想・壁打ち
課題：
あなたは地方都市で学習塾を経営しています
強みは「地域密着で丁寧な指導」ができることですが
最近のトレンドである「オンライン学習」や「プログラミング教育」の波に乗り遅れているという課題があります
AIを使って自社の強みと新しいトレンドを掛け合わせた新しいサービスのアイデアをブレインストーミングさせてください
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【プロンプト解答例】
あなたは教育業界専門の経営コンサルタントです
以下の条件を持つ学習塾の新しいサービスアイデアを3つ提案してください
# 当塾の強み
・地域密着で生徒一人ひとりへの丁寧な指導が得意
# 課題とトレンド
・オンライン学習やプログラミング教育の需要が高まっている
# 指示
・当塾の「強み」と「トレンド」を掛け合わせた新しいサービスのアイデアを提案してください
・それぞれのアイデアについて「コンセプト」と「ターゲット層」も明確にしてください
【ポイント】
「アイデア発想・壁打ち」で学んだように「強み」と「トレンド」という「掛け合わせるお題」を明確にAIに与えることが重要です
これによりAIは単なるトレンドの紹介ではなく自社のリソースを活かした具体的なアイデアを生成してくれます