【プロンプト解答例】

あなたは数々の企業イベントを成功させてきたプロのイベントプランナーです

# 目的
・新入社員と既存社員の交流促進

# 解決したい課題
・「ただの飲み会は避けたい」という意見
・「業務時間を削りたくない」という意見

# 参加者
・営業部（外回りが多く交流好き）
・開発部（内勤が多くシャイな人が多い）
・人事部（運営側）

# 指示
・上記の目的を達成し課題を解決できるような社内イベントの企画案を3つ提案してください
・各案には「コンセプト」「開催時間（業務時間内外）」「具体的な内容」を含めてください
・特に「開発部」の社員も参加しやすいような工夫を盛り込んでください

【ポイント】
このプロンプトはロールプレイに加えコンテキスト（目的 課題 参加者の特性）を詳細に伝えています
特に「開発部の社員も参加しやすい工夫」という制約条件を加えることで
AIは単なるアイデア出しではなく課題解決型の具体的な提案を行います（第2章 第3章の応用）

【プロンプト解答例】

あなたは企業の危機管理を専門とする広報コンサルタントです
当社のECサイトで発生した個人情報漏洩（氏名とアドレス）について
お客様に謝罪し状況を報告するためのメール文面を作成してください

# 指示
・以下の構成要素を必ず含めてください
1. 発生した事象（システム不具合で閲覧可能になったこと）
2. 漏洩した可能性のある情報（氏名とアドレスのみであること）
3. 現在の状況（システムは復旧済みであること）
4. お客様へのお詫びと再発防止策

# 制約条件
・トーンは最大限の誠意を込めフォーマルかつ客観的に
・憶測や感情的な表現は一切含めないこと
・ステップバイステップで論理的に構成してください

【ポイント】
このようなデリケートな問題ではAIの自由な発想は危険です
「ロールプレイ」で専門性を高めつつ「含めるべき要素」を厳密に指示し
「憶測を含めない」という制約条件を課しています
さらに「ステップバイステップで」と思考の連鎖を促すことで
AIが論理的で正確な文章を生成するように誘導しています（第2章 第3章 第4章の応用）

【プロンプト解答例】（2回目の指示）

フィードバックをします
先ほどの提案はあまりに一般的すぎました

# 文脈の追加
・ターゲット：都会に住む20代のクリエイター
・商品の特徴：防水機能が高く雨の日でも快適 デザインが未来的

# 指示
・上記の文脈を踏まえターゲットの創造性を刺激するような
・もっとエッジの効いた（尖った）キャッチコピーを5つ再提案してください
・「雨」や「都会」といったキーワードを必ず含めてください

【ポイント】
第6章で学んだ「プロンプトの改善サイクル」の実践です
最初の指示が曖昧だった（一般的すぎる答え）という「エラー」に対し
「フィードバック」で文脈（ターゲットと特徴）と制約条件（エッジの効いたトーン）を追加しています
一度で諦めず対話を通じてAIを育てるというフィードバックループの典型例です（第3章 第6章の応用）

【プロンプト解答例】

あなたは人事領域を専門とするデータアナリストです
以下の退職者アンケートの自由記述コメントを分析し
経営陣向けの報告書を作成してください

# 指示（ステップバイステップ）
1. まず全てのコメントを読み離職理由として最も多いと思われるカテゴリを5つに分類してください
2. 次にカテゴリごとに具体的なコメントの要約を2〜3例ずつ挙げてください
3. 最後に分析結果から推測される「最も深刻な課題」を3つ特定し
それぞれに対する具体的な改善策（アクションプラン）を提案してください

# 出力形式
・経営会議資料としてそのまま使えるよう明確かつロジカルな構成でお願いします

# 退職者コメント（一部）
「（ここに『給与が低い』『上司と合わない』『残業が多すぎる』などのテキストデータを貼り付ける）」

【ポイント】
これは「データ分析・構造化」と「問題解決」を組み合わせた高度なプロンプトです
「ステップバイステップ」で指示を出すことで
AIに「1.分類 → 2.要約 → 3.分析と提案」という論理的な思考プロセスを実行させています
これによりバラバラだった定性データが経営判断に使える実行可能なプランへと変わります（第3章 第5章の応用）