協働型 AI の実践プレイブック

実例

複数のアイデアを 1 つの使える計画にまとめる

このガイドのために作成した説明用の例です。モデルの出力は毎回異なります。

各段階には異なる役割があります。提案を増やすことと、計画が 2 時間に収まるかを確認することは別のことです。

調整して使えるプロンプト

初心者 12 人向けの 2 時間の写真散歩を企画してください。まず 3 つの撮影課題を提案してください。次に、所要時間、アクセシビリティ、前提条件を見直してください。最後にスケジュールにまとめ、主催者が確認すべき点をはっきり示してください。

共通のブリーフから始める

対象者、目指す成果、制約を最初に一度だけ明示します。この散歩の場合、参加者 12 人と 2 時間は固定条件で、ルートと撮影課題は選択肢です。これらを分けておくことで、後から出てくる提案がいつの間にかブリーフを変えてしまうのを防げます。

うまく機能すべき点だけでなく、成功したときにどう感じられるかも含めましょう。初心者が歓迎されていると感じ、誇れる写真を持ち帰れることです。コラボレーションは問題解決だけでなく、楽しいアイデアを広げるためにも使えます。

レビューには別の役割を与える

最初の貢献では選択肢を提案してもらい、次の貢献では特定の前提を検証してもらいます。「これを改善して」と頼むだけでは、同じアイデアの別バージョンが出てくるだけかもしれません。移動時間、機材、アクセシビリティ、指示のわかりやすさなど、確認すべき点を具体的に挙げましょう。

モデル同士の意見が分かれたら、争点となっている前提を記録しておきます。意見の一致は証拠ではなく、多数決で営業時間や会場のバリアフリー対応を確定することはできません。そうした細部は別途確認しましょう。

決定事項と担当者を決めて締めくくる

すべての回答を残すのではなく、役立つ部分を 1 つの成果物にまとめます。採用した計画、見送った代替案、未解決の問題を出してもらいましょう。そうすれば、実際にそれを使う人たちと結果について話し合いやすくなります。

ブリーフの条件を満たしたら終わりにします。シンプルなアイデアなら 1 つのモデルで十分な場合もあります。追加の貢献は、異なる種類のレビューが加わるときに使いましょう。