1. AIを「パートナー」として捉える新しい視点

生成AIの進化により、業務のスピードアップや効率化がますます進んできました。

とはいえ、営業やマーケティングの現場では、AIをちょっと便利な道具としてしか扱わず、結果的に本来の力を引き出せていない……というケースをよく見かけます。

たとえばChatGPTに「営業メールを書いて」とだけ頼んで、思っていたような内容が返ってこなかったとき。

ああ、やっぱりAIって微妙だなと感じた経験、ありませんか？

でも実は、AIの性能が足りないというよりも、伝え方＝プロンプトの設計に原因があるケースが圧倒的に多いんです。

ある調査では、プロンプトの精度次第で、同じツールを使っていても成果に40％以上の差がつくことがわかっています。

だからこそ営業やマーケティングの現場では、AIを「便利なアシスタント」ではなく、「業務パートナー」として見る視点が求められます。

人と話すときと同じように、AIに対してもどう伝えれば伝わるかという工夫や、反応を見て軌道修正するやりとりが重要になるわけです。

この記事では、AIを相棒としてうまく使っていくための、プロンプト設計の考え方や実践テクニックを紹介します。

AIとのつき合い方が変わるだけで、仕事のスピードも質も、グンと伸びていきますよ。

2. AIをただの「指示待ちツール」にしない

AIに「〇〇について教えて」と曖昧に聞いて、ざっくりした答えが返ってきたこと、ありませんか？

これは、AIがエスパーや万能な存在ではないという、単純だけど大事なポイントに起因しています。

人同士でも、「あの件、お願いね」だけでは、的確な対応って難しいですよね。

ChatGPTも同じで、「どんな背景で、何を求めているのか」をセットで伝えないと、期待する回答にはなりません。

AIを活用して成果を出す人と、そうでない人。

この違いは、以下のような細かいところに表れます。

AIを活用して成果を上げる人の特徴

⭕️ 目的と意図を明確に伝える

• 「〇〇業界向けの営業メールを作成したい」
• 「ターゲットは中小企業の経営層で、短く簡潔に伝えたい」
• 「目的は製品デモへの誘導だ」

⭕️ 一度の出力で満足せず、改善の指示を出す

• 「もう少しカジュアルなトーンにしてほしい」
• 「結論を先に持ってきてほしい」
• 「この部分をもっと具体的にしてほしい」

⭕️ AIの特性を理解し、適切な質問を考える

• 「業界の最新動向を要約して」
• 「この文章をよりシンプルに言い換えて」
• 「以下の内容から3つの主要ポイントを抽出して」

AIの活用で成果を出しにくい人の特徴

❌ 抽象的な指示を出す

• 「営業メールを書いて」
• 「提案書を作成して」
• 「良いアイデアを考えて」

❌ AIが出力した内容をそのまま使う

• 確認・改善せずにコピペするだけで終わってしまう

❌ フィードバックを与えず、適切な結果が得られないと「AIは使えない」と判断する

• 一度の試行で諦めてしまう

AIって、決して「何でも察してくれる便利屋」ではないんです。

だからこそ、やり取りを重ねながら、より良い答えを引き出す工夫が大切になります。

実際に、ある社内調査では、AIとの対話が3回以上の社員は、1回きりの人よりも業務効率が約25%も高いという結果もあるんです。

3. AIと良好な関係を築くための「自己紹介」の重要性

AIとのやりとりも、人と同じように「はじめまして」から始めた方が、スムーズにいきます。

最初に軽くでも自己紹介を入れておくことで、AIがあなたの目的や業務背景を理解しやすくなるんです。

たとえば、こんなふうに伝えてみてはどうでしょうか。

効果的な自己紹介の例

私はBtoBマーケティング担当で、SaaS企業のリード獲得を専門にしています。

ターゲットは経営層です。

次の条件で営業メールのたたき台を作成してください。

営業職で、主に製造業向けの提案を行っています。

製造現場の効率化に関心が高い工場長クラスに響く提案書の構成を考えてください。

マーケティング部門のプレゼンを準備しています。

経営陣に対して、新規施策のROIを簡潔に説明するための資料作成をサポートしてください。

こうした前提をしっかり伝えることで、AIからの回答がグッと良くなります。

実務者への調査でも、自己紹介を含めたプロンプトの方が、満足度が60％高かったという結果もあるんですよ。

4. AIとの対話を重ねて成果の質を高める具体的方法

AIは「出して終わり」ではなく、やりとりを重ねてこそ力を発揮する存在です。

これは、部下に仕事を教える場面とよく似ていて、良い成果を得るには適切な指示とフォローが欠かせません。

改善の指示の具体例

この部分に具体的なデータを追加してほしい

たとえば、業界平均と比較した当社の強みなど

もう少し親しみやすいトーンに変更して

カジュアルだが信頼感のある表現を心がけて

最初の段落を削って、2つ目の段落から始めるとより簡潔になると思う

営業担当が顧客に説明しやすいよう、箇条書きを3つ程度に整理してほしい

効果的な対話のステップ

ステップ1

• ユーザー：「BtoB向けの営業メールを作成したい。ターゲットは製造業の中小企業経営者で、新しいクラウドシステムのデモへの誘導が目的だ」

ステップ2

• AI：「以下のようなメールはどうでしょうか？」（たたき台を作成）

ステップ3

• ユーザー：「内容は良いが冒頭が長い。導入を1文に短縮し、結論（デモへの誘導）を先に持ってきてほしい。また、製造業向けのメリットをもう少し具体的に」

ステップ4

• AI：「修正しました。これでいかがでしょうか？」（改善後の文章を出力）

ステップ5

• ユーザー：「良くなった。最後のCTAをより明確に、また先方が行動を起こしやすいように日程調整の具体的な選択肢を加えてほしい」

このようにして、AIとの対話の中で、どんどん質を高めていくことができるんです。

ある調査では、指示を何度か出し直した場合、初回に比べて成果物の質が平均35％向上したという結果もあります。

5. AI時代に求められるスキルと市場価値の向上

AIを使いこなすことは、単に作業を効率化するだけではありません。

結果的に、自分のスキルアップや仕事人としての価値を引き上げてくれるものでもあるんです。

AI活用で成長する人材が持つ3つの核心スキル

✅ 明確な指示を出す力（プロンプト設計能力）

• 曖昧さを排除し、目的とゴールを明確に伝える能力

✅ フィードバックを与え、改善する力（ディレクション力）

• 成果物を評価し、より良くするための具体的な指示を出せる能力

✅ 適切な情報を整理し、論理的に伝える力（構造化思考）

• 複雑な内容を整理し、AIに理解しやすい形で提示できる能力

これらはすべて、チームマネジメントや社内の調整など、人との関わりにもそのまま活かせるスキルです。

つまり、AIとのやりとりを極めていくことは、人に適切な指示を出せる人材になることと同義とも言えるでしょう。

対人能力に秀でた営業マネージャー、プロデューサーやディレクター、トップマーケターといった方々のコミュニケーション手法は、AI時代においても引き続き重宝されるスキルです。

AIを味方につけることで、これまで以上に影響力を発揮できるチャンスが広がっています。

実際、AI活用スキルの高い営業担当者は、そうでない担当者と比較して平均30%以上の成約率向上が見られるという調査結果もあります。

6. 明日から実践！AIと協働するための具体的アクション

ChatGPTなどの生成AIは、使い方しだいで仕事の効率や成果を大きく左右する強力な存在です。

ここまで見てきたとおり、うまく使うには明確な指示と、対話を繰り返す姿勢が欠かせません。

明日から実践できる具体的なアクションとして、以下のポイントを意識してみましょう。

🔷 AIは「ただのツール」ではなく、業務パートナーとして扱おう

• 単なる作業代行ではなく、共に考えるパートナーとして接することで、より創造的な成果を生み出せます。一方通行の指示ではなく、対話を通じて最適な答えを導き出す姿勢が重要です。

🔷 適切な指示を出すための準備をしよう

• 目的、ターゲット、必要な情報を整理してから指示を出すことで、AIからの回答の質が格段に向上します。「何となく」ではなく、「何のために」「誰に向けて」を明確にすることがカギです。

🔷 フィードバックを繰り返し、AIとの対話を重ねよう

• 1回で終わらせず、少なくとも2〜3回の対話を心がけることで、成果物の質が平均35%向上するというデータもあります。修正点や改善方向を具体的に伝え、より良い結果を引き出しましょう。

🔷 他部門や同僚とAI活用ノウハウを共有しよう

• 効果的なプロンプトやベストプラクティスの共有が組織全体の効率を高めます。チーム内で成功事例や学びを共有することで、全体のAI活用スキルも向上します。

まずは自分の業務で繰り返し発生する定型タスク（営業メール、報告資料、提案書など）について、AIへの効果的な指示の仕方を整理してみてはいかがでしょうか。

その中で「こう伝えるといい感じになるな」といった感覚が少しずつ身についていくはずです。

そして、余った時間を、もっとクリエイティブで価値の高い仕事に使えるようになれば、それがAIと共に進化するビジネスパーソンへの第一歩になります。

AIを味方に、新しい時代を切り拓いていきましょう。

7. 参考データ・出典

• Stanford University & OpenAI (2023) “Effective Prompt Engineering in Business Settings”
• McKinsey Digital (2023) “AI Adoption in Enterprise”
• Harvard Business Review (2023) “The Human-AI Partnership”
• MIT Sloan Management Review (2023) “AI Implementation Success Factors”
• Sales Performance International (2023) “AI Tools in B2B Sales”