業務改善提案をAIで整理するプロンプトテンプレート 現場の困りごとを「判断できる案」に変える書き方
このテンプレートは、現場から出た業務改善のアイデア、会議メモ、チャットの断片を、上司や関係部署が判断しやすい提案案に整理するためのものです。
対象は、改善提案を書きたいけれど「何から書けばよいか分からない」「効果やリスクの整理が浅くなりやすい」と感じているビジネスパーソンです。ChatGPT、Claude、Gemini などの汎用AIに入れて使えます。
- 使う場面: 業務フロー改善、手作業削減、会議時間短縮、問い合わせ対応改善など
- 入力するもの: 現状、困っていること、対象業務、関係者、制約、期待する効果
- 出力させるもの: 改善提案の要約、実施案、効果、リスク、確認事項、次のアクション
- 注意点: 機密情報、個人情報、未公開の数値は必要に応じて伏せて入力する
ここがポイント: AIには「よい提案を考えて」ではなく、判断に必要な材料をそろえてと頼むと、実務で使いやすい出力になりやすくなります。
何に使うテンプレートか
このテンプレートの目的は、思いつきの改善案を、決裁者や関係者が読みやすい形に整えることです。
業務改善の提案でつまずきやすいのは、アイデアそのものよりも「なぜ必要か」「誰に影響するか」「どこから始めるか」が曖昧なままになる点です。たとえば「問い合わせ対応を効率化したい」だけでは、上司は判断できません。
判断できる提案には、少なくとも次の情報が必要です。
- 現状のどこで時間や手戻りが発生しているか
- 改善すると、誰の何が楽になるか
- 実施に必要な作業、担当、期間
- 想定されるリスクや反対意見
- まず小さく試すなら何をするか
AIに頼むべきなのは、魔法のような解決策ではありません。現場メモを読み、抜けている観点を補い、提案書のたたき台として並べ替える作業です。
コピペ用プロンプトテンプレート
まずは以下をそのままコピーし、{} の中を自分の業務に合わせて書き換えてください。
あなたは業務改善提案を整理する実務アシスタントです。
以下の情報をもとに、上司や関係部署が判断しやすい改善提案のたたき台を作成してください。
# 目的
{この改善提案で実現したいこと}
# 対象業務
{改善したい業務名や作業内容}
# 現状
{現在の進め方、使っているツール、関係者、作業頻度}
# 困っていること
{時間がかかる点、ミスが起きる点、属人化している点、手戻りが多い点}
# 影響を受ける人
{担当者、上司、他部署、顧客など}
# 制約条件
{予算、期限、人員、使えるツール、変更できないルール}
# すでに考えている改善案
{案があれば書く。なければ「未定」と書く}
# 出力形式
次の見出しで整理してください。
1. 提案の要約
2. 現状の課題
3. 改善案
4. 期待できる効果
5. 実施手順
6. リスクと対策
7. 事前に確認すべきこと
8. まず試す小さな一歩
# 条件
- 断定できない効果は「見込み」として書く
- 不足情報がある場合は、最後に確認質問として列挙する
- 専門用語を使いすぎず、社内説明に使える文章にする
- 個人名や機密情報が含まれる場合は、一般化して扱う
この形にすると、AIは「改善案を出す」だけでなく、提案に必要な論点を順番に埋めやすくなります。OpenAI のプロンプト作成ガイドでも、指示や文脈、期待する出力を明確にする考え方が示されています。Claude の公式ドキュメントでも、役割、文脈、期待する出力を具体的に伝えることが推奨されています。
入力時に変える部分と固定する部分
テンプレートは、毎回すべてを書き換える必要はありません。変える部分と固定する部分を分けると、出力が安定します。
毎回変える部分
業務ごとに変えるのは、現場の具体情報です。ここが薄いと、AIの出力も一般論になります。
{この改善提案で実現したいこと}: 例「月末集計の手作業を減らしたい」{改善したい業務名や作業内容}: 例「営業日報の集計と週次レポート作成」{現在の進め方}: 例「各担当がExcelに入力し、リーダーが手作業で集計」{困っていること}: 例「入力漏れの確認に毎週1時間かかる」{制約条件}: 例「新しい有料ツールは今期導入できない」
特に大事なのは、困っていることを「面倒」「非効率」で終わらせないことです。時間、頻度、人数、ミスの種類まで書くと、改善案が現実に近づきます。
固定した方がよい部分
一方で、出力形式や条件は固定しておくと使い回しやすくなります。
- 見出しの順番
- 不足情報を質問として出す条件
- 効果を断定しすぎない条件
- リスクと対策を必ず入れる条件
- 個人情報や機密情報を一般化する条件
Google の Gemini API ドキュメントでも、タスク、制約、出力形式を明確にするプロンプト設計が紹介されています。業務改善提案では、出力形式を先に決めるだけで、読み手が確認しやすい形に寄せられます。
NG例と改善例
業務改善のプロンプトでよくある失敗は、AIに考える範囲を丸投げすることです。
NG例
問い合わせ対応を効率化する提案を考えてください。
この指示でも文章は出ます。ただし、対象部署、問い合わせ件数、困っている作業、使えるツール、実施できる範囲が分からないため、出力は「FAQを作る」「チャットボットを導入する」といった一般論に寄りがちです。
改善例
あなたは業務改善提案を整理する実務アシスタントです。
社内の問い合わせ対応について、改善提案のたたき台を作成してください。
# 現状
- 総務担当2名が、社内チャットで届く問い合わせに対応している
- 問い合わせは1日20件前後
- 内容は備品、申請書、勤怠、会議室予約が多い
- 同じ質問への回答が繰り返し発生している
# 困っていること
- 回答履歴が流れてしまい、過去回答を探しにくい
- 担当者によって回答の粒度が違う
- 月末は申請関連の質問が増え、通常業務が遅れる
# 制約
- 今期は新しい有料ツールを導入しない
- 既存の社内チャットと共有フォルダは使える
# 出力形式
1. 提案の要約
2. 現状の課題
3. 改善案を3つ
4. それぞれのメリット・注意点
5. まず2週間で試す手順
6. 事前に確認すべきこと
改善例では、AIが考えるための材料が増えています。新しい有料ツールを使えないという制約も入っているため、いきなり大きなシステム導入を提案されにくくなります。
出力を安定させるコツ
安定した出力にするには、AIに「何を優先して整理するか」を明示します。
1. 効果を数字で書かせるが、断定させない
改善提案では、効果が大きく見える文章ほど魅力的に見えます。しかし、根拠のない削減時間や費用対効果を断定すると、社内確認で止まりやすくなります。
プロンプトには、次の一文を入れておくと安全です。
効果は、入力情報から推定できる範囲で「見込み」として書いてください。根拠が不足する場合は、必要な追加データを示してください。
2. リスクを反対意見として出させる
改善案は、よい点だけでは判断できません。現場負荷、運用変更、教育、例外対応まで見ないと、実施後に止まります。
想定される反対意見を3つ挙げ、それぞれに対する説明や対策を書いてください。
この指定を入れると、提案を読む人が気にしそうな点を先に確認できます。
3. 最初の実験を小さくする
業務改善は、一度で全社展開しようとすると重くなります。AIには「まず試す範囲」を出させると、次の行動に移しやすくなります。
全体導入ではなく、2週間で試せる小さな実験として実施手順を作ってください。
この一文は、会議での相談にも使いやすいです。「まず2週間だけ試す」という形なら、関係者も判断しやすくなります。
出力形式を変える追加プロンプト
同じ改善提案でも、使う場面によって出力形式を変えると便利です。
上司に見せる短い要約にする
上記の改善提案を、上司にチャットで送るための短い文章にしてください。
文字数は300字以内にし、次の順番で書いてください。
1. 何を改善したいか
2. なぜ必要か
3. まず何を試したいか
4. 判断してほしいこと
会議用の論点メモにする
上記の改善提案を、30分会議で話すための論点メモにしてください。
次の形式で整理してください。
- 決めたいこと
- 共有すべき現状
- 選択肢
- メリット
- 懸念点
- 会議後の宿題
比較表にする
改善案を比較表にしてください。
列は「案」「期待できる効果」「必要な準備」「関係者の負担」「リスク」「最初の一歩」にしてください。
各セルは長くなりすぎないよう、1文以内で書いてください。
Markdown の表が崩れやすい場合は、AIに「箇条書きで比較してください」と頼む方が読みやすいこともあります。WordPress に貼る前提なら、スマホ表示で横スクロールが発生しないかも確認してください。
活用例
業務改善提案のテンプレートは、部署を問わず使えます。ただし、入力する情報は業務カテゴリごとに少し変わります。
メール・問い合わせ対応
同じ質問への回答、確認漏れ、担当者ごとの表現差を整理する場面に向いています。
入力するとよい情報は、問い合わせ件数、よくある質問、回答に使っている資料、対応者の人数です。期待できる出力は、FAQ整備、回答テンプレート化、受付ルールの見直しなどです。
会議・報告業務
会議が長い、決定事項が残らない、議事録の確認に時間がかかる場合に使えます。
入力するとよい情報は、会議の頻度、参加者、毎回決めたいこと、会議後に発生する手戻りです。AIには、会議前のアジェンダ、会議後の決定事項テンプレート、不要な議題の切り分けを出させると実務に落とし込みやすくなります。
分析・集計業務
ExcelやCSVの手作業が多い業務では、作業手順を分解してもらうと改善点が見つけやすくなります。
入力するとよい情報は、元データの種類、集計頻度、手作業で直している箇所、出力先です。AIに実データを入れる場合は、氏名、メールアドレス、顧客名、契約情報などを伏せてください。
機密情報と個人情報の扱い
業務改善提案では、社内の運用、顧客情報、人事情報、売上や費用の情報が混ざりやすくなります。
AIに入力する前に、少なくとも次を確認してください。
- 個人名を役職名や記号に置き換えたか
- 顧客名、取引先名、案件名を一般化したか
- 売上、費用、契約条件などの機密数値を入れてよい環境か
- 社内規程で外部AIへの入力が制限されていないか
- 出力をそのまま社外や上司に送らず、人が確認する前提にしているか
NIST の AI Risk Management Framework は、AI利用におけるリスク管理の考え方を示しています。実務では難しい用語を覚えるよりも、まず「入力してよい情報か」「出力を誰が確認するか」を決めてから使うことが重要です。
最後に確認するチェックリスト
AIの出力をそのまま提案として出す前に、次の点だけは人が確認してください。
- 現状の説明は、実際の業務と合っているか
- 改善案は、今の予算・人員・ツールで試せるか
- 効果が断定されすぎていないか
- リスクや反対意見が抜けていないか
- 最初の一歩が、担当者と期限まで分かる形になっているか
- 機密情報や個人情報が残っていないか
業務改善提案で大事なのは、AIに「正解」を出させることではありません。現場の困りごとを、関係者が判断できる材料に変えることです。次に見るべきなのは、AIが出した改善案そのものよりも、誰が、いつ、どの範囲で試せるかです。そこまで書けていれば、提案は会議で止まりにくくなります。