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第3回 AIへの依頼文は“業務依頼書”です：研究開発者向けプロンプトの型

研究開発者のAI実務ノート

ChatGPTやMicrosoft Copilotを使い始めると、多くの人が最初に感じることがあります。

「聞けば答えてくれますが、実務でそのまま使える答えにはなりにくい」

これはAIの性能だけの問題ではありません。
依頼の出し方で変わる部分も多いです。

研究開発の仕事では、部下や同僚に仕事を頼むとき、いきなり「これを調べて」とだけは言いません。

論文調査を頼むなら、

  • 何のための調査か

  • どの技術領域を見るのか

  • 既に分かっていることは何か

  • どの範囲まで調べるのか

  • 最終的に何を判断したいのか

  • 表でまとめるのか、文章でまとめるのか

といった情報を伝えるはずです。

AIへの依頼も同じです。

プロンプトとは、気の利いた命令文ではありません。
研究開発の実務で使うなら、AIへの業務依頼書として考えた方が進めやすいです。

最初からうまく依頼できなくても大丈夫です。
少しずつ型を整えながら、研究開発の仕事に合う使い方を一緒に探していきます。

この記事では、研究開発者がChatGPTやCopilotに依頼するときの基本の型を整理します。

1. この記事で扱うこと

この記事で扱うのは、プロンプトの細かいテクニックではありません。

「どんな言い回しをすればAIが賢く答えるか」ではなく、
「研究開発の仕事として、AIに何をどう頼むか」を扱います。

具体的には、次の内容を整理します。

  • AIへの依頼文を業務依頼書として考える理由

  • 研究開発者向けプロンプトの基本型

  • 論文調査、実験計画、技術報告書での使い方

  • 失敗しやすい依頼の出し方

  • 守秘、知財、特許化前データの注意点

  • マネージャー視点でのチーム展開

AIを使いこなす第一歩は、AIに詳しくなることではありません。
自分の仕事を、AIに渡せる形に少しずつ分解していくことです。

2. 研究開発者の困りごと

研究開発の現場では、AIを使えそうな場面がいくつもあります。

たとえば、次のような作業です。

  • 論文の要点を整理したい

  • 特許公報の読みどころを把握したい

  • 実験計画の抜け漏れを確認したい

  • 実験データの傾向を説明したい

  • 技術報告書の構成を考えたい

  • 上司向けの説明を短くまとめたい

  • 若手の調査結果をレビューしたい

どれもAIに任せやすい作業です。

一方で、次のような頼み方では、実務で使える出力にはなりにくいです。

この論文を要約して。
この実験計画を見て。
この技術を分かりやすく説明して。

これらは間違いではありません。
ただ、研究開発の実務で使うには情報が足りません。

AIは、こちらの事情を知りません。

研究テーマの背景も、社内で何が論点になっているかも、上司が気にしている判断軸も知りません。
そのため、AIに任せる前に、依頼内容を整理しておきたいです。

これは、人に仕事を頼むときと同じです。

3. AIを使うと何が変わるか

AIを使う価値は、「考えなくてよくなること」ではありません。

むしろ逆です。
AIを使うには、自分が何を知りたいのか、何を判断したいのかを言語化しておきたいです。

この作業を通じて、頭の中にある曖昧な依頼が整理されます。

たとえば、次のような変化が起きます。

  • 論文を読んでから要点を整理していた作業
    読む前に確認観点を決められます。

  • 実験計画を自分だけで見直していた作業
    抜け漏れ確認の観点を出せます。

  • 技術報告書をいきなり書いていた作業
    先に構成案を作ってから書けます。

  • 上司説明の資料を作りながら悩んでいた作業
    結論、根拠、リスクを先に分けられます。

  • 若手の調査結果を個別に直していた作業
    チーム共通の依頼型を作れます。

AIは、答えを代わりに決める存在ではありません。
考える順番を整える補助として使うと、研究開発の実務に取り入れやすくなります。

4. 今回使うツール

今回の主な対象は、ChatGPTとMicrosoft Copilotです。

ChatGPT

ChatGPTは、思考整理、壁打ち、文章化、比較表作成、技術説明に使いやすいです。

たとえば、次のような使い方ができます。

  • 論文調査の観点を出す

  • 実験計画のレビュー観点を整理する

  • 技術報告書の見出し案を作る

  • 役員向け説明の言い換え案を出す

  • 若手への業務指示文を整える

研究開発では、いきなり結論を出させるよりも、論点整理や下書きに使う方が安全です。

Microsoft Copilot

会社でMicrosoft 365を使っている場合、Copilotは日常業務の中に入りやすいです。

たとえば、次のような場面で使えます。

  • Word文書の整理

  • PowerPoint資料の構成検討

  • Teams会議の要点整理

  • Outlookメールの下書き

  • Excel上のデータ確認

ただ、Copilotであっても、社内ルールの確認はしておきたいです。
会社契約のAIだから何でも入れてよい、とは考えない方が安心です。

5. 無料または会社支給ツールでできること

無料版のChatGPTや、会社支給のCopilotでも、依頼文の型を整えるだけで使い道は広がります。

特に、次の用途は始めやすいです。

  • 公開情報をもとにした調査観点の整理

  • 技術報告書の構成案づくり

  • 実験計画のチェック観点づくり

  • 会議前の論点整理

  • 上司説明用の短い要約

  • 若手に依頼する調査タスクの整理

ここで大切なのは、AIにいきなり社内情報を入れないことです。

最初は、公開情報、一般化したテーマ、架空のデータ、抽象化した条件で試します。
それでも、依頼文の練習には十分です。

6. 上位プランや会社契約版で広がること

実務で使い込むと、上位プランや会社契約版の価値が出る場面もあります。

たとえば、次のような場合です。

  • 長い文章を扱いたい

  • 複数ファイルを参照したい

  • 出力の安定性を上げたい

  • 作業履歴を継続して使いたい

  • 社内のMicrosoft 365環境と連携したい

ただ、上位プランを使えば仕事の質が自動的に上がるわけではありません。

依頼が曖昧なら、上位プランでも出力は曖昧になります。
反対に、依頼文の型が整っていれば、無料または会社支給ツールでも実務の下ごしらえには使えます。

先に身につけたいのは、ツール選びよりも依頼の型です。


7. AIへの依頼文に入れる7項目

AIへの依頼文は、次の7項目で考えます。

1. 役割
2. 目的
3. 背景
4. 入力情報
5. 制約条件
6. 出力形式
7. 確認してほしい観点

順番に見ていきます。

1. 役割

AIに、どの立場で考えてほしいかを伝えます。

あなたは、材料開発を担当する研究開発者です。
あなたは、技術報告書をレビューする研究開発マネージャーです。
あなたは、特許公報を読む前の論点整理を支援する技術スタッフです。

役割を入れると、出力の目線がそろいやすくなります。

ただ、専門家になりきらせれば正確になる、という意味ではありません。
最終判断は人間が行います。

2. 目的

何のために依頼するのかを伝えます。

新規テーマ候補として扱う価値があるかを判断したい。
次回の実験計画会議で議論したい論点を整理したい。
上司に3分で説明するための要点を作りたい。

目的がない依頼は、出力が一般論になりやすいです。

研究開発では、「調べること」自体が目的ではありません。
最終的には、継続する、止める、追加実験する、知財部門に相談する、上司に報告する、といった判断につながります。

AIにも、その判断の手前まで整理させると使いやすいです。

3. 背景

前提条件を伝えます。

対象は樹脂材料の耐熱性向上に関するテーマです。
一般的には、既存技術との差別化と量産時のコストが論点になります。
今回は公開情報のみを使い、社内の未公開データは扱いません。

背景を入れると、AIの出力が実務に近づきます。

ただ、守秘情報をそのまま入れるのは避けたいです。
社内事情は抽象化して書きます。

4. 入力情報

AIに渡す情報を明確にします。

以下の論文要旨をもとにしてください。
以下の実験計画メモをもとにしてください。
以下の技術報告書の見出し案をもとにしてください。

入力情報が複数ある場合は、番号を付けます。

資料A：技術概要
資料B：実験条件
資料C：前回会議の論点

こうしておくと、AIの出力を後で確認しやすくなります。

5. 制約条件

してほしくないこと、前提から外したくないことを書きます。

社内固有の製品名は使わないでください。
公開情報だけを前提にしてください。
断定せず、不確実な点は「確認が必要」と書いてください。
実験結果の良し悪しを勝手に判断せず、判断材料を整理してください。

AIは、もっともらしい文章を作るのが得意です。
だからこそ、断定させない条件を入れることが大切です。

6. 出力形式

どんな形で返してほしいかを指定します。

表形式で整理してください。
見出し、要点、確認事項の3つに分けてください。
上司説明用に、結論を3行でまとめてください。
最後に、追加で確認したい質問を5つ挙げてください。

出力形式を指定しないと、読みやすい文章は出ても、仕事に使いにくいことがあります。

研究開発の実務では、表、論点リスト、チェック項目、報告書構成にしてもらう方が使いやすいです。

7. 確認してほしい観点

AIに見てほしい観点を指定します。

新規性、実現可能性、コスト、知財リスクの観点で整理してください。
実験条件、評価指標、対照条件、再現性の観点で確認してください。
上司が質問しそうな点を挙げてください。
技術報告書として説明が不足している点を指摘してください。

研究開発では、観点の設定が仕事の質を左右します。

AIに依頼するときも、観点を指定することで、出力の粒度がそろいやすくなります。

8. プロンプト例

ここからは、研究開発の実務で使いやすい形に落とした例を紹介します。

社内情報や未公開データを入れず、必要に応じて抽象化して使ってみてください。

例1：論文調査の観点を整理する

あなたは、研究開発部門で技術調査を支援する担当者です。

目的：
新しい研究テーマ候補として、この技術領域を調べる価値があるかを判断したいです。

背景：
対象は、公開論文で確認できる材料技術に関するテーマです。
社内の未公開情報や製品名は扱いません。

入力情報：
以下に、調査対象となる技術テーマの概要を示します。

【ここに公開情報ベースの概要を入れる】

依頼内容：
このテーマについて、論文調査を始める前に確認したい観点を整理してください。

出力形式：
以下の項目を含む表形式で出力してください。

列に入れる項目：
- 観点
- 確認したいこと
- 調査キーワード例
- 注意点

制約条件：
- 事実と推測を分けてください
- 不明な点は「追加確認が必要」と書いてください
- 社内固有の情報を前提にしないでください

例2：実験計画の抜け漏れを確認する

あなたは、研究開発部門で実験計画をレビューする立場です。

目的：
次回の実験を始める前に、計画の抜け漏れを確認したいです。

背景：
検討対象は、新しい処方または条件の比較実験です。
ここでは、社内の具体的な製品名や未公開配合は使いません。

入力情報：
以下は、抽象化した実験計画メモです。

【ここに抽象化した実験計画を入れる】

依頼内容：
この実験計画について、抜け漏れや事前に確認したい点を指摘してください。

確認してほしい観点：
- 目的と評価指標が対応しているか
- 対照条件が設定されているか
- サンプル数や繰り返し数に無理がないか
- 測定条件が比較可能か
- 結果が出なかった場合の次の打ち手が考えられているか

出力形式：
以下の形式で整理してください。

1. 良い点
2. 不足している点
3. 実験前に確認したい質問
4. 計画を修正する場合の案

制約条件：
- 実験の成功可否を断定しないでください
- 危険な実験操作や安全上の判断は行わないでください
- 判断が必要な点は、人間が確認したい事項として書いてください

例3：技術報告書の構成を作る

あなたは、研究開発部門で技術報告書の構成をレビューする担当者です。

目的：
上司に提出する技術報告書の骨子を作りたいです。

背景：
新しい技術テーマについて、調査結果と今後の検討方針をまとめます。
今回は公開情報と一般化した検討内容のみを扱います。

入力情報：
以下に、報告書に入れたい内容のメモを示します。

【ここにメモを入れる】

依頼内容：
技術報告書として読みやすい構成案を作成してください。

出力形式：
以下の形式で出力してください。

タイトル案：
1. 背景
2. 目的
3. 調査・検討内容
4. 分かったこと
5. 残る課題
6. 今後の進め方
7. 上司に判断してほしいこと

制約条件：
- 結論と根拠を分けてください
- 不確実な点は明記してください
- 過度に前向きな表現にしないでください
- 社内固有情報は入れないでください

例4：上司説明用に短くまとめる

あなたは、研究開発マネージャーに説明するための資料作成を支援する担当者です。

目的：
技術テーマの現状を、上司に3分で説明できる形に整理したいです。

背景：
対象は研究開発中のテーマです。
ここでは、社内情報を含まない抽象化した内容のみを使います。

入力情報：
以下のメモをもとにしてください。

【ここに説明メモを入れる】

依頼内容：
上司説明用に、結論、根拠、リスク、次のアクションを整理してください。

出力形式：
次の項目ごとに、短く整理してください。

結論：

根拠：

残るリスク：

次に確認したいこと：

上司に判断してほしいこと：

制約条件：
- 判断を先取りしすぎないでください
- 不確実な点を隠さないでください
- 説明は短く、技術的に誤解が出ない表現にしてください

9. 失敗しやすいポイント

失敗1：短すぎる依頼を出す

この技術をまとめて。

この依頼では、何のために、誰に向けて、どの深さでまとめるのかが分かりません。

改善するなら、次のようにします。

この技術について、研究開発テーマとして検討する前提で、
新規性、実現可能性、量産時の課題、知財面の注意点に分けて整理してください。
対象読者は、材料開発部門のマネージャーです。

失敗2：AIに判断まで任せる

AIは判断材料の整理には使えます。
ただ、研究継続の可否、特許出願の判断、安全性の判断、顧客対応の判断を丸投げするのは避けたいです。

特に研究開発では、前提条件が少し違うだけで結論が変わります。

AIに頼むなら、次のように依頼します。

最終判断は人間が行います。
判断材料として、賛成理由、懸念点、追加確認事項を整理してください。

失敗3：守秘情報をそのまま入れる

AIに良い出力を求めるほど、詳しい情報を入れたくなります。

ただ、未公開の実験データ、開発中の配合、顧客名、社内資料、特許化前のアイデアをそのまま入れるのは避けたいです。

依頼文では、次のように抽象化します。

特定の製品名は「既存製品A」と表記します。
顧客名は「顧客X」と表記します。
具体的な配合比率は範囲または相対表現にします。
未公開の数値は入れず、傾向のみを書く。

失敗4：出力形式を指定しない

AIは文章で返してくれる。
ただ、研究開発の仕事では、文章だけでは使いにくいことがあります。

次のように形式を指定します。

比較したい項目ごとに整理してください。
チェックリストにしてください。
上司説明用に、結論を3行で書いてください。
技術報告書の見出し構成にしてください。

形式を決めるだけで、出力は業務に組み込みやすくなります。

失敗5：一度で完成させようとする

AIへの依頼は、一回で終わらせなくても大丈夫です。

最初は粗く依頼し、出力を見てから追加で頼みます。

たとえば、次の順番で進めます。

1回目：論点を出す
2回目：重要度順に並べる
3回目：抜け漏れを確認する
4回目：上司説明用に短くする
5回目：不確実な点を明記する

研究開発の仕事と同じで、最初から完成形を狙うより、レビューを重ねた方が安定します。

10. 守秘・知財・社内利用上の注意

研究開発者がAIを使うとき、便利さより先に確認したいことがあります。

入れない方がよい情報

少なくとも、次の情報は慎重に扱います。

  • 未公開の実験データ

  • 特許化前のアイデア

  • 開発中の配合、構造、製法、条件

  • 顧客名、共同研究先名、サプライヤー名

  • 社内会議資料

  • 契約情報

  • 個人情報

  • 市場投入前の製品情報

  • 不具合、品質問題、クレームに関する具体情報

会社で利用ルールが定められている場合は、それに従います。
ルールが不明な場合は、公開情報または抽象化した情報だけで試します。

抽象化の例

  • 製品名
    既存製品A

  • 顧客名
    顧客X

  • 配合比率
    添加量を増やした条件

  • 実験数値
    強度が向上した傾向

  • 開発テーマ名
    新規材料テーマ

  • 特許出願前の発明内容
    技術課題と一般的な解決方向

AI出力の扱い

AIの出力は、下書き、論点整理、確認観点として扱います。

次の用途には、そのまま使いません。

  • 特許性の最終判断

  • 安全性の判断

  • 法務判断

  • 顧客提出資料

  • 役員会資料の最終版

  • 実験条件の確定

  • 品質保証上の判断

AIは下書きや論点整理には使えます。
ただ、研究開発の責任は人間に残ります。

11. マネージャー視点で見ると

マネージャーにとって、プロンプトの型は個人技で終わらせない方がよいです。

チームでAIを使うなら、次の3点が効いてきます。

1. 依頼文の型をそろえる

若手ごとにAIへの頼み方が違うと、出力の品質もばらつきます。

チーム共通で、次の項目を入れるだけでも効果があります。

目的：
背景：
入力情報：
制約条件：
出力形式：
確認観点：

この型を使えば、AIに頼む前に本人の考えも整理されます。

2. AI出力のレビュー観点を決める

AIを使った成果物は、次の観点で見ます。

  • 事実と推測が分かれているか

  • 出典や根拠を確認できるか

  • 社内情報を不用意に入れていないか

  • 不確実な点が明記されているか

  • 判断を先取りしていないか

  • 研究開発の目的に合っているか

AIを使ったかどうかより、出力をどう確認したかを見ていきたいです。

3. 若手教育に使う

プロンプトの型は、若手への業務指示にも使えます。

たとえば、若手に調査を頼むときも、

目的は何か
背景は何か
対象範囲はどこまでか
出力形式は何か
判断してほしい観点は何か

を明確にします。

つまり、AI活用の型は、そのまま業務指示の型にもなります。

40代・50代の研究開発者にとって、この点は大きいです。
AIを使うことは、単なる効率化ではなく、チームの仕事の出し方を整える機会にもなります。

12. まとめ

AIへの依頼文は、特殊な呪文ではありません。
研究開発の実務で使うなら、業務依頼書として考えると進めやすいです。

押さえる項目は、次の7つです。

1. 役割
2. 目的
3. 背景
4. 入力情報
5. 制約条件
6. 出力形式
7. 確認してほしい観点

この型を使うと、AIの出力が実務に近づきます。

ただ、AIに判断を任せるわけではありません。
AIには、論点整理、比較表作成、抜け漏れ確認、文章の下書きを任せます。
最終判断は、研究開発者が行います。

次回以降、論文調査、特許調査、実験計画、技術報告書の中で、この依頼文の型を具体的に使っていきます。

13. 研究開発者向けプロンプト汎用テンプレート

最後に、研究開発者向けの汎用テンプレートを置いておきます。

コピーして、社内情報を入れない形に直しながら使ってみてください。最初は小さな依頼からで十分です。

あなたは、研究開発業務を支援する担当者です。

目的：
【何を判断・整理したいかを書く】

背景：
【技術領域、検討段階、前提条件を書く】
※社内固有情報、未公開データ、顧客名、製品名は入れません。

入力情報：
【公開情報または抽象化したメモを入れる】

依頼内容：
【AIにしてほしい作業を書く】

確認してほしい観点：
- 【観点1】
- 【観点2】
- 【観点3】

出力形式：
【表、箇条書き、報告書構成、チェックリストなどを指定する】

制約条件：
- 事実と推測を分ける
- 不明な点は「追加確認が必要」と書く
- 判断を断定しない
- 社内固有情報を前提にしない
- 最終判断は人間が行う前提で整理する

これまでの記事

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次回予告

次回は、研究開発でAIに入れない方がよい情報を扱います。

AIを使うときに最初に迷うのは、「どこまで入力してよいか」です。
未公開データ、特許化前のアイデア、社内資料、顧客情報をどう扱うか。

第4回では、守秘・知財・特許化前データの考え方を整理します。

第4回：
研究開発でAIに入れない方がよい情報
守秘・知財・特許化前データの考え方

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