【コピペOK】生成AIでアイデア出しするプロンプト集｜設計方法・AI別の使い分け・法人利用のポイント

「生成AIにアイデアを聞いても、ありきたりな案しか返ってこない」と感じている方も多いのではないでしょうか。原因はAIの性能ではなく、指示の出し方と役割分担にあります。生成AIは学習データの平均値を返す設計のため、抽象的な質問には無難な答えを返し、制約と役割を与えると途端に外れ値を出し始めます。本記事では、AI別の特性比較、目的別・発想法別のコピペ可能なプロンプト、指示を書き換える前後の出力比較に加え、AI経営総合研究所が​独自に取材した先行企業の活用実態​を交えて、企画の質を実務レベルまで引き上げる方法を整理します。

弊社では、生成AIのプロンプト設計に役立つ資料を配布しています。プロンプト設計や社内展開のコツ、リスク対策などが分かる内容です。適切なプロンプトで質の高いアイディアを出す、AIを組織に根付かせるノウハウを知れますので、ぜひご覧ください。

生成AIでアイデア出しするプロンプトとは

生成AIでアイデア出しするプロンプトとは、ChatGPTやClaude、Geminiに対して創造的な案を引き出すための指示文です。単なる質問文との違いは、役割・条件・出力形式・禁止事項の4要素を明示している点にあります。この4要素の有無が、出力されるアイデアの実用性を分けます。

従来のブレインストーミングは、参加者の知識と経験の範囲、そして会議室と時間の確保が制約になっていました。生成AIを使えば、その制約を外して発想の初速を上げられます。

ただし、指示文の質がそのまま出力の質に直結します。たとえば「新しいビジネスアイデアを教えて」では、誰が聞いても同じような一般論が返ってきます。一方「20代女性向けの健康管理アプリで、月額1,000円以下、開発期間6ヶ月以内の新機能アイデアを5つ提案してください」のように条件を数値で固定すると、そのまま企画会議の叩き台に使える粒度まで出力が具体化します。

プロンプト設計の基本を体系的に押さえたい場合は、生成AIプロンプトとは？正確な回答を引き出す書き方・成功事例・研修導入のポイントで書き方の型を確認できます。

生成AIのアイデアが「ありきたり」になる3つの原因

生成AIが平凡な案しか出さない原因は、AIの構造的な性質2つと、使う側の癖1つに整理できます。原因を特定せずにプロンプトを書き直しても、出力の方向性は変わりません。まず自分がどの原因に当たっているかを見極めることが、改善の起点になります。

• ​原因1｜平均を返す設計​​：学習データ上で最も無難な回答が選ばれる
• ​原因2｜制約条件の欠如​​：評価軸がないため一般論の羅列で止まる
• ​原因3｜初回出力への固執​​：最初の案に思考が引きずられて発想が広がらない

原因1｜AIは学習データの「平均」を返す設計になっている

生成AIは膨大なテキストから最も確からしい続きを予測して出力します。つまり、突飛な案よりも多数派の案を返すほうが構造的に自然です。「面白いアイデアを出して」という抽象的な依頼に対して、無難で当たり障りのない回答が並ぶのはこのためです。

対策は、平均から意図的に外させることです。「一般的な案は禁止」「既に市場にある解決策は除外」「異業種の手法だけを使う」といった除外条件を入れると、AIは平均値の外側を探しにいきます。

原因2｜制約条件がないと評価軸を持てない

条件が一切ない状態では、AIは「良いアイデア」の基準を持てません。予算・期間・対象顧客・自社リソースといった制約を与えて初めて、実現可能性という評価軸が働きます。制約は発想を狭めるものではなく、AIに判断基準を渡す装置として機能します。

原因3｜最初の出力に思考が引きずられる

見落とされやすいのが使う側の問題です。人は一度「それらしい正解」を見ると、そこから離れた発想がしにくくなります。AIの1回目の出力を読んだ時点で思考が収束してしまい、以降は微修正を繰り返すだけになるパターンが典型です。

これを避ける方法が、AIに解決策そのものを書かせないことです。「素材だけ出す」「解決案は絶対に書かない」と役割を限定し、組み合わせと解釈は人間が担う。この線引きを最初に決めておくと、AIの出力が思考の天井にならずに済みます。

企業が生成AIアイデア出しを導入すべき理由

企業がアイデア出しに生成AIを組み込む価値は、案の数が増えることではなく、企画に着手するまでの時間と心理的ハードルが下がることにあります。叩き台がゼロから1になる工程を圧縮できるため、検証と改善に時間を回せます。

24時間稼働で無制限のアイデア創出が可能になる

生成AIは時間や場所の制約なく、必要な瞬間にアイデアを生み出せます。

従来のブレインストーミングでは参加者のスケジュール調整や会議室の確保が必要でした。生成AIなら深夜でも早朝でも即座に対応できます。

1回のプロンプト入力で5〜10案が数十秒で並ぶため、30分の会議で得られる発散量を数分で確保できます。緊急のプロジェクトや締切間際の企画でも、たたき台のない状態から議論を始めずに済みます。

多角的視点により従来の発想の限界を突破する

生成AIは、担当者個人の経験や業界の常識の外側にある視点を提示できます。

人間の思考は過去の成功体験や業界慣行に制約されます。生成AIは異なる業界の事例や海外の動向など、担当者が日常的に接していない情報を横断して提案できます。

特に効果が出るのは、自業界の解決策が出尽くしている課題です。関係のない業界の手法を強制的に持ち込ませることで、社内の議論では出てこなかった切り口が見つかります。

組織全体の創造力を底上げし競争優位を確立する

生成AIの活用により、個人のスキルに依存しないアイデア創出の仕組みを構築できます。

アイデア出しを苦手とする社員も、部門で共有されたプロンプトを使えば一定水準の案を出せるようになります。企画の起点が特定の人材に集中している状態を解消でき、日常業務の改善提案も活発になります。

鍵になるのは、うまくいったプロンプトを個人の手元に留めず、部門の共有資産にすることです。プロンプトを社内で共有する運用に乗せた企業ほど、活用率が短期間で上がります。

新規事業開発のスピードを劇的に加速化する

市場投入までの時間を短縮することで、検討中に機会を逃すリスクを減らせます。

従来は外部コンサルタントへの依頼や数週間の社内検討が必要だった初期案の作成を、社内で当日中に実行できます。叩き台を素早く用意できる分、その後の顧客ヒアリングや採算検証に時間を配分できます。

AIが出した案をそのまま企画書に転記する運用は避けます。AIの出力は検証の出発点であり、市場性の判断は人間が担います。

ChatGPT・Claude・Gemini｜AI別アイデア出し特性比較

3つの生成AIは、得意とする思考プロセスが異なります。ChatGPTは対話による発想の展開、Claudeは長文の構造化と論理検証、Geminiは最新情報の統合に強みがあります。用途に応じて使い分けることで、単一AIでは届かない範囲までアイデアを広げられます。

以下の表は、アイデア出しの工程ごとにどのAIを使うかを判断する早見表です。

比較軸	ChatGPT	Claude	Gemini
得意分野	対話型の発想展開	論理的思考・構造化	最新情報の統合
アイデアの特性	バランス型・実用的	詳細で網羅的	トレンド反映・多角的
最適な用途	コンセプト設計・マーケティング施策	事業計画・リスク検証	市場調査・競合分析
プロンプト設計の勘所	段階的に深掘りする	論理構造を明示する	情報源と鮮度を指定する
発散/収束の適性	発散〜収束	収束寄り	発散寄り

ChatGPTのアイデア出し特性と最適用途

ChatGPTは対話性に優れ、段階的にアイデアを深掘りできる点が最大の強みです。

自然な会話形式で案を発展させられるため、ぼんやりとした構想から具体的な企画まで一気通貫で進められます。豊富なビジネス知識をもとに、実現可能性を伴う提案を得やすい点も特徴です。

特にマーケティング施策の立案や新規事業のコンセプト設計で威力を発揮します。「なぜその案が良いのか」という根拠も同時に得られるため、社内提案の材料をそのまま作れます。

ツールとしての基本仕様や法人利用の考え方は、ChatGPTとは？生成AIとの違い・企業での使い方と導入メリットを解説で確認できます。

Claudeのアイデア出し特性と最適用途

Claudeは論理的思考にもとづく構造化されたアイデア創出が得意です。

複雑な課題を体系的に分解し、段階的な解決策を提示します。長文の処理能力が高いため、既存資料や議事録をまとめて読み込ませたうえでの発想にも向いています。

事業計画の策定や業務改善プロジェクトなど、論理性と実現可能性が問われる場面で真価を発揮します。出したアイデアのリスク分析や代替案の検討まで一度に依頼できる点も実務的です。

ClaudeとGeminiの選び分けに迷う場合は、ClaudeとGeminiの違いを徹底比較｜企業導入成功のための選択基準に判断基準をまとめています。

Geminiのアイデア出し特性と最適用途

GeminiはGoogle検索との連携により、最新情報を反映したアイデア創出が可能です。

直近の市場動向や競合の動きを踏まえた案を生成できるため、鮮度が問われるテーマに適しています。多言語での情報収集にも対応するため、海外事例を起点にした発想にも使えます。

市場調査を伴うアイデア創出、トレンドを取り込んだ商品企画が主戦場になります。ただし検索結果に引っ張られると平均的な案に寄るため、後述の除外条件との併用が有効です。

機能や導入前の確認事項は、Geminiとは？仕組み・使い方・導入前に知っておくべきポイントを解説で整理しています。

用途別AI使い分け戦略

工程ごとにAIを切り替えることで、アイデアの質と検証速度を同時に上げられます。

新規事業開発では、Geminiで市場トレンドと競合状況を調査し、ChatGPTでコンセプトを具体化、Claudeで事業計画とリスクを詰める流れが機能します。マーケティング施策ではChatGPTを主軸にし、最新事例の収集のみGeminiで補完する形が効率的です。

同じプロンプトを複数のAIに投げて出力を比較する方法も有効です。差分そのものが、自社の思考の癖を映す材料になります。

各ツールの守備範囲を俯瞰したい場合は、生成AIツール21選！中小企業の課題解決におすすめの無料ツールも厳選して紹介もあわせて確認してください。

【コピペOK】目的別アイデア出しプロンプトテンプレート集

実務で即座に使えるプロンプトを目的別に4種類用意しました。いずれも角括弧の部分を自社の情報に置き換えるだけで機能します。役割設定・制約条件・出力項目の3点を最初から組み込んでいるため、追加の指示なしで企画会議の叩き台になる粒度の案が返ってきます。

ChatGPTに特化した例文をさらに増やしたい場合は、ChatGPTでアイデア出しするプロンプト集｜コピペで使える実践テンプレートと活用のコツに用途別の型をまとめています。

新規事業・サービス企画のプロンプト

市場機会の発見から収益モデルの検討まで、新規事業の初期検討に必要な要素を1回の指示で網羅します。

あなたは新規事業開発の専門家です。
[業界名]において、以下の条件で新規事業のアイデアを3つ提案してください。

・対象市場：[具体的な市場]
・予算規模：[金額範囲]
・実現期間：[期間]
・自社の強み：[リソース・技術・ノウハウ]

各アイデアについて、収益モデル・初期投資・想定されるリスクを含めて説明してください。
既に大手企業が参入済みの領域は除外してください。

市場ニーズの発見に絞る場合は「[業界名]において、現在満たされていない顧客ニーズを3つ特定し、それぞれの市場規模と、これまで解決されてこなかった理由を分析してください」という形に置き換えます。

マーケティング戦略立案のプロンプト

ターゲット分析からプロモーション施策、効果測定までを一続きで設計できます。

以下の製品・サービスのマーケティング戦略を立案してください。

・商品名：[商品・サービス名]
・目標：[具体的なKPIと数値]
・予算：[予算規模]
・期間：[実施期間]
・ターゲット：[年齢・性別・ライフスタイル]

デジタル施策・オフライン施策・効果測定方法を分けて提案してください。
各施策には想定コストと想定リードタイムを併記してください。

SNS施策に絞る場合は「[ターゲット層]に向けたSNSキャンペーンのアイデアを5つ提案してください。利用プラットフォームは[Instagram／X／TikTok]、ハッシュタグ案と投稿文の例も含めてください」という形で活用します。

業務改善・効率化のプロンプト

コスト削減と生産性向上を同時に検討し、実装難易度まで含めて比較できます。

[部門名]の業務効率化アイデアを5つ提案してください。

現在の課題：[具体的な課題]

各アイデアについて以下を含めてください。
・改善内容の詳細
・期待される効果（時間短縮・品質向上など）
・実装に必要なリソース
・導入時のリスクと対策
・効果測定の方法

ツール導入を伴わない改善案を最低2つ含めてください。

プロセス改善に特化する場合は「[業務プロセス名]において、作業時間を30%短縮するための改善案を3つ提案し、それぞれの実装難易度と期待効果を5段階で評価してください」と数値目標を指定します。

商品・サービス開発のプロンプト

既存商品の機能改善から新サービスの構想まで、開発の優先順位づけまで含めて依頼できます。

[商品名]の機能改善アイデアを3つ提案してください。

以下の観点から検討してください。
・ユーザビリティの向上
・新たな価値の追加
・コスト削減効果

各改善案について、実装の優先度・必要な技術・期待される効果を含めて説明してください。
既存機能の延長線上にある案と、発想を変えた案を分けて提示してください。

新機能の検討では「[既存サービス名]に追加する新機能のアイデアを5つ提案してください。ターゲットは[顧客層]、技術的制約は[制約条件]です。各機能の開発工数と収益への影響も含めてください」という形で使います。

発想フレームワーク×プロンプト｜発散・収束・強制・類推の4分類

アイデア出しの質を安定させる最短ルートは、思考のフレームワークをプロンプトに埋め込むことです。フレームワークは思考の手順を型として持っているため、AIに読み込ませるだけで出力の構造が変わります。発想法は発散・収束・強制・類推の4分類で整理でき、工程に応じて使い分けます。

以下の表は、それぞれの分類で使う代表的なフレームワークと、適した工程を対応させたものです。

分類	目的	代表的なフレームワーク	使う工程
発散	数を出す	ブレインストーミング、ブレインライティング（6-3-5法）、欠点列挙法	企画の最初期
強制	型でひねり出す	SCAMPER法、マンダラチャート、シックスハット法	案が出尽くした時
類推	遠くから飛躍する	NM法、バイオミミクリー、ランダム連想	既存案が平凡な時
収束	選んで磨く	KJ法、ペイオフマトリクス、なぜなぜ分析	案を絞り込む時

発散｜数を出しきるプロンプト

発散フェーズでは、質を問わずに案の総量を確保します。この段階でAIに評価を求めると、無難な案に収束してしまいます。

あなたはブレインストーミングのファシリテーターです。
テーマ：[課題]

以下のルールで案を30個出してください。
・実現可能性は一切考慮しないでください
・良し悪しの評価やコメントは書かないでください
・似た方向性の案を3個以上連続させないでください
・1案は40文字以内で簡潔に書いてください

強制｜SCAMPER法で既存案をひねる

SCAMPER法は、代用・結合・応用・修正・転用・削除・逆転の7つの視点から既存の要素を強制的に変形させる手法です。案が出尽くしたあとの二の矢として機能します。

あなたは商品企画のプロです。
対象：[既存の商品・サービス・業務プロセス]

SCAMPER法の7視点それぞれで、変形案を2つずつ提案してください。
・Substitute（代用する）
・Combine（結合する）
・Adapt（応用する）
・Modify（修正・拡大する）
・Put to other uses（転用する）
・Eliminate（削除する）
・Reverse（逆転する）

各案には「何をどう変えたか」を1文で添えてください。

シックスハット法を使う場合は「客観的事実・感情・リスク・利点・創造性・全体統括の6つの役割を順番に演じ、それぞれの立場から[テーマ]について意見を述べてください」と役割を切り替えさせます。1人で多面的な検討を行う際に有効です。

類推｜AIには素材だけ出させる

最も出力の質が変わるのが類推です。ここでのポイントは、AIに解決策を書かせないことにあります。無関係な領域のリストだけを出させ、組み合わせと解釈は人間が担う設計にします。

あなたは発想の触媒となるアシスタントです。
私は[解決したい課題]を考えます。

あなたの役割は、この課題と一見まったく無関係な業界・分野のリストを25個提示することだけです。
それぞれの分野で使われている固有の技術や工夫を1行で添えてください。
解決策やアイデアへの応用方法は、私自身が考えるので絶対に書かないでください。

出てきたリストの中から、最も突飛に見えるものを人間が選び、そこから自力で課題への当てはめを考えます。AIに応用まで書かせた場合と比べ、社内の議論で出てこない切り口に到達しやすくなります。

収束｜評価軸を数値で固定して絞り込む

発散したアイデアは、評価軸を明示して機械的に絞ります。「良さそうなものを選んで」という依頼では、AIは無難な案を推してきます。

以下のアイデアリストを評価してください。
[アイデアを列挙]

評価軸：
・インパクト（想定売上／削減工数）を5点満点で採点
・実現容易性（必要な工数・技術・承認プロセス）を5点満点で採点

2軸のマトリクス表として出力し、「インパクト大×実現容易」の象限に入った案から順に、
実行に必要な最初の3ステップを記述してください。
点数の根拠も1行ずつ添えてください。

【Before/After】曖昧な指示を実務で使えるプロンプトに書き換える

同じテーマでも、指示の書き方だけで出力の水準は大きく変わります。ここでは新規カフェ業態の企画を題材に、修正前と修正後の実際の違いを示します。変更点は役割設定・制約条件・除外条件・出力形式の4つです。

Before（修正前）｜条件のない依頼

新しいカフェのアイデアを出してください。

出力例（抜粋）：

• 猫と触れ合えるカフェ
• コワーキングスペース併設カフェ
• 本が読めるブックカフェ
• healthy志向のスムージー専門店

いずれも既に市場に存在する業態です。条件と除外指定がないため、AIは学習データ上で頻出する既存業態を並べる結果になります。

After（修正後）｜役割・制約・除外・出力形式を指定

あなたは飲食業態開発のコンサルタントです。
以下の条件で新業態のカフェを5案提案してください。

・立地：地方都市の駅から徒歩10分、住宅街の路面1階／20坪
・投資上限：初期投資1,500万円以内
・想定客単価：900円
・ピーク時間帯：平日14〜17時（午前と夜は稼働率が低い）
・除外：猫カフェ／ブックカフェ／コワーキング併設など、既に一般化した業態は禁止

各案について以下を記述してください。
1. 業態名と一言説明（40字以内）
2. 平日14〜17時に客が来る理由
3. 客単価900円を成立させる商品構成
4. この立地でしか成立しない理由
5. 最大のリスクと初期の検証方法

出力例（抜粋）：

• ​業態名：処方箋待ちカフェ​​／調剤薬局と提携し、処方箋の待ち時間を過ごす場として設計します。平日午後に高齢層の来店が集中する時間帯特性と一致し、待ち時間の平均20分に合わせた単価帯の商品構成で客単価を組み立てます。リスクは提携薬局の集客力への依存で、まずは1店舗との共同運用で検証します。
• ​業態名：中間テスト前カフェ​​／学習塾の送迎待ちと自習需要を取り込む設計です。平日午後の空白時間に保護者と学生の二層を確保でき、ドリンク＋軽食のセット構成で単価を成立させます。リスクは長時間滞在による回転率低下で、時間制課金の併用を初期に検証します。

条件を4つ追加しただけで、出力は「既存業態の列挙」から「立地と時間帯の制約に対する解答」へ変わります。改善の本質は情報量を増やしたことではなく、AIに評価軸を渡したことにあります。

生成AIアイデア出しを成功させる6つのポイント

継続的に成果を出すには、プロンプトの書き方だけでなく、運用の型が必要になります。以下の6点は、個人の試行錯誤を組織の再現性に変えるための実践項目です。

1. ​具体的で明確なプロンプトを設計する​​：役割・制約・除外条件・出力形式を毎回セットで指定する
2. AI別の特性に合わせて最適化する​​：調査はGemini、発想はChatGPT、検証はClaudeに寄せる
3. ​段階的にアイデアを深掘りする​​：1回の指示で完成を狙わず、発散→評価→具体化に分ける
4. ​複数の視点から質問を組み合わせる​​：顧客・競合・現場担当など立場を変えて同じ課題を問う
5. ​生成結果を検証・改善する​​：数値根拠と実現可能性を人間が確認してから企画に載せる
6. ​組織全体で活用するための研修体制を構築する​​：成功したプロンプトを雛形として共有する

具体的で明確なプロンプトを設計する

曖昧な指示では一般的な回答しか得られないため、5W1Hを踏まえた条件指定が必須です。

「新しいビジネスアイデアを教えて」ではなく、「20代女性向けの健康管理アプリで、月額500円以下、開発期間6ヶ月以内の新機能アイデアを3つ提案してください」のように条件を数値で固定します。

目的・対象・制約条件・期待する成果の4点を明示すると、実現可能性を伴う案が返ってきます。成功指標を併記すれば、案ごとの優劣も同時に判断できます。

AI別の特性に合わせて最適化する

各AIの得意分野を踏まえ、用途に応じてプロンプトを調整します。

ChatGPTには対話形式での段階的な深掘り、Claudeには論理構造の明示、Geminiには情報源と鮮度の指定が有効です。同じテーマでも、AIの特性に合わせて質問の角度を変えることで、出力の重複を避けられます。

「あなたは[専門家の役割]です」という役割設定は、いずれのAIでも出力の専門性を引き上げます。

段階的にアイデアを深掘りする

1回のプロンプトで完成形を求めず、対話を重ねて発展させます。

まず大枠の案を求め、気になった案について「2番目のアイデアについて、実施手順と必要な予算を教えてください」と掘り下げます。この反復により、表面的な案が実行可能な具体案に変わります。

深掘りの際は、懸念点も同時に質問します。「この案が失敗するとしたら最も可能性が高い原因は何ですか」という問いは、企画の穴を早期に洗い出す効果があります。

複数の視点から質問を組み合わせる

同じテーマに異なる角度からアプローチすることで、発想の幅が広がります。

「顧客満足度を向上させる方法」「競合に勝つための差別化策」「コストを半分にする方法」といった具合に、評価軸を変えて同じ課題に問いを投げます。

業界の専門家・マーケティング担当者・エンジニア・経営者など異なる役割を演じさせる方法も有効です。制約条件を意図的に厳しくしたり、「絶対にやってはいけない施策を5つ挙げてください」と逆説的に問うたりすると、通常の質問では出ない切り口が現れます。

生成結果を検証・改善する

AIが生成したアイデアは、必ず事実確認と実現可能性の検討を経てから使います。

数値データや法規制に関する記述は、公式発表や原典資料と照合します。技術的な提案についても、実装可否を担当部署に確認する工程が必要です。

関係部署への相談を通じて妥当性を多角的に評価し、複数の情報源と突き合わせることで、企画としての精度が上がります。

組織全体で活用するための研修体制を構築する

個人の活用に留めず、組織で成果を出すには体系的な教育の仕組みが必要です。

部門ごとの業務課題を題材にしたハンズオン演習を設計し、利用ガイドラインとセキュリティ基準をセットで整備します。うまくいったプロンプトを共有する場を用意すると、個人の工夫が組織の資産に変わります。

社内ルールの作り方は、生成AI社内ガイドライン策定から運用まで｜必須7要素と運用失敗を防ぐ方法に必要な項目を整理しています。

他社の取り組み｜ソウルドアウト・バンダイに学ぶAIと人の線引き

アイデア出しでAIを使いこなしている企業に共通するのは、AIに任せる範囲と人が担う範囲を明確に分けている点です。AI経営総合研究所が独自に取材した企業の中から、発想の均質化に正面から向き合った2社の設計を紹介します。

ソウルドアウト｜AI活用率95%到達と「外れ値」を狙う設計

ソウルドアウト株式会社では、現場発の生産性向上ニーズを起点に生成AIの全社展開を進め、AI活用率は約1年で約40%から95%に上昇しました。ChatGPTのチームプランを全社員に配布し、社内のGPTs Collectionには半年で2,000を超えるGPTsが蓄積されています。マーケティング業務の効率は体感で半分程度に短縮されました。同社は「​AIはモデルごとに特性があるので、それを考慮したうえで、”いかに外れ値を想像できるか”といったことを考えるようにしています。​​」と語っています。

注目すべきは、​AIの出力を平均値として捉え、そこからどれだけ外れた発想を人間が上乗せできるかを評価軸に置いている​​点です。アイデア出しでAIを使う際、出力をそのまま採用するのではなく「AIが出した平均に対して、自分は何を足せるか」と問い直す運用が、発想の均質化を防ぐ実務的な歯止めになります。

詳細はソウルドアウト株式会社のインタビュー記事で紹介しています。

株式会社バンダイ、株式会社BANDAI SPIRITS｜定型業務を寄せて企画の時間を確保

株式会社バンダイと株式会社BANDAI SPIRITSは、「楽しい企画を考える時間が足りない」という課題に対して共同で「トイホビーデータ利活用プロジェクト（RIPRO）」を立ち上げました。社内チャットボットでChatGPT・Gemini・画像生成AIを安全に使える環境を構築し、画像生成AIには「Do Not Copy」ウォーターマークを自動付与して著作権侵害を防いでいます。両社の横断チームは全事業部を行脚し、部署ごとに説明する草の根運動で浸透を図りました。担当者は「​​定型業務はAIに任せ、人が『お客様が喜ぶこと』に集中できる環境をつくりたかった​​」と語っています。

注目すべきは、​AIの用途を「企画を考えること」ではなく「企画を考える時間を空けること」に設定している​​点です。アイデアの質そのものをAIに求めるのではなく、資料作成や調査といった周辺業務をAIに寄せて人間の思考時間を確保する。この配分の設計が、創造性を守りながら生産性を上げる要になります。

詳細は株式会社バンダイ、株式会社BANDAI SPIRITSのインタビュー記事で紹介しています。

2社に共通する設計思想​​：①AIの出力を最終案ではなく素材として扱う ②人間が担う判断領域を先に定義する ③個人の工夫を全社の共有資産（GPTs・共通環境）に変換する。この3点を先に決めてからプロンプトの改善に着手すると、ツールの使い方ではなく成果に直結する運用になります。

まとめ｜生成AIでアイデア出しするプロンプト活用で組織の創造力を革新しよう

生成AIのアイデア出しで成果を分けるのは、ツールの性能ではなく指示の設計と役割分担です。AIが平均値を返す性質を理解し、役割・制約・除外条件・出力形式の4要素をプロンプトに組み込めば、出力は既存業態の列挙から具体的な解答へ変わります。

工程ごとの使い分けも効果があります。Geminiで市場を調べ、ChatGPTでコンセプトを固め、Claudeで計画とリスクを詰める。発散ではブレインストーミング、行き詰まったらSCAMPER法、絞り込みはペイオフマトリクスと、フレームワークをプロンプトに埋め込むことで出力の構造が安定します。

先行企業が徹底しているのは、AIの出力を素材として扱い、判断と飛躍は人間が担うという線引きです。まずは本記事のテンプレートを実務のテーマで試し、うまく機能したプロンプトを部門で共有するところから始めてください。

個人の試行錯誤をチームの標準ルールに変える段階では、論点が2つ移ります。1つは入力してよい情報の範囲と承認フローを定めた社内ガイドライン、もう1つはプロンプト設計を担当者任せにしない教育設計です。うまく機能したプロンプトを雛形として残し、判断基準を文書化した時点から、アイデア出しは属人的な工夫ではなくチームの標準工程になります。

以下の資料では、プロンプト設計や社内展開のコツ、リスク対策をより深く解説しています。適切なプロンプトで質の高いアイディアを出す、AIを組織に根付かせるノウハウを知れますので、ぜひご覧ください。

よくある質問