AIの使い方は、短い題材で「頼む、比べる、直す」を繰り返すと練習できます。ここでは7日分の課題を用意しました。毎日一つでも、興味のある課題からでも構いません。生成した量より、原文や条件と照合できたかを確認します。
教材はすべて本記事用の架空データです。所要時間や上達の効果を実測したものではありません。ChatGPTやClaudeなど、文章を入力できるAIで試せます。
1日目：条件を落とさず要約する
教材：
学習会は11月10日に開催予定です。参加には申し込みが必要です。定員に達した場合は、締切前でも受け付けを終了します。開催場所は調整中です。
依頼文：
この案内を短く要約してください。
開催予定、申し込み、早期終了、場所が未定の条件を残してください。
元の文章にない情報は追加しないでください。確認用見本：
11月10日に開催予定の学習会は申し込みが必要です。定員に達した場合は締切前に受け付けを終了し、場所は調整中です。
場所を作っていないか、「予定」を確定した開催へ変えていないかを確認します。
2日目：文章を表にする
教材：
Aセットは500円で在庫は3個です。Bセットは700円で在庫数は未確認です。Cセットは600円で在庫は0個です。
依頼文：
商品名、価格（円）、在庫数、確認状況の4列に整理してください。
未確認の在庫数は数値を入れず、確認状況に「未確認」と書いてください。
在庫0と未確認を区別してください。確認用見本：
| 商品名 | 価格（円） | 在庫数 | 確認状況 |
|---|---|---|---|
| Aセット | 500 | 3 | 記載あり |
| Bセット | 700 | 未確認 | |
| Cセット | 600 | 0 | 記載あり |
Bの在庫を0にすると、分からない情報を「ない」と確定してしまいます。
3日目：意味を保って校正する
教材：
資料を確認していただき、ありがとうございまます。修正は来週までに行う予定です。
依頼文：
誤字だけを直してください。
日程と「予定」という意味は変更しないでください。
変更した箇所と理由を示してください。見本では「ありがとうございまます」を「ありがとうございます」に直します。「予定です」を「必ず完了します」へ強めていないかも確認してください。詳しい進め方はAIで文章を校正する方法を参照できます。
4日目：余計な約束をしない返信を作る
教材の条件：
- 資料を受け取った
- 内容はまだ確認していない
- 確認が終わる時刻は決まっていない
- まず受け取ったことだけを知らせたい
依頼文：
上の条件で短い返信文を作ってください。
確認完了や回答期限を約束しないでください。確認用見本：
資料をお送りいただき、ありがとうございます。受領いたしました。
短すぎると感じる場合も、未確定の約束を足す前に、伝えてよい事実があるかを確認します。AIでメール返信を作る方法には別の場面もあります。
5日目：決定と提案を分ける
教材：
Aは案内文を作ると決まりました。申込フォームを用意する案も出ましたが、実施はまだ決まっていません。次回の会議日は未定です。
依頼文：
決定した作業、提案、未定事項に分類してください。
提案を確定したタスクにしないでください。確認用見本：
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| 決定した作業 | Aが案内文を作る |
| 提案 | 申込フォームを用意する |
| 未定事項 | フォームを実施するか、次回会議日 |
仕事の議事メモへ応用する場合は、議事録からタスクを整理する方法も役立ちます。
6日目：計算と分母を確かめる
教材：
40人にアンケートを依頼し、20人が回答しました。回答者のうち12人が賛成しました。
質問は二つです。「回答者に占める賛成者」と「依頼した全員に占める賛成者」の割合を、それぞれ求めてください。
確認用見本は、12÷20×100＝60％、12÷40×100＝30％です。分子が同じでも、何を全体とするかで数字が変わります。
二つの割合について、分子、分母、式、答えを示してください。
未回答者が賛成したか反対したかは推測しないでください。重要な数値は、AIが示した式と計算を自分でも確認します。
7日目：一つの課題を、自分の指示で改善する
ここまでで、期待と違う回答が出た課題を一つ選びます。追加する条件は一つに絞り、同じ教材で再度試します。
| 記録する内容 | 記入例 |
|---|---|
| 最初の問題 | 未確認の在庫が0になった |
| 追加した指示 | 未確認は空欄にし、状態の列へ書く |
| 再確認したこと | 0と空欄が区別されたか |
| 次回も使う条件 | 不明な値を推測で補わない |
うまくいった依頼文も、別の教材では合わない場合があります。完成した万能プロンプトとして扱わず、対象が変わったら確認条件も調整します。
練習の全体計画はAI学習のロードマップを参照してください。身近な課題を持ち寄って実践したい方は、RIALAをご覧ください。
参考情報
公式情報の確認日：2026年10月27日。全課題・数値・見本は本記事用に作成した教材です。
