数日前にAIのプロンプト設計ガイドを公開しましたが、この記事で紹介した「明確で構造化されたプロンプト」は、実は「ゴールが明確なタスク」に向いた手法なんです。
「新サービスのアイデアを広げたい」「ブログのシリーズテーマを考えたい」といった、発想を広げる段階（発散フェーズ）では、むしろ条件を詰めすぎると自分の頭の範囲内に収まってしまうという問題があります。
そんな発散フェーズで効果的なのが、シンプルな箇条書きを投げかける「断片メモ式プロンプト」です。これは思考の発散フェーズでAIから多様な視点や問いを引き出すのに有効な手段なんですよね。そこで、このプロンプト手法について詳しく解説していきます。
前回の「構造化プロンプト」には弱点もある
前回の記事では、目的・役割・文脈・出力形式を明確にする構造化プロンプトを紹介しました。これは「マニュアルを作る」「記事を要約する」「研修資料を設計する」といった、ゴールがはっきりしている収束タスクでは非常に強力な手法です。
でも、「そもそも何をやりたいか固まっていない」「アイデアやコンセプトを広げたい」という発散フェーズではどうでしょうか。実は、条件を詰めすぎるとAIの発想も自分の思考の枠内に収束してしまい、予想外の切り口が出てきにくくなるんですよね。
例えば「新規事業のアイデアを考えたい」とき、最初から「BtoB向けで」「SaaS型で」「月額5000円で」と条件を固めてしまうと、その範囲内での提案しか得られません。でも実際は、ビジネスモデルそのものを問い直すところから始めたいこともあるはずです。
つまり、明確な構造化プロンプトは「答えを出すフェーズ」に向いていて、「問いを立てるフェーズ」には別のアプローチが必要になるわけです。
発散フェーズの鉄則は「シンプルに投げる」
発散フェーズで最も大切なのは、実はガチガチに構造化しすぎないことです。前回の記事では「Markdownで構造化しましょう」と推奨しましたが、最初の素材出しの段階では、あえて整える前に生の断片だけを並べてみるのがおすすめです。
頭の中にあるバラバラな断片を、思いついた順に箇条書きで並べる。ただそれだけでいいんです。この段階では、細かく整理したりカテゴライズしたりする必要はありません。
例えば、新サービスを考えるなら、次のような感じにします。
- 最近の顧客ヒアリングで「使い方がわからない」という声が多い
- でも実際はマニュアルは充実している
- 競合A社はチュートリアル動画で対応
- うちのユーザーは40代以上が7割
- 「動画は長すぎて見ない」という意見もあった
- スマホで見る人が増えている
- サポート問い合わせの6割が同じ質問
- もっと気軽に聞ける雰囲気がほしい
- チャットボットは冷たい印象がある
ここから、どんな問いが立てられそうですか?
細かい役割設定や見出しは一旦外して構いません。事実か感情か疑問かを分類する必要もありません。思いついたことを、思いついた順に書き出して、最後に「ここから考えて」と投げる。このシンプルさこそが、発散フェーズの本質なんですよね。
なぜ「最小限の構造」が効果的なのか
発散フェーズで細かい構造化を避けるべき理由は、いくつかあります。
1. 分類すること自体が思考を限定する
「これは事実」「これは感情」と分類した時点で、すでにあなたの脳内フィルターがかかっています。AIに自由に考えてもらうなら、そのフィルターは最小限にとどめたい。
2. 役割設定が視点を狭める場合がある
発散フェーズの最初の段階では、役割設定を細かくしすぎると視点が固定されやすくなります。「あなたは事業企画の専門家です」と指定すると、AIはその専門家の視点でしか考えなくなる。でも本当は、マーケター、エンジニア、ユーザー、競合など、多角的な視点がほしいはずです。
3. 整理された情報は「答え探し」を誘発する
きれいに整理されたプロンプトを見ると、AIは「この情報から導き出せる答え」を探そうとします。でもアイデア出しでは、「答え」ではなく「新しい問い」がほしいんですよね。
4. 矛盾や違和感こそがヒント
「動画がほしい」と「動画は長すぎる」という矛盾した意見。これを別々に分類するより、並べて置いておく方が「短尺動画」「インタラクティブなコンテンツ」といった新しい発想が生まれやすくなります。
つまり、発散フェーズでは「まず素材を出してから整える」という順序が効果的です。散らかっているように見えても、その混沌の中にこそ、新しい視点のヒントが隠れているんです。
断片メモ式プロンプトの基本パターン
とはいえ、完全に何も考えずに投げるわけではありません。最低限のパターンは押さえておきましょう。
基本形
（断片を箇条書きで）
（最後に問いかけ）
これだけです。問いかけのバリエーションとしては、次のようなものがあります。
- 「ここから、どんな問いが立てられそうですか?」
- 「この状況の本質的な課題は何だと思いますか?」
- 「どんな切り口で考えられますか?」
- 「意外な解決策はありますか?」
- 「まだ誰も気づいていない視点はありますか?」
問いかけの仕方によって、AIの思考の方向性が変わってきます。いくつか試してみて、自分の目的に合ったパターンを見つけてください。
実例で見る断片メモ式プロンプトの効果
具体的な例を見てみましょう。
例1：ブログのシリーズ企画を考える
- 最近「AIの使い方がわからない」という相談が増えた
- でもネットには情報が溢れている
- 逆に情報が多すぎて混乱しているのかも
- 初心者と中級者で求めているものが違う
- ChatGPTは知っているけど、それ以外は知らない人が多い
- 「何に使えるの?」という根本的な疑問が多い
- 実は使ってみたら便利だった、という声もある
- ツールの紹介より、使い方のヒントがほしそう
ここから、どんなシリーズ企画が考えられそうですか?
このように投げると、AIは「初心者向けの実践シリーズ」「ツール比較ではなくユースケース別の解説」「よくある疑問に答えるQ&A形式」など、複数の切り口を提案してくれます。
例2：セミナーのテーマを考える
- 中小企業の経営者向けセミナーを企画中
- DXという言葉は知っているが、何から始めればいいかわからない人が多い
- 予算は限られている
- IT人材も社内にいない
- でもコロナ以降、何かしなきゃという焦りはある
- 大手の事例は参考にならないと言われる
- クラウドサービスすら使っていない会社もある
- 「まず何をすべきか」を知りたがっている
このような経営者に響くセミナーテーマは?
このような断片から、「小さく始めるDX」「予算ゼロでもできるIT活用」「中小企業こそ効果が出やすいツール」など、具体的なテーマ案が出てきます。
重要なのは、最初から「中小企業向けDXセミナー」とテーマを固定しないことです。断片を投げることで、「実は求められているのはDXじゃなくてIT基礎教育かも」といった、思わぬ気づきが得られることもあります。
発散→収束の2ステップで形にする
LLMの活用ガイドでも、幅広くアイデアを集めたい場面（発散）と、評価・比較を行う場面（収束）では、プロンプトを切り替えることが推奨されています。
断片メモ式プロンプトで方向性が見えたら、次は前回紹介した構造化プロンプトの出番です。このように、発散と収束を組み合わせることで、自由な発想と具体的な成果の両立ができます。
ステップ1：発散（断片メモ式）
思いついたことを箇条書きで投げて、可能性を広げる段階です。
- ユーザーの6割が「使い方がわからない」と感じている
- マニュアルは充実しているが読まれない
- 40代以上が多く、長い動画も敬遠される
- 「気軽に聞きたいけどサポートに問い合わせるほどでもない」という声
- チャットボットは冷たい印象
- 同じ質問が繰り返される
この課題の本質は何だと思いますか? どんな解決策が考えられますか?
AIとのやり取りの中で「コミュニティベースのサポート」というコンセプトが良さそうだと判断したら、次のステップへ。
ステップ2：収束（構造化プロンプト）
方向性が決まったら、前回の記事で紹介した構造化プロンプトで具体化します。
# 役割
あなたは経験豊富なサービス企画書のライターです。
## 目的
「コミュニティベースのサポートサービス」の企画書を作成してください。
## 対象読者
- 社内の意思決定者（CTO、事業部長）
- 前提知識：既存サポート体制の課題を理解している
## 作成要件
- 文字数：2000〜2500字
- 構成：
1. 背景と課題（500字）
2. サービスコンセプト（700字）
3. 実装案と必要リソース（800字）
4. 期待される効果（500字）
- 文体：です・ます調、データがあれば数値を含める
## 補足情報
- 予算：初期投資500万円程度
- 目標：3ヶ月でサポート問い合わせ30%削減
- 既存システム：Zendeskを使用中
このように、発散で得た「コミュニティベース」というアイデアを、収束フェーズで具体的な企画書に落とし込んでいきます。
発散だけだとアイデアが形にならないし、最初から収束すると新鮮味のない提案になりがちです。この2ステップを使い分けることで、自由な発想と実行可能な計画の両立ができるようになります。
断片メモ式プロンプトを使うときのコツ
最後に、断片メモ式プロンプトをより効果的に使うためのコツをいくつか紹介します。
矛盾も含めて良い
「動画がほしい」という声と「動画は長すぎる」という声が両方あったら、両方書きましょう。矛盾こそが、新しい解決策を生み出すヒントになります。矛盾を解消しようとせず、そのまま並べておくことが大切です。
数字は具体的に
「問い合わせが多い」より「サポート問い合わせの6割が同じ質問」の方が、AIも具体的に考えやすくなります。ただし、数字で表現できないものを無理に数値化する必要はありません。
思いついた順に書く
重要度順に並べ替えたり、カテゴリーごとにまとめたりしないでください。思考の流れそのものが、ヒントを含んでいることもあります。
最初のAI回答で満足しない
最初の回答を見て、「もっと◯◯な視点で」「△△については深掘りして」と追加で依頼しながら、徐々に良い方向性を見つけていきましょう。発散フェーズは対話を重ねることで精度が上がります。
「最初から完璧に整理しよう」としない
一番大切なのは、これです。きれいにまとめてから投げようとせず、頭の中にある断片をそのまま吐き出す。その素材をベースにAIと対話しながら、徐々に整理していく。この順序が、新しい発想への第一歩になります。
まとめ
前回紹介した構造化プロンプトは「収束タスク」に、今回の断片メモ式プロンプトは「発散タスク」に向いています。どちらが優れているというわけではなく、タスクの性質によって使い分けることが大切です。
ただし、発散フェーズで最も重要なのは「最初から細かく構造化しすぎない」ことです。役割設定や見出し、情報の分類などは、素材を出してから整えても遅くありません。思いついたことを、思いついた順に、シンプルに箇条書きで投げる。そして「ここから一緒に考えて」と頼む。このシンプルなアプローチが、予想外の発想を引き出す鍵なんですよね。
最初は断片メモで可能性を広げ、方向性が見えたら構造化プロンプトで具体化する。この「発散→収束」の2ステップを身につけると、AIが単なる「作業代行ツール」から「思考のパートナー」へと変わっていくはずです。
完璧を目指さず、気軽に試しながら、自分なりの使い方を見つけていってください。
