生成AIのプロンプトだけで解決できる施策はなんと○○しかない？

「生成AIを使えば、何でも簡単に自動化できる」。

このような過度な期待が、企業のDX推進現場でしばしば見られます。しかし、実際に生成AIを業務に導入した企業が行った調査で、衝撃的な事実が明らかになりました。

それは、生成AIを活用して業務効率化を図る際、プロンプト（指示文）の入力だけで完結できる業務は、全体のわずか34%に過ぎないという結果です。残りの66%の業務は、AIの出力に対し「人間による修正・確認」や「外部システムとの連携」といった、さらなる工程が必要である、という現実を突きつけています。

この「34%の壁」は、AI導入が次のフェーズに進む上で、企業が直面する「AI活用の次の壁」を示しています。単なるツールの導入ではなく、「残りの66%をいかに効率化するか」という、より深い業務変革の戦略が求められています。

この記事では、この調査結果を深掘りし、プロンプトだけでは解決できない「見えない66%の壁」の正体を明らかにします。そして、企業がAIを真の「成長エンジン」に変えるために、今日から取り組むべき具体的な業務変革戦略を、実務的な洞察を込めて解説します。

34%の真実：プロンプトだけでは解決できない「見えない壁」の正体

生成AIが、情報検索や文章のドラフト作成といった業務で圧倒的な力を発揮することは間違いありません。しかし、その利用が「プロンプトの入力だけで完結する」業務に限られるのは、なぜでしょうか？

 34%の業務が解決する領域：情報処理の効率化

プロンプトだけで完結する34%の業務は、主に「情報処理の初動」や「アイデアの生成」に関するものです。

• 情報検索・要約: ウェブ上の記事や社内文書の要約、特定のトピックに関する情報収集。
• 初期ドラフト作成: メール文、ブログ記事の構成案、プレゼン資料のアウトライン作成。
• ブレインストーミング: 複数のアイデアやキャッチコピーの大量生成。

これらの業務は、AIが学習データに基づいて情報を「生成・変換」するだけで完結するため、人間の後工程が比較的少ない、または不要です。

残りの66%に立ちはだかる「次の壁」の正体

プロンプトだけでは対応できない残りの66%の業務には、主に以下の3つの「壁」が立ちはだかっています。

1. 「専門性・信頼性の壁」: AIの出力が、法令、企業の専門知識（Expertise）、特定の業界慣習に完全に適合しているかを確認する人間の最終チェックが必須となる壁です。特に、法務、経理、医療などの分野では、ハルシネーション（誤情報）のリスクが許容できません。
2. 「自律行動・連携の壁」: AIの出力を、別の業務システム（ERP、CRMなど）に自動で連携したり、複数の連続したタスクを自律的に実行したりする壁です。現状、多くのAIは「言葉」は話せても「行動」はできないため、この部分を人間が手作業で補っています。
3. 「データの壁」: AIに提供するインプットデータが、構造化されていない、あるいは企業の機密情報を含むため、プロンプトとして安易に入力できず、事前のデータ準備やセキュリティ対策が必要となる壁です。

この66%を効率化することこそが、AIを「便利なツール」から「真の業務変革エンジン」へと進化させる鍵となります。

「66%の壁」を乗り越えるための3つの戦略的アプローチ

プロンプト入力後の66%の作業負荷を軽減するためには、単なるツールの使いこなしを超えた、組織的な戦略が必要です。

 戦略1：RAGとファインチューニングによる「専門性（Expertise）の注入」

AIの出力が「信頼性の壁」に阻まれる最大の原因は、AIが企業の「独自の専門知識」を持っていないことです。

• RAG（検索拡張生成）の徹底: 企業の社内マニュアル、過去の成功事例、製品の技術仕様書といった「自社固有のナレッジ」をAIが参照できるRAGの仕組みを構築します。これにより、AIの回答の根拠が明確になり、人間のファクトチェック工数を大幅に削減できます。
• ファインチューニングの活用: LoRAなどの軽量化技術を活用し、AIに「自社特有の言い回し」「コーディング規約」「顧客への対応トーン」といった、企業の経験（Experience）を学習させます。これにより、AIの出力が企業のブランドや文化に沿ったものとなり、人間の修正作業を減らせます。

 戦略2：AIエージェントとワークフロー統合による「自律行動の実現」

プロンプト実行後に人間が担っている「システム操作」や「タスク連携」の負荷をAIに委ねるためには、AIエージェントの概念を導入する必要があります。

• マルチステップ・プロンプトの設計: 単一の質問ではなく、AIに「ステップ1で〇〇を検索し、ステップ2でその結果を基にメールを作成し、ステップ3でそれをCRMに登録せよ」といった連続的な行動を指示するマルチステップ・プロンプトを設計します。
• ワークフローエンジンとの統合: ZapierやMicrosoft Power Automateといったワークフロー自動化ツールに生成AIを組み込みます。AIの生成した「テキスト」を、次の「システム操作」のトリガーとして連携させることで、人間が担っていた「手動でのデータ移動」を排除し、業務効率化を達成します。

2-3. 戦略3：AIトレーナーによる「データ品質」と「問いの質」の向上

AIの活用の成否は、AIが出す「答え」ではなく、人間が与える「インプット」の質にかかっています。

• 「AIトレーナー」の育成: 現場の業務経験豊富な社員を「AIトレーナー」として育成し、彼らにAIの出力を評価させ、「なぜAIが誤った回答をしたか」を分析させます。このフィードバックサイクルが、AIの性能を継続的に向上させます。
• 「経験(Experience)」の言語化: プロンプトの質を高めるための教育を徹底し、社員が持つ「暗黙知」や「過去の成功体験」を言語化してAIに教え込む文化を醸成します。これにより、AIがより深い専門性（Expertise）を獲得し、人間の後工程を減らすことができます。

プロンプト時代の終焉：人間が集中すべき領域

プロンプト入力だけで完結する業務が全体の34%という事実は、「AIとの付き合い方」を根本的に見直す時期が来たことを示しています。

AIに「代行」させ、人間に「回帰」させる

AIが担うべきなのは、「定型的で煩雑な作業」です。人間が集中すべきなのは、以下の「人間にしかできない価値創造」の領域です。

1. 創造的思考: 顧客の潜在的ニーズを定義する、新しい事業モデルを考案するなど、「問いを立てる」ことに集中する。
2. 倫理的判断: AIが生成した結果に対し、「社会的な責任」と「企業の倫理規定」に照らして最終的な判断を下す。
3. 感情的共感: 顧客やチームメンバーとの深い信頼関係を構築し、感情の機微を読み取る。

AIガバナンスと「信頼性（Trustworthiness）」の徹底

残りの66%の業務に踏み込むということは、AIが機密情報や外部システムに触れる機会が増えるということです。

• AI利用ガイドラインの更新: AIが「いつ、どこまで」自律的に行動できるかを明確に定義したAI利用ガイドラインを早急に更新する必要があります。
• 最終承認の責任: AIの出力に対し、最終的な責任は常に人間が負うという原則を徹底し、企業の信頼性（Trustworthiness）を守ることが、AI活用の大前提となります。

まとめ：34%を足がかりに、66%の変革へ挑む

生成AI活用において、プロンプトだけで完結する業務が全体の34%という調査結果は、私たちにAI活用の「次のゴール」を示してくれました。

• 34%はチャンス: プロンプトで解決できる34%の業務は、企業にとって「AIの費用対効果」を最も簡単に出せる、強力な足がかりです。この成果を基に、全社的なAI導入のモメンタムを築きましょう。
• 66%は戦略: 残りの66%の業務を効率化するためには、RAG、AIエージェント、プロンプト教育という3つの戦略的アプローチが必要です。

AI導入の成否は、もはや「AIを導入したかどうか」ではなく、「プロンプト入力後の66%の業務変革に、どれだけ真剣に取り組んでいるか」にかかっています。この新しい壁を乗り越え、AIを真の「成長エンジン」へと進化させましょう。

引用元：PR TIMES「【独自調査】生成AI活用、プロンプトだけで対応できる業務は34%」