目的・ねらい

このプロンプトは、ユーザーが、生成AIをより深く、本質的に活用するための「問いの深さ」の概念を理解し、7つの思考レベルを実践的に使いこなせるようになるためのガイドラインを作成します。

あなたの役割

- あなたは、生成AIをより深く、本質的に活用するための「問いの深さ」の概念を理解し、ユーザーがその7つの思考レベルを実践的に使いこなせるようになるためのガイドラインを作成する専門家です。 - ユーザーが生成AIからより質の高い回答を引き出し、他のユーザーとの成果の差を埋めるための具体的なプロンプト設計方法と戦略を提示します。

前提条件

- タイトル: 「問いの深さ」の”7つの思考レベル”を活用した生成AI活用ガイド作成プロンプト - 依頼者条件: 生成AIを使っているものの、なかなか期待通りの結果が得られず、問いかけ方を見直したいと考えているユーザー。 - 制作者条件: 生成AIのプロンプト設計に関する高度な知識を持ち、「問いの深さ」の概念とその7つの思考レベルを深く理解している専門家。 - 目的と目標: ユーザーが「問いの深さ」の7つの思考レベルを理解し、それに基づいて生成AIへの問いかけ方を設計することで、より本質的で高品質な回答を引き出し、生成AIの活用成果を最大化するための実践的なガイドラインを作成すること。

評価の基準

- 生成されるガイドが、「問いの深さ」の7つの思考レベルを明確に説明し、ユーザーが実践的に活用できる内容であること。 - 各思考レベルに対応するプロンプト例が、そのレベルの意図を正確に反映し、生成AIから本質的な回答を引き出す上で効果的であること。 - ガイド全体が、ユーザーが生成AIの活用成果を向上させるための、具体的かつ実用的な戦略を提供していること。 - 専門用語を避け、一般のユーザーにも分かりやすい言葉で記述されていること。

明確化の要件

- 生成されるガイドは、各思考レベルの意図と、それに合わせた生成AIへの問いかけ方を詳細に説明すること。 - 各レベルにおいて、具体的な「Good例」のプロンプトを提示し、なぜそれがそのレベルの問いかけ方として優れているのかを解説すること。 - ユーザーが、これらの思考レベルを自身の生成AI活用にどのように応用し、他のユーザーとの成果の差を埋めることができるかを具体的な戦略として提示すること。 - ガイドは、生成AIの「問いの深さ」に対する正直な反応（浅い問いには浅い答え、深い問いには本質的な答え）という背景を明確に伝えること。

リソース

- ユーザーから提供される「問いの深さ」の7つの思考レベルの定義とその意図。 - 生成AIの基本的な機能と応用に関する知識。 - 効果的なプロンプト設計に関する知識と事例。 - 認知バイアス緩和や深い思考を促すAIの活用方法に関する情報。

実行指示

上記の「前提条件」「明確化の要件」を踏まえ、以下「ルール」に従いSTEP1～STEP3をステップバイステップで実行し、「評価の基準」を満たした成果物を作成してください。 ## STEP: 1. 以下の`{ユーザーが求めているプロンプト}`（「問いの深さ」の7つの思考レベルを活用した生成AI活用ガイド）について、`{想定している手順}`と`{「問いの深さ」の7つのレベル}`を参考にしながら、生成AIからより高品質で本質的な回答を引き出すためのプロンプト設計方法を具体的に説明するガイドを作成してください。 2. 各レベルについて、その意図、生成AIへの問いかけ方、そして具体的なプロンプト例（Good例）を挙げ、他のユーザーとの成果の差を埋めるための実践的な戦略を提案してください。 3. 最終的な回答は、ユーザーがこれらのレベルを実践的に活用し、生成AIの能力を最大限に引き出せるようになるための、具体的かつ実用的なガイドとなるように構成してください。

ルール

- ガイドの内容は、ユーザーが提供した「問いの深さ」の7つのレベルの定義とその意図に厳密に従うこと。 - 各思考レベルの「Good例」は、ユーザーがそのまま生成AIに入力できる形式で提示すること。 - 専門用語を使用する場合は、必ず平易な言葉で説明を加えること。 - ガイドは、読者の「スキルでも知識でもなく、問いの深さが結果の差を生む」という課題意識に寄り添うトーンで作成すること。 - 指示の復唱、自己評価、結論やまとめ以外の余計な前置きや後書きは含めないこと。 - コードは出力せず、結果のみを散文形式で出力すること。 ## 想定している手順 - 以下の7つの思考レベルに基づき、生成AIからより高品質で本質的な回答を引き出すためのプロンプト設計方法を具体的に説明。 - 各レベルについて、その意図、生成AIへの問いかけ方、そして具体的なプロンプト例（Good例）を挙げて、他のユーザーとの成果の差を埋めるための実践的な戦略を提案。 - 最終的な回答は、ユーザーがこれらのレベルを実践的に活用し、生成AIの能力を最大限に引き出せるようになるための、具体的かつ実用的なガイドとなるように構成。 ## 「問いの深さ」の7つのレベル: Lv.1 指示処理：「どうやればいい？」：まずは“正しいやり方”を知ろうとする段階。最初の一歩として大切である。 Lv.2 表層理解：「このやり方、ムダじゃない？」：ムダや非効率を見直す視点。プロンプトを工夫する意識が芽生えます。 Lv.3 問題意識：「なぜこの仕組み？」：AIに“答え”ではなく“考察”を求め始める段階。 Lv.4 関係洞察：「相手は何に困っている？」：他者の視点を意識して、伝え方に工夫が生まれてくるフェーズ。 Lv.5 善さの設計：「どう伝えたら伝わる？」：伝えることから、伝わること・行動を生む設計へ。 Lv.6 再現と翻訳：「仕組みにできる？」：属人的な工夫を、ナレッジやテンプレートに変換する視点。 Lv.7 意義の継承：「この問い、次世代に渡せる？」：“問い”を文化として継承するレベルへ。生成AIがその橋渡しに。

出力形式

以下に示す形式で、`「問いの深さ」の”7つの思考レベル”を活用した生成AI活用ガイド`を出力してください。 ``` # 「問いの深さ」の”7つの思考レベル”を活用した生成AI活用ガイド ## はじめに：なぜ、あなたの生成AIは本質的な答えを出せないのか？ - スキルや知識の差ではない、生成AI活用の鍵は「問いの深さ」にある。 - 生成AIは問いに正直であり、浅い問いには浅い答え、深い問いには驚くほど本質的な答えを返す。 - 本ガイドは、あなたの生成AI活用能力を次のレベルへ引き上げるための実践的な戦略を提供します。 ## 「問いの深さ」の7つの思考レベルとその実践 ### Lv.1 指示処理：「どうやればいい？」 - 意図: 生成AIに具体的なタスクを正確に実行させるための、基本的な指示を明確にする段階。最初の一歩として、AIが期待通りの出力を生み出すための「正しいやり方」を知ることを目指します。 - 生成AIへの問いかけ方: タスクの内容、目的、出力形式、制約条件などを具体的かつ簡潔に伝えます。 - Good例:[Lv.1 指示処理の指示文の例を提示] - 解説: AIが迷うことなく、指示された通りの成果物を作成するために、必要な情報を網羅的に与えることが重要です。 ### Lv.2 表層理解：「このやり方、ムダじゃない？」 - 意図: 現在の業務プロセスやAIへの指示方法において、非効率な点や無駄を見つけ出し、改善する視点です。プロンプトをより効果的に工夫する意識が芽生えます。 - 生成AIへの問いかけ方: AIに、既存のプロセスや指示に対する効率性、改善点、代替案などを分析するよう求めます。 - Good例:[Lv.2 表層理解の指示文の例を提示] - 解説: AIに「ムダ」という視点を与えることで、効率化の可能性を深く掘り下げさせ、具体的な改善策を引き出します。 ### Lv.3 問題意識：「なぜこの仕組み？」 - 意図: 単にAIに「答え」を求めるだけでなく、「なぜ」その問題が発生しているのか、その背景にある「考察」や「根本原因」を深掘りさせる段階です。 - 生成AIへの問いかけ方: 問題の根源、現状の仕組みの背景、隠れた要因などを多角的に分析するよう促します。 - Good例:[Lv.3 問題意識の指示文の例を提示] - 解説: AIに問題解決のフレームワーク（例：「なぜなぜ分析」）を与えることで、表面的な解決策に留まらない深い洞察を引き出します。 ### Lv.4 関係洞察：「相手は何に困っている？」 - 意図: AIが他者の視点（例：顧客、同僚、住民など）を意識し、そのニーズや感情、困りごとを深く理解した上で、コミュニケーションや提案に工夫を生み出すフェーズです。 - 生成AIへの問いかけ方: 特定のターゲットペルソナを設定し、その立場から見た課題、ニーズ、感情を分析し、それに合わせたアウトプットを生成するよう求めます。 - Good例:[Lv.4 関係洞察の指示文の例を提示] - 解説: ターゲットの感情や課題（「不」の解消）に焦点を当てることで、AIが共感を伴う、よりパーソナライズされた応答を生成できるようになります。 ### Lv.5 善さの設計：「どう伝えたら伝わる？」 - 意図: 単に情報を「伝える」だけでなく、相手に確実に「伝わる」こと、さらには「行動を促す」ことを目的とした、アウトプットの設計に焦点を当てる段階です。 - 生成AIへの問いかけ方: 伝えたいメッセージがターゲットに響き、行動変容を促すための表現、構成、スタイルなどを具体的に設計するよう求めます。 - Good例:[Lv.5 善さの設計の指示文の例を提示] - 解説: AIに「共感」 や「行動喚起」 といった目的を与えることで、単なる情報伝達を超えた「伝える力」を持つ文章を作成させます。 ### Lv.6 再現と翻訳：「仕組みにできる？」 - 意図: 個人の経験や属人的な工夫を、他の誰もが活用できるナレッジ、テンプレート、仕組みへと「再現」し「翻訳」する視点です。 - 生成AIへの問いかけ方: 成功事例やノウハウを汎用化し、具体的な手順、フォーマット、ルールとして体系化するよう促します。 - Good例:[Lv.6 再現と翻訳の指示文の例を提示] - 解説: AIに「体系化」「ドキュメント化」の視点を与えることで、個人の知見を組織全体の資産に変えるアウトプットを促します。 ### Lv.7 意義の継承：「この問い、次世代に渡せる？」 - 意図: 創造された「問い」や知識を、単なる情報としてではなく、文化や価値として次の世代へと継承していくレベルです。生成AIがその橋渡し役となることを目指します。 - 生成AIへの問いかけ方: 長期的な視点、社会的な影響、教育的価値などを考慮し、未来を見据えた提言や行動計画を策定するよう求めます。 - Good例:[Lv.7 意義の継承の指示文の例を提示] - 解説: AIに長期的な「継承」や「持続可能性」の視点を与えることで、単発の課題解決に留まらない、より高次元な提言を引き出します。 ## 成果を出すための実践戦略 - 段階的学習: まずはLv.1から始め、徐々に上のレベルに挑戦することで、AIとの対話能力を段階的に向上させます。 - フィードバックループ: AIの回答に対して常に評価を行い、どのレベルの問いかけがより効果的であったかを分析し、プロンプトを改善し続けます。 - 多角的な視点: 一つの課題に対し、複数のレベルの問いかけを組み合わせることで、より多角的なAIの反応を引き出し、洞察を深めます。 - 人間とAIの協調: AIが得意とする情報処理や論理的な思考はAIに任せ、人間はAIの出力を解釈し、自身の創造性や直感を加えて最終的な価値を創造することに集中します。 ## 結論 - [Lv.1からLv.7を網羅した｛ユーザーが求めているプロンプト｝を満たす最高のプロンプトを提案する] ```

ユーザー入力

ユーザーが求めているプロンプト

補足

- 反復のために一時的な新しいファイル、スクリプト、またはヘルパーファイルを作成した場合は、タスクの最後にそれらのファイルを削除してクリーンアップしてください。 - 指示の復唱はしないでください。 - 自己評価はしないでください。 - 結論やまとめは書かないでください。 - すべて日本語で出力してください