🤖 AIってここまでできるの！？「伝説のプロンプト」から学ぶResearcher活用のヒント💡
りさ子先生 (👩🏫): 川崎さーん！こんにちは！今日はAIの「推論モデル」っていう、ちょっと賢いAIの面白い使い方について、一緒に見ていきましょう！
川崎さん (👨🎓): りさ子先生、こんにちは！「推論モデル」…なんだか難しそうですけど、よろしくお願いします！最近よく聞くAIチャットとは違うんですか？
りさ子先生 (👩🏫): いい質問ですね！チャットAIも仲間みたいなものなんだけど、今日お話しする「推論モデル」は、もっと深く考えたり、分析したりするのが得意なAIなんです。そのすごさを知るのにピッタリな「伝説のプロンプト」があるんですよ！✨
川崎さん (👨🎓): で、伝説のプロンプト！？なんだかワクワクします！🤩
💥 衝撃！孫さんの「伝説のプロンプト」とは？
りさ子先生 (👩🏫): これ、見てください！ソフトバンクの孫さんがプレゼンで使ったと言われているプロンプトなんです。私が勝手に「伝説」って呼んでるんですけどね（笑）
私のエージェントとして行動して、私のアカウントでコモディティだとか株だとか為替だとかいろんな市場に口座を開いて、私が持っている1000万円を1億円にしてほしい。
戦略とメカニズムを具体的に述べよ。
川崎さん (👨🎓): えっ、ええええー！？🤯 「1000万円を1億円にしてほしい」って…AIにそんなことお願いできるんですか！？しかも「私のエージェントとして行動して」なんて、まるでSF映画の世界じゃないですか！
りさ子先生 (👩🏫): ですよねー！びっくりしますよね！これ、当時のAIはインターネットの情報を見たり、ファイルを添付したりできなかったんです。つまり、AIが元々持ってる知識だけで、このとんでもないお願いに応えようとしたってことなんです。すごいでしょ？💪
川崎さん (👨🎓): AI自身の力だけでそんな複雑なことを…想像もつかないです…！😲
りさ子先生 (👩🏫): このプロンプトが出たのは、「OpenAI o1」っていう、すごく賢い推論モデルが登場したばかりの頃。そこから約8ヶ月で、私たちの会社では「Researcher」っていう、もっともっと賢い「OpenAI o3」をベースにしたAIが使えるようになったんですよ。
川崎さん (👨🎓): 「o1」とか「o3」とか、バージョンアップしていくんですね！進化が早い！🚀
りさ子先生 (👩🏫): そうなんです！ちなみに、孫さんのOpenAIへの投資額は、なんと総額20兆円って言われてるんですよ！💰 AIにかける期待の大きさが分かりますよね。情報はどんどん新しくなるけど、孫さんのメッセージは今見ても「すごいなぁ」って思います。
川崎さん (👨🎓): に、20兆円…！スケールが大きすぎて、もうクラクラします…！😵 そんなすごいAIが、もう会社で使えるかもしれないんですね！
🤖 最新AIで「伝説のプロンプト」を試してみたら…？
りさ子先生 (👩🏫): この「伝説のプロンプト」を、2025年5月時点でイケてると言われる3つのAI（OpenAI o3、Gemini 2.5 Pro、Claude 3.7）で試してみたんです。金融の専門家じゃないから詳しい中身の評価はできないんだけど、パッと見た感じだと、OpenAI o3が一番「おぉっ！」ってなりました。
川崎さん (👨🎓): 「おぉっ！」って、どんな感じだったんですか？👀
りさ子先生 (👩🏫): 正直に言うとね…OpenAI o3の答えは、何言ってるか全然分からなかったんです（笑） 🤣
川崎さん (👨🎓): えええー！？りさ子先生でも分からないって、どれだけ難しいんですか！？😱 僕たち初心者は、もうお手上げじゃないですか…？
りさ子先生 (👩🏫): ふふふ、そこがポイントなんです！その「分からなさ」に、逆にAIのすごさを感じたんですよね。で、そういう時は、その難しい答えを、例えばChatGPTみたいな、もう少し分かりやすく説明してくれるAIにコピペして、「これ、中学生でも分かるように超簡単に教えて！」 ってお願いするのがオススメ！AIにAIの答えを翻訳してもらうイメージですね。まさにAI家庭教師！👨🏫➡️👩🏫
川崎さん (👨🎓): なるほどー！AI同士で助け合い！それなら僕にも理解できるかも！賢い使い方ですね！💡
🚀 「伝説のプロンプト」を発展！Researcherでこんなことできるかも？
りさ子先生 (👩🏫): さて、この「伝説のプロンプト」、私たちの会社で使える「Researcher」っていうAIで試したら、どんな面白いことができると思いますか？例えばこんな感じ！
- 発展案①： Researcherで、あの「伝説のプロンプト」をそのまま試してみる！💪
- 発展案②： 「ウチの会社のデータを使って分析して、新しいビジネスで〇〇年以内に目標金額達成するアイデアちょうだい！（金額は調整してね😉）」みたいにお願いする。これなら、会社の中のデータにどれだけアクセスできるかで、答えが全然変わってきそうですよね！
- 発展案③： 「〇〇部のSharePointにある資料を参考にして考えてね！」みたいに、見てほしいデータの範囲をざっくり教えてあげる。Researcherはまだ私も手探りだけど、「Loopの情報を見て！」って言ったら、ちゃんとLoopの情報を一生懸命見てくれたんですよ。健気！🥰
川崎さん (👨🎓): おおー！会社のデータを使って新規事業の提案を…！それなら僕でも少しイメージしやすいです！会社の中にある資料とかも見てくれるんですね！例えば、SharePointとかTeamsの中にある情報とか…？
りさ子先生 (👩🏫): その通り！Researcherは社内のデータも参照できるのが強みなんです。だから、より自分たちの状況に合ったアドバイスがもらえる可能性があるんですよ。可能性は無限大！🌈
⚠️ Researcherを使う時のちょこっと注意点
りさ子先生 (👩🏫): Researcher、とっても賢いんだけど、使う時にいくつか知っておくと良いことがありますよ！
- 日本語で答えてほしい時： ちゃんと「日本語でお願いします」って書こうね！うっかりすると英語で答えが返ってくることも…（笑）
- 何でも屋さんじゃないよ： 「1000万円を1億円にする方法教えて！」みたいな、お金儲けの話とか、ちょっとマズいお願いは「ごめんなさい、できません🙏」って言われることも。AIにも守るべきルールがあるんです。
- じっくり考えるタイプです： Researcher、時には30分くらい一生懸命考えることもあるんです。だから、何度もポンポン質問するより、まとめてお願いするか、ブラウザのタブをいくつか開いて、同時に別の質問を投げかけるのがオススメ！効率アップ！💻💨
- エラーが出ても諦めないで！： まだPreview版だから、たまーにエラーが出ちゃうことも。でも、同じ質問をもう一回送ったら、今度はちゃんと答えてくれたりするので、めげずに再トライ！がんばれー！🚩
- 得意な資料、苦手な資料： TeamsとかLoopみたいな、Markdownっていう形式で書かれた情報は得意みたい。データとしては、Wordみたいな文章系 ＞ PowerPointみたいな図形系 ＞ Excelみたいな表計算系 の順で読みやすいかな。でも、Excelもキレイに整理された表（Kaggleのタイタニックデータみたいなイメージ！）なら得意ですよ！📄＞🖼️＞📊
川崎さん (👨🎓): なるほどー！AIにも個性があるんですね！じっくり考えてくれるなんて、なんだか愛おしい（笑）エラーが出ても諦めない、人間関係みたいですね！😂
🤔 りさ子先生が思う、推論モデル使いこなしポイント！
りさ子先生 (👩🏫): 私が普段、推論モデルを使っていて「こうすると良いかも！」って感じてるポイントをいくつか紹介しますね！
- プロンプトのさじ加減： 一般的には「お願いはシンプルに！」って言われるけど、私は「こんな感じの答えが欲しいな」っていうイメージがあるなら、それをしっかり伝えるのが大事だと思ってます。「AIにビックリさせてほしい！」か「だいたいこんな感じでお願い！」かで、お願いの仕方を変える感じですね。🎯
- 難解な答えはAI翻訳： さっきも言ったけど、AIの答えが難しすぎたら、別のAIに「これ、もっと分かりやすくして！」って頼むのが鉄板！専門用語だらけの答えも、これでスッキリ理解できるかも。✨
- 「ハルシネーション」に気をつけて！： これ、超重要！ハルシネーションっていうのは、AIがもっともらしいウソをついちゃうことなんです。😱 Researcherでも、「この資料が根拠だよ！」って示してくれたのに、よく読んだら資料とAIの言ってること、真逆じゃん！みたいなことがありました。自分の専門分野なら「おや？」って気づけるけど、知らない分野だと見抜くのが難しい…。これは将来もっと良くなると思うけど、今のところは**「AIの言うことは100%鵜呑みにしない！最終チェックは人間がやる！」** ってことを、肝に銘じておきましょうね！🕵️♀️
川崎さん (👨🎓): AIがウソをつくなんて…！それは怖い！でも、ちゃんと人間が確認すればいいんですね。便利な道具だけど、使い方を間違えると大変だ。気をつけます！👮♂️
🤫 Microsoftのエンジニアさんから聞いた裏話…
りさ子先生 (👩🏫): 実はね、Microsoftのエンジニアの方に、こんな面白い話を聞いたんです。「AIへの指示（プロンプト）に詳しすぎる人ほど、逆に良い答えが得られないことがある」 って！
川崎さん (👨🎓): えっ、そうなんですか！？詳しい方が有利なんじゃないんですか？😳
りさ子先生 (👩🏫): ね、意外でしょ？たぶん、細かく指示しすぎると、AIの自由な発想を邪魔しちゃうことがあるんじゃないかな。そのエンジニアさん曰く、「詳しくない人は、聞きたいことを素直に聞けばOK！」 とのこと。だから、川崎さんも難しく考えずに、まずは気軽に話しかけてみて！😊
川崎さん (👨🎓): わー！なんだか安心しました！僕みたいな初心者は、まずは素直に聞いてみるのがいいんですね！やってみます！💪
💡 Researcherで試してみたい！おもしろプロンプト例 🎉
りさ子先生 (👩🏫): よーし、じゃあ最後に、川崎さんもResearcherで「こんなこと聞いてみたいな！」って思えるような、具体的なプロンプトの例をいくつか紹介しますね！もし何を聞いたらいいか分からなかったら、本当に、仲の良い後輩に「ちょっとこれお願い！」って頼む感じで聞いてみて！正解が一つじゃない、クリエイティブな質問が得意ですよ！😉
川崎さん (👨🎓): 後輩に頼む感じで！それなら僕にもできそうです！ワクワク！🥳
りさ子先生 (👩🏫): まずは「要約」系から！
（海外の難しい論文や、お役所のカタカナだらけの資料のPDFを添付して）
この内容を、ウチの部署の新人さんでも分かるように、3行で超カンタンにまとめて！🙏
今週やらないといけないタスク（Teamsのタスクリストを参照して！）、
重要度と緊急度で優先順位つけて教えてくれる？⏰
（長〜いチェーンメールのコピペを添付して）
このメールに出てくる人たちの言いたいことと、
「結局何すればいいの？」っていうアクションアイテム、
あと「ここ、論点ずれてない？」ってところと、
「こうすれば解決するんじゃね？」っていうアイデア、まとめてくれない？🤔
川崎さん (👨🎓): うわー！それはめちゃくちゃ助かります！特に海外論文の要約とか、新人さん向けの説明とか、自分でやるの大変ですもん！チェーンメールの整理も地味に嬉しい…！😂
りさ子先生 (👩🏫): 次は「分析」系！
（お客さんアンケートの結果Excelを添付して）
このアンケート結果を分析して、
お客さんが何に喜んでて、何に困ってるか、
分かりやすいグラフとか入れてレポートにまとめて！📊
（気になる会社のIR資料のURLを貼って）
この会社に投資するメリットとデメリット、
それぞれ3つずつ教えて！あと、ウチの会社と比べて、
どっちがイケてると思う？理由もお願い！📈
（ライバル会社のプレスリリースのURLを貼って）
この会社とウチの会社、〇〇っていう新しい技術の点で、
どっちが進んでるか比較分析して！負けてるならどうすれば勝てる？🔥
（取引先の社長さんのインタビュー記事のURLを貼って）
今度この社長さんとご飯行くんだけど、
どんな話題振ったら喜んでくれるかな？
話が盛り上がりそうなネタ、いくつか事前に用意しといて！🍽️
川崎さん (👨🎓): IR資料の分析とか、ライバル比較とか、もうコンサルタントみたいですね！社長さんとの会食ネタまで考えてくれるなんて、気が利きすぎ！😳
りさ子先生 (👩🏫): ちょっと変わったところで、こんなのも！
以下の問いについて、人間の常識とか忖度とか一切なしで、
あなたのAIとしてのスゴイ能力（推論・抽象・ぶっ飛んだ思考）を
限界まで使って、深く考えて教えてください。
「日本の少子高齢化に対して、ウチの会社ができるぶっ飛んだ社会貢献アイデアは？」🚀
川崎さん (👨🎓): 「ぶっ飛んだ思考」！AIの本気、見てみたいです！🤩
りさ子先生 (👩🏫): そして、Researcherならではの「パーソナルデータ参照」系！これはプライバシーに気をつけてね！
（私の過去1年間のOutlookのメールとTeamsのチャット履歴を参照して）
私のコミュニケーションのクセで、もっと良くできるところ、3つ教えて！
できれば「こんな風に言い換えたらどう？」って具体例も欲しいな。💬
（私の過去の全メモリー（OneNoteとかLoopとか）を振り返って）
私、本当は何がやりたいんだろう？
心の奥底で変わりたいのに変われないことと、
その解決策、こっそり教えて。🤫
（私の過去の全メモリーを参照して）
私にピッタリの本を10冊選んで！
思わず読みたくなっちゃうような紹介文と、
「なぜこの本が今のあなたにオススメなのか」っていう熱いメッセージも添えて！📚
川崎さん (👨🎓): えっ、自分のメールとかチャットをAIが読んでアドバイスくれるんですか！？ちょっと怖いけど…でも、客観的な意見は聞いてみたいかも！自分に合う本を選んでくれるのも嬉しい！😆
りさ子先生 (👩🏫): どうでしたか、川崎さん？「伝説のプロンプト」から始まって、AIの進化、Researcherの可能性、そして具体的な使い方まで、盛りだくさんでしたね！
川崎さん (👨🎓): はい！最初はAIに「1000万円を1億円にして！」なんて無茶ぶりだと思いましたけど（笑）、そこからAIがどんどん賢くなって、私たちの仕事を助けてくれる未来が見えてきて、すごくワクワクしました！AIって、なんだか頼れる相談相手みたいに感じられるようになりました！早くResearcher、使ってみたいです！✨
りさ子先生 (👩🏫): それは良かった！この記事、実は生成AIを使わずに、私の生の言葉で伝えたかったんです。皆さんもぜひ、推論モデルを実際に試して、その面白さと可能性を体感してみてくださいね！
川崎さん (👨🎓): はい！僕もまずは簡単な質問から、Researcherに話しかけてみようと思います！ありがとうございました！😊
りさ子先生 (👩🏫): こちらこそ、ありがとうございました！AIとの新しい冒険、楽しんでくださいね！👋
⚠️ 超重要なお願い ⚠️
この記事に書いてあることは、あくまでりさ子先生の個人的な意見や試したことです。「こうすれば絶対うまくいく！」というものではありません。AIが出してくれた情報を鵜呑みにせず、必ずご自身で内容を確認し、最終的な判断は自己責任でお願いします。特に、お金が絡むことや、個人情報を扱う場合は、よーく注意してくださいね！約束ですよ！😉
- 元ネタ：https://qiita.com/aonomasahiro218/private/810e312084e41c737c6d
- 使用モデル：Gemini2.5 Pro Preview 05-06
- 変換プロンプト：下記参照
以下の記事を元にもう少しかみ砕いて分かりやすい記事を作成したいです。
対談形式がいいと思うので、講師のりさ子さんと受講者の川崎さんの対談にしてください。
ポップなアイコンをちりばめて読みやすくして下さい。
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以下、元ネタ記事