「ChatGPTに指示を出すとき、SNSで見かける『#』って何の意味があるの？」
「見よう見まねで記号を使っているけれど、本当に効果があるのか分からない…。」
このように感じている方も多いのではないでしょうか？
実は、プロンプト（指示文）に含まれる「#」には、AIに対して情報の構造を正確に伝え、回答の精度を飛躍的に高める重要な役割があります。単なる飾りではありません。
本記事では、プロンプトにおける記号の意味から、実際に回答品質を向上させるための記述テクニック、そしてすぐに使えるテンプレートまでを解説しました。
生成AIコンサルティング事業を展開し、最新のGPT-5.2モデルも実務で活用している弊社が、現場で実践しているノウハウのみをご紹介します。
これを読めば、AIへの指示出しが上達し、思い通りの成果物を一発で得られるようになるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
プロンプトにおける「#」記号の意味と役割
ここからは、なぜChatGPTのプロンプトで「#」という記号が頻繁に使われているのか、その根本的な意味と役割について解説します。
- AIに情報の構造を伝える「マークダウン記法」としての働き
- 見出しの階層（#・##・###）でAIに重要度を認識させる
- 指示文と入力データを明確に分ける「区切り文字」としての効果
これらの役割を理解することで、AIがどのようにテキストを読んでいるかが分かるようになります。
それでは、1つずつ順に解説します。
AIに情報の構造を伝える「マークダウン記法」としての働き
ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習していますが、その多くは構造化されたデータです。その中で、文書の構造を表現するためによく使われるのが「マークダウン記法」というルールです。
プロンプト内で「#」を使用するのは、単に目立たせるためではなく、このマークダウン記法に則ってAIに文書の構造を伝えるためです。例えば、プレーンテキストでただ文字を羅列するよりも、見出しや箇条書きなどの記号を使って構造化することで、AIはどこが重要な指示で、どこが補足情報なのかを理解しやすくなります。
特に最新のGPT-5.2のような高性能なモデルであっても、入力される情報が整理されていればいるほど、その処理能力を最大限に発揮できます。複雑な推論や長考モードが搭載された最新モデルにおいても、前提条件の解釈ミスを防ぐために、この構造化のアプローチは非常に有効です。記号はAIにとっての共通言語のようなものだと捉えてください。
Markdown形式による構造化が、LLMのコンテキスト理解や推論精度に与える影響についての詳細な分析論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2501.15000v1
本文で触れた最新モデルであるGPT-5.2の機能や詳細、前モデルとの具体的な違いについてはこちらの記事で詳しく解説しています。 合わせてご覧ください。
見出しの階層（#・##・###）でAIに重要度を認識させる
マークダウン記法において、「#」の数は見出しのレベル（階層）を表します。「#」が1つなら大見出し（H1）、「##」なら中見出し（H2）、「###」なら小見出し（H3）という意味を持ちます。
プロンプトを書く際にこの階層構造を意識することは、AIに対して情報の重要度や包含関係を伝えることにつながります。例えば、プロンプト全体のテーマを「#」で示し、その中の具体的な制約条件を「##」で列記することで、AIは「この制約は全体のテーマに掛かっているルールなのだな」と論理構造を把握します。
もし全ての指示を平坦な文章で書いてしまうと、AIはどの指示が優先されるべきか、どの文脈がどこまで続くのかを判断するのにリソースを割かなければなりません。結果として、指示の一部が無視されたり、誤った解釈をされたりするリスクが高まります。
人間が書類を読むときに、見出しや段落が整理されていると理解が早いのと同じように、AIにとっても「#」を使った階層化は、コンテキスト（文脈）を正確に掴むための重要な手がかりとなるのです。
指示文と入力データを明確に分ける「区切り文字」としての効果
「#」には、AIに対する「命令」と、AIに処理させたい「対象データ」を明確に区分けする役割もあります。これをセパレーター（区切り文字）としての機能と呼びます。
例えば、文章の要約を依頼する場合を考えてみましょう。「以下の文章を要約してください」という指示の直後に、ダラダラと要約対象の文章が続いていると、AIはどこまでが指示で、どこからが要約すべき文章なのか迷ってしまうことがあります。最悪の場合、要約すべき文章の中に含まれる言葉を、新たな指示として誤認してしまう「プロンプトインジェクション」に近い現象が起きることもあります。
プロンプト内の命令階層（Instruction Hierarchy）や区切り文字が、プロンプトインジェクション攻撃への耐性を高めるメカニズムについて解説されています。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2410.09102v1
そこで、「#命令」や「#入力文」といった形で見出しをつけることで、ここから先は別のブロックであると明示できます。これによりAIは、「#命令」のブロックに書かれている内容を実行し、「#入力文」のブロックにあるテキストを処理対象として扱えばよいのだと、明確にタスクを認識できます。
特に長い文章や複雑なデータを扱う際には、この区切り文字としての使い方が、回答の安定性を大きく左右します。
区切り文字（Delimiters）の有無と種類が、LLMの命令追従能力に与える定量的影響について調査したデータです。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/html/2509.24637v2
記号を使いこなして精度を高めるプロンプトの書き方
ここからは、実際に「#」などの記号を使って、どのようにプロンプトを記述すれば回答精度が高まるのか、具体的なテクニックを紹介します。
- 「#命令書」「#制約条件」で指示内容をブロック化する
- 変数や参照箇所を示す「$」や「{ }」などの記号活用法
- 出力形式を指定して意図通りのフォーマットで回答させる
これらの書き方をマスターすれば、AIへの指示出しが驚くほどスムーズになります。
AIへの指示（プロンプト）の基本的な作り方や、そのまま業務で使える日本語のテンプレート集をこちらの記事で紹介しています。 合わせてご覧ください。
それでは、詳しく見ていきましょう。
「#命令書」「#制約条件」で指示内容をブロック化する
プロンプトを作成する際、最も基本的かつ効果的なのが、指示内容を役割ごとにブロック化することです。ただ漫然と要望を書くのではなく、「#命令書」「#制約条件」「#役割」といった見出しをつけて、情報を整理します。
例えば、「#命令書」の下には「ブログ記事を作成してください」というメインのタスクを書きます。そして「#制約条件」の下には、「文字数は2000文字以上」「初心者向けのやさしいトーンで」「専門用語は使わない」といった具体的なルールを箇条書きで記載します。
このように情報をブロック化することで、AIは各要素を独立して処理しつつ、相互の関係性を理解することができます。特に「制約条件」というブロックは強力で、AIに対して「これだけは守らなければならないルール」であることを強く認識させることができます。
プロンプトに明示的な「制約（Constraints）」を含めることで、生成品質と一貫性が向上することを示す研究結果です。 合わせてご覧ください。 https://research.engr.oregonstate.edu/idea/sites/research.engr.oregonstate.edu.idea/files/consistent_llms_deem.pdf
GPT-5.2などの最新モデルでは、複雑な指示に対しても高い理解力を示しますが、それでも指示が長くなればなるほど、後半の指示を忘れたり、矛盾する指示に混乱したりする可能性があります。ブロック化は、そうした混乱を防ぎ、AIが常に参照すべきルールセットを明確にするための有効な手段です。
変数や参照箇所を示す「$」や「{ }」などの記号活用法
プロンプトの応用テクニックとして、プログラミングの変数の概念を取り入れる方法があります。「#」だけでなく、「$」や「{ }」などの記号を使うことで、指示の再利用性や明確さを高めることができます。
例えば、プロンプト内で「{target}」という記述をしておき、別の場所で「target = 30代の会社員」と定義する方法です。こうすることで、AIは「{target}」と書かれた部分に「30代の会社員」を代入して文章を作成します。もしターゲットを変えたい場合は、定義部分だけを書き換えれば済むため、同じプロンプトを何度も使い回す際に非常に便利です。
また、「$入力文」のように記号をつけて参照先を示すことも有効です。「以下の$入力文を読んでください」と指示し、その後に「$入力文」という見出しでテキストを配置すれば、AIは指示と対象の対応関係を誤解することなく処理できます。
このように記号を変数や参照として使うことで、プロンプトが論理的になり、AIにとっても処理しやすい形式となります。特に業務で定型的なタスクを自動化したい場合には、この変数の考え方が大いに役立ちます。
出力形式を指定して意図通りのフォーマットで回答させる
AIからの回答が、期待していた形式と違っていて使いにくい、という経験はないでしょうか。文章で欲しいのに表で出力されたり、その逆だったりすることもあります。これを防ぐために、「#出力形式」という見出しを使って、最終的なアウトプットの形を厳密に定義します。
例えば、「#出力形式」の下に「マークダウン形式の見出しをつけて構成してください」や「以下の項目を含む表形式で出力してください：項目名, 説明, 重要度」といった具体的な指示を記述します。
プロンプト内で出力例（Few-shot）を示すのも効果的です。「入力：〇〇、出力：××」という例をいくつか提示することで、AIはそのパターンを学習し、同じ形式で回答を生成しようとします。
GPT-5.2では「思考時間の自動切替」機能により、複雑なタスクでも文脈を深く理解してくれますが、出力フォーマットに関しては人間の好みに依存する部分が大きいため、明示的な指定が欠かせません。このひと手間を加えるだけで、出力されたテキストを修正する手間が省け、そのまま資料やメールに貼り付けて使えるようになります。
プロンプトのフォーマット（Markdown、JSON等）の違いがLLMの性能に与える影響を調査した論文です。適切なフォーマット選択の重要性が分かります。 https://arxiv.org/pdf/2411.10541
【コピペOK】「#」を活用したプロンプトの基本テンプレート（型）
ここからは、実際にすぐに実務で使える、記号を活用したプロンプトの基本テンプレートを紹介します。
- 条件とゴールを明確にする「深津式プロンプト」
- 思考のプロセスを記述させる「ReActプロンプト」
- AIに不足情報を質問させる「ゴールシークプロンプト」
これらは多くの場面で汎用的に使える型ですので、ぜひコピーして活用してみてください。
それでは、それぞれの特徴と使い方を解説します。
条件とゴールを明確にする「深津式プロンプト」
日本の生成AI活用において非常に有名なフレームワークが「深津式プロンプト」です。note株式会社の深津貴之氏が提唱した形式で、AIに対して役割、入力文、制約条件を明確に区切って指示を与える方法です。
こちらは日本におけるプロンプトの第一人者が考案した「深津式プロンプト」の具体的な仕組みや活用事例について詳しく解説した記事です。 合わせてご覧ください。
基本形は以下のようになります。
Markdown
#命令書:
あなたは{役割}です。
以下の{制約条件}に従って、{入力文}を{処理}し、{出力形式}で出力してください。
#制約条件:
・文字数は〇〇文字程度
・トーン＆マナーは〇〇
・重要事項は〇〇
#入力文:
（ここに処理したいテキストを入力）
#出力形式:
（期待するフォーマットを記述）
この型のポイントは、「#」を使って各要素を明確に定義している点です。これにより、AIは何をどう処理すべきかを迷わずに済みます。2026年現在、GPT-5.2などの最新モデルでもこの基本構造は非常に有効であり、最も安定した回答を引き出せるテンプレートの一つとして広く使われています。まずはこの型をベースにして、必要に応じて項目を追加・修正していくのがおすすめです。
思考のプロセスを記述させる「ReActプロンプト」
複雑な推論を必要とするタスクの場合、いきなり結論を出させるのではなく、思考の過程をAIに出力させることで精度を高める手法があります。これをReAct（Reasoning + Acting）やChain of Thought（思考の連鎖）と呼びます。
「思考（Thought）」と「行動（Action）」を交互に行わせることで推論精度を高める「ReAct」手法の提唱論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2210.03629
プロンプトには以下のような項目を追加します。
Markdown
#思考プロセス:
回答を生成する前に、以下のステップで考えてください。
1. まず、ユーザーの意図を分析する
2. 次に、必要な情報を洗い出す
3. メリットとデメリットを比較検討する
4. 最終的な結論を導き出す
#出力:
上記の思考プロセスを経た上で、最終的な回答のみを出力してください。
GPT-5.2には、質問の難易度に応じて即時応答と長考（推論）を自動で切り替える機能が備わっていますが、プロンプトで明示的に思考ステップを指定することで、よりユーザーの意図に沿った論理展開を誘導できます。特に、数学的な問題やロジカルな分析が必要なコンサルティング業務などでは、この「#思考プロセス」を定義することで、回答の説得力が格段に向上します。
AIに不足情報を質問させる「ゴールシークプロンプト」
ユーザー自身も、具体的に何を作りたいのか漠然としている場合があります。そのような時に有効なのが、AI側から人間に質問をさせる「ゴールシーク（目標探索）プロンプト」です。
以下のような記述をプロンプトの末尾に加えます。
Markdown
#補足指示:
もし、最高の結果を出すために情報が不足している場合は、推測で埋めずに私に質問してください。
または、より積極的に対話を促す形も有効です。
Markdown
#ゴール:
{目的}を達成するための最適なプランを作成すること。
#プロセス:
1. 私の要望に対して、必要な要件定義を行ってください。
2. 不足している情報について、私に質問を5つしてください。
3. 私の回答を踏まえて、最終的な成果物を作成してください。
この手法を使うと、AIは一方的に回答を出力するのではなく、コンサルタントのようにヒアリングを行ってくれます。結果として、最初の指示だけでは伝えきれなかったニュアンスや前提条件が明確になり、期待以上の成果物を得ることができます。GPT-5.2の高い対話能力を活かすためにも、ぜひ取り入れたいテクニックです。
明確な目標設定と構造化がモデルの思考をガイドする効果についてまとめられた、ゴール指向プロンプトエンジニアリングの調査論文です。 合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2401.14043
【目的別】すぐに使える実践プロンプト例文集
ここからは、具体的な業務シーンを想定した、そのまま使えるプロンプトの例文を紹介します。
- 【文章要約】「#入力文」を定義して要点を箇条書きにする
- 【文章作成】ブログ構成案やメール文面を作成する
- 【アイデア出し】「#制約条件」を守った企画案を列挙する
- 【業務効率化】Excel関数やプログラミングコードを生成する
これらの例文をテンプレートとして保存しておけば、日々の業務効率が格段に上がります。
ChatGPTを業務で最大限に活用するための具体的な事例40選や、導入を成功させる秘訣については、こちらのガイドで徹底解説しています。 合わせてご覧ください。
それでは、各シーンに合わせた書き方を見ていきましょう。
【文章要約】「#入力文」を定義して要点を箇条書きにする
長いニュース記事や議事録を短時間で把握したいときに使えるプロンプトです。「#入力文」と「#制約条件」を使い、要点を簡潔にまとめさせます。
Markdown
#命令書:
あなたはプロの編集者です。以下の#入力文を読み、重要なポイントを要約してください。
#制約条件:
・3つの箇条書きでまとめること
・小学生でもわかる平易な言葉を使うこと
・客観的な事実のみを抽出すること
#入力文:
（ここにニュース記事や議事録をペースト）
このように「3つの箇条書き」や「小学生でもわかる言葉」といった制約を加えることで、単なる抜粋ではなく、読み手のレベルに合わせた理解しやすい要約が生成されます。GPT-5.2は文脈理解能力が高いため、要約の精度は非常に高いですが、出力形式を指定しないと長文のまま返ってくることもあるため、箇条書きの指定は特に有効です。
【文章作成】ブログ構成案やメール文面を作成する
ブログ記事の構成案や、クライアントへのメール文面を作成する際にも、記号を使った構造化が役立ちます。
Markdown
#命令書:
以下のテーマでブログ記事の構成案を作成してください。
#テーマ:
在宅ワークで集中力を維持する方法
#ターゲット:
小さな子供がいる30代の会社員
#出力形式:
・記事タイトル（30文字以内）
・導入文の要旨
・見出し構成（H2、H3まで含める）
・まとめの要旨
ターゲットを明確に定義することで、読者に刺さる内容になります。また、メール作成の場合も同様に、「#送信相手」「#伝えたい用件」「#雰囲気（丁寧、親しみやすく等）」を指定することで、TPOに合わせた適切な文面が一瞬で完成します。自分でゼロから考える時間を大幅に短縮できるでしょう。
【アイデア出し】「#制約条件」を守った企画案を列挙する
新しい企画やアイデア出しに行き詰まったとき、AIは良きブレインストーミングのパートナーになります。数や視点を指定して、幅広くアイデアを出してもらいましょう。
Markdown
#命令書:
新商品のプロモーション企画のアイデアを出してください。
#制約条件:
・予算はかけずにSNSで拡散されるものを考える
・奇抜でユニークな視点を入れる
・アイデアは10個リストアップする
・それぞれのアイデアに「実現可能性」と「予想効果」を5段階評価でつける
#商品概要:
（商品の特徴を入力）
ここで重要なのは、「10個」という数の指定と、「実現可能性などの評価」を求めている点です。ただアイデアを出すだけでなく、その評価までAIに行わせることで、採用すべき案の選定がスムーズになります。
【業務効率化】Excel関数やプログラミングコードを生成する
Excelの複雑な関数や、業務自動化のスクリプトを書く際にも、プロンプトの明確さが成功の鍵を握ります。
Markdown
#命令書:
Excelで以下の処理を行う関数を作成してください。
#データ構造:
A列：商品名
B列：単価
C列：個数
D列：購入日
#やりたいこと:
D列の購入日が「2025年4月1日」以降で、かつB列の単価が10,000円以上のデータの、C列（個数）の合計を求めたい。
#出力:
・関数式
・関数の解説
データ構造を「#」を使って具体的に伝えることで、AIはセルの位置関係を正確に把握できます。プログラミングコードの場合も同様に、入力データの形式と期待する出力結果を明記することで、エラーの少ない動くコードを生成してくれます。GPT-5.2はコーディング能力も大幅に強化されていますが、要件定義が曖昧だと意図しない挙動になるため、詳細な記述が重要です。
プロンプト利用時に知っておくべき注意点とリスク
プロンプトの技術を磨くことは重要ですが、同時にAIを利用する上でのリスク管理も忘れてはいけません。
- 情報漏洩を防ぐために機密・個人情報は入力しない
- 生成された情報の正確性を必ず確認する（ファクトチェック）
これらの点を守らないと、思わぬトラブルに巻き込まれる可能性があります。
安全にAIを活用するためのポイントを解説します。
情報漏洩を防ぐために機密・個人情報は入力しない
ChatGPTなどの生成AIサービスを利用する際、最も注意すべきなのが情報漏洩のリスクです。通常の設定では、入力したデータがAIの学習データとして利用される可能性があります。つまり、あなたが入力した社外秘の会議内容や、顧客の個人情報が、巡り巡って他社の誰かへの回答として出力されてしまうリスクがゼロではないということです。
そのため、プロンプトには実名、住所、電話番号、未公開の売上データなどの機密情報は絶対に入力しないようにしてください。必要な場合は、「株式会社A」を「株式会社X」と書き換えたり、数値をダミーデータに置き換えたりするなどのマスキング処理を行ってください。
企業で利用する場合は、OpenAIが提供する「Team」や「Enterprise」プラン、あるいはセキュリティが強化された法人向けサービス「ChatSense」などを導入することを強く推奨します。これらのプランでは、入力データが学習に使われない設定になっているため、比較的安全に業務利用が可能です。
生成された情報の正確性を必ず確認する（ファクトチェック）
AIは非常に説得力のある文章を生成しますが、その内容が必ずしも事実であるとは限りません。もっともらしい嘘をつく現象は「ハルシネーション」と呼ばれます。
こちらはAIのハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐための具体的なプロンプト対策や原因について解説した記事です。 合わせてご覧ください。
GPT-5.2のような最新モデルでは、推論能力の向上により、論理的な誤りや単純な事実誤認は以前に比べて大幅に減少しました。しかし、それでも完璧ではありません。特に最新のニュース、ニッチな専門知識、法律や医療に関する情報については、古い情報を元に回答していたり、架空の情報を生成したりすることがあります。
したがって、AIが出力した数字や固有名詞、根拠となるデータについては、必ず人間が一次情報をあたって確認する（ファクトチェック）癖をつけてください。「AIが言っているから正しい」と鵜呑みにせず、あくまで下書きや参考情報として扱い、最終的な責任は人間が持つという意識が不可欠です。
プロンプトの記号に関するよくある質問
最後に、プロンプト作成においてよく寄せられる疑問についてお答えします。
- 「#」を使わずに文章だけで指示しても大丈夫ですか？
- 「#」以外の記号（マークダウン）にはどんなものがありますか？
これらの疑問を解消して、自信を持ってプロンプトを作成できるようになりましょう。
それぞれ回答します。
「#」を使わずに文章だけで指示しても大丈夫ですか？
結論から言うと、「#」を使わずに文章だけで指示しても、ChatGPTは回答をしてくれます。日常会話や、非常に単純な質問（例：「東京の天気は？」「カレーの作り方を教えて」）であれば、わざわざ記号を使って構造化する必要はありません。
しかし、業務で使うような複雑な指示や、特定のフォーマットを守らせたい場合には、文章だけの指示では精度が安定しないことが多いです。文章だけだと、どこが重要な条件なのかが埋もれてしまい、AIが見落とすリスクが高まるからです。
精度の高い回答を安定して得たいのであれば、少し手間に感じるかもしれませんが、「#」を使って意図を明確に伝えることをおすすめします。慣れてくれば、記号を使った方が思考も整理され、結果的に指示出しの時間を短縮できるようになります。
「#」以外の記号（マークダウン）にはどんなものがありますか？
プロンプトで使えるマークダウン記法には、「#」以外にも便利なものがいくつかあります。これらを組み合わせることで、より表現豊かな指示が可能になります。
代表的なものは以下の通りです。
- 箇条書き（- または *）: リストを作成する際に使います。
- 項目1- 項目2
- 番号付きリスト（1.）: 順序がある手順を示す際に使います。
1. 手順A2. 手順B
- 引用（>）: 参照する文章や、誰かの発言を引用する際に使います。
> ここは引用テキストです
- コードブロック（“`）: プログラミングコードや、特定のテキストをそのまま扱わせたい場合に使います。バッククォート3つで囲みます。
- 太字（ ）: 強調したい部分を囲みます。（※本記事の出力では使用していませんが、プロンプト内では有効です）
これらの記号は、NotionやSlack、GitHubなどのツールでも共通して使われている標準的な記法です。一度覚えてしまえば、AIへの指示出しだけでなく、普段のドキュメント作成の効率もアップするはずです。まずは見出しの「#」と箇条書きの「-」から使い始めてみてください。
「#」一つでAIの回答が激変？プロンプトエンジニアリングの真髄
ただ漫然と言葉を並べて指示を出すだけでは、AIの真価は発揮されません。実は「#」という記号一つが、AIに対する共通言語として機能し、回答の精度を劇的に向上させる鍵となります。OpenAIなどの開発現場でも、マークダウン記法を用いた構造化データが、AIの理解を助ける重要な要素であることが指摘されています。ここでは、プロンプトの魔術師たちが実践している、記号を使った指示出しの極意を解説します。
引用元：
大規模言語モデル（LLM）のトレーニングにおいて、マークダウン形式や構造化データを用いることで、モデルが文脈や情報の階層構造をより正確に理解できることが確認されています。（OpenAI, “Best practices for prompt engineering with OpenAI API”）
曖昧な指示はNG！「構造化」でAIを迷わせない技術
AIに「良い感じに書いて」と頼んでも、期待通りの結果は返ってきません。重要なのは「命令」と「入力データ」を明確に分けることです。「#命令書」「#制約条件」といった見出しを使って情報をブロック化することで、AIは各要素の役割を正しく認識し、指示の取り違えや混乱を防ぐことができます。これは人間が整理された書類を読みやすいのと同じ理屈です。さらに、変数を活用してプロンプトをテンプレート化すれば、業務効率はさらに加速するでしょう。
コピペで即戦力！プロ直伝の「深津式」フレームワーク
ゼロからプロンプトを考える必要はありません。日本のAI界隈で標準的な手法となりつつある「深津式プロンプト」を活用しましょう。役割、制約条件、入力文、出力形式を明確に定義するこの型は、最新モデルのGPT-5.2においても極めて有効です。また、複雑なタスクには思考プロセスを記述させる「ReActプロンプト」を組み合わせることで、論理的で精度の高いアウトプットを引き出すことが可能になります。
まとめ
生成AIの回答精度を高めるためには、今回解説したようなプロンプトエンジニアリングのスキル習得が不可欠です。
しかし、現場からは「記号や構文を覚えるのが大変」「社員によってプロンプトの質にばらつきがあり、成果が安定しない」といった悩みの声も多く聞かれます。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
Taskhubは、日本初のアプリ型インターフェースを採用し、複雑なプロンプト入力を不要にした生成AI活用プラットフォームです。
たとえば、今回紹介したような高度な要約や構成案作成、メール文面の生成なども、あらかじめ最適化された「アプリ」を選ぶだけで、誰でも簡単に高品質な結果を得られます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤とした堅牢なセキュリティ体制により、社外秘の情報も安心して扱えます。
さらに、AI活用のプロによる手厚い導入コンサルティングが付帯しているため、「どう指示を出せばいいかわからない」という初心者企業でもスムーズに活用を開始できます。
専門的なスキルがなくても、クリック一つで業務効率化を実現できる点が、多くの企業に選ばれている理由です。
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