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【中国F06】 AI時代に勝ち残る 「指示書作成プロフェッショナル」育成法2025.05.11

 

ネット情報を活用する通常の AI環境で、
基本文章を生成したものをまとめました。

今回は中国のトップ企業に学びつつ、日系企業が実践で
きる「AI指示書作成の達人」育成法についてお話します。

 

 

 1. 中国BtoB市場で成功を収めている企業の共通点

中国BtoB市場で急成長する企業には、一つの共通点がある。
　　　　↓
それは「AIに最適な指示書（プロンプト）を設計できる人材」
を戦略的に配置し、「AIを動かす組織体制」を構築しているこ
とである。

 

 

（例❶）美的集団（Midea Group）の「AI指令士」制度

①2023年、家電大手の美的が導入した「AI指令士」
は、生産効率化で驚異的な成果を上げた。

彼らの役割は AIへの指示を「工場の新人教育
マニュアル」レベルの具体性で設計すること。

 

▼ 具体的事例：生産ライン改善プロジェクト

指示書の３層構造は、以下。

1. データ収集：「温度・振動・電力消費を５分間隔で計測」
2. 異常検知：「温度＞振動＞電力の優先順位で警告」
3. 人間連携：「同一機械で３回連続アラート発生時のみ通知」

 

▼ 成果
・故障予測精度 42%向上
（出典：[Midea Group Sustainability Report 2023]）
・保守コスト 18%削減

 

 

②効果的だった理由は、以下。

AIを「完璧だが文脈を理解できない新人」と捉え、
業務フローを「数値化可能な手順」に分解した点
が鍵だった。
　↓
同社の AI責任者はこう語る。
「AIに『効率化して』と伝えても無意味です。
『どのデータを』『どう処理し』『どう判断す
るか』まで設計する必要があります。」

 

 

（例❷） 京東（JD.com）が実証した「感情を数値化する」技術

①中国EC大手・京東のカスタマーサポ
ートAIは顧客満足度を 28%向上させた。
（出典：[JD.com 2023 Q3 Earnings Report]
　　↓
その核心は「人間の感情を測定する
５段階プロンプト設計」にある。

 

▼ 感情分析レイヤーの仕組み
1. 文字速度分析：１分あたり50文字以上 → 焦燥度+20点
2. 記号頻度：感嘆符３回以上 → 緊急度+30点
3. 質問反復：同一文言２回以上 → 不満度+25点

 

▼ 実践例：冷蔵庫の傷に対する対応は、以下。

顧客焦燥度 62点の場合：
1. 謝罪文生成：「大変申し訳ありません」ではなく、
「配送中の不備でご迷惑をおかけし心からお詫びします」

2. 代替品提案：
同一モデルの在庫がある倉庫をGPSで特定

3. 補償提示：過去の同事例から、
「５%割引+無料延長保証」を自動算出

 

 

②画期的な発想は「感情をスコア化して AIに理解させる」
点にあり、京東の AI開発責任者は以下のように説明する。

「『怒っている客』と『困っている客』では 最適な
対応が異なります。AIに感情を『見える化』させる
ことで、人間らしい柔軟性を実現したのです」

 

 

 

 2. プロンプトエンジニアリングの３大原則（中国企業が守る美学）

中国トップ企業が実践する「指示書作成の極意」
を分析すると、３つの共通原則が浮かび上がる。

 

【共通原則❶】逆算式思考理想の出力から設計する

悪い例：
「分かりやすいプレゼン資料を作成して」

良い例：
・投資家向け：「3秒で理解できるグラフ（増加→青、減少→赤）」
・社内報告用：「1スライド1メッセージ、数値は全て比較表形式」

 

▼ 実践事例は、以下。

通信機器大手・華為技術（Huawei）では、プロンプト作
成トレーニングで「出力サンプルから指示書を逆算する」
演習を実施。
　　↓
新人研修生は「理想の AI出力」を見て、
それを生み出す指示書を推測する。

 

 

【共通原則❷】禁止事項の明文化（AIの暴走を防ぐ）

美的集団の生産管理AIには「絶対に変更しては
いけない 10の安全基準」が組み込まれている。

 

例えば：
・機械の温度上限値（65℃以上は即時停止）
・電力使用量（定格の 85%を超えたら減速）
　　　↓
この「ストッパー条項」により、効率
化と、安全性の両立を実現している。

 

 

【共通原則❸】比喩活用術（抽象概念を具体化する）

▼ ある中国メーカーの事例

顧客対応AIへの指示：
×「丁寧に対応して」
○「接客の達人が新人に教えるように」

　　　　　↓
具体的に「達人の接客」を定義する。
　・お詫びは最初の 10秒以内
　・解決案は２択提示
　・最終文は必ず感謝の言葉

結果、クレーム対応時間が平均 35%短縮された。

 

 

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIをガイ
ドして、目的の出力を生成させるプロセスのこと。

 

生成AIは、質および関連性の高い出力を生成
するには、詳細な指示（プロンプト）が必要。
　　　　　↓
プロンプトエンジニアリングでは、AIがユーザーとより有意義にやり
取りできるようガイドする、最も適切な形式、語句、記号を選択する。

基本的なルールは、良いプロンプトは良い結果に繋がるということ。

 

 

 

 3. 人材育成の具体策（日系企業でも導入可能なメソッド）

【ステップ❶】採用基準の再定義

▼ 商湯科技（SenseTime）の採用試験
・実際の業務シナリオ（例：倉庫在庫管理）を与える
・AIが実行可能な指示書に落とし込ませる
・評価基準：「曖昧さの排除度」「業務分解力」「代替案の提示」

 

▼ 日系企業向けアドバイス：
・採用面接で「自社の定型業務を AIに説明する」実技試験を追加
・技術知識より「業務を言語化する能力」を重視

 

 

【ステップ❷】社内育成プログラム
▼ 華為技術の「逆翻訳トレーニング」
1. AIの出力結果を提示
2. どのような指示書が使われたかを逆算
3. オリジナルの指示書と比較して改善点を討論

 

▼ 実践可能な育成メソッド
・A/Bテスト実習：
同じテーマで指示書を２パターン作成 → 出力を比較
・シャドウイング：
熟練者の指示書作成過程をリアルタイムで観察
・失敗分析：
期待外れの出力結果から、指示書の欠陥を特定

 

 

【ステップ❸】ナレッジ共有システム構築
▼ 好未来（TAL Education）の「指示書ライブラリ」
・全社の AI指示書をデータベース化
・検索機能：
「営業」「顧客対応」「データ分析」でフィルタリング可能
・バージョン管理：改善履歴を可視化

 

▼ 日系企業向け応用例：
・月次「ベストプロンプト賞」を設定
・部門横断勉強会で活用事例を共有

 

 

 

 4. よくある失敗と回避策（中国企業の教訓から学ぶ）

【失敗❶】技術偏重の罠
▼ BYDの教訓
電気自動車メーカー・BYDは初期、高精度
AIツールを導入しても効果が出なかった。
　　　　　↓
解決策は「指示書標準フォーマット」の先行開発。

 

▼ 標準フォーマット例
1. 目的：「何を達成したいか」
2. 入力データ：「使用するデータの種類と形式」
3. 出力要件：「期待する精度と形式」

 

 

【失敗❷】完璧主義の落とし穴
動画プラットフォーム Bilibiliのモットー：
「1.0版で出し、100回改良する」
→ 週次で指示書の改善会議を実施

 

 

【失敗❸】属人化リスク
▼ Xiaomiの対策
・全ての指示書に
「作成意図」「想定出力」「代替表現」を記載義務化
・社内Wikiで過去の失敗事例を公開
（例：曖昧な指示で生産ラインが停止した事例）

 

 

 

 5. 明日から始めるアクションプラン

①即効性のある３つの施策は、以下。

1. 「指示書の日」設定：
毎週金曜15:00-16:00を AI指示書改善タイムに

2. テンプレート作成：
自社頻出業務の指示書フォーマットを標準化

3. クロスチェック制度：
他部門メンバーと指示書を相互評価

 

 

②中長期戦略施策は、以下。

・３ヶ月ごとのスキル認定試験：外部講師を招いて実技評価
・中国事例の研究：アリババやテンセントの公式ブログを定期チェック
・ベンダー協働：自社業務に特化したカスタムトレーニングを開発

 

 

 

 6. まとめ（人間の創造性が輝く時代へ）

①中国を代表するAI研究者・李開復氏は以下のように述べます。

「2030年までに、あらゆる企業は、
『AIと人間の協働デザイン』能力で勝負する。

最も価値ある人材は、AIの特性を理解し、その
能力を最大限に引き出す指示書を作れる人材。」

 

 

②日系企業が勝ち残る鍵は、以下の融合にあります。

・「中国のスピード感」
・「日本のきめ細やかさ」

 

 

③ AIは道具ではなく「新人チームメンバー」。

彼らを育てる指示書作成スキルこそ、
今最も投資すべき人材育成領域です。

 

 

※本記事の事例は各企業の公開情報・決算報
告書・持続可能性レポートを参照しています。

 

 

（参考）2025年の人材戦争は「AIを進化させる人材」の獲得競争にシフトする。

 

 

 

 

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