生成AIを業務で役立てられるかどうかは、何を任せ、どう指示し、出てきたものをどう確かめるかで決まります。
生成AIに任せられる仕事
生成AIは、指示に応じて文章・画像・音声などを作り出すAIです。業務での代表的な使い方は次の5つです。
生成AIは、文章を整える仕事から、画像や音声を作る仕事、調べものと確かめまで使われます。
文章の添削・要約 … 取引先へのメールの言い回しを整える、2時間の会議の記録を要点5つにまとめる
アイディアの提案 … 新商品の名前やイベントの企画の候補を出させる。返ってきた案に質問を重ねて、議論の相手のように案を深めていく
静止画・動画・音声の生成 … 社内資料の挿絵、操作の説明動画、マニュアルの読み上げ音声を作る
情報収集 … 新しい事業を考える前の下調べとして、市場の動向や論点を集めて整理させる
複数の生成AIを用いた検証 … 同じ問いを別の生成AIにも投げて、答えを突き合わせる（最後の節）
入力も、文章だけとは限りません。会議のあとのホワイトボードを撮った写真を渡して議事メモにする、資料の図表を読ませて説明文を書かせる、といった使い方ができます。 このように、文章・画像・音声・動画など種類の違うデータを2つ以上組み合わせて扱えるAIをマルチモーダルAIといいます（モーダルは、データの種類のこと）。 マルチモーダルAIなら、写真や音声をそのまま入力にして、文章や画像を出力させることができます。
入力にも出力にも、文章以外の種類のデータを組み合わせて使えます。
プロンプトエンジニアリング
生成AIに入力する指示や質問をプロンプトといいます。生成AIは、こちらの事情を自動でくみ取ってはくれません。 そこで、求める回答を引き出せるようにプロンプトの書き方を工夫することを、プロンプトエンジニアリングといいます。総務省の入門教材は、工夫の柱として次の4つを挙げています。
プロンプトの4つの工夫
目的・背景と材料を書く … 何のために聞くのか、どんな状況か、判断に使う情報は何かを添える
欲しい回答の例を示す … 「たとえば◯◯のようなもの」と見本を渡す
出力の形式を指定する … 表にする、300字以内にする、要点を3つ挙げる、など
文体や役割を指定する … 「新入社員に説明するように」「人事担当者の立場で」など
目的・回答の例・出力の形式・文体を言葉にして渡すと、回答が意図に近づきます。
たとえば「この議事録をまとめて」とだけ入れると、長くて要点のぼやけた文章が返ってきがちです。 「来週の部会で配る資料に使います。次の議事録から、決まったことと宿題を、担当者名つきの表にしてください。全体で300字以内」と書けば、目的・材料・形式がそろいます。 求める回答に必要な目的・材料・形式は、こちらから言葉にして渡します。 思った答えが出ないときは、同じ文をくり返すより、言い方や条件を変えて試すほうが効果的です。 どの工夫も、AIに新しいデータを学習させる（機械学習）のではなく、渡す言葉を変えるだけで答えを変えています。
パソコンでコマンドを打ち込む画面に出る、入力待ちの「>」などの記号も「プロンプト」と呼びますが、この回でいうプロンプトはAIへの指示や質問のことです。
新商品の紹介文を生成AIに「新商品の紹介文を書いて」と頼んだところ、どの商品にも当てはまりそうな一般的な文章が返ってきました。次に入力する指示として、最も適切なものはどれですか。
× 同じ文をくり返しても、材料が増えていないので、同じような一般的な文章になりやすいです。
○ 正解 商品の特徴と想定する客層、載せる場所（店頭のポップ）と字数（80字以内）を書き添えて頼み直すです。
判断の材料（特徴・客層）と目的（ポップ）と出力の形式（字数）を渡しています。
× 何をもって「良い」とするのかが伝わらず、材料も足りないままです。
× 紹介文を得るという目的からそれています。
ランダム性の制御
生成AIは、同じ指示を入れても、毎回少しずつ違う答えを返すことがあります。答えにばらつき（ランダム性）があるのです。
ばらつきは、決まった形の仕事では抑え、アイディア出しでは生かします。
商品名の候補を出させるようなアイディア出しでは、ばらつきは味方です。何度か出させれば、それだけ違う案が集まります。 一方、決まった書式の報告書づくりや、問い合わせを種類ごとに振り分けるような決まった形の仕事では、同じ入力に違う答えが返ると扱いがばらばらになります。 ばらつきは、アイディア出しでは生かし、決まった形の仕事では抑えます。
抑える手として、デジタル庁のガイドブックは次のようなものを挙げています。
ばらつきを抑える手
ばらつきを決める設定を下げる … サービスによっては、ばらつきの大きさを決める設定（「温度」などと呼ばれる）を変えられる。ただし、毎回まったく同じ答えになるとは限らない
出力の形式を指定する … 「3つの分類のどれか1つだけを答える」のように答え方の幅を狭める
同じ入力で何度か試す … 本番で使う前に、ばらつきが許せる範囲に収まるかを確かめる
答えのぶれをAIのリスクとして見た話（出力の再現性・一貫性の欠如）は、27-2 AI 倫理・AI ガバナンスで扱っています。
RAGによる知識連携
生成AIは、ふつう自社の規程や昨日の出来事を知りません。そこで、質問に関係する文書を先に検索し、見つけた文書を材料として渡してから答えを作らせる使い方があります。 これをRAG（検索拡張生成）といいます。社内の規程集やマニュアルを検索させる使い方のほか、インターネットをその場で検索させて新しい情報で答えさせる使い方もあります。
先に社内の文書を探し、見つけた文書を材料に答えさせます。
たとえば社内の問い合わせ窓口のAIに「出張の日当はいくらですか」と聞くと、AIは旅費の規程から該当する条文を探し出し、その条文をもとに、どの規程によるかを添えて答えます。 総務省・経済産業省のAI事業者ガイドラインは、RAGに期待できることとして、事実と異なる答え（ハルシネーション）を抑えること、参照元を示せること、AIを学習し直さなくても参照する文書を追加できることを挙げています。 RAGを使えば、AIを学習し直さずに、社内の文書や新しい情報を答えの材料にできます。
ただし、答えの質は参照する文書しだいです。規程集が古ければ答えも古くなるので、正しい文書を探し出せているか、答えがその文書に沿っているかも確かめます。
出力を確かめて使う
生成AIの答えは、もっともらしくても誤りを含むことがあります（ハルシネーション。27-2）。 確かめる手の1つが複数の生成AIを用いた検証です。同じ問いを別の生成AIにも投げて比べると、食い違った箇所が確かめどころの目印になります。
ただし、答えが一致したからといって、正しいとは限りません。どちらも同じ誤りを含む情報から学んでいることがあるからです。 総務省の入門教材も、生成AIに「この情報は正しいか」と聞いて真偽を確かめるのは適切ではないとしています。 複数の生成AIの答えがそろっても、最後は公式の発表などの一次情報で確かめます。
入力する側にも注意があります。個人情報や社外秘の情報を入れる前に、そのサービスが入力を学習に使うかを規約で確かめ、入力は必要最小限にします（27-2）。 画像を作るときは、既存の作品や実在の人物に似せるような指示は避けます。できたものが既存の作品に似てしまったら、使うのをやめる、権利者の許諾を得る、似ないように大きく手を加える、のいずれかにします（著作権の考え方は知的財産権の回）。
社内報の記事に業界の市場規模を載せるため、2つの生成AIに同じ質問をしたところ、どちらも同じ数字を答えました。この数字の扱いとして、最も適切なものはどれですか。
× 一致は正しさの保証になりません。どちらも同じ誤った情報をもとにしている可能性があります。
× 生成AIの答えを何本集めても、一次情報で確かめたことにはなりません。
× 生成AI自身が誤った答えを返すおそれがあるので、生成AIに真偽を聞いても確かめたことになりません。
○ 正解 その数字を公表している調査機関や官公庁の資料を探し、数字と時点を確かめてから載せるです。
生成AIの答えは下調べの手がかりとして使い、載せる数字は一次情報で確かめています。
まとめ
この回で持ち帰ること
1. 生成AIの業務での活用例＝文章の添削・要約／アイディアの提案／静止画・動画・音声の生成／情報収集／複数の生成AIを用いた検証
2. マルチモーダルAI＝文章・画像・音声・動画など種類の違うデータを組み合わせて扱えるAI
3. プロンプトエンジニアリング＝求める回答を引き出すためにプロンプト（指示や質問）を工夫すること。目的・背景と材料、回答の例、出力の形式、文体や役割を言葉にする
4. ランダム性の制御＝答えのばらつきを、アイディア出しでは生かし、決まった形の仕事では設定・形式の指定・事前の試行で抑える
5. RAG＝関係する文書を先に検索し、それを材料に答えさせる。AIを学習し直さずに社内の文書や新しい情報を使え、参照元も示せる
6. 複数の生成AIで比べると、食い違いが確かめどころの目印になる。答えが一致しても、最後は一次情報で確かめる
この節で解ける公開問題
令和4〜8年度の公開問題のうち、この節の知識で解ける問題は次の1問です。
生成AIの利活用
教科書の一覧（現行の試験の順）教科書の一覧（新しい試験の順）過去問
Udemy の ITパスポート講座を、受講者数・★評価・口コミで比べたページです（広告を含みます）。
出典：IPA「ITパスポート試験 シラバス（案）Ver0.1」（2026年8月31日）、「ITパスポート試験 シラバス Ver6.5」、 総務省「生成AIはじめの一歩～生成AIの入門的な使い方と注意点～」ver1.0、総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」別添（2026年3月31日）、 デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」（2024年6月10日）。 練習問題は当サイトが説明のために作ったものです。