【LTレポート後編】そのまま真似できる！生成AIの活用ポイントとプロンプト設計

BEMALab 編集部

2025年10月03日

こんにちは、BEMA Lab編集部の濱松です！
2025年9月1日、メンバーズ主催のエンジニア向けLTイベント「BEMAトーーク」を開催しました。

今回は、メンバーズ デブオプスリードカンパニー DevOpsエンジニアリングアーキテクトの小関有香さんと、同カンパニーエンジニアの兼子大地さんにご登壇いただきました！

レポート（後編）では、「生成AIをいつ、どう使うのか」という見極めポイントと、「AIから欲しい答えを引き出すプロンプト設計の極意」についてです。編集部が「なるほど！」と前のめりで聞いた内容をお届けします！

同会の前編レポートはこちらです👇

小関有香さんのセッション

小関さんは、DevOpsや生成AIの活用支援を中心に、現場の開発をもっとスムーズに、もっと楽しくする取り組みを続けています。
そんな小関さんがまず強調したのは、「生成AIは魔法のような万能ツールではない」という現実的な一言でした。

編集部としても、生成AIの得意分野と不得意分野を整理したスライドが印象的です！

聞きながら「なるほど、結局“何を任せて何を任せないか”が肝なんだな」と納得感がありました。

小関さんが紹介した実務での判断基準は、まさに明日から活用できる内容でした。

小関さんは業務改善と開発工程、それぞれにおける準備や判断基準を示してくれました。

業務改善：作業やデータの断捨離、承認フローやレビューのボトルネック解消。既存ツールで解決できる場合はまずそちらを優先。
開発工程：設計に使う際は「AI＋人＋ツールのハイブリッド方式」で対応。実装はAI任せにせず、必ず専門知識を持つ人間がレビューする。セキュリティやコード品質チェックはLinter・Formatterを活用し、AI利用前後で必ず実施する。

生成AIの使い方Yes/Noチャート

小関さんが示したフロー図（Yes/Noチャート）は、生成AIの利用に迷ったときに立ち返れる“地図”のような存在だと感じました。
社内アーカイブ用に記録していた私たち編集部ですが、あまりに実践的で分かりやすく、思わずスクショを撮ってしまったほど。

きっと当日参加された方の中にも、同じように画面をパシャッと保存された方がいたのではないでしょうか？

続いて登壇したのは、ベテランエンジニアの兼子大地さん。
普段から生成AIを開発に取り入れ、自ら試行錯誤を重ねている兼子さんの話は、現場感にあふれていて私たち編集部も思わず「わかる！」とうなずきながら聞き入ってしまいました。

兼子さんが紹介してくれたのは、迷わないプロンプト設計の3つのステップ。シンプルなのに奥が深く、すぐに試してみたくなる内容でした。

相手の立場を具体的に設定する
- 「DX担当者です」ではなく、「製造業の現場マネージャーとしてDX導入を検討している」くらいまで具体化する。聞いていて「なるほど、ここまで設定するからリアルな答えが返ってくるのか」と納得。
フレームワークを活用して整理する
- ロジックツリーやSWOTなど、思考の型を利用して情報を構造化してからAIに渡す。 AIに丸投げせずに“準備”することの大切さが伝わってきました。
段階的に深掘りする
- 「上司の視点なら？」「業界特有の課題は？」と追加で質問を重ねていき、解像度を高める。会場でも「確かに」と頷く人も多く、AIを“便利な回答マシン”ではなく、“壁打ち相手”として活用する視点が広がった瞬間でした。

兼子さんは、経営層向けに発表資料を作成したときの具体的なエピソードも紹介してくれました。

ロール設定：経営層の立場を想定し、技術を「事業貢献」の言葉に変換。専門用語をできる限り排除。
フレームワーク活用：財務指標や市場動向を基盤に、図やグラフでわかりやすく整理。
深掘り：経営層からの質問を事前に想定し、AIと壁打ちを繰り返すことで多角的に備える。

このプロセスを聞きながら、編集部としても「AIに考えさせることで、自分の思考を研ぎ澄ませていきたい」と実感しました。