はじめに：近所の公園にスプラッシュマウンテンができた日
これは、AI、本当に驚きました・・・今日はそんな記事です。
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私自身、毎日、様々なAIを数時間は使っていますが、進化スピードに驚くと共に、「え〜これって、ここまでしか出来ないの！？」って、モヤモヤも感じることもあります。
今回は、そのモヤモヤが解消されて「おお！！」ってなるほどのことが起きましたので、このブログで共有します。
それは、営業会議資料のAI自動作成です。
毎日、かなち使ってる私も、AIの進化に心底、驚愕しました。
「部長向け報告資料」を作るという、誰もが嫌がる面倒くさい業務を、Googleの生成AI「Gemini」にExcelファイルを投げつけるだけで自動生成させたのです。
その資料は、6枚ほどのスライドで構成され、部長が求める**「論理の網羅性」**、つまり、『先週の現状も売上の状況も、そうそう、来週の活動計画も書いてくれ！』っていう、アレ、です。
ですが、AIは部長の要望を完璧に満たしていました。
まるで、いつもの近所の公園に、誰も想像しなかったスプラッシュマウンテンが突然出現したかのような衝撃です。
かつて、AIは**「複数枚のスライドを一括で、しかもビジネスでよく使うデザインと論理を厳守して作る」**ことは不可能でした。しかし、その技術的な壁は今、完全に崩壊しました。
この記事は、私たちがこの進めている**「助けるAI（Non-Invasive AI）」の戦略と、それに関する具体的なプロンプト構造**を公開するものです。
1. 報告書作成の「隠れたしんどさ」：佐藤課長の悲劇
なぜ、日本の企業でAI導入が進まないのか？
それは、Rモデルが指摘する通り、**「技術進化の痛み」**を現場に押し付けてしまうからです。特に「報告書作成」には、二重の痛み＝しんどさがあります。
ここからは、仮に、そのその只中にいる＜佐藤課長＞に登場いただきます。
佐藤課長の悩みはこれです。
「ええ、佐藤です。率直に言って、面倒なのはあと、部長向けの報告書ですね
これは、どこの会社でもあることです。この記事を読まれてるあなたもそうではないですか？
📌 しんどさの構造：Excelは手段ではない
実務推進者（佐藤課長）の痛み:
本当に嫌なのは、データ入力ではなく、データを見て、論理を組み立て、体裁を整えるムダな時間。
「新しいシステムを覚える手間」や「AIのせいでデータ整形作業が増える残業」こそが**最大の恐怖・痛み**です。
執行責任者（鈴木部長）の秩序:
部長が求めるのは、「表紙、サマリー、課題、解決の方向性」という秩序ある論理構造。これが崩れると「信用」が失われます。
AIがこの秩序を乱した場合、「AIが失敗しても、自分の責任になる」という責任の所在の曖昧さが恐怖を、部長に生みます。
つまり：**「従来のExcelを使う資料作りそのもの」にこだわっているのではなく、「新しい手順を覚える痛み」と「責任を取らされる恐怖」**を避けたいだけなのです。
2. 解決策：究極の「助けるAI」戦略
私たちが採用したのは、**Excelファイルを変更せず、現場に手順変更の痛みを一切与えない「助けるAI」**戦略です。
💡 新しい作業フロー（佐藤課長がやること）
佐藤課長の作業は、もはやたったこれだけです。
Excelファイル（縦横計算入りでOK）を、Geminiのチャット窓にドラッグ＆ドロップで添付する。（今回はGoogleスプレッドシートで作成）
Geminiの入力窓に**「○○会議向けの資料を作ってください」**と2行の指示を入れる。
Google Slidesで完成品を受け取る。
たったこれだけです。嘘ではありません。
AIが自動で**「データ整形」と「部長向け論理構造の作成」を裏側で実行するため、佐藤課長の手間は実質ゼロ**になります。
🛡️ 無侵襲を実現する「絶対命令V6.0」（プロンプトの深層構造）
この**「無痛化」を可能にするのが、AIの思考をRモデルの論理で完全に統制するプロンプト**です。特に、以下の3つの絶対命令がキモです。
データ整形命令（痛みの遮断）：
「添付ファイルは複雑である。まず、AI自身が分析可能な構造化データのみを抽出し、ユーザーにデータ整形の手間を一切かけさせないこと。」
→これで「データをAI向けに直す残業」が消滅。
ディープ・シンキング命令（秩序の強制）：
「事実抽出→構造的な課題設定→解決の方向性という3段階の思考を厳守し、論理の飛躍を許すな。」
→これで部長の**「論理がまとまっていない」**という指摘を先回り。
トーン＆デザイン統制命令（信用の維持）：
「すべての情報は箇条書き（15文字以内）で。使う色は3色以内。見やすさを最重視した落ち着いたプロのトーンで作成せよ。」
→これで「パッとわかる資料」という部長の条件を満たし、視覚的な信用を維持。
3. 実証結果：部長の質問を先回りするAI
実際に、営業会議のシミュレーションデータ（山田担当の訪問と成果の不一致を含む）でV6.0プロンプトを実行したところ、以下の結果を得ました。
【AIが自動で抽出した部長への報告構造】
| 構造 | AIが自動で分析・生成した内容 | 鈴木部長への効果 |
| 現状の課題 | 「山田担当者の行動（訪問）が、成果（見積もり/売上）に接続していないという構造的な問題がある。」 | 部長が聞く前に、**「問題の本質」**をAIが特定。論理の網羅性に合格。 |
| 解決の方向性 | 「山田担当者は、今週中に高橋産業へ具体的な概算見積もりを提出させる。」 | 行動の明確化。AIが指示待ちではなく具体的なネクストアクションを提案。 |
| 体裁・デザイン | 6枚の統一されたネイビー基調のスライドが出力。 | **「プロの資料だ」**という視覚的信用が瞬時に得られる。 |
結論：AIは「やること」を増やさない。「面倒」を消し去る。
AIが現場の摩擦を避ける道は、**「助ける」**しかありません。
今回のように、「データをそのまま添付する」という現場の慣習を尊重しつつ、AIに「データ整形」「論理構成」「デザイン統一」という面倒な部分を全て裏側でやらせる設計こそ、日本の企業が**「変更の痛みゼロ」**でDXを進める唯一のルートです。
★このプロンプトはこちら。
🚀 次のアクション：高速検証を始めよう
**「近所の公園にスプラッシュマウンテン！？」**は、もうすでに稼働しています。
御社の現場で**「報告書作成の痛み」を感じているなら、すぐにこの無侵襲AIプロンプトとGoogle Gemini**を使って、ご自身のデータでテストしてみてください。
操作は、データを添付して2行の指示を入れるだけです。
その驚きと興奮こそが、御社のDXを一気に加速させる最も強力なエネルギーになることを保証します。
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