【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

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

「生成AI、いつ使う？どう使う？」実務での見極めポイント

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。

得意・不得意の切り分け

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！

• 得意なこと：文章やコードの生成、要約、情報整理、アイデア出しなど
• 不得意なこと：専門的で高精度な情報、最新の時事ネタやリアルタイム情報、数値計算や複雑なロジック

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。

実務での判断基準

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。

• まずは自動化の前にできる工夫を探す：業務フローの無駄をなくしたり、データを整理したりする。
• 生成AI以外の選択肢を考える：既存ツールや人の手の方が効率的な場合もある。
• AIの利用範囲を明確に線引きする：どこまでをAIに任せ、どこからを人間が担うのか。
• AIはあくまで手段であって目的ではない：使うことが目的化してしまわないように注意する。

業務改善と開発工程の実例

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。

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？

兼子大地さんのセッション

“考える”をAIに任せてみたら？迷わないプロンプト設計のすすめ

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。

プロンプト設計は“あるある課題”から

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。

実務での応用例

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。

会場を和ませた一幕

さらに兼子さんは、自身のプロフィール画像をAIに生成させた例も冒頭に披露。
一見「本人っぽい！」なのに、よく見ると絶妙に違う……という仕上がりに、会場は大盛り上がり！

私自身も事前に資料を見ていて、思わず笑ってしまったのですが、兼子さんいわく「次はもっと似せてリベンジしたい」とのことでした。
こうした遊び心のある実践例も含めて、会場全体がリラックスしつつ学べたのが印象的でした。

編集部まとめ：「盲信」ではなく「共創」へ

小関さんの話からは「AIの得意・不得意を理解し、冷静に使い分けること」、兼子さんの話からは「AIと対話する工夫で思考の質を高めること」が学べました！
共通していたのは、AIを“使いこなす”のではなく、AIと人が一緒に成果をつくるというスタンスです。

AIは強力な道具ですが、主役はあくまで人間。
目的と問いをきちんと設定できれば、AIは現場をより豊かにしてくれる──そんな確信を持てる時間でした。

兼子さんがまとめてくださった登壇内容のハイライトを共有します👇

濱松のひとこと

小関さんの「フロー図」は、私たちが迷ったときに立ち返るための道しるべになりそうです。
また、兼子さんの「ロール設定」の考え方は、AIに限らず日常のコミュニケーションにも応用できる深い学びでした。

そしてAIが作った兼子さんのプロフィール画像は、イベントならではの“遊び心”を感じさせる一幕で、思わず会場のみんなが笑顔になったのも忘れられません！

次の一歩へ

BEMAでは、こうした“ワクワクする未来”を現実の技術で形にしていくための学びと交流の場を、これからも提供していきます。
次回イベントの最新情報は BEMA公式connpass や BEMA Lab公式X でぜひチェックしてみてください！

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