Manjumoto Daishi

【プロンプト作成に悩む人は今すぐフォロー】50名以上が「自分で作れるようになった」｜安定出力80-90%実現｜不特定多数向け設計｜Google共催ハッカソン受賞｜コンテキストを意識したメタプロンプト（プロンプトを作るプロンプト）設計が得意｜毎日発信｜⬇️から無料相談

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

7月25日（土）、明石商工会議所で
AIワークショップを開催します。

「SNSの投稿、毎回ゼロから書くの大変…」
そんな状態の方に向けた、
自分の文章をAIで量産する実践型ワークショップです。

「AIに頼んでも、自分らしい文章にならない」
「毎回バラバラな出力で使いものにならない」
「結局、手で全部直してる」

こんなお悩み、ないですか？

AIに丸投げしても、
自分の言葉じゃない文章が出てくるんですよね。

でも「ひな型」を使うようになって、
全然変わりました。

枠は固定して、中身だけ差し替える。
それだけで、自分の文体を保ったまま
何本でも投稿文が作れるようになります。

今回のワークショップでは、
こんな流れで進めます。

・講義（20分）：考え方を知る
・デモ（20分）：実演を見る
・実践（65分）：各自で1本作る ← メイン
・Q&A（10分）：最終確認

帰るときには、
「自分だけのひな型プロンプト」を
1本持って帰れる。
そんな2時間にします。

【開催概要】
日時：2026年7月25日（土）13:30〜15:30
場所：明石商工会議所 5階

事前にアンケートで
知りたいことをご記入いただくと、
当日の内容に反映できます。

「SNS投稿が続かない」
「AIにうまく頼めない」
そんな状態でも全然大丈夫です。

むしろ、うまくいかなかった経験がある方ほど、
ひな型の効果を実感できます。

AI初心者の方、大歓迎です。
一緒に、SNS投稿をもう一段ラクにしていきましょ〜！

お申し込みは、スレッドのURLよりお願いします！

※SNSの投稿文を作成することが目的ではなく、
求める成果物を出すためのAIの使い方を学ぶことが目的です。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

AIに細かい手順を渡しても、
その通りの動きしかしてくれません。

僕も最近まで、
ステップバイステップで全部書き込んでいました。

なので、AIに渡すのは目的と背景とゴールだけにしました。

手順はAIに組ませる。

そうすると、
こっちが想定した以上のステップを返してくれるんですよね。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

「これを改善して」と頼むと、
AIは似た別ファイルを作ってきます。

新規作成のほうが、AIにとっては楽。
これは人間も同じだと思います。

なので、どのファイルを読むのか、
どこをどう直すのかを、
こちらが先に文書で渡しておく。

「読む対象」と「直す箇所」を握らせれば、
新規作成への逃げが止まります。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

AIに任せたつもりでも、
結局確認や手直しで自分が動く時間が長くなる。

ここは僕も含めて、よくある詰まりどころだなと思ってます。

なので、AIに渡す部分はルールをガチガチに固めて、
最終の確認だけ人間に残す形に組み替えています。

判断と実行を分けて渡す。
そこまで詰めて初めて、手離れがちゃんと起きます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

https://t.co/goCoPwPbjx

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

プラグインを作る仕組みを、
どこに置くか。
最初は、自分のシステムの中に
組み込もうと考えてました。

でもそれだと、サブスクの外で
API費用がかさんでしまう。
使うほどコストが膨らむんですよね。

そこで発想を変えました。
システムの中で動かすんじゃなく、
Claude Code上で実行して、
ライブラリ集として管理する。

こうすれば規約的にも成り立つし、
コストも抑えられる。
置き場所を変えるだけで、
無理なく回る形になりました。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

社内でプラグインを共有する場所を、
Notionで作るか、自前で作るか。
最初はNotionでの構築も考えました。

ただNotionだと、社内で使うのに
人数分のアカウント費用がかかる。
1人1人に、費用がのっていくんですよね。

自前で仕組みを作って導入すれば、
その費用はかからない。
同じ管理でも、こっちのほうが
安く使ってもらえるんです。

だから今は、自前で組むほうに
寄せて考えてます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

ハーネスを作って、その範囲を人に渡して、使ってもらう。この一連の流れに、いくつか引っかかる部分があったんですよね。

情報があちこちに散らばってて使いにくい。導入して終わりだと、本当に効いてるかまで追えない。

だから、社内のプラグインを一箇所に集めて共有できる場所を、お試しで作り始めました。

Notionで組むより、自前のほうが安く回せるし、特定のサービスにも縛られない。

導入から運用まで、ずっと同じ場所で一緒に見られるのも大きいなと思ってます。

プラグインはClaude Code上で動かして管理し、企業ごとに切り替え、データベースは各社で持ってもらう。

簡単なものはユーザーさんが、重めのものはこちらが作る、そういう役割分担にしています。

僕は性格上、つい重く作りがちなんですよね。

だから今回はあえて軽く。さくっと使える形から始めて、少しずつ育てていきたいと思ってます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

ハーネスの範囲をどう提供して、
どう使ってもらうか。
そこに懸念がいろいろあって、
最近やり方を変えました。

いきなり本命として作り込まず、
補助ツールとして、
業務の合間にできる範囲で、
お試しで作り始めたんです。

社内で作ったプラグインを、
みんなで共有して使える。
そんな仕組みを、まずは
小さく形にしていってます。

これがメインじゃなくていい。
合間に少しずつ育てる。
今はそういう温度感でやってます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

スキルを1個ずつ
ゼロから作っていたら
横展開はできないです。

毎回同じ設計を
繰り返してしまって
リソースが溶けるんですよね。

なので僕は
プラグインという単位で
パッケージ化しています。

ワークフローもプロンプトも
ヒアリングも全部入りで
入れたら動く形にします。

この型ができると
あとは中身を差し替えるだけで
量産できるようになります。

最初の1個に時間をかけて
型を作る判断が
あとで効いてきます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

@hirokaji_ 今似たような形で、構成作ってます。
これ考えるの楽しいですよね〜

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

スキルを並べただけでは、
やってほしいことをちゃんとやってくれません。

僕の場合、
サブエージェントの組み込みや、
ワークフローの組み立てが甘かった。

ここが品質精度を
落とす原因になっていました。

なので、
スキルの中にサブエージェントとワークフローを
ちゃんと積み直しています。

ここを埋めると、
単純な作業の取りこぼしがぐっと減ります。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

Skillの肥大化の原因は、
ルールのない改善でした。

AIにお任せで直し続けて、
情報が重複していったんです。

たとえばフォーマットを
改善したとき、新しいものと
古いものが2つできてしまう。

どっちが正しいか、
AIにも分からなくなりました。

なので、ルールを決めてから
改善するように切り替えました。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

https://t.co/4LrCSokUnY

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

品質を追い込み始めた頃の自分に伝えたい3点。

①作り込む前に聞く
「AIに考えさせる角度を増やす」
→「本人に前提を確かめる」

②AIは足りない情報を補えない
「察してくれるはず」
→「目的と背景を100%渡す」

③粒度は本人にしか決められない
「僕が最適を決める」
→「どこまで欲しいか聞く」

この3つを先にやるだけで、
認識のズレはかなり減ります。

僕は①が一番できてなかったです。みなさんは?

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

ハーネスを作るハーネスを組みながら、ずっと方向性に違和感がありました。

時間がかかってもいいから、再現性と品質を上げたい。
そう思って作り込んできましたが、AIは僕が渡した情報以上のものは出せません。

前提を100%言語化しない限り、求める答えは返ってこないし、
過去のやり取りが正しいかもAIには判断できない。

だから、確定事項はコードで固めて、
判断が要る部分はAIに任せて、
足りない情報はAIから質問してもらう設計にしました。

ただ、品質を上げようと30個の思考パターンを組んだものの、
ユーザーは待つのが嫌いです。

速さが欲しい人もいれば、丁寧さが欲しい人もいる。
この判断、作る側には分かりません。

だから、ヒアリングシートで速さと品質のどちらを取るかを
本人に決めてもらう形に変えました。

情報を引き出す力そのものはハーネスの外側にあるので、
そこは僕自身のスキルとして磨いていきます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

作り込んだAIの出力がズレるのは、
「仕組みが甘い」からではなく、
「渡している情報が足りない」からです。

AIは僕たちが出した情報以上のものを出せません。
前提情報、目的、背景、やってほしいこと。
ここを100%言語化しないまま
内側だけを作り込んでも、
ズレは残ったままなんですよね。

だから僕は、ヒューマンインザループで
ユーザーに聞きながら情報を取る方に
手を伸ばしています。
認識のズレは、聞かないと消えません。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

時間がかかってもいいから、
再現性と品質を上げたい。
そう思って作り込み続けていたら、
時間の使い方が変わってきました。
理由は次の3つです。

①仕組みを増やしても出力のズレは消えなかった
②一定レベル以上はAIだけで完結しなかった
③引き出す力はハーネスの外側にあった

作りに落とす時間を削って、
本人に聞く時間に回しています。

全部を内側で完結させようとしていました。
明確な答えはまだ持っていないですが、
方向だけは変えています。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

ご支援先ではGoogle Meetを使っていて、
議事録の作成が毎回手作業で残ってました。

なので、Meetの録画から文字起こし、
議事録の生成、Slackへの通知、
そこからタスク化まで全部繋げます。

外部APIをClaude Codeで叩いて、ぜんぶ自動で走らせる。

最終確認だけ人がやるかたちに固めれば、
ここはまるごと手放せる仕事になります。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

チェックリストは固定で持つもの、
と思い込んでいました。

なので、毎回同じチェックリストで
実行していたんですよね。

でも最近は、その都度AIが
最適なチェックリストを
出してくれます。

それをもとに実行する形に
変えました。

いわゆるゴールシークです。
ゴールを伝えれば、
道筋は毎回最適化されます。

[Manjumoto Daishi @ishida_man_ai]

1つのドキュメントが3000〜5000字あって、
それを30個まとめて渡すと、
中身がほぼ圧縮されます。

AIの側で勝手に重要な部分を抜き出して、
そこから処理が走ってしまう。

なので、1回に渡すのは最大3つまで。
合計でだいたい9000〜1万字の範囲。

このサイズなら圧縮されずに、
そのまま読んでくれる感覚があります。