#19: プロジェクト実行①（構築とテスト）
いきなり走るな。まずは「プロトタイプ」で安全運転を
📊 難易度: 中上級
🎯 学習スキル: プロトタイピング、PoC、デバッグ、エラー対応
導入
計画は完成しました。いよいよ実行です。しかし、ここで焦って「明日から新ルールでやります！」とチームに宣言してしまうと、大抵失敗します。
AIのプロンプトが思った通りに動かなかったり、連携ツールがエラーを吐いたりするからです。Week 19では、本番稼働の前に「プロトタイプ（試作品）」を作り、小さな規模でテスト走行（PoC）を行う技術を学びます。この「リハーサル」こそが、プロジェクト成功の鍵です。
💡 この週で得られること
業務で使う「本番用プロンプト」を完成させ、想定されるトラブル（エラーやハルシネーション）を事前に洗い出し、誰が使っても事故らない状態に仕上げる「実装力」が身につきます。
この章で登場する用語
📖 この章で登場する用語
学習内容
1. 「100点」ではなく「動く60点」を作る
システム開発の世界には「Done is better than perfect（完璧を目指すより終わらせろ）」という言葉があります。AIプロジェクトも同じです。
最初から全自動を目指すと、設定が複雑になりすぎて動かなくなります。まずは「人間がコピペすれば動く」レベルの半自動化を目指しましょう。Week 16で学んだ「テンプレート化」を、自分のプロジェクト用に実装します。
2. AIプロンプトの「デバッグ（不具合修正）」
プロンプトは一度書いて終わりではありません。実際に動かすと、AIは予期せぬ回答をしてきます。これを修正する作業を「デバッグ」と呼びます。
| よくあるバグ | 修正方法（パッチ） |
|---|---|
| 回答が長すぎる | 「300文字以内で」「箇条書き3点のみで」と制約を追加する。 |
| フォーマットが崩れる | マークダウンやCSVなど、出力形式を厳密に指定し、例（Few-Shot）を見せる。 |
| 嘘をつく | 「情報は入力データのみを使用し、分からない場合は『不明』と答えて」と指示する。 |
3. テスト走行（PoC）のルール
準備ができたらテストです。いきなり本番データを使うのではなく、「ダミーデータ」や「過去のデータ」を使って安全にテストします。
- 過去問テスト: 昨年のレポートや、解決済みのトラブル事例を入力し、AIが正しい答えを出せるか確認する。
- 意地悪テスト: わざと「空欄のデータ」や「矛盾した指示」を与えて、AIがエラーを起こさないか（暴走しないか）確認する。
学習内容：ライブ実演「自動化ツールの完成」
Week 18で計画した「営業資料作成プロジェクト」を例に、実際に使えるAIツール（プロンプト）を構築し、テストする様子を見てみましょう。
「顧客の課題メモ」を貼り付けるだけで、提案書の「目次」と「ストーリー構成」を自動出力するプロンプトを作りたい。
Step 1: プロトタイプ作成（まずはシンプルに）
まずは基本的な指示だけで試作します。
課題：集客が減っている。Webサイトが古い。
提案：WebリニューアルとSNS広告。
1. はじめに
2. 現状分析
3. 提案内容
4. お見積り
5. おわりに
❌ テスト結果：不合格
あまりに平凡すぎて、これでは受注できません。「AIなんてこんなもんか」とチームが失望する原因になります。修正が必要です。
Step 2: デバッグとブラッシュアップ（構造化）
「平凡さ」を解消するために、Week 3の技術（Role, Format, Few-Shot）を盛り込みます。
単なる目次ではなく、顧客の心を掴む「ストーリー構成」を作成してください。# Format
– スライド1: [キャッチーなタイトル]
– スライド2: [課題の深掘り（恐怖への共感）]
– スライド3: [理想の未来（ワクワク感）]
– スライド4: [解決策（具体的手段）]
# Input Data
（先ほどと同じ課題）
AI: 承知いたしました。
– **スライド1:** 御社のWebサイトは「24時間働く営業マン」になっていますか？
– **スライド2:** 「見られていない」は「存在しない」のと同じです。機会損失は月間〇〇万円に…
– **スライド3:** リニューアルで「自動集客装置」へ。寝ている間も問い合わせが来る未来。
– **スライド4:** ターゲットを絞ったSNS広告と、スマホ最適化されたLPの連携戦略。
✅ テスト結果：合格
見違えるほど良くなりました。これならチームメンバーに使わせても「おっ、すごい」と思ってもらえます。
Step 3: 意地悪テスト（エッジケース確認）
最後に、極端なデータを入力して動作確認します。
💡 安全確認
AIが勝手に嘘の課題をでっち上げないことを確認しました。これで安心してチームに展開できます。
実践演習
あなたのプロジェクトで使う「コア・プロンプト」を作成し、テストしてみましょう。
演習課題：本番用プロンプトの構築とPoC
Week 17で決めた「やること（スコープ）」の中から、最も頻繁に使う作業を1つ選び、専用のプロンプトを完成させてください。
🤖 プロンプト例（構築用）
私は今、[業務内容]を自動化するプロンプトを作っています。
現状のドラフトは以下の通りです。
[ここにドラフトを貼る]
このプロンプトを「誰が使っても安定して高品質な結果が出る」ように改良してください。
特に、以下の点を強化してください。
1. 入力が曖昧でも、AIが気を利かせて補完するように
2. 出力形式を[形式名]に固定する
3. 専門用語を使いすぎないように
まとめ
Week 19では、プロジェクトを動かすエンジンの「構築」と「テスト」を行いました。
- 最初から完璧を目指さず、「プロトタイプ」を作る。
- AIの回答を見てプロンプトを修正する「デバッグ」を行う。
- 「意地悪テスト」で安全性を確認してから本番に投入する。
準備は整いました。次週、Week 20ではいよいよ「本格運用」です。実際に業務の中で使いながらデータを収集し、効果を測定する方法を学びます。
✅ 明日から使える3つのポイント
- プロンプトは一発で完成しない。「作って、試して、直す」を最低3回繰り返す。
- 過去の実際のデータを使ってテストする（PoC）。
- 自分だけでなく、同僚にも試してもらって感想を聞く。
よくある質問
Q1: AIの回答が毎回変わってしまいます。安定させるには？
A1: 生成AIは確率で動くため、多少のブレは仕様です。安定させたい場合は、プロンプトに「出力例（Few-Shot）」を厳密に記述するか、API利用であれば「Temperature（温度）」パラメータを0に近づける設定が必要です。
Q2: テストデータを作るのが面倒です。
A2: それもAIに任せましょう。「このプロンプトをテストするためのダミーデータを5パターン（正常系3つ、異常系2つ）作成して」と頼めば、一瞬で作ってくれます。
スキルチェックリスト
- ✅業務用のプロンプトを試作し、期待通りの結果が出るまで修正できる
- ✅過去のデータを使ってPoC（概念実証）を行える
- ✅想定外の入力に対するAIの挙動を確認している
活用する基礎スキル
成果物
- 完成した「業務自動化プロンプト（Ver.1.0）」
- テスト走行の結果レポート（成功/失敗事例）
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