AIキーマン調査のプロンプト設計3原則｜入力・出典URL・構造化出力
AIにキーマンを調べさせるとき、プロンプト（指示文）で押さえるべきなのは「入力」「出典URL」「構造化出力」の3点です。見出しの付け方や言い回しなどの細かい工夫は、最近のモデルでは結果を大きく左右しません。この3点を入れるだけで、精度は一気に変わります。
この記事は「ChatGPTでキーマンを調べても精度が出ない理由」のステップ2を掘り下げたものです。
ポイント
①リストで分かっている情報と調査の目的を渡し、分からない部分だけをウェブで調べさせる、②調べた情報には出典URLを必ず付けさせ、示せないものは「不明」とさせる、③結果は文章ではなく項目ごとに区切った形で返させる。この3点で、検証しやすく、リストにそのまま戻せる結果になります。
原則1：分かっている情報は全部渡し、分からない情報だけ調べさせる
営業リストには、会社名のほかに所在地やURL、業種、代表電話などがすでに入っているはずです。これらを渡さずに会社名だけで調べさせると、同名の別会社やグループ会社を調べてしまうことがあります。
- リスト上で分かっている情報 → 前提として渡す
- 分かっていない情報 → 「ウェブで調べてください」と明示する
- 調査の目的（例：営業支援ツールの提案先として、営業部門の意思決定者を知りたい）も一緒に伝える
目的を伝えておくと、「誰でもいいから役員の名前を返す」といったズレを防げます。後述する評価役のAIが「目的を果たしているか」を判断する基準にもなります。
原則2：ウェブで調べた情報には出典URLを必ず付けさせる
もっとも重要なのがこの原則です。ウェブ検索を使えるAIでも、調べたような体裁で事実と異なる情報を返すことがあります。そこで、調べた情報ごとに根拠となるページのURLを付けさせます。
出典URLがあれば、人間でもAIでも「そのページに本当に書いてあるか」を確かめられます。逆に出典のない情報は、検証のしようがありません。出典を示せない場合は「不明」と答えさせるのもポイントです。
この記事の監修者
原則3：結果は文章ではなく「構造化した形」で返させる
何も指定しないと、AIは見出し付きの文章で結果を返します。読む分には分かりやすいのですが、営業リストに貼り戻すには一件ずつ手作業が必要です。
そこで「氏名」「部署」「役職」「出典URL」のように、項目ごとに区切った形で返させます。エンジニアの方には「JSON形式で出力させる」と言えば伝わります。モデルによっては、プロンプトとは別に出力形式を設定できる機能もあります。
構造化しておくと、スプレッドシートやCRMへの反映がそのままできます。また、評価役のAIが項目ごとにチェックしやすくなります。
プロンプトの例
3原則を入れたプロンプトの例です。【 】の部分を、自社の商材や調べたい部門に合わせて書き換えてお使いください。
あなたはBtoB営業のリサーチ担当です。以下の企業について、ウェブで調査してください。
# 調査の目的
【営業支援ツールの提案先として、営業部門の意思決定者を特定したい】
# 分かっている情報（前提として使う）
- 会社名：【〇〇株式会社】
- コーポレートサイト：【URL】
- 業種：【〇〇】
- 所在地：【〇〇】
# 調べてほしい情報
- 【営業部門】の責任者（役員・部長クラス）の氏名、部署、役職
# ルール
- ウェブで調べた情報には、根拠となるページのURLを必ず付けること
- 出典を示せない情報は推測で埋めず、「不明」とすること
- 出力は下記の形式のみとし、説明文は付けないこと
# 出力形式
{"keymen": [{"name": "", "department": "", "title": "", "source_url": ""}]}
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まとめ
- 入力：リストで分かっている情報と調査の目的を渡し、不明な部分だけ調べさせる
- 出典：調べた情報にはURLを必ず付けさせ、示せないものは「不明」にする
- 出力：項目ごとに区切った形で返させ、リストにそのまま戻せるようにする
この3点を入れても、AIが自分で自分の結果を確かめるだけでは見落としが残ります。次の一手は「AIリサーチは「調査役」と「評価役」を分ける」で解説しています。
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