この記事について
この記事は、生成AIを活用した自動生成フローで作成しています。OpenAIの現在のプロンプト設計ガイダンスを確認し、旧版のCoT強制と「無難な回答を壊す」説明を、候補生成と評価を分ける実務フローへ見直しました。検証ステータス：📘 公式情報確認済み／創造性向上の定量評価は未実施
発想を広げたいときは、「斬新な案を出して」とだけ頼むより、異なる観点の問いを複数用意すると比較しやすくなります。
3つの問い
- 前提：いま当然だと思っている条件を1つ外すと何が変わるか。
- 逆転：この施策を確実に失敗させる条件は何か。その逆は対策になるか。
- 類推：別業界の仕組みの「構造」だけを移せないか。
候補生成と選定を分ける
最初は複数案を作り、その後にコスト、実現可能性、期待効果、リスクなど同じ評価軸で比較します。生成した本人役のLLMによる自己評価だけで決めず、人間や外部データで確認します。
プロンプト例
課題: {{topic}}
次の3観点から、それぞれ2案ずつ候補を出してください。
1. 暗黙の前提を1つ外す
2. 失敗条件を挙げ、その逆を考える
3. 異分野の仕組みを1つ構造的に類推する
最後に、候補を同じ評価軸で表にしてください。
評価軸: 実現可能性 / 費用 / 効果 / 主なリスクまとめ
思考法の名前を付けることより、異なる問いで候補を増やし、同じ基準で比較できるようにすることが実務では重要です。
公式情報・一次情報
この記事の更新履歴
- 2026-09-13 追加：候補生成と評価を分離する手順を追加。
- 2026-09-13 変更：水平・逆転・類推を「思考過程」ではなく発想用の問いとして整理。
- 2026-09-13 削除：内部メタ情報、本文H1、旧モデル前提、CoT全文出力の強制を削除。
