レッスン2：業務での生成 AI の 3 つの使い方——リライト・拡張・参照

このレッスンで学ぶこと

業務での生成 AI の使い方を「リライト・拡張・参照」の 3 つに分解できる
3 つの使い分けの基準を持つ
「全部 AI で書く」と「AI を一切使わない」の中間に位置する組み込み方を理解する
業務フローへの組み込み方の発想を持つ
「リライト・拡張・参照」を組み合わせて使う発想を整理する

前のレッスンでは、本コースの位置づけと知識労働者の業務階層を整理しました。今回のレッスンでは、業務での生成 AI の使い方を 3 つの基本パターンに分解する発想を扱います。「プロンプトの書き方」を細かく学ぶのではなく、「自分の業務のどこに、どの使い方を当てるか」を考える基本軸を作ります。

3 つの使い方

業務での生成 AI の使い方は、大きく 3 つに分解できます。

flowchart LR
  A[業務素材] --> B[リライト<br/>書いたものを直す]
  C[骨組み] --> D[拡張<br/>書きかけを膨らませる]
  E[疑問] --> F[参照<br/>質問して教えてもらう]

使い方	入力	AI が行うこと	出力
リライト（rewrite）	自分が書いた文章	改善・校正・要約・スタイル変換	直された文章
拡張（extend）	骨組み・キーワード・指示	膨らませる・ドラフト生成	形になった文章
参照（reference）	質問	知識の提供・整理	回答・要約

3 つは独立した行為ですが、実際の業務では組み合わせて使うのが普通です。例えば、

参照で「業界の最新トレンドを教えて」と質問
その情報を踏まえて、自分で骨組みを作る
拡張で骨組みからドラフトを生成
ドラフトを自分で編集
リライトで「もっと簡潔に」と指示して微調整

このような連鎖が、業務での AI 利用の典型的な姿です。

💡 ポイント 「プロンプトの書き方」を学ぶ前に、「自分が今やろうとしているのは、リライトか拡張か参照か」を意識すると、使い方が安定します。3 つを混ぜずに、ひとつずつ目的を明確にするのがコツです。

リライト——書いたものを直す

リライトは、すでに自分が書いた文章を AI に直してもらう使い方です。

典型的なリライトの場面

自分が書いた長いメールを「もっと簡潔に」と直してもらう
報告書のドラフトを「敬語のレベルを上げて」と直してもらう
議事録を「3 段落にまとめ直して」と要約してもらう
英文を日本語にローカライズしてもらう
同じ内容を「役員向け」「現場向け」「顧客向け」に書き分けてもらう

リライトの強み

すでに自分が書いた素材があるため、AI に「自分が何を伝えたいか」が正確に伝わる
出力の品質が安定する（AI が文章をゼロから創造する必要がないため）
ハルシネーション（事実誤認）のリスクが小さい
自分のスタイルや声を保ちやすい

リライトの注意点

自分が書いた文章を完全に上書きすると、自分の文体が薄まる
AI が「丁寧すぎる文体」「角の取れた言い回し」に統一しがちな傾向
「自分の文章として恥ずかしくないか」を最終的に自分で判断する必要がある

📝 補足 リライトは、AI の使い方として最もリスクが小さく、最も即効性のある入口です。慣れていない方は、まず「自分のメールを AI にリライトしてもらう」ところから始めるのがおすすめです。

拡張——書きかけを膨らませる

拡張は、骨組み・キーワード・指示を AI に渡して、形になった文章を生成してもらう使い方です。

典型的な拡張の場面

「次の 3 つのポイントで提案メモを書いて」とキーワードを渡してドラフトを生成
議題リストから議事録の構成案を生成
製品の特徴 5 つから営業トークの 3 パターンを生成
課題と背景を書いて、「考えられる解決案を 5 つ挙げて」と幅出しを依頼
簡単なメモから、決裁文書のドラフトを生成

拡張の強み

ゼロから書くより時間が大幅に短縮される
「何を書けばいいかわからない」状態を脱出する糸口になる
複数のバリエーション（5 通りの案など）を一度に得られる
自分の思考だけでは出てこない発想が混ざる

拡張の注意点

AI が「もっともらしいが内容が空虚」な文章を生成しがち
自分が指示した骨組みより、AI が勝手に拡張した部分が大きくなりすぎる
ハルシネーション（事実誤認）のリスクが大きい
「拡張されたドラフト」を自分の言葉として通す前に、必ず内容を吟味する必要がある

拡張で気をつけること

拡張は強力ですが、「ドラフトを自分の言葉として責任を持つ」ことを忘れがちな使い方です。社内文書や顧客向け文書を拡張で作るときは、

事実情報（数値・固有名詞・日付・引用）は必ず確認する
自分の意見と AI の生成を分けて意識する
重要度の高い文書は、骨組みを丁寧に作って AI 任せの割合を下げる

を意識しましょう。

⚠️ 注意 「AI が書いたので私は責任を持ちません」は通用しません。社内文書も顧客向け文書も、出した時点でその文書の主体は自分です。拡張を使うときほど、自分で内容を吟味する責任が増えると考えてください。

参照——質問して教えてもらう

参照は、自分が知りたいこと・調べたいことを AI に質問する使い方です。

典型的な参照の場面

「この業界の最新トレンドを教えて」と質問
「この用語の意味と背景を教えて」と質問
「この製品のメリットとデメリットを比較して」と質問
自分の状況を説明して「どんな選択肢があるか」と相談
法律・規則の概要を確認する

参照の強み

自分の知識の幅を超えた情報にすばやくアクセスできる
検索エンジンより会話的で、深掘りの質問が続けやすい
自分が知らない関連概念を教えてもらえる
業務の前提を整える「最初の入口」として効率的

参照の注意点

ハルシネーションのリスクが最大（AI が知らないことを「もっともらしく」答えることがある）
学習データのカットオフ以降の情報は不正確になりがち（モデルによる）
業界・地域・組織に特有の情報は誤情報が混ざりやすい
法律・税務・医療・契約など、判断を伴う領域は AI だけで完結させない

参照で気をつけること

参照は最も「事実誤認」のリスクが高い使い方です。

重要な情報は必ず原典（公式サイト・公的資料・専門書）で確認する
「AI が言っているから正しい」と判断停止しない
数値・固有名詞・日付・引用は特に慎重に
検索連携機能（Web 検索）を持つモードを使うと、原典をたどりやすい
専門家の判断が必要な領域（法律・税務・医療）は、必ず専門家に確認する

📝 補足 2026 年 6 月時点では、ChatGPT・Claude・Gemini のいずれも Web 検索連携機能を備えており、引用元の URL を提示しながら回答できます。参照を使うときは、こうした機能を活用して、原典を確認しやすい状態で使うのが現代の標準です。

3 つの使い方の組み合わせ

実際の業務では、3 つを組み合わせて使うのが普通です。レッスン冒頭の例をもう一度見てみましょう。

ステップ	使い方	内容
1	参照	「業界の最新トレンドを教えて」と質問
2	（自分で骨組み作成）	取材を踏まえて、提案メモの骨組みを書く
3	拡張	骨組みからドラフトを生成してもらう
4	（自分で編集）	ドラフトを自分の文体・主張に合わせて編集
5	リライト	「もっと簡潔に」と指示して微調整

この流れの中で、自分の判断と AI の生成が交互に登場します。「全部 AI で書く」でも「全部自分で書く」でもなく、両者の中間で交互に手を動かすのが、業務での AI 利用の典型的な姿です。

「中間」で考える

全部 AI で書く：ハルシネーションのリスクが大きく、自分の文体が消える
全部自分で書く：時間がかかり、AI の利点（幅出し・効率化）を得られない
中間（AI と自分が交互に手を入れる）：効率と品質と自分の声のバランスが取れる

「中間」の発想は、本コースを通じて何度も登場します。

業務フローへの組み込み方

3 つの使い方を覚えても、業務フローに組み込まなければ「使わないまま」で終わります。組み込み方の基本ステップを示します。

ステップ 1：業務を分解する

自分の典型的な業務（例：1 日の作業）を、レッスン 1 で学んだ 4 階層（型作業・調査・思考・関係）に分解します。

ステップ 2：3 つの使い方をマッピングする

各業務に「リライト・拡張・参照」のどれが使えそうかをマッピングします。

業務	使い方
メール作成（社内向け）	リライト（書いてから直す）
議事録	拡張（録音・メモから整形）
業界トレンド調査	参照（質問する）
報告書ドラフト	拡張（骨組みから生成）
顧客説明資料の英訳	リライト（既存資料を直す）
経費精算	（AI 不要）

ステップ 3：小さく試す

「明日からこの 1 つだけ」と決めて、小さく試します。すべての業務に一気に AI を組み込もうとすると、定着しません。

ステップ 4：定着したものを増やす

うまく定着したものを起点に、徐々に範囲を広げます。失敗した使い方は、別の使い方に切り替えるか、いったん中止して別の業務で試します。

💡 ポイント 「すべての業務で AI を活用する」を最初の目標にすると、ほぼ間違いなく挫折します。「自分の業務の 1〜2 つに、AI が定着する」を最初の目標に設定しましょう。

講師の現場メモ：「メール 1 通から始まった社内浸透」

私（吉村）が独立後に支援している中堅小売業の話です。社員 300 人、創業 35 年。経営者は AI 導入に意欲的で、研修も導入していましたが、「使う社員が増えない」と相談を受けました。

私が現場の課長（経理担当）にヒアリングすると、「AI で何を書けばいいかわからない」「自分の業務と結びつかない」と困った顔をしました。

私はホワイトボードに 3 つ書きました。「リライト」「拡張」「参照」。

「課長さん、まず 1 つだけ試してみませんか。明日から、社内向けメールを送る前に、自分の書いたものを Claude に貼り付けて『もっと簡潔に』と指示してください。それだけです」

3 日後、課長から「メールが半分の長さになった。読み手から『今日のメールわかりやすかった』と言われた」と報告がありました。

その課長が、課のミーティングで「メールを AI でリライトすると楽になる」と話した結果、課のほかの社員 6 人も同じ使い方を始めました。1 か月後、6 人の中で 2 人が「議事録の整形を AI に任せる」（拡張）を始め、3 人が「業界の情報整理を AI に質問する」（参照）を始めました。

経営者から「全社的に AI を広めるにはどうすればよいか」と再度相談を受けたとき、私は「全社的に広める前に、各部署で 1 人ずつ『自分のメールをリライトする』から始めましょう」と提案しました。半年後、月 1 回以上 AI を使う社員は 30 人から 180 人に増えていました。

このときに痛感したのは、「全社一斉導入」よりも「1 人 1 つの仕事に AI を組み込む」のほうが定着する、ということです。本コースが 3 つの使い方をシンプルに整理するのは、「明日から自分の 1 つの業務で試せる」状態にしたいからです。

まとめ

このレッスンでは、以下のことを学びました。

業務での生成 AI の使い方は「リライト・拡張・参照」の 3 つに大別できる
リライト：自分が書いた文章を直してもらう。リスクが小さく、即効性のある入口
拡張：骨組みやキーワードから形になった文章を生成してもらう。強力だがハルシネーションのリスクが大きい
参照：質問して教えてもらう。便利だが事実誤認のリスクが最大。原典確認が必須
3 つは独立した行為だが、実際の業務では組み合わせて使う
「全部 AI で書く」「全部自分で書く」ではなく「中間で交互に手を動かす」のが現実的な姿
業務フローへの組み込みは「分解→マッピング→小さく試す→定着したものを広げる」のステップで

次のレッスンでは、文書作成の仕事術（メール・報告書・企画書・議事録）に AI を組み込む発想を扱います。

確認クイズ

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