【最新AI活用術】資料作成に革命を起こす「構造化プロンプト」の発想

1. 資料作成に悩むすべての人へ

「資料づくりに時間がかかる」「構成が毎回バラバラ」「AIに頼んでも使えない」

そんな課題を抱えている方は多いのではないでしょうか。
実は問題の本質は、AIの性能ではなく、

“人が構造を定義していないこと”にあります。
AIは“自由”よりも“設計”を与えられたときに力を発揮します。

つまり、AIをうまく使う鍵は「構造化思考」にあるのです。

2. なぜAIは曖昧な指示に弱いのか

AIは、曖昧な指示では成果を出せません。

「いい感じにまとめて」「それっぽく作って」と言われても、

人のように目的や文脈を読み取ることはできません。
AIが理解しているのは、構文的・論理的な構造のみ。

だからこそ、AIに成果物を作らせるには、
人間が構造を先に設計して伝える必要があります。
これが「構造化プロンプト」という考え方です。

3. 構造化プロンプトとは

AIに“思考の型”を与える設計技術

構造化プロンプトとは、AIに「出力の流れ」を定義するプロンプト設計法です。

このように、出力項目と順序を明確に指定することで、
AIはそれに従って一貫性のある結果を返すようになります。
JSONやMarkdown形式で構造を明示することで、

AIは“どの部分に何を書くか”を理解し、
再現性の高い成果物を生み出します。

4. 技術分解：まじん式プロンプトが機能する仕組み

—— Gemによる構造化自動化とテンプレート設計の革新

まじん式プロンプトの最大の特徴は、
構造設計→生成→デザイン反映までの自動化連鎖を実現していることです。
この中心にあるのは、Geminiの「Gem」機能です。
まじん式プロンプトでは、このGemを活用することで、
入力された文章をAIが解析し、JSON形式に自動構造化できるようになっています。

🔹 STEP1：GEMによる自動構造化（JSON生成）

従来の構造化プロンプトでは、JSONを人が手動設計していました。
まじん式では、Gemを使い、AI自身が構造を作り出します。
GEMが入力テキストを解析し、
スライド単位の要素（タイトル・要点・ノート）を抽出、
自動的にJSON形式へ変換

この仕組みにより、人が意識せずとも構造化データが得られる。
これがまじん式の“構造設計の自動化”です。

🔹 STEP2：アプリによる自動生成（JSON→スライド）

生成されたJSONをGem対応アプリに読み込むことで、
AIがスライド資料を自動生成します。
JSONがスライドの設計書として機能
アプリ内テンプレートに構造データが自動マッピング
「ボタン一つ」でスライドが完成

まさに「プロンプト→AI→資料完成」という、
完全自動パイプラインが実現されています。

🔹 STEP3：テンプレート設計との同期

さらに、まじん式では構造（JSON）とデザインを一致させています。
JSON内で "layout": "three-cards" などテンプレートIDを指定
スライドデザインは各IDに対応する構成を保持
JSONを読み込むと該当レイアウトに自動配置

構造とデザインの整合性をプログラム的に担保している点が、
まじん式の最大の革新です。

🔹 結果：構造から“美しい資料”を生み出す仕組み

この3層構造（Gem→アプリ→テンプレート）により、
まじん式は「AIが文章を書く」を超え、

“AIが構造からデザインする”フェーズへ到達しました。

これにより、

• 編集工数の削減
• デザイン品質の均一化
• チーム間での再現性確保

が可能になっています。

※本記事の内容は、まじん氏が公開している「まじん式プロンプト」の仕組みを
公開情報をもとに当社が独自に整理・解説したものです。

5. 思想解釈：構造化は“AI時代のロジカルシンキング”

構造化プロンプトは単なる技術ではなく、思考法の変化です。
ロジカルシンキングが「人が考える順序」を整理するなら、

構造化プロンプトは「AIが理解する順序」を設計する行為です。

つまり、構造化とは、
人間がAIに“考える型”を教えるプロセス。
AI時代の新しいロジカルシンキングだと言えます。

6. 応用展開：構造化は資料作成の枠を超える

構造化の力は、スライド作成に限りません。
業務全体で再現性を生み出す基盤になります。

構造化はAI活用だけでなく、思考・表現・業務設計の共通言語になります。

7. 今後の取り組み：構造化思想の現場実装に向けて

このような構造化の思想は、まじん式プロンプトが示すように、
「構造を先に定義する」ことで再現性と品質を高めるという共通の考え方にあります。

当社でも、この構造化の考え方を参考にしながら、
業務設計やAI活用の現場で「どのように再現性を持たせるか」を検証しています。

今後は、こうした構造設計の考え方をチームや組織単位で共有し、
誰でも安定した成果を出せる仕組みづくりにつなげていきたいと考えています。

8. まとめ —— AIを使いこなすのは“構造を設計できる人”

AIの進化は止まりません。

しかし、AIを使いこなせるかどうかは、
ツールの選択ではなく「構造を設計できるか」で決まります。

構造化プロンプトは、AIと人間をつなぐ“思考の翻訳技術”。
まじん式はその発想を先駆けて具現化した実例であり、
私たちはその思想を現場に活かす形で検証を進めています。

AIを活かす鍵は、設計力そのもの。
これが、私たちが共有したい「構造化思考の未来像」です。