AIを活用したデータ分析は、企業の競争力を大きく左右します。しかし、膨大なデータを持ちながらも、AIを適切に活用できている企業はどれほどあるでしょうか？
例えば、ある自動車部品メーカーでは、1台の製造装置から1日に10GBものデータが生成されていますが、そのうち活用されているのはほんの一部にすぎません。この課題は製造業に限らず、多くの企業に共通しています。実際、帝国データバンクの調査（2024年）によると、生成AIを活用している企業はわずか17.3%。AIを使いこなす企業とそうでない企業の間で、競争力の差は今後さらに広がると予想されています。
その背景には、「AIの活用方法がわからない」「専門人材が不足している」「コストやセキュリティ面での不安がある」といった理由があります。しかし、適切なプロンプト（指示の仕方）を理解するだけで、AIの出力は大きく変わることを知らない企業も少なくありません。
本記事では、LLM（大規模言語モデル）を用いた「プロンプト分析」の手法を解説し、実際のデモを交えながら、AIがどのようにデータ統合・解析に貢献し、戦略的な意思決定を支援できるのかを探ります。AIは単なるデータ処理ツールではなく、適切な指示を与えることで強力なビジネスツールに変わるのです。
LLM（大規模言語モデル）とは？
LLMとは、簡単に言うと、「データを言葉で解釈し、人間に分かりやすく伝えるAI」です。
従来のAIは、計算や分析はできても、その結果を「なぜそうなったのか？」と説明することはできませんでした。しかし、LLMは大量のデータ（設備のセンサーデータやメンテナンス履歴など）を読み込み、それを人間の言葉で分かりやすく整理・解釈することができます。
例えば、単に「温度が100℃を超えた」という情報ではなく、
「この設備では、過去1カ月間に3回、温度が100℃を超えています。この傾向は振動データの増加と相関しており、モーターの異常が原因である可能性が高いです。」
といった形で、分析結果を言葉で説明できるのがLLMの強みです。
ただし、LLMは万能ではありません。AIの判断は、あくまでデータに基づくため、データの質が悪いと誤った答えを出す可能性があります。そのため、LLMを正しく活用するには、「質の高いデータ」と「適切な質問（プロンプト）」が重要になります。
次のセクションでは、LLMを最大限活用するための「プロンプトの工夫」について詳しく解説します。
製造業におけるLLMの活用 – 具体的な課題と解決策
LLMでできること
もし、あなたが工場の責任者なら、日々蓄積されるデータを活用して何を知りたいでしょうか？
- 「どの設備が一番故障しやすいのか？」
- 「故障の原因は何か？」
- 「異常を未然に防ぐにはどうすればいいか？」
これらの疑問に対し、LLM（大規模言語モデル）を使えば、まるで経験豊富な技術者が隣にいるかのように、データから瞬時に答えを引き出すことができます。例えば、「一番故障しやすい設備を教えて」とLLMに尋ねると、次のような形で答えてくれます。
「A設備の故障リスクが最も高いです。過去の故障履歴を見ると、〇〇が原因である可能性が高いです。」
今回は、LLMであるAI孔明を活用し、同じデータセットに対してプロンプト（指示の仕方）を変えるだけで、技術者向けの詳細な解析レポートと、経営層向けの要約レポートを自動生成するデモを実施します。AI初心者でも簡単に使えるプロンプト分析の手法を分かりやすく解説します。
プロンプト分析 – AIの活用精度を高める鍵
今回はプロンプトを比較するために3つのデータを作成しました。
拡張センサーデータ（1週間分）
- 設備の温度・振動・圧力・電流・電圧などを1分ごとに記録エンジン機器_センサーデータ
拡張メンテナンス履歴（故障発生率・修理履歴）
- 過去の故障発生記録・修理履歴・再故障率メンテナンス履歴
異常値基準データ（閾値）
- 各センサーの異常と判断するしきい値（例: 温度100℃超過＝異常）異常値基準データ
LLMの出力を向上させるプロンプト作成の工夫
ここでは、AI孔明（LLM）に対し、3つのデータ（センサーデータ・メンテナンス履歴・異常値基準データ）を活用して、どのような質問に対して適切な出力が得られるかを検証します。
目的は、膨大なデータを分析し、設備の異常検知や故障の原因を特定することです。プロンプトの違いによって、AIがどのようにデータを処理し、どの程度の精度で有益な情報を返せるのかを確認していきます。
1.シンプルな質問
プロンプト:
「センサーデータを分析し、異常を検知してください。」
それに対し、AIは最新のセンサーデータと異常値基準データを比較し、異常があるかどうかを判定しました。その結果、異常値基準を超えていなかったため、「現在のセンサーは正常です。」と返答しました。
このプロンプトでは、「センサーデータを分析し、異常を検知してください。」に対し、LLMは単に「最新のセンサーデータ」と「異常値基準データ」を比較して、現在の状態を判定しました。しかし、過去のデータとの比較や異常の発生傾向を考慮していません。そのため、より深い分析を求める場合は、質問の仕方（プロンプト）を工夫する必要があります。
次に、もう少し具体的なプロンプトを試してみましょう。
2.具体的なプロンプト
プロンプト:
「センサーデータは1分ごとに記録されています。
異常基準値データを基に、各設備ごとに過去1週間のデータを分析し、異常値基準を超えた回数をカウントしてください。
さらに、異常発生のパターン（例: 温度上昇→振動増加→圧力変化）を特定してください。」
ここでは、1回目とは異なり、AIが求める情報を正確に出力してくれました。1週間分の1分ごとの膨大なデータを即座に読み解き、分析し、日時まで特定してくれました。
このように、プロンプトを具体化することで、単なる現在の状態判定にとどまらず、異常の発生履歴やパターン分析まで行うことが可能になりました。
3.役割設定
LLM（大規模言語モデル）に適切な「役割を設定」することで、単なるデータの集計ではなく、より高度な分析や意思決定の支援を行うことが可能になります。
例えば、以下のようなプロンプトを使用すると、LLMの出力結果に大きな違いが生まれます。
プロンプト:
「あなたは超一流のアクセンチュアのコンサルタントです。
上記のセンサーデータと異常発生のパターンを基に、過去のメンテナンス履歴と照らし合わせ、故障の可能性がある設備を根拠とともに特定してください。
さらに、推奨されるメンテナンスアクションを提案してください。」
従来、AIにデータを処理させると、単に「異常値を検出し、数値をリストアップする」というレベルの出力に留まりがちでした。しかし、AIに「コンサルタント」という役割を設定することで、以下のような高度な分析が可能になります。
✅ 膨大なデータの単なる集計ではなく、意味のある解釈を提供
✅ 過去のメンテナンス履歴と照らし合わせた故障リスク予測
✅ 設備の安定稼働を目的とした実践的な改善提案
AIは役割を与えることで、データの解釈や提案の精度を向上させることができます。これは、まるで経験豊富なコンサルタントが分析を行い、適切な判断を下しているようなものです。
プロンプトの応用 – LLMを「コンサルタント」にする
では、役割設定の応用版を見てみましょう。
プロンプト:
「上記のセンサーデータと異常発生データをもとに、故障レポートを作成してください。
具体的には、以下の要素を含めてください。
1️⃣ 実際に故障した設備のデータを明記
2️⃣ 過去のメンテナンス履歴を参照し、故障原因を考察
3️⃣ 故障の根本的な要因をデータとともに説明
4️⃣ 今後の故障を防ぐためのメンテナンスアクションを提案
このレポートは、アクセンチュアの超一流コンサルタントレベルの品質で、企業の上層部向けに作成してください。」
このように、AIに「企業の上層部向けのレポートを作成するコンサルタント」という役割を与えることで、以下のような効果が得られます。
✅ 単なるデータ集計ではなく、意思決定に役立つレポートを作成
✅ 過去のデータを活用し、故障の根本原因まで深掘り
✅ 実用的なメンテナンス施策を提案し、予防保全につなげる
この手法を活用することで、LLMを単なるデータ解析ツールではなく、経営判断を支援する強力なアシスタントとして活用することが可能になります。
プロンプト作成のコツ（分析の際）
LLM（大規模言語モデル）を活用する際、プロンプトの作成次第で出力の精度や有用性が大きく変わります。
特に、データ分析を行う場合には、次の3つのポイントを意識することで、より適切な回答を得ることが可能です。
1️⃣ 目的を明確にする
まず、AIに何を求めているのかを明確に伝えることが重要です。
「○○をしてください」という形で具体的な指示を与えると、より精度の高い出力が得られます。
✅ 文章の推敲をしたい → 「この文章を簡潔にし、より分かりやすい表現に改善してください。」
✅ データを分析したい → 「センサーデータを解析し、異常を検知してください。」
✅ 特定の情報を抽出したい → 「過去1週間のデータから異常値のみを抽出し、一覧化してください。」
目的が曖昧だと、AIが適切な処理を行えないため、具体的な指示を与えることが重要です。
2️⃣ 具体的に描く
次に、「どのような分析を行うのか」を詳細に説明することで、AIの出力をより適切なものにできます。
例えば、単に「異常を検知してください」と指示するのではなく、以下のように細かく条件を指定すると、より実用的な結果が得られます。
❌ 不明確な指示:
「異常を検知してください。」
✅ 具体的な指示:
「センサーデータと異常検知データを比較し、現在の状態が正常か異常かを判断してください。
さらに、過去1週間の異常発生回数をカウントし、主な異常パターンを分析してください。」
このように、「何を分析し」「どのような形で出力してほしいのか」を詳細に指示することで、LLMの精度を向上させることができます。
3️⃣ 役割を設定する
最後に、LLMにどのような立場で考えさせるか（役割設定）を行うと、より専門的な出力を得ることが可能になります。
例えば、同じデータ分析でも、役割を変えることで出力の精度や表現が異なります。
✅ 「あなたは超一流のコンサルタントです。異常検知データをもとに、故障リスクを評価し、経営層向けに改善策を提案してください。」
✅ 「あなたは工場の現場責任者です。現場の作業員が理解できるように、簡単な言葉で異常の傾向と対応策を説明してください。」
✅ 「あなたは新聞記者です。今回の故障分析の結果を、一般の読者にも分かりやすい形で記事にしてください。」
このように、役割を設定することで、AIの出力を「誰に向けたものなのか」に最適化できます。
データ活用とセキュリティ – AI導入のポイント
企業データがあることで、AIを活用するのは驚くほど簡単になります。しかし、AIを導入する際に欠かせないのが セキュリティ の考え方です。
AIは膨大なデータを学習して動作します。そのため、一般的なAIでは 入力された情報が学習されるリスク があります。しかし、私たちが提供する 「AI孔明」 は 独自技術を活用し、ユーザーの入力データを一切学習しない設計 になっています。これにより、通常のAIでは扱いづらい機密情報や顧客データを 安全に活用できるソリューション を提供できます。
現在、多くの海外LLM（大規模言語モデル）が発展を遂げていますが、私たちは 日本のデータを守りながら、日本企業の競争力を高めるAIの未来 を描いています。この技術を活用することで、 誰もがデータを活用し、成長し、次世代のコンサルティングを受けられる環境 が整います。
AIを活用するかどうかで、企業の競争力には大きな差が生まれます。
今こそ、データを活かし、未来を切り拓くために AIを導入する決断 をしてみませんか？
お問い合わせはこちら：AI孔明 お問い合わせプラットフォーム
AI孔明の詳細はこちら：製品ページはこちら
まとめ – AIとプロンプトの活用で企業の競争力を高める
本記事では、プロンプトを変えることでAIの出力がどのように変化するのかを検証しました。
- データを活用する企業が競争力を高める
- AIの精度は「適切なプロンプト」によって大きく変わる
- セキュアなAI活用で、安全にデータを価値へと変えられる
製造業に限らず、多くの企業には膨大なデータが蓄積されているものの、それらを十分に活用できていないケースが少なくありません。しかし、適切なデータ活用を行えば、企業の競争力を飛躍的に向上させる「宝の山」となります。
特に、セキュアなAIを活用することで、これまで見えなかった新たな知見を発掘し、より精度の高い意思決定が可能になります。
そのためには、AIに適切な指示を出すための「プロンプト作成」が重要です。
AIを効果的に活用し、実践的な意思決定を支援するツールとして活用するために、次の3つのポイントを意識することが鍵となります。
🔹 目的を明確にする（何をしてほしいのかを具体的に指示）
🔹 詳細な条件を指定する（データ分析の場合、どのような出力を求めるのか明確にする）
🔹 役割を設定する（誰向けの出力なのかを指定し、適切なトーンや内容を調整する）
これらの工夫を取り入れることで、LLMは単なるデータ処理ツールではなく、実践的な意思決定を支援する強力なツールへと変わります。
AIの活用を最大限に引き出し、データを価値ある資産へと変えるために、適切なプロンプト設計を意識してみましょう。