AI活用のコスパを最大化する方法

生成AIは非常に便利ですが、実務では「無限に使える道具」ではありません。トークン制限やリクエスト制限がある環境では、1回のやり取りでどれだけ意図を正確に伝えられるかが、そのまま成果と速度に直結します。つまり、AI活用の本質は「たくさん質問すること」ではなく、「再試行を減らす設計」にあります。

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1. Lightning Talk AI活用のコスパを最大化する方法 トークン制約時代の 依頼設計・CLI運用・共有資産化 対象: AI活用を始めたエンジニア / テックリード 2026.02.19 LT
3. 今日のゴール 「再試行を減らす設計」で成果・速度・コストを同時改善する 1. 依頼設計 目的・前提・制約・期待出力を設 計し、最初の1回で精度を上げる。 2. CLI運用 CLI活用で高パフォーマンスの運用 設計をする。 3. 共有資産化 テンプレ・チェックリスト・スキ ルを資産化し、個人最適をチーム 最適へ。
4. なぜコスパ設計が重要か AI活用のコスパ = 単価ではなく「完了までの総コスト」 曖昧な依頼 方向ズレ→追加指示→手戻り増大。結果としてトー クン消費が増える。 構造化した依頼 1回目成功率が上がり、往復と認知負荷を同時に削 減できる。 評価指標（まず3つ） ・完了までのやり取り回数 ・1タスクあたりの所要時間 ・レビュー差し戻し件数 総コストが下がれば、実質的なコスパは大き く向上する
5. 1. 依頼設計
6. 最初に避けるべき失敗パターン 要件が1文 「いい感じで直して」では優先順 位が不明。AI出力がぶれやすい。 制約が未記載 禁止事項がないと後出し修正が連 鎖する。 依頼が巨大 調査・設計・実装・検証を一括で 投げると精度が落ちる。
7. “良い文章”よりも“良い構造化” “良い文章”に時間をかけるより、“良い構造化”に時間をかけた ほうがランニングコストが下がる＼(^o^)／ ・セクション(#)を分ける ・実施フローを伝える ・ルール/詳細説明などのファイルを明確に分ける ・変数を使う(AIはプレースホルダと解釈する） ・スクリプトを実行する ・テンプレートを用意する ・あえて使うツールやスキルを指定する ・実行単位を分ける
8. 伝わる依頼テンプレートの例（Markdown固定） # 目的 - 何を達成したいか # 前提 - 現在の状況 - 使用環境 # 制約 - 使ってよい技術 / 禁止事項 - 納期・優先順位 # 期待する出力 - 形式（Markdown / JSON / コード） - 完了条件 自由記述より構造化。これだけで初回品質は安定する。
9. 複雑依頼は4フェーズ分割 1回で完璧を狙わない。分割で精度と速度を上げる。 1. 調査 用語定義 前提確認 2. 設計 構成案 採用/非採用理由 3. 実装 本文/コード生成 形式を統一 4. レビュー 抜け漏れ 要件充足を検証 分割すると「どこで品質が落ちたか」を切り分けやすい。
10. 2. CLI運用
11. GUIよりCLIを選ぶべき理由 AIペアプログラマーとして使わないならば単純にCLIが良い。 ※実務観測ベースの傾向。CLIは「邪魔しない導線」も利点。 パフォーマンスがよい場合が多い 成果がよいことが多い 消費トークン数が少ない場合がある 自分の作業の裏で動かせる（マルチタスク化）
12. 3. 共有資産化
13. チームで効く共有資産設計 個人の成功パターンを、再利用可能な資産に変える。 入力資産 依頼テンプレ レビュー観点 検証手順 運用資産 スクリプト(AIが実行) カスタムエージェント カスタムプロンプト スキル 組織効果 品質の底上げ オンボード短縮(早期戦力化) 属人化の解消
14. ４. 補足
15. セキュリティ前提の運用ルール 必須ルール 個人情報・顧客情報・機密情報は入力しない 必要時はマスキングしてから投入する ログ保存範囲と公開範囲を事前確認する 社内ガイドラインに沿って手順を明文化する よくある詰まり ・ルールが多すぎて使われない ・更新されず古くなる ・担当者依存でブラックボックス化 対策: 最小セットで開始し、月1回15分だけ メンテする。 無料版を併用するなら・・・
16. まず着手すべき最小セット 1. 依頼テンプレを1枚作る 目的・前提・制約・期待出力を固定 2. 複雑依頼を4フェーズ分割 調査→設計→実装→レビュー 3. 作ったカスタムプロンプト/カスタムエージェント/スキルを社内 共有する 再現性を確保し、チーム共有を加速
17. まとめ AI活用の成果は「使う量」ではなく「運用設 計」で決まる 依頼設計: 伝えるより、伝わる構造を作る（良い文章より良い構造） CLI運用: CLI活用で高パフォーマンスの運用設計をする 共有資産化: 個人最適をチーム最適へ拡張する Thanks