「今さら」ではない。50代会社員がAIプロンプト資格(AI-POT)を学んだ結果

50代になると、新しい勉強を始めることに少し勇気がいります。「今さら？」「本当に仕事に役立つの？」そんな気持ちが先に立つのは自然なことだと思います。

私自身、20年以上にわたり貿易・製造・品質管理といった日系ビジネスの現場で仕事をしてきました。そのため、AIは長い間、「若い世代のもの」という距離感がありました。

しかし、仕事のスピード、情報整理、資料作成――あらゆる場面でAIを前提とした働き方が始まっていることを肌で感じ、「避けるより、理解しよう」と決めました。
そこで挑戦したのがAIプロンプト資格（AI-POT）です。

AIプロンプト資格の学習全体像

学び始めて分かったのは、これは単なる「PC操作」や「質問の仕方」ではないということ。
「思考を整理して、的確に指示を出す技術」を学ぶ、マネジメントに近い内容でした。

プロンプト（Prompt）とは、AIに対して役割・目的・条件・出力形式を明確に伝える指示文のことです。
これは人間に仕事を依頼するときと全く同じ。「これやっておいて」という曖昧な指示よりも、背景や期限を具体的に伝えたほうが結果の質が上がるのと同じ理屈です。

学習では、以下の「型」を意識することが重要だと学びました。

この型を埋めるように入力するだけで、AIの回答精度は劇的に向上します。

LLMは大量の文章を学習した言語モデルです。
ここで重要なのは、AIは人間のように意味を「理解」しているのではなく、「次に来る確率が高い言葉」を予測して繋げているだけだという点です。

だからこそ、「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつくことがあります。ビジネスで使う際は、「検証前提（ファクトチェック）」で使う意識が不可欠だと痛感しました。

少し専門的ですが、AIの回答の「癖」を調整する設定値（パラメータ）についても学びました。

【実務での使い分け例】

ただ指示するだけでなく、回答の質を高めるための「型」があります。

特にChain-of-Thought（思考の連鎖）は、複雑なトラブルの原因分析や、業務フローの整理を行う際に非常に役立ちました。

報告書作成、メール文案、会議メモ、品質管理のデータ整理……。これらはすべて、AIという「部下」に的確に指示を出せれば、劇的に楽になる仕事ばかりでした。

最初は用語が難しく、戸惑いました。でもそれは、若い頃に初めてエクセルやメールを覚えた時と同じ感覚です。
大切なのは覚えるスピードではなく、「細く長く、やめないこと」だと感じています。

AIプロンプト資格の学習は、単なる資格取得の勉強ではありませんでした。
自分の思考を整理する訓練であり、長年の経験を言語化する作業であり、これからの働き方を再定義する良いきっかけになりました。

次回は「50代会社員がAIを実務でどう使っているか（実例編）」として、実際の仕事での活用シーンをまとめてみたいと思います。

▶ 続編：実務活用編（準備中）