#MinaraAIリサーチコンペ 開催！
私も最近毎日Minaraを使っているので自分の気になるテーマを深堀して応募しよう、ということで以下のテーマでトライしてみました。
「倭国のメガバンク3行によるステーブルコイン共同発行計画の包括的分析」

今回Minaraの「Deep Research」機能を使ってみたのですが予想以上でした…
私は元々、信託銀行で20年勤務して内15年はいわゆる「本部セクション」にいたわけですが、そんな私がフラットな目で評価して「調査部が5日かけて仕上げたレポートです」と言われても信じるクオリティのレポートが出てきたんですよ、冗談抜きで。

ただレポート本文は約24,800文字あるので、その重要ポイントを9枚のインフォグラフィックにまとめました。この図解を見るだけで「Web3/金融特化のChatGPT」と呼ばれるMinaraの実力が分かると思います。

（レポート全文をご覧になりたい方のために本投稿の末尾にリンクを記載します）

いま銀行で勤務している若手・中堅行員の方にもこのポストが届くと良いな、と思います。一言で言えばMinaraは「自分専用の調査セクションが、自分の希望するテーマでいつでもレポートを提出してくれる」からです。

来年、倭国の金融は大きな転換点を迎えます。11/7に金融庁は「決済高度化プロジェクト(PIP)」の第一号案件として「3メガバンクによるステーブルコイン共同発行計画」の実証実験を正式に支援すると発表し、片山さつき金融担当大臣が政府のバックアップを表明しました。日経などでそのニュースをご覧になられた方は多いと思いますが、その計画が今後、倭国の金融に及ぼす影響は計り知れないものがあります。大激動の時代を迎えるにあたり、従前以上に「情報収集・分析」スキルは高度な水準が求められるでしょう。そのために今から備えておくことは【金融バトルロワイアルの時代】を生き抜くために必須であると考えるからです。

…とまあ前置きが随分と長くなりましたが、気軽に９枚のインフォグラフィックを眺めてもらえたら良いなと思います。なかなか面白いですよ。

🔷Minara新規アカウント開設
（200 Credits が付与されるので色々できます）
https://t.co/d3Z0MFJ5Gm

🔷レポート全文
https://t.co/0Fyq1bRP9g

@MinaraJapan December 12, 2025

「Excel」のエージェントモードがWindows版に実装 ～Web検索で最新知識にもアクセス - 窓の杜

すごい機能が大量
Deep Research もアドインもすごい😍
Copilot賢い🧐
特許関連の文章をさらさら作成

Copilotの回答内容もExcel保存する
python生成からの自動保存
素晴らしい👍 https://t.co/v1o9wtw8kp December 12, 2025

では、どうすれば「レベル2」へ行けるのか。明日からAIを「検索窓」ではなく「最強の参謀」に変える13の原則を置いておきます。（ブックマークしておくと後から見返せます）

AIは「超優秀だが迎合しすぎる部下」。その特性を理解し、能力を限界まで引き出すための心得です。

①「誰の目」で見るか指定する
単に「プロとして」ではなく「リスクに厳しいCFOとして」「辛口な編集者として」と頼む。
理由：AIは八方美人です。立場を決めないと、当たり障りのない答えしかしません。

②あえて「批判」させる
「いい案を出して」ではなく「この案の欠点を3つ挙げて」「超優秀な参謀として批判的な意見をください」と頼む。
理由：AIは迎合しヨイショしてくる特性があります。忖度なしのダメ出しこそが、壁打ちの価値です。

③「自分の説明書」を読ませる
毎回プロンプトを書くのではなく、自分の思考や理念や事業内容をまとめたファイルを読ませる。
理由：AIはあなたの背景を知りません。前提を共有することで、阿吽の呼吸が生まれます。

④会話はこまめに「リセット」する
一つのチャットで長く話さず、用件が変われば新しくする。
理由：AIは話が長くなると、昔の余計な文脈に引きずられて精度が落ちるから。

⑤すぐにはアウトプットを出させない
「まずは前提条件を整理して。本番の回答は私が承認してから」と抑制し、標準が合うまでトリガーを引かせない。
理由：AIは勇み足をして中途半端な足場で暴発しがちです。足場を固めてから走らせる方が、結果は良くなります。

⑥思考をフル回転させる
「思考のリソースを限界まで駆使して、深く厚く」と指示する。
理由：AIは通常、省エネ運転をしています。リミッターを外す号令が必要です。

⑦自分の言葉で「深掘り検索」させる
専用機能（Deep Research）を使わず、チャットで「ディープリサーチをして」と頼む。
理由：専用機能は情報を広げすぎて発散しがちです。指示出し検索の方が、ビジネスに使える「急所」を突いてきます。

⑧「書き方」を指定する
「箇条書きで」「表にまとめて」と見た目を指定する。
理由：指示がないと読みづらい長文になりがちです。見た目の整理は、思考の整理です。

⑨成功パターンを「制度化」させる
良い回答が出たら、「今の回答を一発で出せるよう、君への『指示書』をまとめて」とAIに書かせる。
理由：自分用マニュアルをAI自身に作らせることで、次からコピペで再現できます。

⑩知識を「個人のチャット」に閉じ込めない
得られた知見はファイルにまとめてチームで共有する。
理由：あなただけが賢くなっても会社は変わりません。組織全体のレベルを底上げしましょう。

⑪「指示の穴」をチェックさせる
最後に「私の指示で足りない部分はある？設計図として完璧？」とAIに聞く。
理由：AIは迎合マシーンです。人間が足りない点を指示して探させる必要があります。

⑫部分修正で「継ぎ接ぎ」にしない
一箇所直す時も「全体のトーンに合わせて」と添える。または修正後に「全体の流れに違和感がないか」を再確認させる。
理由：AIは指示された「点」を完璧にしようとして、全体の「線」を無視しがちです（合成の誤謬）。木を見て森を見ない修正は、違和感の元。

⑬タスクの「終了」を宣言する
タスクが終わったら「本件、完了したのでクローズします。」と伝える。
理由：チャット形式だと、AIは「前のタスクが終わったのか」を区別できません。文脈が混ざるのを防ぐため、人間が明確に「区切り線」を引き、脳のメモリを解放してやる必要があります。

ｰｰ
AIは魔法の杖ではなく、使い手の思考の「増幅器」。入力（問い）が貧弱ならノイズが増幅されるだけ。しかし、使い手の解像度が高ければ、AIは物理的限界を超えた成果を叩き出します。 December 12, 2025

ChatGPT プロンプト チートシート（初心者からマスターへ）
​1. ChatGPTモデルの選び方 (How to choose ChatGPT model)
​GPT-4o: 簡単で素早いタスクなら何でも。
​GPT-o3: 高度な推論が必要な重要なタスク（遅いが最高品質）。
​GPT-4.5: クリエイティブな執筆やアイデアの探求。
​GPT-4.1: 素早いコーディングと分析。
​Deep Research (機能): 複数のソース（PDFなど）を必要とする包括的なリサーチタスク用。
​これらはスキップ推奨: GPT o4-mini, o4-mini-high, o1 pro mode, GPT-4.1-mini
​2. プロンプトテクニックの活用 (Use Prompting Techniques)
​[役割]として振る舞う: トーン（口調）を設定するために役割を指定する。
​タスクを作成: リクエスト内容は具体的にする。
​書き直し: 前の内容を言い換えさせる。
​フォーマットを定義: 情報をどのように表示してほしいかを指定する。
​コンテキストを追加: 個人的な詳細情報を含める。
​ガイドラインを設定: ChatGPTに「避けるべきこと」を認識させる。
​チップとペナルティ: 良い回答へのヒント（報酬）や、悪い回答への罰則を与える。
​批評: 理由を添えて長所と短所を提供する。
​3. プロンプト構成フレームワーク (Use These Prompt Structures)
​R-A-I-N: Role(役割) - Aim(目的) - Input(入力) - Numeric Target(数値目標)
​R-T-F: Role(役割) - Task(タスク) - Format(形式)
​R-I-S-E: Role(役割) - Input(入力) - Steps(手順) - Expectation(期待値)
​F-L-O-W: Function(機能) - Level(レベル) - Output(出力) - Win Metric(成功指標)
​R-O-S-E: Role(役割) - Objective(目標) - Steps(手順) - Expected Result(期待される結果)
​P-I-V-O: Problem(問題) - Insight(洞察) - Voice(口調) - Outcome(成果)
​P-L-A-N: Problem(問題) - Limit(制限) - Action(行動) - Number(数値)
​4. 視点のミラーリング (Perspective Mirror)
​1. 専門家ペア (Expert Pair)
​成果: 2つの専門的な視点を比較する。
​プロンプトの種: 「ウイルス学者と倫理学者として回答して。」
​2. 懐疑的な反転 (Skeptic Inversion)
​成果: 反論を生成させ、死角（盲点）を浮き彫りにする。
​プロンプトの種: 「それを使用する上で直面した障害は何ですか？またどう改善できますか？」
​3. 正反対の日 (Opposite-Day)
​成果: 「アンチ・ソリューション（やってはいけない解決策）」を尋ねることで、隠れたルールを露呈させる。
​プロンプトの種: 「SpaceXに就職できない方法を説明して。」
​4. リアリティ・フィルター (Reality Filter)
​成果: 推論された内容を事実として提示させない。
​プロンプトの種: 「直接検証できない場合は、『検証できません』と言ってください。」
​5. 最強のプロンプトルール (Best Prompt Rule)
​役割 ＋ 具体的なガイドライン:
​「私が必要としているのはこれです。これを行うために、あなたは[役割]になってください」
​過去の良い出力例:
​「これが私が求めているものの良い例です（1つ以上提示）」
​あなたの判断による反復・修正:
​「最初のドラフトの後、なぜそれが悪いのか（または良いのか）を伝えます」
​AI特有のフレーズを避ける:
​「この素晴らしいツールに飛び込んでみましょう（Let's dive into...）」のような決まり文句を、「仕組みはこうです」などに置き換えさせる。
​6. 検証ループ (Verification Loops)
​ファクト・チェックリスト: 各主張の箇条書きリストを強制する。
​合図(Cue): 「回答の後、『主張リスト(CLAIMS)』を出力して。」
​参照の注入: すべての統計データの後にライブURLやDOI（論文ID）を求める。
​合図: 「数字の直後にソースを引用して。」
​反例探し: 回答が破綻するシナリオを1つ要求する。
​合図: 「アドバイスが失敗するケースを1つ挙げて。」
​矛盾スキャン: 自分の回答を読み返させ、内部矛盾、曖昧な表現、以前の文脈と衝突するデータにフラグを立てさせる。
​合図: 「セルフチェックを実行：見つけた矛盾する文をリストアップし、冒頭に❗️を付けて。」 December 12, 2025