この記事の学習ゴール
音声で吐き出したラフテキストを、生成AIに 「構造化・要約・文体変更」 させるときの安全な渡し方を説明できること。プロンプトの必須要素（役割、入力、出力形式、禁止事項、不確実性の扱い）を自分の業務用に1枚テンプレ化できること。
前提知識・向いている人
STEP 08（AI連携）。Aqua VoiceとチャットAIの両方を触った方。業務文章を短時間で体裁整えしたいが、ハルシネーションや情報漏えいが心配な方。社内ガイドラインに従い、学習利用のオプトアウト等を確認できる環境があることが望ましいです。
キーコンセプトと用語
- パイプライン: 音声→生テキスト→（人によるマスキング）→AI→（人による最終確認）の列。どこで人が入るかを明示します。
- マスキング: 固有名詞・金額・個人情報をダミーに置換してからクラウドAIに渡す操作。
- 構造化プロンプト: 「入力」「やってほしい変換」「出力フォーマット」「してやらないこと」を分けて書く型。
- 根拠不足フラグ: AIに「不明な点は『要確認』と出力」と命じ、勝手に埋めさせない工夫。
手順（ステップバイステップ）
ステップ1：生テキストをそのまま貼らない
まず人間の目で 10行以下に圧縮 するか、明らかなノイズを削る。これだけで後工程の精度が上がります。
ステップ2：機微情報を除去またはローカル処理
契約書番号や顧客固有名を残す必要があるなら、オンプレ・非学習オプションの環境をITに確認。駄目ならマスキング必須。
ステップ3：プロンプト雛形を使う
例：
あなたは編集者。以下の口述メモを、(1)見出し付きMarkdown (2)箇条書き中心 (3)断定禁止の不明点は「要確認」にしてください。
禁止：新しい事実の創作、数値の推測。
入力：
<<< メモ >>>ステップ4：差分レビュー
AI出力と原文を並べて読み、勝手に追加された文末表現を削除。表やリストはそのまま信じない。
ステップ5：成果物のメタデータを付す
「AI整形済・人確認済／未」「使用モデル／日付」をフッタに書くと監査に強いです。
自動化を高度化するときの注意
ショートカットやAPIで 無人連結 するとマスキングが飛ばされがちです。人手確認ノードを1つ挟む設計がデフォルトです。定期バッチより、まず自分の週次レポート1種に限定して試すと安全です。
モデルやプロバイダを切り替えるたびに、同じプロンプトでも出力の癖が変わる点に注意してください。社内で「正」とするサンプル入出力を3組だけアーカイブしておくと、提供者変更時の受け入れテストが楽です。個人の実験用ワークスペースと、チーム共有用ワークスペースを分け、実験ログが誤って顧客資料に混ざらないようにもします。
トークンやログの保存期間も、情シスポリシーに合わせて決めます。AIに貼ったプロンプトの全文を個人メモに残すと便利ですが、機微ワードが含まれる場合は自動同期されるノートに書かないなど、保存先の信頼境界を意識してください。再現性のため会話ログを残すなら、アクセス権の狭いリポジトリや暗号化ストレージを使う運用が無難です。
実践ミニ演習
- 自分の口述メモ200字を用意し、マスキング版を別途作成する。
- 上記雛形を改変し、自分の職種別ロールに差し替える。
- AI出力から1文だけ根拠のない断定を探し、削除または「要確認」に変える。
セルフチェックリスト
- [ ] パイプライン図を口頭で説明できる。
- [ ] プロンプト雛形を1枚保存した。
- [ ] マスキングの実例を1つ作った。
- [ ] メタデータ表記のルールを決めた。
つまずきポイントと対処
- 要約が斜め上 → 入力が長すぎる。段落ごとに分割して要約し、最後に統合。
- トーンが合わない → Few-shot で理想の段落を2つ見せる（機微情報は仮の例に）。
- 規程違反 → クラウド禁止ならローカルLLMや社内ゲートウェイを検討。判断は情報システムと法務。
まとめ：次に何をするか
音声→AIは速さとリスクがセットです。次は STEP 09 でチーム内のプロンプト共有・マスキングルール・ログ保管を整え、STEP 10 でシリーズ全体を自分の職務に再配置してください。プロンプトの一般理論はサイト内「プロンプトエンジニアリング入門」も参照します。
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