「AIに聞くたびに答えが違う」を止める——中小企業でAIを"再現性のある道具"にする3つの設定

「同じことを聞いたのに、AIが人によって違うことを言う」

AIを社内で使い始めた会社からよく聞かれる声です。この声は、AIそのものが「悪い」わけでも、社員の使い方が「下手」なわけでもありません。多くの場合、AIに「うちの会社の前提」が共有されていない状態で、みんなが同じことを聞いているために起きます（会話履歴やモデルの更新の影響もあります）。

経営者としてやることは2つあります。1つは、社員のプロンプト力を伸ばすこと。もう1つは、個人の才能や勘に頼らずに済む部分を、仕組みで揃えること。この記事は後者、"仕組みで揃える"側の話です。

この記事の要点

• AIの答えのバラつきは、社員の技能不足ではなく、AIに「うちの前提」が入っていないことが原因
• 揃える打ち手は3つ：①カスタム指示②プロンプトの共有帳③会社データを見に行かせる仕組み
• 3つとも「一度作れば全社員に効く」ものなので、経営者が予算と時間を出す優先度が高い

AIの答えがバラつく本当の理由

まず前提の整理から。AIは、「昨日あなたが言ったこと」も、「うちの会社の書き方ルール」も、聞かれなければ知りません。人間の新入社員なら、まず先輩が「うちはこういう会社」「文章はこう書く」を教えるはずです。AIには、それを毎回・全社員がやり直しているのが、いまの中小企業の姿です。

これでは、AIの答えは揃いません。当然です。

揃えるための3つの設定

順に見ていきます。難易度の低い順に並べているので、上から手を付けるのが正解です。

設定	何を仕込むか	効く場面	難しさ
① カスタム指示	自社の書き方ルール	文章の生成全般	低
② プロンプトの共有帳	よく使う指示のテンプレ	頻出業務（メール返信・要約）	中
③ 会社データを見に行かせる	社内文書・過去実績への参照経路	「うちの過去事例で答えて」系	高

① カスタム指示（一番簡単で、効きが早い）

主要なAIツールには、「一度書いておくと以降ずっと効く指示」を登録する場所があります。Geminiなら「Custom instructions」、ChatGPTなら「カスタム指示」、Claudeなら「プロジェクト」の説明欄など、名前は違いますが仕組みは同じです。

ここに、「いつも社員のドラフトを直しているところ」を3〜5行で書きます。ゼロから作らなくて大丈夫です。

• 「返信メールは敬語で。カジュアルな表現は避けてください」
• 「社名は『株式会社◯◯』の正式名称で書いてください」
• 「箇条書きは3つまで。それ以上は文章にまとめてください」
• 「文章の締めは『何卒よろしくお願いいたします』で統一してください」

この程度で十分効果が出ます。

Geminiの場合、2026年9月からこの設定がGmail・Sheets・Slides・Drive・Chatにも広がったので、1回入れれば全アプリで効きます。詳しくはGeminiに「うちの書き方」を1回覚えさせれば、Gmailも Sheetsも Slidesも同じ人格で返してくるにまとめました。

② プロンプトの共有帳（社員のプロンプト力を上に揃える）

社員全員のプロンプト力を同じ高さに引き上げるのは、正直難しいです。ですが、「うちでよく使うプロンプト」をリスト化して共有することは今日からできます。

一番簡単な形は、Googleスプレッドシート1枚です。

場面	プロンプト（社員がコピペして使う）
お問い合わせメールの一次返信	「以下の問い合わせ文に対し、当社の一次返信を下書きしてください。敬語で、締めは決まり文で。［自社で定めた返信予定日］までに折り返す旨を明記」
商談メモの要約	「以下の商談メモを、①相手のニーズ ②当社が提案したこと ③次のアクション の3段で要約してください」
見積根拠のたたき台	「以下の見積金額の根拠を、お客様に説明する形で200字程度にまとめてください」

このシートを社内の誰でも編集できる形にしておくと、うまくいった書き方が自然に蓄積されます。前に誰も見ない社内マニュアルを、AIで「検索できる形」に書き直すで書いた「マニュアルの入り口」の考え方に近い話で、社員全員のプロンプト力を、上に揃えるための仕組みです。

③ 会社データを見に行かせる仕組み（AIに"うちの記憶"を持たせる）

3つ目は少しハードルが上がりますが、効果は一番大きい設定です。AIに、社内文書・過去の見積・過去のお客様対応履歴を見に行かせる経路を作ります。

イメージしやすいのは、Google WorkspaceのGeminiで「うちのDrive内にある去年の同じお客様の見積を参考にして、今回のたたき台を作って」と頼めるようにする形です。ChatGPTでも「プロジェクト」に社内文書をアップして参照させる形、Claudeでも同じ思想の機能があります。

ここまで来ると、AIの答えは**「うちの会社らしい」答え**に変わります。バラつきが減るだけでなく、"うちの過去の判断"を踏まえた回答が返ってくるようになります。

ここは仕組みづくりが少し複雑になるので、代表と推進担当だけで先に試して、うまくいったパターンだけ全社に配る形が安全です。この考え方はAIを「一番使う社員」に投資を寄せると重なります。

3つを組み合わせるとどうなるか

3つはバラバラに使うものではなく、重ねて効く設定です。

• ①カスタム指示だけ：文章の見た目や敬語・表記を揃える助けになる（多くの場面でまずここから）
• ①＋②：文章の見た目に加え、使う場面ごとに練られた指示が入る（社内で使い方を定着させる段階で効く）
• ①＋②＋③：AIが自社の資料を踏まえて返す。自社らしい答えが出やすくなる

まず①、次に②、③は代表と推進担当だけで先行。この順番で少しずつ試すのが、中小企業で無理のない道筋です。進める期間は、対象業務や社内文書の整備状況によって調整してください。

経営者が「AIに任せる仕事」を決める前に

3つの設定は「揃える」ための話ですが、その前に**「そもそもどの仕事をAIに任せるか」**の判断があります。この根っこの部分は社長が「AIに任せる仕事」を見分ける、3つのモノサシに書いたので、この記事とセットで読んでいただくと、判断→仕組み→運用の流れが1本つながります。

まず、ここから

「AIの答えがバラつく」問題は、社員の才能で解決するものではなく、経営者が仕組みで解決する問題です。TSUNAGARU AI LABOでは、①②③の設計と社内定着を伴走しています。何から手を付けるべきかを含めて、無料相談からお声がけください。導入判断の視点は中小企業がAI導入支援会社を選ぶ7つの視点もご覧ください。