コンテスト企画の差別化とブラッシュアップ

コンテストのアイデアをAIに壁打ちさせると、大抵はお世辞や褒め言葉が返ってきます。「地域の特性を活かした素晴らしい着眼点です」から始まり、当たり障りのない改善点を2〜3個添えて終わるのが典型的です。しかし実際の本番では、同じような企画が何十件も審査員の前に並びます。単体で見れば良く見えるアイデアでも、横並びにされると埋もれてしまいます。

最初の段落で役割を審査員、それも「応援の言葉は一切言わない審査員」に設定しているのはそのためです。アドバイザー役を与えるとAIは励ましに傾きますが、審査員役を与えると減点要素を真っ先に探すようになります。3段落目で「よくある凡庸なパターン」をあらかじめ定義させているのも同様の狙いです。比較対象を目の前に作らなければ、「差別化ポイント」を尋ねても単なる草案の要約が返ってくるだけだからです。

4段落目では、募集要項の配点基準に沿って客観的な点検を行わせます。全体評ではなく項目別の配点評価を求めることで弱点が数値で明確になり、下位2項目に絞って直せば良いため修正作業が迷わなくなります。修正後の予想点数まで出させることで、その改善案が本当に得点に直結する変更なのかを検証できます。

5段落目の制約で褒め言葉を禁止し、存在しない機能や連携機関を勝手に捏造することを防いでいます。企画の差別化プロンプトでよくある失敗が、AIが「大手企業や大学と連携し〜」などと勝手に追加してしまい、文章の見栄えは良くなるものの実現可能性の面で根拠を失ってしまう現象です。このプロンプトは一度で終わらせず、指摘された弱点を修正した草案を再度投入し、点数が伸びたかを確認しながらブラッシュアップしていく用途に最適です。

返ってくるのは一般的な長所3点と改善点3点程度です。改善点も「具体的な実行計画を補強すると良いでしょう」といった誰にでも当てはまる抽象的な内容になり、どこをどう直すべきかが分かりません。審査基準を与えていないため配点の大小が無視され、比較対象もないため「斬新です」という評価が他者と差別化できているかどうかも判断できません。