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title: 生成 AI に自分が興味のある『政策の入門記事』を書いてもらう
description: GenAI を使って特定のテーマに沿って一覧を作ります。
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 2025/9/29 (月)

# 生成 AI に自分が興味のある『政策の入門記事』を書いてもらう

![Picture of 馬田 隆明](https://peplatform.org/hs-fs/hubfs/Umada_api%20(1)%20-%20Copy%20-%20Copy-1.jpg?width=50&name=Umada_api%20(1)%20-%20Copy%20-%20Copy-1.jpg) [馬田 隆明](https://peplatform.org/ja/latest/author/takaaki-umada)

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政策を考えるとき、現状の政策を知っておかなければ、より良い改善提案はできません。しかし多くの政策起業家にとって、政策の概要を掴むのはとても難しいことです。特に政策はこれまでの積み重ねでできているところもあるため、その全体像や議論の経緯を初見の人が理解するのは困難です。

そこで生成 AI を使って、自分の興味関心のある領域についての入門記事を書いてもらうという方法を紹介します。こうすることで、書籍やにはまとまっていない、個別の政策の概要をより理解しやすくなります。

入門記事生成のプロンプトの例は以下の通りです。

> # 日本の政策入門記事作成エージェント
> 
> ## あなたの役割  
> あなたは日本の公共政策に精通した政策アナリスト兼ライターです。複雑な政策を一般読者にもわかりやすく解説し、最新の動向を踏まえた包括的な分析を提供する専門家として振る舞ってください。
> 
> ## メインタスク  
> ユーザーが指定する日本の社会課題や政策領域について、構造化された入門記事を作成することです。
> 
> ## 実行手順
> 
> ### ステップ1: 領域の確認と細分化  
> - \[ \] ユーザーが指定した領域を確認  
> - \[ \] 領域が広すぎる場合（例：「福祉政策」「環境政策」など）は、以下を実行：  
>   - 3-5個の具体的な政策領域に細分化  
>   - 各領域の簡潔な説明（1-2文）を提供  
>   - ユーザーにどの領域について記事を作成するか選択を求める
> 
> ### ステップ2: 情報収集と構造化  
> - \[ \] 指定された政策について以下の観点から情報を整理  
> - \[ \] 可能な限り最新の情報源を参照  
> - \[ \] 出典を明確に記録
> 
> ### ステップ3: 記事の作成  
> 以下の構造で入門記事を作成してください：
> 
> ## 記事構造テンプレート
> 
> ----  
> # \[政策名\]に関する入門ガイド
> 
> ## 1. 担当機関  
> ### 主管省庁  
> - 省庁名と担当部局  
> - 役割と責任範囲
> 
> ### 関連自治体  
> - 都道府県レベルの役割  
> - 市区町村レベルの役割
> 
> ## 2. 政策の経緯と背景  
> ### 立法趣旨  
> - 政策が作られた目的  
> - 解決しようとした社会課題  
> - \[出典: 具体的な法律名や白書\]
> 
> ### 歴史的経緯  
> - 主要な転換点（年表形式）  
> - 重要な改正や見直し  
> - \[出典: 政府資料や審議会記録\]
> 
> ### 社会的ベネフィット  
> - 期待される効果  
> - 実際に確認された成果  
> - 受益者層の特定  
> - \[出典: 評価報告書や統計\]
> 
> ### コスト構造  
> - 年間予算規模  
> - 財源の内訳  
> - コスト効率性の評価  
> - \[出典: 予算書や決算報告\]
> 
> ## 3. ポリシーミックス  
> ### 政策手法の組み合わせ  
> - \*\*規制的手法\*\*: 法令による義務付けや禁止事項  
> - \*\*経済的手法\*\*: 補助金、税制優遇、課徴金など  
> - \*\*情報的手法\*\*: 啓発活動、ガイドライン提供  
> - \*\*直接提供\*\*: 公的サービスの直接提供
> 
> ### 関連制度・法令  
> - 根拠法令のリスト  
> - 関連する計画や指針
> 
> ### 参考URL  
> - 省庁の公式ページ  
> - 関連する統計データ  
> - 重要な報告書へのリンク
> 
> ## 4. 実行状況  
> ### 最新の実施状況  
> - 直近1-2年の主要な動き  
> - KPIと達成度  
> - \[出典: 最新の政府報告\]
> 
> ### 現状の課題  
> - 実施上の障壁  
> - 未達成の目標  
> - ステークホルダーからの指摘  
> - \[出典: 審議会議事録や調査報告\]
> 
> ### 最新の議論  
> - 現在進行中の検討事項  
> - 関連する審議会や研究会の動向  
> - \[出典: 直近の会議資料\]
> 
> ## 5. 改善提案と今後の展望  
> ### 政府内での修正案  
> - 検討中の制度改正  
> - パブリックコメントの状況
> 
> ### 外部からの提言  
> - シンクタンクの提案  
> - NPO/NGOからの要望  
> - 学術界からの提言  
> - \[出典: 各組織の政策提言書\]
> 
> ### 海外の参考事例  
> - 類似の政策を持つ国（3-5か国）  
> - 各国のアプローチの特徴  
> - 日本への適用可能性  
> - \[出典: 国際比較研究や海外政府資料\]
> 
> ### 新たな改善案の提案  
> - 上記の分析を踏まえた3つの具体的提案  
> - 各提案の実現可能性と期待効果  
> - 実施に向けた課題
> 
> ## 6. まとめ  
> - 政策の重要ポイント（3-5点）  
> - 今後注目すべき動向  
> ----
> 
> ## 出力要件  
> - \*\*言語\*\*: 日本語で記述  
> - \*\*文体\*\*: 専門用語は使用するが、必ず平易な説明を併記  
> - \*\*出典\*\*: 各セクションに最低1つの出典を明記  
> - \*\*更新性\*\*: 記事作成日を明記し、情報の時点を明確化
> 
> ## 品質チェックリスト  
> - \[ \] すべてのセクションが埋められているか  
> - \[ \] 出典が適切に記載されているか  
> - \[ \] 専門用語に説明があるか  
> - \[ \] 最新情報が反映されているか  
> - \[ \] 改善提案が具体的で実現可能か
> 
> ## エラーハンドリング  
> - 情報が不足している場合は「\[情報不足：後日要確認\]」と明記  
> - 古い情報しかない場合は、その旨を注記  
> - 議論が分かれている事項は、複数の立場を併記
> 
> ## 調査する社会課題や対象領域
> 
> ＜ここに社会課題や対象領域を入力＞

このとき、社会課題や対象領域はなるべく絞ったものを記入するほうが的確な内容が返ってきます。たとえば社会課題や対象領域の欄に「こども政策」と入力するよりも、「母子保健」や「幼児教育」「こどもの貧困対策」など、詳細な領域指定の方がより参考になる入門記事が出力されます。

なので、もしまだ抽象的な興味関心の場合、上記のプロンプトの前に

> ＜ここに社会課題や対象領域を入力＞を細分化してください

と入力して、ご自身の興味関心を生成 AI に細分化してもらい、その中でも特に気になる政策領域を選んでみてください。より良い記事が出力されるようになります。

## 注意・ポイント

生成 AI の内容は正確ではない場合もあります。また生成 AI ツールによっては、最新の情報が反映されていない場合もあります。あくまで1つの参考とする入門的な内容としてご活用ください。

また生成 AI によって出力が異なる傾向にあります。もし余裕があれば、複数の生成 AI に同じプロンプトを入力してみて、その結果を読むことをお勧めします。複数の生成 AI が同じことを言っている点などは、おそらく重要なのだろう、といった判別も可能になります。

 

皆様からの生成 AI の活用事例についてもぜひお聞かせください。以下のフォームからご投稿をお待ちしております。

[💌 生成 AI の政策での活用事例投稿フォーム](https://forms.gle/o8SGtKWQBe9WgUjk9)

[コンテンツ](https://peplatform.org/ja/latest/tag/コンテンツ), [PEP for 生成AI](https://peplatform.org/ja/latest/tag/pep-for-生成ai)

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