失敗から学ぶ：悪いプロンプトの改善方法

◆ 良い答えは良い質問から生まれる

AIが期待通りの答えを返してくれない時、その原因はAIではなく私たちの「指示の出し方」にあることがほとんどです。ここでは、初心者がやりがちな「悪いプロンプト」の典型的な例と、それをどう改善すれば良いかを学びます。

 

◆ 悪い例①：指示が曖昧すぎる

AIは文脈を読んでくれません。「あれ」「それ」といった指示語や、背景の説明が不足していると、何をすべきか理解できず、ありきたりで質の低い回答しか返ってきません。

悪い指示の例：
「ブログ記事を書いて。」
改善後の指示の例：
「『生成AIを仕事で活用する5つの方法』というテーマでブログ記事を書いてください。ターゲットは30代のビジネスパーソンで、文字数は1500字程度。専門用語は避け、親しみやすいトーンでお願いします。」

 

◆ 悪い例②：指示が矛盾している

「短く、でも詳しく」のように、同時には満たせない矛盾した指示を出すと、AIはどちらを優先すべきか混乱してしまい、中途半端な回答を生成する原因になります。

悪い指示の例：
「新商品の特徴を、簡潔に、しかし詳細に説明してください。」
改善後の指示の例：
「新商品の特徴を、箇条書きで3つのポイントに絞って説明してください。各ポイントは専門的なデータを用いて詳細に記述してください。」

 

【用語まとめ】

  • 曖昧な指示
    背景や目的が不足しており、AIが意図を汲み取れない指示のこと。
  • 矛盾した指示
    「短くかつ詳しく」のように、両立が難しい条件を同時に与える指示のこと。
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