AIへの指示（プロンプト）は、お願い文ではなく設計図です。目的・条件・評価を順に並べると、出力が安定します。今日から使える型と失敗の直し方をまとめます。
「うまく答えてくれない」と感じるときは、聞き方が曖昧なことが多いです。目的→材料→完成形→評価の順に指示を書くと、AIは狙いを理解しやすくなります。短時間で質を上げるコツを紹介します。
目的→材料→完成形→評価の順で組み立てる
プロンプト：AIに与える指示文のこと
評価基準：良し悪しを判断する物差し（字数・難易度など）
制約：必ず守る条件（敬体、語彙レベル、禁止事項など）
質問がぼんやりだと、答えもぼんやりします。まず「目的」を一文で決め、次に使ってよい「材料」（想定読者・語彙レベル・参照できる前提）を示します。さらに「完成形」（構成・見出し数・書式）を明記し、最後に「評価基準」（字数・読みやすさ・チェック項目）を書きます。この順番にすると、AIは狙いと制約を同時に理解し、再現性が高くなります。
例：「目的＝中学生向けに相対性理論の概要を説明／材料＝比喩は日常例、数式なし／完成形＝見出し3つ・各段落150字前後／評価＝専門用語を3語まで定義」。この形なら、誰が読んでもゴールが揃います。
指示は「お願い」ではなく「設計図」です。順序を固定すると、毎回の出来がブレにくくなります。目的→材料→完成形→評価をテンプレ化して、課題ごとに中身だけ差し替えれば時短と品質が両立します。
例と反例を1セット置くと精度が上がる
ショット：見本として与えるサンプル（例）
反例：やってほしくない形の見本（NG例）
AIは見本からルールをつかむのが得意です。良い例だけでなく反例も一緒に置くと、「これは避ける」という境界が伝わります。「良い例＝短文で比喩入り」「反例＝三段落以上の長文」「反例の理由＝長すぎるため」と明記すれば、狙いに合わない出力を自然に外してくれます。例と反例を1セットにするだけで、修正回数が大きく減ります。
学校のレポートでも同じです。先生が配る模範解答の隣に「やりがちな失敗例」を貼ると、全体の質が底上げされます。AIにも同じ渡し方をすると、期待に近づきます。
望む形だけでなく、望まない形も見せると理解が速いです。良い例＋反例＋理由の三点セットを用意しましょう。
失敗は「どこが曖昧か」を示すサインとして使う
分解：うまくいかない指示を要素に割ること
逐次化：一気通貫ではなく段階に分けて指示すること
出力が外れたら「AIがダメ」ではなく、プロンプトの曖昧を見つけるチャンスです。失敗文を「目的」「材料」「完成形」「評価」に分解し、どれが不足かをチェックします。特に「評価」が抜けると、長すぎ・難しすぎになりがちです。さらに、作業を逐次化して「まず骨子」「次に文体調整」「最後に校正」の三段で頼めば、精度が上がります。
直し方の例：「語彙が難しい→読者＝中学生を明記」「話が長い→各段落120〜160字」「論点がズレる→NG例を添える」。原因と対策を1対1で結ぶと、再発が減ります。
失敗は「どこを指定していないか」を教える鏡です。分解→補強→逐次化の順で直すと、同じミスを繰り返しません。
まとめ：設計の型と例・反例で再現性をつくる
プロンプトは思いつきではなく設計です。目的→材料→完成形→評価の型を使い、良い例と反例を並べ、失敗は分解して逐次化で直す。この流れをテンプレにすれば、どんな課題でも出力のブレが小さくなります。今日から自分の“設計ひな形”を作り、課題のたびに中身だけ入れ替えて運用しましょう。
目的→材料→完成形→評価を固定する
良い例と反例を1セットで渡す
失敗は分解して逐次化で直す
以上が本記事から得られる学びです。最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
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