AIの回答が期待外れでがっかり…
時短できると思って使い始めたけど、これじゃ余計に時間が…
もしあなたも同じような悩みを抱えているのであれば、この記事が役にたつはずです！
この記事を読めば、AIの「困った回答」の原因から具体的なプロンプト修正テクニックまで、しっかり理解できるようになるでしょう。
期待通りの回答が得られるようになれば、最強のアシスタントとして大活躍してくれますし、何より、AIを使うことが楽しくなりますよ！
実は、この記事を書いている私も、以前は「AIって難しい…」と悩み、頭を抱えていた一人なんです
でも、プロンプト作りのコツをつかんでからは、AIとの対話がどんどん楽しくなり、欠かせない相棒になりました。
その「苦労から得たノウハウ」を、あなたにも分かりやすくお伝えしましょう。
- AIの「なぜ？」がわかる！困った出力の根本原因
- 今日から実践！プロンプト修正の基本テクニック
- ケース別解決法：ハルシネーション・指示無視も怖くない！
- 初心者でも安心！エラー解決7つの心得とAI活用術
「私にもできるかな…」と尻込みする必要なんてありません！
AI初心者の方でも「なるほど！」と納得できるように、できるだけ丁寧に解説していきますね！
さあ、あなたもAIを最強の相棒にしませんか？
【この記事限定！】
最後まで読むだけで
他では手に入らない
お役立ちツール
を無料でプレゼント！
AIのプロンプトに関する「困った！」の原因を解明しよう
業務効率化を目指してChatGPTなどのAIツールを使い始めたものの、「あれ？期待してた回答と違うな…」と戸惑ってしまった経験はありませんか？
これ、あなただけではありません。
- 質問と全然関係ない回答が返ってくる。
- もっともらしいけど、よく調べたら間違っている情報（ハルシネーション）だった。
- 指示した作業の一部しか実行してくれない。
- 文章が不自然だったり、専門用語が多すぎて理解できなかったりする。
- 何度も同じことを言い直さないと、意図が伝わらない…。
なぜ思ったとおりの回答をしてくれないのか、その理由と解決への糸口がわかれば、AIはあなたの強力な味方になってくれます。
まずは、その根本原因と、プロンプト改善への大切な心構えを一緒に見ていきましょう。
AIの嘘や指示無視…「困った出力」を生むプロンプトの主な原因3選
AIが期待通りに動いてくれないのには、ちゃんと理由があります。
ここでは、特に代表的な「困った出力」であるハルシネーション（もっともらしい嘘）や指示無視がなぜ起こるのか、その主な原因をお伝えしますね。
LLM（大規模言語モデル）の基本動作って？
まず知っておきたいのは、AI（特に文章を生成するLLM）は、人間のように「考えて」言葉を選んでいるわけではない、ということ。
まるで「次に来る言葉当てゲーム」をしているかのように、膨大なテキストデータから学習したパターンに基づいて、「この言葉の次には、この言葉が来る確率が高いな」と予測して文章を生成しているんです。
- 例えるなら…
- 「今日はいい天気なので、公園にピクニックに…」と聞いたら、次に「行きたいな」や「行きました」と続くのを予測するようなイメージ。
この仕組みが、時々、人間から見ると「え？」と思うような出力を生んでしまうことがあるのです。
「困った出力」を生む主な原因まとめ
| 困った出力の種類 | 主な原因 | 簡単な説明 |
|---|---|---|
| ハルシネーション | 1. 訓練データの限界 2. コンテキスト（文脈）不足 3. 知識の鮮度（学習時期）の問題 | AIが知らない情報や古い情報に基づいて、もっともらしい「嘘」を創作してしまうことがあります。 |
| 指示無視 | 1. プロンプトの指示が曖昧 2. 複数の指示が混在し、AIが混乱 3. AIの能力を超える複雑な要求 | あなたの指示がAIに正確に伝わっていないか、AIが処理しきれない可能性があります。 |
| 曖昧な出力・冗長な出力 | 1. プロンプト内の情報不足 2. 出力形式や具体性の指示不足 3. 「簡潔に」という指示の欠如 | AIが「何をどこまで詳しく答えるべきか」判断できず、ぼんやりした回答や長すぎる回答をしてしまうことがあります。 |
プロンプト改善の第一歩：成功へ導く「原因究明」と「試行錯誤」のコツ
AIの「困った出力」の原因が少し見えてきたところで、次に大切なのがプロンプトを改善していく上での「心構え」です。
焦らず、一つずつ試していくことが成功への近道ですね。
この心構えで取り組めば、あなたもきっとプロンプト改善の達人に近づけますよ！
AIから期待通りの答えをGET！プロンプト修正の基本テクニック
AIの「困った！」の原因と心構えが分かったら、いよいよ実践編。
ここでは、AIにあなたの意図を正確に伝え、期待通りの回答を引き出すための基本的なプロンプト作成・修正テクニックを5つの原則と3つのステップに分けてご紹介しますね。
AIに伝わるプロンプト作成術：今日から使える「明確化」5原則
AIに「ちゃんと伝わる」プロンプトを書くためには、いくつかの基本的な原則があります。
これらを意識するだけで、AIの応答品質は格段に向上しますよ！
慣れないうちから全部完璧にやろうとするのではなく、まずは気になったものを一つ試してみて、効果を実感してみましょう！
その感動が、記憶するための良い刺激になります！
AIの期待外れを解決！プロンプト改善アプローチ【簡単3ステップ】
原則は分かったけど、実際にどうやって修正していけばいいの？
そんなあなたのために、どんな問題にも応用しやすい汎用的なプロンプト修正アプローチを3つのステップでご紹介しますね。
- 長いプロンプトを、いくつかの短い指示に分割してみる。
- 一度に一つの指示だけを与えてみて、AIが正しく理解できるか確認する。
- 問題が再現する最小限のプロンプトを探る。
- 使っている単語を、より具体的で誤解の少ない言葉に置き換えてみる
- 同じ指示でも、別の言い方や角度から伝えてみる
- 類語辞典などを参考に、表現のバリエーションを試す
AI: この製品は、さらなる成長の可能性を秘めています。
ユーザー: 次の文章をポジティブな印象に変えてください。「計画は大幅に遅れています。」
AI: 計画は、より確実な成功に向けて慎重に進められています。
ユーザー: 次の文章をポジティブな印象に変えてください。「彼の提案は現実的ではありません。」
AI: （ここにAIの回答を期待）
これらのステップを参考に、プロンプトを「育て」ましょう！
【具体例】曖昧指示→的確指示へ！プロンプト改善Before/After
「曖昧な指示」は、AIが期待外れの回答をする大きな原因の一つです。
ここでは、よくある曖昧な指示のパターンと、それをどうすれば的確な指示に変えられるのか、具体的なBefore/After事例で見ていきましょう。
事例1：新しいキャッチコピーの依頼
| 状態 | プロンプト例 | AIの回答例（想定） | 問題点・改善ポイント |
|---|---|---|---|
| Before | 「うちの新製品のキャッチコピー、なんかいい感じに考えてよ。」 | 「未来を拓く革新的テクノロジー！」（ありきたりで具体的でない） | 「いい感じ」が曖昧すぎる。 製品情報、ターゲット顧客、伝えたいイメージが不明。 →製品の特長、ターゲット、希望するトーンを具体的に指示する必要がある。 |
| After | 「30代の働く女性向け新発売オーガニックスキンケア『潤み肌』のキャッチコピーを3案提案してください。製品の特長は「天然由来成分100%」「時短ケア」「癒やしの香り」です。親しみやすく、少し高級感が感じられるトーンでお願いします。」 | 1. 「天然うるおい、時短で輝く。働く私のご褒美スキンケア『潤み肌』」 2. 「1日の終わりに、癒やしの香りで素肌リセット。『潤み肌』で始めるオーガニック習慣」 3. … | 製品情報、ターゲット、提供価値、希望トーンが明確になり、AIが具体的な提案をしやすくなった。 |
事例2：情報収集と要約の依頼
| 状態 | プロンプト例 | AIの回答例（想定） | 問題点・改善ポイント |
|---|---|---|---|
| Before | 「最近のAI市場の動向についてまとめて。」 | （膨大な情報の中から、どの側面に焦点を当てるべきか不明瞭なため、非常に広範で焦点の定まらない回答になる可能性） | 「最近」「AI市場」「動向」の定義が広すぎる。 何を知りたいのか、どの程度の詳細さが必要なのか不明。 →期間、具体的な市場セグメント、知りたい情報の種類（例：市場規模、主要プレイヤー、技術トレンドなど）を特定する必要がある。 |
| After | 「2024年以降の日本の生成AI市場における主要な技術トレンド3点について、それぞれ200字程度で解説してください。特にビジネス活用事例に焦点を当ててください。」 | 1. （トレンド1の解説） 2. （トレンド2の解説） 3. （トレンド3の解説） | 期間、地域、市場セグメント、知りたい情報、焦点、出力形式（3点、各200字程度）が明確になり、AIが的を射た回答を生成しやすくなった。 |
あなたの「曖昧指示」を見つける思考プロセス
- 誰に何を伝えたいのか？（目的の明確化）
- そもそも、その情報を何のために、誰に伝えたいのかを明確にしましょう。
- AIはエスパーじゃないと心得る
- AIはあなたの頭の中を読めません。「言わなくても分かるだろう」は禁物です。
- 5W1Hでチェック
- 指示内容が「いつ・どこで・誰が・何を・なぜ・どのように」の要素を満たしているか確認してみましょう。
- AIになったつもりで読んでみる
- あなたがAIだったら、その指示で迷わず作業できるか？と自問自答してみるのも効果的です。
これらのポイントを意識して、AIとのコミュニケーションエラーを減らしていきましょう！
【ケース別】AIの悩み解決！プロンプト改善テクニック集
プロンプトの基本が分かったところで、次はLLM（大規模言語モデル）を使っていると特によく遭遇する「代表的なお悩み」と、それぞれの具体的な解決テクニックをケース別に見ていきましょう。
「それ、私もよくある！」というケースがきっと見つかるはずです
Case1：AIの嘘「ハルシネーション」を防ぐ3つの秘訣
AIがもっともらしい「嘘」をついてしまうハルシネーション。これに気づかず情報を鵜呑みにしてしまうと大変です。
ここでは、ハルシネーションを減らし、AIに事実に基づいた回答をさせるための秘訣を探ります。
1. 事実確認の徹底
AIに「知ったかぶり」をさせず、不確実な情報を排除するための基本テクニック。
・以下の質問について、確実な情報のみに基づいて回答してください。不明な点や確証がない場合は『不明です』と明確に記述してください。
・あなたの知識が2023年までのものであることを考慮し、それ以降の情報については推測で答えないでください。ポイント・期待される効果
AIに対して、不明な点は正直に「不明」と回答するように指示することで、根拠のない情報を生成するのを抑制します。
また、AIの知識カットオフ（学習データがいつまでのものか）を明示することで、最新情報に関する誤った回答を防ぎます。
2. 情報源の指定
AIが参照する情報を限定することで、誤った情報源や古い情報に基づくハルシネーションを防ぎ、特定の知識に基づいた回答を引き出すテクニック。
・〇〇社が発行した最新の市場レポート（2024年版）に基づいて、日本の△△市場の今後の展望を分析してください。
・以下のURLの記事内容のみを参考にして、要点を3つにまとめてください。
[URLをここに]ポイント・期待される効果
信頼できる特定の情報源（レポート、社内文書、特定のウェブサイトなど）を指定することで、回答の精度と信頼性を高めます。
また、情報源を限定することで、AIが広範な情報から誤った関連付けをするリスクを低減します。
3. 根拠の提示要求
AIに回答の論理的根拠を説明させることで、人間がその妥当性を判断しやすくし、誤りを早期に発見しやすくするテクニック。
・提案するマーケティング戦略それぞれについて、その戦略が有効だと考える理由と、参考にした情報源（もしあれば具体的な書籍名やURL）を併記してください。
・その結論に至った思考プロセスをステップバイステップで説明してください。ポイント・期待される効果
AIに回答の背景にある思考プロセスや参照情報を明示させることで、回答の透明性が向上します。
また、根拠が不明確であったり、論理に飛躍がある場合に、それを見抜きやすくなります。
改善例
- AIの知識は学習データに基づいているため、データに含まれないことや最新情報は知らない。
- 質問が曖昧だと、AIが文脈を「創作」して補おうとすることがある。
- 確率的にそれらしい言葉を選んでいるだけで、事実かどうかを判断しているわけではない。
- 事実確認を促す: AIに「知らないことは知らない」と言わせる。
- 情報源を指定・限定する: AIが参照する情報の範囲をコントロールする。
- 回答の根拠を提示させる: なぜその回答になるのか説明させることで、誤りに気づきやすくする。
- 具体性を高める指示をする: 曖昧さを減らし、AIの「創作」の余地を狭める。
「2025年の日本のAI市場規模はいくらですか？」
AIの回答例（ハルシネーションの可能性）:
「2025年の日本のAI市場規模は、約5兆円に達すると予測されています。特に医療分野での活用が期待されています。」
「現時点で信頼できる情報源（例：公的機関の統計、著名な調査会社のレポートなど）に基づいて、2025年の日本のAI市場規模に関する予測があれば教えてください。予測がない場合は、その旨を明確に記述し、推測での回答は避けてください。」
AIの改善後回答例:
「現時点（2024年X月）では、2025年の日本のAI市場規模に関する公的機関や主要調査会社からの確定的な予測値は公表されていません。いくつかの民間予測ではX兆円～Y兆円との見方もありますが、これらはあくまで現時点での試算であり、変動する可能性があります。」
Case2：「指示無視」をなくすプロンプト術
ちゃんと指示したはずなのに、全然違うことをしてくる…
これ、けっこうありませんか？
AIの指示無視は、本当に困ってしまいますよね。
でも、これもプロンプトの書き方を工夫することで、AIをぐっと「従順」にすることができます。
1. 指示の明確化と分解
複雑な指示や複数のタスクを一度に依頼するのではなく、より具体的で小さなステップに分解して指示するテクニック。
・（NG例）
この記事をいい感じに要約して、SNSでシェアできるようにして
・（OK例）
ステップ1: 以下の記事を300字以内で要約してください。
[記事本文]
ステップ2: ステップ1の要約を元に、X(旧Twitter)用の投稿文案を3つ作成してください。
各投稿文案は100字以内で、ハッシュタグを2つ含めてください。ポイント・期待される効果
タスクを段階的に指示することで、AIが混乱しにくくなり、各ステップでの処理の精度が向上します。
最終的に、指示通りの質の高い結果を得やすくなります。
2. 役割と目的の明示
AIに特定の役割（ペルソナ）を与えたり、作業の目的を明確に伝えたりすることで、AIが指示の意図をより深く理解しやすくなるテクニック。
あなたはプロの校正者です。以下の文章を読み、誤字脱字や文法的な誤りを全て修正してください。
修正の目的は、中学生にも理解しやすい平易な文章にすることです。ポイント・期待される効果
AIに特定の専門家やキャラクターになりきらせることで、その役割に応じたトーンや視点、専門知識に基づいた回答が期待できます。
ハッキリ目的を伝えることで、AIが複数の選択肢から判断に迷った際に、より目的に合致したアウトプットを生成する手助けとなります。
3. 制約条件の具体化
「～しないでください」「必ず～してください」といった制約条件を具体的に示すことで、AIの自由な解釈による意図しないアウトプットや逸脱を防ぎ、期待する範囲内での出力を促すテクニック。
以下のキーワードリストの中から必ず5つ以上のキーワードを使い、製品紹介文を作成してください。ただし、『最高』『完璧』といった主観的すぎる表現は使用しないでください。
生成する文章は、必ず丁寧語（です・ます調）で記述してください。ポイント・期待される効果
使用する単語、表現スタイル、文字数、盛り込むべき要素などを細かく指定することで、よりコントロールされた結果を得られます。
望ましくない表現や内容を避けるためにも有効です。
4. 出力形式の厳密な指定
最終的にどのような形式で出力してほしいのか（例：箇条書き、段落構成、表形式、特定のタグ付けなど）を非常に具体的に指示することで、後工程での加工の手間を減らし、そのまま使える形での出力を得やすくするテクニック。
・以下の顧客情報を、名前・年齢・購入製品・購入日の4つの列を持つMarkdown形式の表で整理してください。
・メリットとデメリットを、それぞれ3つの箇条書きで簡潔にまとめてください。各箇条書きの先頭には●を使用してください。ポイント・期待される効果
期待する出力形式を明確に伝えることで、AIが構造化されたデータや特定のフォーマットに沿ったテキストを生成しやすくなります。
場合によっては、出力形式の例文やテンプレートを示すことも非常に効果的です。
改善例
- 指示が曖昧で、AIが何をすべきか正確に理解できていない。
- 一度に多くの指示を詰め込みすぎて、AIが混乱している。
- プロンプトに、守ってほしい制約条件や前提条件が明記されていない。
- AIの能力や得意な処理形式と、あなたの指示がミスマッチしている。
AIに「言うことを聞いてもらう」には、あなたが「良き上司」や「明確な指導者」になるイメージを持つと良いかもしれません！
Case3：回答を具体的に/短く！曖昧・冗長さを解消するプロンプト術
「AIの回答が、なんだかフワッとしていて分かりにくい…」
「もっと簡潔に要点だけ知りたいのに、話が長い！」
これもよくあるお悩みです。
AIの回答をシャープに、そしてコンパクトにするテクニックをご紹介しますね。
1. 背景・文脈の提供
AIに対して、何のために、誰に向けて、どのような情報が必要なのかという「背景」や「文脈」を具体的に伝えるテクニック。
・来週の新人研修で「効果的なプレゼンテーション資料の作り方」について話します。
研修対象は社会人経験3年未満の若手社員です。
・彼らが明日からすぐに実践できるような、資料作成のコツを5つ、各100字程度で説明してください。ポイント・期待される効果
AIは提供された文脈情報を基に、情報の範囲、深さ、トーンなどを最適化しようとします。
結果として、より状況に即した、具体的でユーザーにとって本当に役立つ回答を生成しやすくなります。
2. 具体例の要求・提示
抽象的な概念や一般的な説明ではなく、具体的な事例や例えを要求したり、こちらから例を提示したりする（Few-shotプロンプティング）テクニック。
・テレワーク導入のメリットについて説明してください。特に、中小企業が享受できる具体的なメリットを3つ、それぞれ事例を交えて教えてください。
・例えば、『〇〇のような状況で役立つ機能』といった形で、このツールの便利な使い方を教えてください。ポイント・期待される効果
具体的な事例や例えを交えることで、AIの回答がより理解しやすくなり、実際の行動に移しやすくなります。
こちらから例を示すことで、AIは回答の方向性や詳細度を把握しやすくなり、期待に近いアウトプットが得られやすくなります。
3. 出力形式の厳格な指定
文字数、項目数、段落構成、リスト形式、表形式など、AIに生成してほしいアウトプットの「型」を厳密に指定するテクニック。
・〇〇問題の解決策について、あなたの提案を200字以内の短いパラグラフで述べた後、その具体的な実行手順を番号付きリストで3ステップに分けて記述してください。
・この長い記事の要点を、箇条書きで5つにまとめてください。各要点は30字以内でお願いします。
・以下の情報を、製品名・価格・特徴・発売日の4項目で整理し、Markdownの表形式で出力してください。ポイント・期待される効果
出力形式を細かく指定することで、AIの回答を強制的に簡潔にしたり、必要な情報を構造化したりすることができます。
冗長な説明を効果的に抑制し、情報を整理された形で受け取ることが可能になります。
4. 目的・対象者の明確化
AIに対して、生成する情報が「誰に向けて」「何のために」必要なのかを明確に伝えるテクニック。
・この専門的な内容を、専門知識のない一般の方向けに、中学生でも理解できるように、例え話を交えながら説明してください。特に重要な専門用語3つについては、簡単な注釈をつけてください。
・この情報は、経営層への報告資料のサマリーとして使用します。1分で全体像が掴めるように、結論と主要な根拠3点に絞って記述してください。ポイント・期待される効果
目的と対象者を伝えることで、AIは情報の取捨選択（何を伝え、何を省略するか）や表現のレベル（専門用語の使用頻度、説明の丁寧さなど）を適切に調整しやすくなります。
結果として、より目的に合致した、具体的で無駄のない、相手に伝わりやすい回答が得られやすくなります。
改善例
- プロンプトで「何について、どの程度詳しく」知りたいのかが十分に伝わっていない。
- AIは、指示がなければ関連情報を広く深く提供しようとする傾向がある。
- 出力の長さや形式（例：箇条書き、要約）を指定していない。
これらのテクニックを使いこなせば、AIはあなたにとって、より「使える」情報源になってくれるはずです！
【初心者必見】AIプロンプトの品質UP！7つの黄金律
ここまで具体的なプロンプト修正テクニックを見てきましたが、テクニックと同じくらい大切なのがLLMと上手に付き合っていくための「心得」です。
特にAI初心者の方が、安心して、そして楽しくAIを活用していくために、ぜひ覚えておいてほしい7つのポイントをご紹介しますね！
これらの心得を胸に、あなたもAIとの良好な関係を築いていってくださいね！
まとめ
さて、今日の記事で解決のヒントは見つかりましたか？
今回は、AIから期待する回答が返ってこない原因、具体的なプロンプト改善テクニック、そしてAIと上手に付き合うための心得まで、幅広く解説しました。
この記事で特に覚えておいてほしいのは、次の3つのポイントです。
・AIの特性を理解し、プロンプトは常に「具体的に」指示すること。
・ハルシネーションや指示無視など、ケース別の対処法を試してみること。
・完璧を求めず、試行錯誤を記録しながら楽しむ心構えを持つこと。
これらのテクニックと心得を実践すれば、AIは「気難しい相手」から「あなたの思考を助ける最高のパートナー」に変わるでしょう。
AIの力を引き出し、「もっとスムーズに楽しく時短できる未来」を、ぜひ手に入れてくださいね！
まずは今日学んだことを一つでも試してみてください！
小さな「できた！」の積み重ねが、大きな自信に繋がります。
最後までお読みいただき、本当にありがとうございました！
この記事の
限定プレゼントは…
こちら！☟
↑このダウンロードリンクですが、添付してあるのは「.html」ファイルです。青文字をクリックすると新規タブで内容を見ることができます！
ダウンロードが不安な方は、青文字をクリックして先に内容をチェックしましょう。
【ダウンロードボタンを押したあと】
ボタンを押すと「.html」ファイルがダウンロードされます。専用のソフトとかでも開けるのかもしれませんが、基本的にはブラウザ画面にドロップするだけで内容が見れますよ！
Excelも大好きなので、定時退社するための時短術を紹介しています！
よかったらどうぞ！
