AIの答えが思いどおりにならない原因は、プロンプトだけではありませんでした。
AIの使い方で迷う10の問いに、記事66本をAIで作った経験と実験で答えます。
「〜しないで」と頼むと逆に出るのか、も同じ条件で試しました。
10の問いと対処法の一覧
先に、10の問いと「どうすればいいか」を表にまとめました。
各Qでは、答えと対処法を最初に置き、理由と例をその下に書いています。
気になる問いから読んでも分かるようにしています。
| Q | 問い | 対処法 |
|---|---|---|
| 1 | 思っていた答えと違うのは、プロンプトのせい？ | 根拠を聞き、足りない材料を渡してから頼み直す |
| 2 | どういうプロンプトがいい？ | 1行目に、何を決めたいかを書く |
| 3 | 自分が思っている答えを引き出すには？ | 気になった所を、感じたままの言葉で1つずつ返す |
| 4 | アバウトに伝えるか、詳しく伝えるか。その差は？ | 数えられることは数字に、数えられないことは理由を添える |
| 5 | ルールファイルは必要？ どこまで作り込む？ | 2回以上言った指示だけを、200行以内で書く |
| 6 | AIツールによって、性格や向き不向きは違う？ | 性格より、やりたいことに強いツールで選ぶ |
| 7 | 白熊効果は、AIにも当てはまる？ | 当てはまる。禁止した物ほど出力に入るので、欲しい物を書く |
| 8 | 心理学から、AIへの伝え方を学べる？ | してほしいことを先に書き、禁止には理由を添える |
| 9 | AIの良さを引き出すには？ | 確かめ方まで渡し、AIに確かめて直させる |
| 10 | 結局、AIはどう使うべき？ | 作業はAIに、決めることと最後の確認は人に |
思った答えが出ないのは、プロンプトのせいか
Q1からQ3は、答えが外れたときの話です。
外れる原因、伝え方、直し方の順に見ます。
Q1. 思っていた答えと違うのは、プロンプトのせい？
答え：多くは、プロンプトより「AIに渡した材料」が原因です。
よく言われるのは、プロンプトの質がそのままAIの回答の質になる、という答えです（日立ソリューションズ・クリエイト）。
ただ、プロンプトが同じでも、渡した資料や読ませたページが違えば、答えは変わります。
・比べる相手の情報を渡さずに比較表を頼むと、空いたマスをAIが推測で埋める
・Webページを読ませても、AIが受け取るのは要約のことがある。そこで原文に無い数字が混ざる
など
渡す材料の考え方は、コンテキストとは？AIの性能を変える「情報環境」の考え方にまとめています。
Q2. どういうプロンプトがいい？
答え：1行目に、何を決めたいかを書くプロンプトです。
よく言われるのは、役割を与えて、目的や背景、出力の形を指定することです（ソフトバンク）。
ただ、型をすべて埋めても、何を決めたいかが抜けていると、無難な答えが返ってきます。
・よくある頼み方：記事のテーマ案を出して
・1行目を足す：申し込みを迷う読者の不安をなくしたい。そのための記事テーマを5つ出して。材料は下に貼った問い合わせのメモ
プロンプトそのものの考え方は、プロンプトとは？AIに仕事を依頼する設計書の考え方にあります。
Q3. 自分が思っている答えを引き出すには？
答え：1回で当てようとせず、気になった所を1つずつ返します。
よく言われるのは、1回で完璧を狙わず、追加で指示して直す、という進め方です（ソフトバンク）。
このとき、うまい指示を考え直す必要はありません。
・「この言葉の意味が分からない」
・「同じ始まり方が3回続いている」
・「ここだけ急に堅い」
このくらいの言葉で、直す場所は十分に伝わります。
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AIへの指示は、どこまで詳しく書くか
Q4とQ5は、指示やルールをどこまで書き込むかの話です。
同じテーマの記事を9本書かせて、ルールの効き方も比べました。
Q4. アバウトに伝えるか、詳しく伝えるか。その差は？
答え：差が出るのは詳しさより、守れたかを確かめられる書き方かどうかです。
よく言われるのは、丁寧すぎるくらいに詳しく指示を書く、という答えです（ソフトバンク）。
ただ、「読みやすく」をいくら詳しく書いても、守れたかの判断は読む人で変わります。
・「短く」→「一文は60字まで」
・「見出しの下は簡潔に」→「見出しの下は3文まで」
・「堅くしないで」→「初めての人が読むので、専門用語には一言説明を添えて」
数字は、いま一番長いものに合わせないようにします。
ほぼ全部が通ってしまい、効かないからです。
Q5. ルールファイルは必要？ どこまで作り込む？
答え：毎回同じ指示をしているなら要ります。
書くのは、毎回守ってほしいことだけです。
よく言われるのは、ルールファイルに書けば、毎回同じ指示を繰り返さなくていい、という答えです（Claude Code）。
ただ、Claude Codeの公式ドキュメントでは、ルールファイルは強制の設定ではなく、AIが読む資料として扱われます。
長いほど守られにくく、1ファイル200行以内が目安です。
同じテーマの記事を、ルールの渡し方だけ変えて3本ずつ書かせました（Claude Opus 5）。
数えたのは、文章のルール17項目に反した箇所です。
| 渡したルール | ルールに反した箇所（3本） |
|---|---|
| 渡さない | 4件／7件／6件 |
| 文章のルール17項目（うち13項目が「〜しない」の形） | 1件／1件／0件 |
| 同じ17項目を「〜する」の形に書き換え | 1件／2件／0件 |
ルールを渡すと、反した箇所ははっきり減りました。
否定の形と肯定の形の差は、この本数では見えません。
ただ、ルールに書いていない「似た文の繰り返し」は、ルールを渡した記事にも毎回出ました。
ルールファイルの考え方そのものは、ルールファイルとは？AIを安定運用する指示書の考え方にまとめています。
AIツールの違いと、白熊効果
Q6からQ8は、AIの性格の違いと、人と同じ心のくせがあるかの話です。
Q7は、同じ課題で30本書かせて試しました。
Q6. AIツールによって、性格や向き不向きは違う？
答え：違います。
性格より、やりたいことに強いツールで選びます。
| やりたいこと | ツール | 公式が説明している特徴 |
|---|---|---|
| 企画の相談、壁打ち | ChatGPT | 話し方の性格を設定で選べる（デフォルト／プロフェッショナル／フレンドリーなど7種類） |
| 長い文章を書いて整える | Claude | 好奇心、偏らない見方、思慮深さを持つように性格を設計した（2024年） |
| 自分のメールや資料を使う | Gemini | Gmail、ドキュメント、ドライブ、カレンダーとつなぎ、中身を探して要約できる |
| 出典つきで調べる | Perplexity | ネットをその場で検索し、出典つきで答えるアンサーエンジン |
性格を説明しているのはChatGPTとClaudeで、GeminiとPerplexityは、つながる先や検索が特徴です。
性格の違いは使い心地の差で、できることの差は、つながる先と検索で決まります。
使っている個人の感覚では、ChatGPTは企画が得意な「陽キャ」、Claudeは整理が得意な「陰キャ」です。
Q7. 白熊効果は、AIにも当てはまる？
答え：当てはまります。
禁止した物を、AIは意識した出力にします。
よく言われるのは、人は「考えないで」と言われるほど考えてしまう、という白熊効果です（Wegnerら 1987）。
白熊を考えないよう指示された人は、抑えきれず、その後にかえって白熊のことを多く考えました。
AIでも、入れないでと頼んだ物が、出力に入ってきます。
分かりやすいのは、画像のプロンプトをAIに作らせるときです。
・頼んだこと：猫のキャラクターは入れないで、プロンプトを作って
・できたプロンプト：「猫のキャラクターは入れない」という一文が入っている
・画像生成のAIは「猫」を読み取り、猫を出すことがある
Midjourneyの公式ガイドも同じ例を挙げています（Midjourney）。
「ケーキなし」のパーティーと書くと、ケーキが出てくることがある、という例です。
ふだんのやりとりでも、禁止したことが答えの中に断り書きとして出てきます。
文章では何が起きるのかを、カフェのトーストを紹介する150字の文章で試しました。
Claude Opus 5で、条件ごとに10本ずつです。
・何も頼まない：10本すべてに「ふんわり」が出た
・その言葉を使わないよう頼む：0本。代わりに「しっとり」が10本すべてに入った
・噛んだ様子が浮かぶ言葉で、と頼む：0本。近い「ふわり」が10本に残り、噛む音や弾力の描写が増えた
禁止した言葉そのものは消えましたが、同じ種類の言葉に置き換わりました。
言葉は消えても、禁止した物への意識は残っています。
書き方そのものが変わったのは、してほしい書き方を渡したときだけでした。
Q8. 心理学から、AIへの伝え方を学べる？
答え：そのまま当てはめず、してほしいことと、その理由を伝えます。
公式ガイドも、「何をしないか」より「何をするか」を伝えるよう勧めています（Anthropic）。
ただし、良い例のほうにも理由つきの否定形が残っています。
・理由なし：三点リーダーは使わない
・理由あり：読み上げソフトが発音できないので、三点リーダーは使わない
Q7で見たとおり、禁止は、その物を出力に呼び込みます。
理由を添えた効果までは、今回は測っていません。
結局、AIの良さを引き出す使い方
Q9とQ10は、ここまでの8問をまとめた答えです。
AIに何を渡し、人に何を残すかの話です。
Q9. AIの良さを引き出すには？
答え：頼むときに、確かめ方まで渡します。
確かめる手段があると、AIは結果を見て、人が指摘しなくても自分で直します。
ただ、AIは文字数を数え間違えることがあります。
プログラムを動かせるAIなら、数えるプログラムを作ってもらい、それで確かめさせます。
・頼み方の例：一文は60字まで。書き終えたら各文の字数を数え、超えた文は直して
AIが書いた記事をどう確かめるかは、AIで作ったブログ記事、そのまま公開していいのか？品質チェックの方法に書いています。
Q10. 結局、AIはどう使うべき？
答え：作業はAIに任せ、決めることと最後の確認は人が持ちます。
・AIに任せる：書く、調べる、数える、確かめる
・人が持つ：何を決めたいか、出していいかの最終確認
任せる工程を増やすほど、人の時間は「確認」に集まります。
どこまで任せられたかの実測は、ブログ運用はどこまで自動化できたか。人に残った2つの判断にまとめています。
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