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AIへの頼み方で結果が変わる伝わる指示5つの型

同じAIでも、頼み方を変えるだけで返ってくる答えは変わります。目的・材料・依頼・出力形式・確認条件の5つの型と、悪い頼み方から良い頼み方への書き換え例をまとめました。

公開日
更新日
著者
シュン博士
AIへの指示を組み立てる5つの型(目的・材料・依頼・出力形式・確認条件)

結論から言えば、同じAIなのに人によって結果が違うのは、AIの性能差ではありません。渡した情報の量と形の差です。そして、その渡し方には型があります。

この記事で扱うのは、特定のツールの使い方ではありません。ChatGPTでもClaudeでもGeminiでも、文章で頼むタイプのAIであれば同じように使える、基本の型です。覚えることは5つだけで、あとはそれを毎回埋めていくだけになります。

Mindset

AIは「察してくれる同僚」ではなく、「入社初日の新人」

長く一緒に働いている同僚なら、「いつもの感じでお願い」で通じます。AIはそうではありません。知識は豊富で、文章を書くのも速い。けれど、あなたの商売のことも、社内の事情も、これまでの経緯も、何ひとつ知らないまま今日入ってきた新人です。

知らないこと 1

あなたの商売

扱っているもの、価格帯、来てくださるお客様の年齢層、近くの同業との違い

知らないこと 2

社内・お店の事情

誰が決めるのか、何を書いてはいけないのか、どこに載せる文章なのか

知らないこと 3

これまでの経緯

前に何を試して、何がうまくいかなかったのか。いま何に困っているのか

つまり、うまくいかない原因の多くは「聞き方が下手」ではなく、「前提を渡していない」ことにあります。優秀な新人に仕事を頼むときと同じで、先に前提を渡せば、返ってくるものは変わります。

5 Types

伝わる指示、5つの型

頼み方は、次の5つを順に埋めていくと形になります。全部を長く書く必要はありません。1行ずつでも、5つそろっているだけで返ってくるものが変わります。

AIへの指示を組み立てる5つの型(目的・材料・依頼・出力形式・確認条件)
1

目的|何のために使うか

同じ「お店の紹介文」でも、ホームページのトップに大きく載せる一文と、常連のお客様へのメールに添える一文では、まったく別の文章になります。誰が読むのか、どこに載せるのかを先に伝えると、AIは言葉づかいと長さをそこに合わせにいきます。

例:初めて来店される方向けに、ホームページのトップへ載せる紹介文を作りたい。
2

材料|AIに渡す情報(ここが一番効く)

5つのうち、結果がもっとも変わるのがここです。AIは世の中の一般論は知っていますが、あなたのお店の事実は知りません。屋号、扱っているもの、価格、客層、他店と違う点——あなたしか知らないことを渡した分だけ、返ってくる文章は「どこにでもある文章」から離れていきます。数字と固有名詞を入れるのがコツです。

例:京都市北区で1人でやっている整体院。60分5,000円。40〜60代のお客様が多く、デスクワークの肩こりの相談が7割。予約はLINEのみ。

渡す材料に、お客様の氏名や連絡先などの個人情報、社外秘の資料、パスワードやIDは含めないでください。材料は「事実」であって「秘密」ではありません。

3

依頼|してほしい処理

作る・直す・整理する・比べる。してほしい処理を1つに絞って書きます。「紹介文を作って、ついでに短くして、SNS用にも直して」とまとめて頼むと、どれも中途半端になりがちです。頼みごとは分けて、1回に1つ。

例:この材料をもとに、紹介文を3案作ってください。
4

出力形式|見出し・表・箇条書き・文字量

形を指定しないと、AIは長めに、丁寧に書こうとします。貼り付ける先が決まっているなら、見出しの有無、箇条書きか文章か、何字くらいかを先に伝えておくほうが早いです。「表で」「3行で」だけでも効きます。

例:1案あたり150字以内。見出し1行+本文2〜3文。箇条書きは使わない。
5

確認条件|人が必ず見る項目

AIは、もっともらしい間違いを混ぜてくることがあります。料金、営業時間、資格名、会社名——事実・数値・固有名詞は、人が見る前提で扱ってください。「最後に確認用の一覧を付けて」と頼んでおくと、どこを見ればよいかがはっきりし、見落としを防ぎやすくなります。公開してよい内容かどうかの判断も、最後は必ず人が行います。

例:料金・所要時間・営業時間は私が確認します。使った数字を最後に箇条書きで並べてください。

そのまま使えるひな形

目的:何のために使うか
材料:AIへ渡す情報
依頼:してほしい処理
出力形式:見出し・表・文字量
確認条件:人が必ず見る項目

この5行をメモアプリに貼っておき、毎回コピーして埋めるところから始めてください。慣れると、頭の中で5つを並べられるようになります。

Before / After

悪い頼み方 → 良い頼み方

型の効き目は、書き換えを見るのが一番わかりやすいです。個人事業主の方が日常的に使う3つの場面で並べます。AFTERの文は長く見えますが、書いているのは5つの型を埋めただけです。

BEFORE

うちの店の紹介文を書いて

AFTER

初めて来店される方向けに、ホームページのトップへ載せる紹介文を3案お願いします。京都市北区で1人でやっている整体院で、60分5,000円、40〜60代のデスクワークの方が多く、予約はLINEのみです。1案150字以内、見出し1行+本文2〜3文で。料金と所要時間は私が確認するので、使った数字を最後に箇条書きで並べてください。

誰に・どこに載せるか(目的)と、店の事実(材料)が入ったことで、どの店にも当てはまる一般論ではなく、あなたの店の文章に近づきます。

BEFORE

予約のお礼メールを書いて

AFTER

初めてご予約いただいたお客様へ、当日までにお送りするお礼メールの本文を作ってください。伝えたいのは3点です。10分前にお越しいただきたいこと、動きやすい服装が望ましいこと、キャンセルは前日までにLINEでお願いしたいこと。丁寧だが硬すぎない口調で250字以内、件名も1行つけてください。3点が漏れていないか、最後に確認用の箇条書きを添えてください。

伝えたい3点を先に材料として渡しているので、書き直しの往復が減り、抜けにも気づきやすくなります。

BEFORE

この資料を要約して

AFTER

取引先へ出す見積書のたたき台を作るために、この提案書を要約してください。私が知りたいのは、先方の要望・納期・予算に関わる記述だけです。この3つを見出しにして、各3行以内。金額と日付は原文のまま引用し、原文に書かれていないことは「記載なし」としてください。

要約を何に使うかを伝えたので、まんべんない要約ではなく、次の作業に必要な部分だけが残ります。

同じ5つの型は、文章を頼むときだけでなく、AIにプログラムを書いてもらうときにもそのまま使えます。たとえばスプレッドシートの集計を自動化する場面では、「材料」がシートの列の並び、「出力形式」が動かし方の指定にあたります。

When It Drifts

それでもズレ続けるときの、3つの直し方

5つの型を埋めても、一発でぴたりと合うことは多くありません。上手な人とは、一度で完璧な指示が書ける人ではなく、出てきたものへの直し方が上手な人です。ズレたときは、次の3つを順に試してください。

手1|直すのは、1回に1か所

「もっと短く、やわらかく、専門用語もなくして、あと事例も足して」とまとめて頼むと、直したかった部分まで作り変えられて、前のほうが良かった、ということが起こります。直すのは1回に1か所。良くなった状態を土台にして、次の1か所へ進みます。

例:見出しはそのままで。本文だけ2割短くしてください。

手2|「感想+場所+方向」で伝える

「なんか違う」だけでは直しようがありません。感じたこと(感想)、どこが気になるか(場所)、どうしたいか(方向)の3点をつなげると、それだけで指示になります。「かたい感じ/2段落目/もう少しやわらかく」——この形です。

見た目やデザインについて「なんか違う」を言葉にするコツは非デザイナーの見た目5原則にまとめています。

手3|逆に、AIへ質問させる

何度直してもしっくり来ないときは、立場を入れ替えます。「いい紹介文を書くために、私に何を聞けばいい?」と頼むと、AIのほうから「お客様の年齢層は?」「価格帯は?」と聞き返してきます。それに答えていくと、自分では思いつかなかった材料が集まり、精度が上がりやすくなります。渡す材料が足りないときほど効く方法です。

例:この紹介文をもっと良くするために、私に聞いておきたいことがあれば、先に質問してください。

合言葉:困ったら画面ごと質問

指示の出し方以前に、画面に出てきた言葉の意味がわからず止まってしまうこともあります。そのときは、その画面のスクリーンショットを撮ってAIに貼り、「これはどういう意味ですか。どうすればいいですか」と聞いてください。文章で説明しようとして詰まるより、画面ごと渡すほうが早く進みます。

まとめ:頼み方は、覚えるより持ち歩く

目的・材料・依頼・出力形式・確認条件。この5つは、暗記するものというより、手元に置いて毎回見るものです。メモアプリに貼っておき、頼むたびに埋める。それだけで、返ってくる答えは変わっていきます。

そして、一番効くのは2つめの「材料」です。AIが知らないのは、あなたが当たり前だと思っている事実のほうです。うまくいかないと感じたら、まず材料を1行足してみてください。

Author

シュン博士

理学博士・AIエンジニア

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