2026年7月3日

2026年7月2日

    「AIの返答がなんかズレる」の正体。指示を変える前に整えるべき“前提”の話

    エンジニア くろろ

    「AIの返答がなんかズレる」の正体。指示を変える前に整えるべき“前提”の話

    こんにちは!株式会社テラ デザインチームです!

    「ClaudeやGeminiに頼んでみたけれど、なんだかイメージと違うものが返ってくる」

    AIを本格的に使い始めた方なら、一度はこんな経験があるのではないでしょうか。

    そんなとき、多くの人はこう考えます。「プロンプト(指示)の書き方が悪いのかな」と。そして、指示文をあれこれ言い換えて、試行錯誤を繰り返す。私自身も、はじめはそうでした。

    でも、いろいろ試すうちに気づいたんです。AIの返答がズレる原因は、実は指示のテクニックの前段階、AIに“渡している前提”のほうにあることが、とても多いのだと。

    今回は、その「AIに渡す前提」の話をしてみたいと思います。

    AIの結果がズレる本当の理由は、「前提の曖昧さ」

    同じAIに、同じような指示を出しても、人によって返ってくるものの質はまるで違います。この差はどこから来るのでしょうか?

    答えは、AIに渡している前提情報、具体的には、背景・目的・制約・完成イメージ、などの解像度の差です。

    AIは、便利で優秀な壁打ち相手ですが、いい感じに行間や暗黙知まで読んでくれるわけではありません。

    こちらの頭の中にある「なんとなくのイメージ」までは、察してくれないのです。

    だから、前提が曖昧なまま指示を出すと、AIも“それらしいけれど、なんか違う”答えを返してくる。逆に言えば、前提がくっきりしていれば、指示そのものはシンプルでも、精度はぐっと上がります。プロンプトのテクニックは、その前提を整えた次の話なんです。

    プロが最初に整える「4つの前提」

    では、具体的に何を渡せばいいのか。指示を出す前に、次の4つを考えてみましょう。

    1. 目的:何のために、誰のためにつくるのか。
    2. 背景・制約:既存のルールや、譲れない条件、避けたいこと。
    3. 完成イメージ:どんなトーンや方向性を求めているか。参考になる例があれば、なお良いです。
    4. 判断基準:何をもって「良い」とするのか。合格ラインの共有。

    たとえば「背品紹介の文章を書いて」とだけ雑に丸投げするのではなく、「新規の見込み客向けに(目的)、専門用語を避けた柔らかいトーンで(完成イメージ)、実績の数字は必ず入れて(制約)、読んだ人が問い合わせしたくなる文章を(判断基準)」と伝えてみる。

    たったこれだけで、返ってくるものは別物になります。

    やっていることは、AIに“考えるための材料”をきちんと渡してあげる、ただそれだけなんです。でも、この一手間があるかないかで、結果は驚くほど変わります。

    この作業、どこかで見たことはありませんか?

    ここまで書いてきて、勘のいい方は、あることに気づかれたかもしれません。

    この「目的・背景・完成イメージ・判断基準を言語化して、相手に渡す」という作業。実はこれ、AIに限った話ではないんですよね。

    人を相手にして、誰かに何かをお願いするとき、たとえば、社内の別部署に仕事を頼むときも、外部のパートナーに制作物を発注するときも、良いアウトプットは、いつも「良い前提」から生まれます。

    相手がAIでも人でも、そこは変わりません。

    “任せる”という行為の本質は、驚くほど共通しているのです。

    だからこそ、AIとの対話で前提整理と言語化の練習を積んでいる人は、実は人への依頼や外注も、自然と上手くなっていく。

    私はそう感じています。

    AIが上手い人ほど、「任せ方」が上手い

    AIを本当に使いこなしている人を見ていると、共通点があります。決して、丸投げをしないんです。

    前提を整え、任せる範囲を見極め、自分の中に判断基準を持っている。そのうえで、細部はAIの力に委ねる。この“任せ方のうまさ”こそが、アウトプットの質を分けているように思います。

    そして、これはそのまま、これからの時代に求められる力なのかもしれません。

    AIが当たり前になる時代に伸びていくのは、「なんでも自分で抱え込む人」ではなく、「前提を整えて、上手に任せられる人」。AIとの向き合い方は、そのまま仕事の任せ方の練習にもなっている…そう考えると、日々の試行錯誤も、少し前向きに捉えられる気がします。

    まとめ

    思い通りのアウトプットは、指示のうまさよりも、前提の整理と言語化から生まれます。

    「なんかズレるな」と感じたときは、指示文を練り直す前に、一度立ち止まって、渡している前提そのものを見直してみてください。相手がAIではなくて新人の人間のスタッフ、だと捉えてみるのもいいでしょう。きっと、糸口が見つかるはずです。

    そして、この“前提を整理する”という作業は、実は私たちTERAが、日々お客様と一緒に取り組んでいることそのものでもあります。何を、なぜ、どうつくるのか。その土台を一緒に言語化していく。もし「AIに任せてみたけれど限界を感じた」「そもそも、何をどう整理すればいいのか分からない」という場面があれば、その整理のお手伝いから、お気軽にご相談ください。

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