AIへの依頼は、例外を一つ足してから送る

AIに依頼するとき、やりたいことは書けているのに、返ってきた結果を見てから「あ、そこは違う」と気づくことがあります。目的は伝えたつもりなのに、制約、失敗したときの扱い、どこまで確認してほしいかが抜けている。ここが抜けると、AIの回答は一見それらしく見えても、あとで手直しが増えます。

今回読んだ Prompt Coach の研究でも、開発者が書いたプロンプトは明確さや出力要求では比較的高く、制約、エラー処理、文脈情報では低めに出ていました。これはコード生成だけの話ではなく、文章作成、調査、予定整理をAIに頼むときにも起きやすい抜け方だと感じます。

この研究では、IDE内の tutor が質問で促してくれる仕組みを使っています。ただ、日常で真似したいのは大きなシステムそのものではなく、AIへ送る前に「足りない条件を自分で一つ足す」という姿勢です。

依頼文を整えるとき、きれいな言い回しを探すより先に、見落としやすい三つを見ます。制約は何か。失敗時はどう扱うか。結果をどう確かめるか。この三つを一行ずつ足すだけで、AIの回答を受け取ったあとに見る場所がはっきりします。

次にAIへ何かを頼むとき、依頼文の最後に三行だけ足してみます。「制約: 既存の書き方に合わせる」「失敗時: 判断できない部分は推測せず質問する」「確かめ方: 最後に確認観点を箇条書きにする」のような形です。

全部を完璧に書く必要はありません。まずは、今回の依頼で外されたら困ることを一つだけ書き足す。これくらいなら5分もかかりませんし、AIの回答を読む自分にも小さなチェックリストが残ります。

このやり方のよいところは、AIにうまく頼む練習が、そのまま自分の意図を残す練習になることです。何を避けたいのか、どこを大事にしたいのか、どの条件だけは守りたいのか。それを毎回少しずつ言葉にするほど、AI任せではなく、人間側の判断も残ります。

もし回答がずれたら、プロンプト全体を責めるより「今回足りなかった一行は何だったか」を見ます。その一行を次の依頼文に足していく。AIを速く使うだけで終わらせず、未来の自分が使える頼み方の記録にしていきたいです。