なぜAIは指示を「わかってくれない」のか？伝わらない3つの原因

AIに対してフラストレーションを感じる場面では、AI側でも「どのように処理すればよいのか判断できない」状態に陥っている可能性があります。まずはAIの考え方や処理の仕組みを理解し、技術的な課題として整理することが重要です。

1. AIは行間を一切読まない（ハルシネーションの真因）

人間同士のコミュニケーションでは、阿吽の呼吸や「行間を読む」ことが当たり前ですが、AIにはその前提がありません。AIは、入力されたテキスト情報だけを手がかりに、次に続く言葉を確率的に予測する仕組みになっています。
そのため、指示の中に含まれていない背景情報は、AIにとっては「存在しないもの」と同じ扱いとなり、人間側が言語化して伝えなければなりません。

2. 詰め込みすぎた指示は「最初と最後」しか伝わらない

AIモデルには、一度に処理できる情報量（トークン数）に限界があります。また、近年の研究では、長大なプロンプトを入力した場合、文章の「冒頭」と「末尾」の情報はよく認識される一方、「中間」にある指示が見落とされやすいという特性（Lost in the Middle現象）が指摘されています。

複雑なタスクは一度で完了させようとせず、手順を分割して段階的に指示を出すことが、精度向上の近道です。

3. AIが判断できる材料が足りていない

AIは、過去に学習したデータをもとに回答を生成します。そのため、学習データに含まれていない最新情報、非公開の社内用語、極端にニッチな専門分野については、正確な回答ができません。
AIが判断材料を持たない質問を無理に答えさせようとすると、誤った情報を生成する可能性が高くなります。社内固有の知識が必要な場合は、RAG（検索拡張生成）を活用するか、プロンプト内で参照すべき資料やテキストを明示的に与えることが必要です。

【テキスト編】ChatGPT・Claudeが「優秀な部下」に変わる指示の型

ビジネスシーンで文章作成や要約などを依頼する際、「文章力が高い文章を書いて」といった抽象的な指示では、AIのアウトプットは安定しません。重要なのは、表現力ではなく構成で指示することです。

脱・丸投げ！役割・制約・出力形式を分ける「構造化プロンプト」

「○○について書いてください」といった曖昧な依頼だけでは、AIは視点やトーン、情報の深さを判断できず、結果として内容がぶれやすくなります。こうしたズレを防ぐために有効なのが、プロンプトを構造化して伝えることです。

役割・条件・アウトプットの形式を分けて整理することで、AIはそれぞれの要素を明確に認識できるようになります。
 以下のようなテンプレート（型）を使えば、指示の意図が伝わりやすくなり、修正の手間も大幅に減らすことができます。

【構造化プロンプトの基本テンプレート】

このように「#」や「[]」を使って情報の区切りを明確にすることで、AIの解釈ミスを大幅に減らすことができます。

AIに「前提条件」」を指示する技術

AIの回答に対して「どこか浅い」「一般論に終始している」と感じる場合、その多くは「誰に向けて」「何のために」書くのかという前提条件が抜けています。

単に「メールの文案を作成してください」と指示するのではなく、以下の例のように背景とターゲットを明確に与えてください。前提条件の有無で、回答精度は大きく変わります。

【背景（Why）】

「納期が遅れていることを謝罪しつつ、信頼を損なわないようにリカバリーの提案を行いたい」

【ターゲット（Who）】

「長年の取引があるが、礼儀や形式を重んじる年配のクライアント担当者」

「この文章を読む相手がどのような感情になることがゴールか」まで定義することで、AIは文脈に沿った適切な言葉選びができるようになります。

「思考プロセス」を確認して認識ズレを防ぐコツ

複雑な判断や論理展開が求められるタスクでは、唐突に最終回答を求めると、論理の飛躍や前提のズレが起きやすくなります。そこで有効なのが、思考プロセスを段階的に確認するアプローチです。

具体的には、プロンプトの最後に

といった一文を加えます。

このワンクッションを挟むことで、AIの理解不足や認識ズレを早い段階で修正でき、結果的に手戻りを減らすことができます。AIと協働するうえでは、「考え方を見える化する」ことが非常に重要です。

一度で諦めない！「修正指示（フィードバック）」で精度を高める方法

最初から完成度の高い回答が出ることは多くありません。AIを使いこなしている人ほど、対話を重ねながらアウトプットを磨いていきます。大切なのは、「どこをどう直したいのか」を具体的に伝えることです。

修正指示の黄金フレーズ

修正の方向性をAIに正しく伝えるための、代表的なフレーズをいくつか紹介します。

【具体性の向上】

「全体的に抽象的です。『例えば〜』といった具体例を2つ追加してください」

【視点の切り替え】

「その案にはコスト面で懸念があります。コスト削減の観点から、別の案を提示してください」

【トーンの修正】

「やや堅い印象です。もう少し親しみやすい語尾に書き直してください」

【情報の整理】

「情報量が多く読みづらいです。重要なポイントを3つに絞り、表形式で整理してください」

こうした適切なフィードバックを重ねることで、AIはより実務に使える「部下」へと育っていきます。

「Custom Instructions」で前提知識を固定する方法

ChatGPTには「Custom Instructions（カスタム指示）」という機能があり、あらかじめ設定しておくことで、すべてのチャットに共通する前提条件を適用できます。