「Markdownで見出しを細かく指定しなきゃ…」
「背景も目的も出力例も、全部テンプレートに詰め込まなきゃ…」
そう思っていませんか？
こんにちは！ 以前の自分も、AIに指示を出すときは枠組みやテンプレートをガチガチに作り込んで、一発で完璧な出力を出そうとしていました。
前回の記事でもお伝えした通り、ノンプロ研の「生成AI基礎講座」を受講して、プロンプトの本質は「一発の命令」ではなく「リアルタイムの対話の技術」であると学びました。
▼ 前回の記事はこちら
【ノンプロ研】「一発で決まるプロンプト」は本当に必要？生成AI基礎講座で確信した対話の重要性
今回はその続編として、AIが無難な回答に収束するのを防ぎ、自分らしいオリジナルなアウトプットを引き出す「ユニバーサルアプローチ（発散と収束）」について学んだ内容を報告します！
ユニバーサルアプローチとは何か？
今回の講座で学んだのが「ユニバーサルアプローチ」です。
普通に指示を出すだけだとAIは「確率的に無難な回答」に収束してしまいますが、AIがどこへ収束するかを人間側がプロンプトで設計・働きかけるアプローチのことです。 （ノンプロ研のタカハシさんとAIの対話から生まれた造語とのこと。前回の記事でも少し触れています）
4つのプロセスで構成されていますが、今回は特に刺さった「発散」と「収束」を中心にアウトプットします。
【発散】自分では思いつかないアイデアをAIに引き出してもらう
ゆさぶり：極端な条件でアイデアを揺さぶる
あえて非日常・極端な条件を設定してアイデアを引き出す手法です。
「RPGのレベルアップや報酬の仕組みを応用して、〇〇の学習継続アイデアを出してください」
「1日3分しか使えない前提で、〇〇を継続する方法を考えてください」
「〇〇が最悪に失敗するパターンを列挙し、その逆を行くアイデアを出してください」
RPGの応用といったゲーミング性のある発想は自分ではなかなか出てこないので、こういった「普段使わない条件」でゆさぶりをかけるのが特に刺さりました。
ペルソナ：特定の立場・視点から意見をもらう
特定の人物や立場になりきってもらい、その視点から意見を引き出す手法です。 有名人視点の例も紹介されていましたが、ビジネス利用ではターゲット・専門家視点も実践的とのことでした。
「プログラミング学習に一度挫折した初心者の目線で、この説明のわかりにくい点を指摘してください」
「デジタルツールに苦手意識がある50代の方として、このUIの使いにくい箇所を教えてください」
「セキュリティリスクの専門家の視点から、この設計の問題点を洗い出してください」
発散に対する筆者の理解：ポイントは「自分が持っていない視点」を借りること
しっくりきたのは「ゆさぶりもペルソナも、目的は同じ」という点でした。 どちらも「自分の思考の外にある視点」をAIに引き出してもらうための手法です。
「〜について教えて」という曖昧な問いかけではAIは最も無難な回答に収束しますが、「RPGの仕組みを応用して」「イーロンマスクの視点で」と条件を加えると収束先を意図的にずらせます。 普段自分では考えなさそうな方向を指定すればするほど、新しいアイデアが出てくるのが発散の面白さだと感じました。
【収束】ブレや脱線を防ぎ、望む回答に寄せる4つの工夫
① 魂の点火：こだわりと目的を最初に伝える
「〇〇という背景があり、△△を目的としています。この前提でアドバイスしてください」
ここを怠ると「コンテキストが汚れる」、つまり前提がないまま対話が進んでブレが生じます。
② 足場かけ：いきなり完成品を作らせない
「まず構成案だけ」→「次に骨子だけ」→「最後に肉付け」と段階的にステップを踏みます。 一発で完成品を出させるより、ズレを早期に発見・補正できます。
③ 不測時のルール：推測させないための一言
「情報が足りない場合は推測して補わず、私に質問してください」
これ一言で、AIが勝手に補完して話がズレていく現象を防げます。
④ フィルタリング：自分だけの基準で絞り込む
「実現性と楽しさの基準で優先順位をつけて」「修正が簡単な順に並べ替えて」
自分の選定基準をAIに伝えることで「AIが出した答え」を「自分に使える答え」に絞り込めます。
収束に対する筆者の理解：ポイントは「最初の設計」と「段階的なプロセス」
しっくりきたのは「収束は最初と途中の両方で意識する」という点でした。
「魂の点火」と「足場かけ」は最初から意図を設計するための技術、
「フィルタリング」は出てきたアイデア、改善策を選定、コントロールする「道しるべ」です。
収束の技術とは「AIに対話を任せるのではなく、人間が対話の向かう先を設計する」技術だと理解しました。
【検証】AIにセルフレビュー＆Human-in-the-Loop
- AIによるセルフレビュー: 「この回答に矛盾や抜け漏れはありますか？」とAI自身に自己検証させる。
- Human-in-the-Loop: 最終的な判断・修正は必ず人間が行い、AIとともにアウトプットを完成させる。
まとめ：「対話の設計」こそがプロンプトの本質
今回、前回に続いて生成AI基礎講座を受講し、自分の中でプロンプトへの理解が大きく変わりました。
かつては「完璧な指示文を一発で作る」技術だと思っていましたが、今は「AIとの対話の向かう先を人間が設計する」技術だと理解しています。
- 発散（ゆさぶり・ペルソナ）で自分の思考の外にあるアイデアを引き出す
- 収束（魂の点火・足場かけ・不測時のルール・フィルタリング）でAIの出力を自分の意図に寄せる
- 検証（セルフレビュー・Human-in-the-Loop）で最終的な判断を人間が担う
テンプレートを探すのではなく、対話の設計を実践していきましょう！
AIを最高の相棒として、自分だけのオリジナルなアウトプットをどんどん作っていきましょう！
▼ 前回の記事もあわせてどうぞ
【ノンプロ研】「一発で決まるプロンプト」は本当に必要？生成AI基礎講座で確信した対話の重要性
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