【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

以前は
「魔法のプロンプト」や
「コピペで使えるプロンプト集」
がよく話題になっていましたよね。

でも、最近はめっきり聞かなくなりました。

僕自身も、「そんな都合の良い魔法を探すより、AIと対話して深めていく方がいいんじゃない？」とずっと思っていました。

そんな中、ノンプロ研の「生成AI基礎講座」を受講し、自分のやってきたアプローチは正しかったと強い確信を得ることができました。

今回は、その講座で学んだプロンプトの本質を紐解く「2つのアプローチ」について、自分なりの解釈を交えてお届けします！

前提知識：「プロンプト」と「コンテキスト」って何が違うの？

講座の中で、まず整理したのが「プロンプト」と「コンテキスト」の違いです。

ここが曖昧だと、AIとの付き合い方を間違えてしまいます。

つまり、あらかじめ「コンテキスト」で前提となる枠組みを作っておきます。

その上で「プロンプト」を使ってリアルタイムに情報を追加していく関係です。

この役割分担を理解すると、プロンプトの本質が見えてきます。

プロンプトは一発でAIを動かす命令文ではなく、「AIとのリアルタイムな対話のための技術」なのです。

では、その「対話」をどう組み立てればいいのでしょうか？

そこで登場するのが、バージニア大学の図書館長である Leo S. Lo 氏が2023年7月に提唱した「CLEAR原則」です。

CLEAR原則は、以下の5つの要素の頭文字を取ったものです。

講座で解説を聞いて、僕が特にしっくりきたのは「CLEとARの役割の違い」でした。

前半の「CLE（簡潔・論理的・明示的）」は、人間側の意図をAIに正確に伝える「伝達の基本」です。

しかし、本当の勝負どころは後半の「AR（適応・振り返り）」にあります。

一発で完璧なプロンプトを作ろうとする必要はありません。

「CLE」でシンプルに投げかけ、返ってきたAIのアウトプットを見ながら「AR」で軌道修正していく。

この「対話のループ」を回すことこそが、CLEAR原則の本質だと理解しました。

「コピペ一発で出そう」としていた風潮に対して、僕が普段から行っていた「AIと対話しながら回答を磨き上げるアプローチ」はまさにこの「AR」そのものだったと知り、自分のやり方に自信を持つことができました。

もう一つ、講座で非常に印象的だったのが「ユニバーサルアプローチ」という考え方です。

これは、ノンプロ研主宰のタカハシさんとAIが対話の中で生み出した造語だそうです。

タカハシさんによる講義の説明では、生成AIの仕組みとして「AIの出力は学習した膨大なパターンから『確率的にもっともらしい範囲』に収束する」という特徴があります。

普通に指示を出すだけだと、AIは無難で一般的な回答を出力しがちなのです。

しかし、「もっともらしい出力＝私たちが本当に欲しい出力」とは限りませんよね。

そこで、「AIにどこへ収束させるか（どのような回答に着地させるか）を人間側がプロンプトで能動的に設計・働きかけるアプローチ」こそが、ユニバーサルアプローチの真髄です。

具体的には、以下の4つのプロセスを行き来しながらAIのゴールを設計していきます。

このタカハシさんの詳細な説明を踏まえて、僕なりに日常の質問パターンに落とし込んでみました。

「〜について教えて」という曖昧な質問: 人間側が意図を設計していないため、AIは確率的に「無難で一般的な回答」に収束します。その結果、受け取った人間は「で、自分はどうすればいいの？」と悩むことになります。
「〇〇を目的に、～したい」という意図ある質問: 人間側が収束先をしっかり設計して働きかけるため、AIは意図に沿った的確なアドバイスを返してくれます。結果として、自分らしい文章や独自性の高いアウトプットが引き出されます。

AIにどこへ向かってほしいのか、人間がしっかりと「目的」や「意図」を持って収束先をデザインすることが、AIに使われないアウトプットを生む鍵となります。