AIの特性から考える よりよりAIの活用法

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1. AIの特性から考える より良いAI活用法 みき(@take_cantik) 非エンジニア大歓迎！「使えるAI」体験会｜YOSHINANI
2. 自己紹介 三木 彪瑠(みき たけ る) @take_cantik 仕事: フリーランスエンジニア 趣味: 飲酒🥃・ギター🎸
3. 今日の結論 AIは万能ではない。 しかし、頼み方（プロンプト）次第で精度は大きく変わる。 AIには得意な作業を任せながら、人が調整するのが最適。
4. AIの3つの特性 AIを効果的に使うために、まずその仕組みと限界を理解しましょう。 1 ① AIは確率で答える 意味ではなく「確率」で答えている 2 ② AIはタスク整理が苦手 「タスクの整理」 が苦手 3 ③ AIは具体例で精度向上 「お手本」と「基準」 で精度が変わる
5. 特性① AIは意味ではなく「確率」で答えている AI（ここでは大規模言語モデル）は文章の意味を理解しているわけではありません。内部では、膨大な学習データをもとに「次に来る単語の確率」を計 算して文章を生成するモデルです。（例：犬 → かわいい → 散歩 → 公園 … のように次の単語を続ける） そのため、曖昧な依頼や文脈不足の依頼は曖昧な回答になりやすい。 プロンプトを書く時のコツ: • 前提条件を書く（誰向け / 目的 / 使用シーン） • 文字数・形式・トーンを指定する • 渡したい情報や制約条件も加える ✕ 悪い例 「わかりやすく説明して」 ✓ 良い例 「この文章を、小学生向けに、専門用語なしで、100文字以内で説明 してください。」
6. 特性② AIは「タスクの整理」が苦手 AIは複数条件や目的を同時に処理するのが苦手です。内部処理が「入力全体をまとめて最適化する構造」のため、条件が多いと方向性がぼやけ、精度が落ちます。 解決策: 依頼はまとめず、分けて渡すほど精度が上がる。 プロンプトを書く時のコツ: • 依頼を段階化（ステップ型）にする • 各出力を確認しながら次へ進む • 1依頼 = 1目的が鉄則 ✕ 悪い例 「SNS広告文3つ作って」 ✓ 良い例(ステップ依 頼) 1. 商品特徴を箇条書きで整理 2. 特徴からターゲット層を想定 3. ターゲット別にキャッチコピー作る 4. SNS用途向けに30文字以内で整形
7. 特性③ AIは「お手本」と「基準」で精度が変わる AIは抽象ルールより具体例（パターン）の模倣が得意です。理由はモデル構造が「類似表現の生成」を前提にしているためです。 例示 + 基準 + 改善ループを与えると精度が安定します。 改善依頼のコツ: • 例文（理想形）を提示する • 良い/悪いの基準・口調・目的を示す • 「評価 → 修正 → 再出力」の順で依頼する ステップ1 この文章の改善点を3つ挙げてください ステップ2 その改善点を反映して書き直してください ステップ3 修正理由を一言添えてください
8. Before → After 実践例で違いを見てみましょう。 悪い例: 「文章直して」 意図と違う表現になることがある 良い例(条件付き依頼): • 対象：新入社員 • 目的：資料説明で使う文章 • 条件：専門用語なし・50文字以内・丁寧な表現 • 形式：箇条書き → 精度が安定する 条件が増えるほど、AIの精度は安定します。
9. まとめ 曖昧に聞かず、前提と条件を書く 一度に頼まず、分けて依頼する お手本と基準を示し、改善ループを作る 結論: AIは頼み方（プロンプト）次第で精度は大きく変わる。　　 AIには得意な作業を任せながら、人が調整するのが最適