ChatGPTとの「会話がかみ合わない」を減らす──プロンプト改善5つのコツ実践編
「ChatGPT、使ってはいるんですけど…なんか会話がかみ合わないんですよね」
AIの相談で多いのが、この“かみ合わなさ”です。
具体的には、だいたい次の3つに集約されます。
出力が長すぎる。結局、自分で要約し直している
的外れな回答が来る。「そうじゃないんだよなぁ」
毎回、同じ前置きから説明しないといけない。面倒。
実はこれ、AIの性能の問題ではなく、
頼み方(プロンプト)のちょっとしたコツで大きく減らせます。
この記事では、今日から使える5つのコツを、Before/Afterの実例つきでお伝えします。
(ChatGPTを例にしますが、Claudeなど他の生成AIでもほぼ同じ考え方が使えます。)
コツ①:役割を設定する ──「あなたは◯◯として」
AIは、何者として答えればいいかがわからないと、当たり障りのない一般論を返します。
最初に「役割」を与えるだけで、回答の精度とトーンが変わります。
Before: 「採用面接の質問を考えて」
→ ありがちな一般的な質問が並ぶ
After: 「あなたは中小製造業の採用担当者です。未経験の若手を採る前提で、人柄と定着しそうかを見る面接質問を5つ考えて」
→ 自社の状況に寄った、使える質問が出てくる
「誰として・どんな前提で答えてほしいか」を一言添える。
これが最初の一歩です。
コツ②:出力の長さと形式を指定する ──「3行で」「表で」
「出力が長すぎる」の大半は、長さと形式を指定していないことが原因です。
AIは指定がないと、丁寧に=長めに返そうとします。
Before: 「この内容を要約して」
→ 段落でびっしり、結局読むのが大変
After: 「この内容を、箇条書きで3点・各40字以内にまとめて」
→ ひと目で読める
「3行で」「表にして」「200字以内」「箇条書きで」
欲しい形を先に伝えるだけで、手直しの手間が激減します。
コツ③:参考例を添える ──「こんな感じで」の見本
言葉で説明しても伝わらないときは、見本を1つ見せるのが最短です。
AIは例から「形」と「トーン」を素早く学びます。
Before: 「お客様へのお礼メールを書いて」
→ 自社の雰囲気と違う、よそゆきの文章
After: 「お礼メールを書いて。うちはいつもこういうトーンです→『先日はありがとうございました。おかげさまで〜』。この雰囲気に合わせて」
→ 自社らしい文面になる
過去に使った良い文章を1つ貼るだけ。
これで「なんか違う」が大きく減ります。
コツ④:段階的に質問する ──一度に全部頼まない
複雑な依頼を一度に投げると、要点を取りこぼし、的外れになることも。
人に仕事を頼むのと同じで、段階を踏むとかみ合います。
Before: 「新商品の企画書を、市場分析も価格設定も販促計画も全部入れて作って」
→ どれも浅く、的外れ
After:
「まず、この新商品のターゲット層の候補を3つ挙げて」
(選んでから)「そのターゲット向けに、訴求ポイントを3つ」
「では、ここまでを企画書の構成案にまとめて」
→ 一段ずつ、狙いどおりに積み上がる
「考えながら、対話で詰めていく」。
これがAIとかみ合う一番のコツかもしれません。
コツ⑤:カスタム指示を活用する ──毎回の前置きをやめる
「毎回同じ前置きから説明する」のは、カスタム指示(Custom Instructions)で解決できます。
これは「自分や会社の前提を、あらかじめ登録しておく」機能です。
「私は富山県の中小製造業の経営者です」
「回答は結論から・箇条書き中心・専門用語は補足つきで」
こうした前提を一度登録しておけば、毎回書かなくても、AIがその前提で答えてくれます。
ChatGPTでは設定画面から、Claudeでも同様の設定(プロジェクトの指示など)が可能です。
「いつも同じ説明をしている」と感じたら、それは登録のサインです。
まとめ
ChatGPTとの“かみ合わなさ”は、性能ではなく頼み方のコツで減らせます。
① 役割を設定する(あなたは◯◯として)
② 長さと形式を指定する(3行で・表で・200字で)
③ 参考例を添える(こんな感じで、の見本を1つ)
④ 段階的に質問する(一度に全部頼まない)
⑤ カスタム指示を活用する(毎回の前置きをやめる)
まず、次にChatGPTを使うとき、①の「役割設定」を一言足すことから試してみてください。
それだけで、返ってくる答えの“当たり”が変わるのを実感できるはずです。
(注)会社の機密情報・個人情報・取引先名は入力しないでください。
社内のAI利用ルールを決めてから活用することをおすすめします。
(株)豊明コンサルティング 代表取締役 上口幸博
地方中小企業(10〜100名規模)専門の人事・組織コンサルタント。
北陸を中心に全国対応。
AI活用・業務改善から人事制度設計・管理職育成まで、
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このnoteが参考になった方へ
「自社の業務のどこにAIを使えば効くか、一緒に整理してほしい」
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