AIにイラッとする理由： 要件定義不足の正体

※本記事は第3章「曖昧さがすべてを壊す」の内容です。
プロジェクトの炎上は、技術や人の問題ではなく、
「曖昧なまま進めてしまうこと」から始まります。

本章では、AIとのやり取りを例に、
曖昧さがどのようにズレを生み、結果を悪くするのかを整理します。

ChatGPTを使っていて、こんな風に思ったことはありませんか？

• 「一発でちゃんと出してくれればいいのに」

• 「わざとやり取り、増やそうとしている？」

もしくは、こんなことを言われませんか？

いや、それを最初から出してほしい🤣

ただ、これで「使えない」と感じた方に朗報です。
改善方法、あります！

改善方法：最初に条件を定義する

AIは賢いですが、万能ではありません。
人間のように空気を読むことができないため、
与えられた条件でしか、最適化できません。

つまり、
「何を求めているのか」
「どこまでの完成度が必要なのか」
が曖昧だと、曖昧な答えが返ってきます。

同じAIでも、結果はこう変わる

例えば、Xのポストを作る場合、

ケース①（よくある）

→ 無難だけど刺さらない
→ どこか物足りない

ケース②（前提条件を定義）

→ 一発で使えるレベルに近づく

ここで最初の違和感に戻ります。

なぜAIは
「もっと良くできますが、・・・」
と言ってくるのか？

答えはシンプルです。
最初の指示では、そこまで求められていないからです。

「なぜこうなるか？」と「その改善法」※プロンプト付き