モデルが進化しても、なぜプロンプト添削は必要？セミナーで多かった3つの相談

先日の生成AIセミナーで、似た内容のご質問が続きました。

「AIが誤った内容を出すたびに、毎回同じ指摘をしています」

「意図した答えになるまで何度もやり取りしていて、結局時間がかかります」

「自分でプロンプトを書いてみたものの、どこを直せばよいか分かりません。添削してもらえませんか」

生成AIを使い始めた方だけではありません。すでに業務で使っている方からも、同じような相談がありました。

では、モデルがこれだけ進化した今も、なぜプロンプトを見直す必要があるのでしょうか。

結論から言うと、モデルが進化しても、こちらが伝えていない業務ルールまでは分からないからです。

モデルが進化しても、自社の仕事の進め方までは分からない

現在の生成AIは、短い指示でも文章を整え、情報を分類し、複数の条件を踏まえた回答を作れるようになりました。

ただし、自社だけの業務ルールや、お客様ごとの判断基準を最初から知っているわけではありません。

たとえば、「問い合わせへの返信を作って」と依頼する場合でも、実務では次の条件が必要です。

・丁寧さと簡潔さのどちらを優先するか

・どの資料を正しい情報として使うか

・料金や納期をどこまで回答してよいか

・判断できないときは誰へ確認するか

・使ってはいけない表現は何か

この条件がなければ、AIは一般的に自然な回答を作ります。文章としては整っていても、自社の仕事では使えない。ここが、実務利用で起きやすいズレです。

会話の途中で一度訂正しても、その指摘が今後のすべての業務へ確実に引き継がれるとは限りません。重要なルールは、その場の注意で終わらせず、繰り返し使える指示として整理しておく必要があります。

ハルシネーションは、新しいモデルでもゼロにはならない

ハルシネーションとは、AIがもっともらしい誤情報を作ることです。

新しいモデルでは誤回答が減っています。しかし、完全になくなったわけではありません。

必要な情報がない。資料の表現が曖昧。複数の資料が矛盾している。このような状態では、AIが不足部分を推測して答える場合があります。

そのため、「正しく答えてください」だけでは足りません。

分からない場合は推測しない。根拠が資料にない場合は「確認が必要」と示す。回答に使った箇所を明記する。こうした動作まで決めて、初めて業務で確認しやすい出力になります。

何度もラリーすること自体は、問題ではない

AIとの会話を重ねながら、考えを整理する使い方は有効です。新しい企画やアイデアを探る場面では、何度かやり取りする意味があります。

一方で、毎週作る報告書や、同じ条件で作る返信文でも、毎回同じ修正をしているなら見直しのタイミングです。

会話が長くなるほど、途中で追加した条件が増えます。古い指示と新しい指示が混ざり、どの条件を優先すべきか分かりにくくなることもあります。

考えを広げるための会話と、繰り返し業務で使う完成版のプロンプトは分ける。この整理が必要です。

自分でプロンプトを直すときの3つのポイント

プロンプトを一から見直す場合は、まず次の3点を確認します。

1．目的と「合格の状態」を書く

「資料を要約して」だけでは、必要な要約の形が分かりません。

誰が読むのか。何に使うのか。必要な項目は何か。どの程度の長さか。完成後に確認できる条件まで書きます。

例：

「営業責任者が次の対応を決めるために使います。結論、根拠、未確認事項、次の対応を分け、500字以内で整理してください」

2．使ってよい根拠と、分からない場合の動作を決める

AIが参照してよい情報を明確にします。

添付資料だけを使うのか。一般知識も使ってよいのか。資料が食い違う場合は、どれを優先するのか。不足情報がある場合は、質問するのか、未確認として残すのか。ここまで決めます。

例：

「添付した料金表と対応方針だけを根拠にしてください。記載がない内容は推測せず、『確認が必要』と表示してください」

3．出力の型と確認手順を決める

回答内容だけでなく、並び順と確認項目も指定します。

毎回同じ見出しを使う。事実と提案を分ける。最後に禁止事項へ触れていないか確認する。型を決めると、出力のばらつきや誤りを見つけやすくなります。

例：

「回答は、事実、判断、未確認事項、次の対応の順で出してください。最後に、根拠のない数値や断定表現がないか自己確認してください」

プロンプトだけでなく、添付データと情報源も整える

ここは、プロンプトと同じくらい重要です。

指示を丁寧に書いても、添付資料が古い、内容が矛盾している、必要な情報が入っていない。この状態では、回答は安定しません。

対策は、プロンプト側とデータ・情報源側に分けて考えます。

プロンプト側の対策

・毎回繰り返す指摘を、最初から固定ルールとして入れる

・変わらない業務ルールと、案件ごとに変わる入力を分ける

・分からない場合は推測せず、質問または未確認表示にする

・出力形式、禁止事項、確認手順を決める

・良い出力例と、避けたい出力例を少数添える

データ・情報源側の対策

・最新かつ社内で承認された資料を使う

・資料名、更新日、管理者を分かるようにする

・古い版や重複資料を一緒に渡さない

・どの資料を優先するかを決める

・回答に必要な情報が含まれているか確認する

・顧客情報や機密情報は、会社の方針に応じて入力範囲とマスキング範囲を決める

同じ業務で使い続けるなら、問題が起きた入力と出力、修正内容も記録します。

「以前より良くなった気がする」ではなく、よくある5件から10件程度の例で試し、期待する条件を満たすか確認する。モデルや資料を変更したときも、同じ例で比較すると変化が分かります。

まとめ

モデルが進化しても、プロンプトが不要になったわけではありません。

ただし、長く複雑な文章を書けばよいわけでもありません。

必要なのは、AIが知らない自社の条件を伝え、使ってよい根拠を決め、完成の基準と確認方法を揃えることです。

毎回同じ指摘をしている。意図した回答まで何度もやり取りしている。これは、使い方が下手だからではありません。

会話の中に散らばった条件を、業務で繰り返し使える形へ整理するタイミングです。

現在お使いのプロンプトを、一緒に見直します

「どこから直せばよいか分からない」

「自分の業務に合う形へ整理したい」

このような方向けに、30分のプロンプト添削・レクチャーサービスを公開しました。

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※生成AIの誤回答を完全に防ぐことや、出力の正確性・安全性を保証するサービスではありません。顧客情報、個人情報、社外秘情報、パスワード、APIキーなどは、必ず削除またはマスキングしてお送りください。