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― 良い回答は、良い前提から生まれる ―AIを使っていると、「昨日は良い答えだったのに、今日は違う。」そんな経験をしたことはないでしょうか。その原因の一つが、「前提条件」です。AIは質問だけを見て答えているわけではありません。実際には、・どのような立場で考えるのか・何を目的としているのか・何を事実として扱うのかこうした前提条件を基に回答を組み立てています。つまり、質問よりも前提条件の方が、回答品質に大きく影響する場合があります。例えば、「AIについて教えてください。」という質問だけでは、・初心者向けなのか？・研究者向けなのか？・技術者向けなのか？そのため、AIは一般的な回答を返します。一方で、「私は組込みソフト開発者です。AIを評価設備へ導入する立場として教えてください。」という前提を加えるだけで、返ってくる内容は大きく変わります。これは現場の仕事でも同じです。要求仕様が曖昧であれば、設計も曖昧になります。評価基準が決まっていなければ、品質も安定しません。AIも同じように、前提条件が整理されているほど、回答の精度は高くなります。私はAIとの対話を続ける中で、毎回同じ前提を説明する非効率さを感じるようになりました。「技術者として考えてほしい。」「事実と推測は分けてほしい。」「利用者視点も考慮してほしい。」こうした条件を毎回伝えていては、本来考えるべき内容に時間を使えません。そこで考えたのが、前提条件を管理する仕組みです。これが、後にGAOSで採用する考え方の一つになりました。AIに知識だけを覚えさせるのではなく、どのような前提で考えるかを共有する。その積み重ねが、一貫した対話につ