前回は、「仕事をどう切り出すか」を整理しました。
今回はその続きです。
同じ仕事でも、AIへの指示の出し方で精度は大きく変わる。
AIは優秀ですが、曖昧さをそのまま受け取ります。
そして、曖昧なまま出力します。
精度が低い指示の例
例えば、こんな依頼。
- 売上データを分析してください
これでは、AIは何をすればよいのか分かりません。
- 期間は？
- 何を基準に？
- どういう形式で出す？
AIの問題ではなく、指示の設計の問題です。
精度を上げる3要素
AIへの指示は、次の3つを明確にすると精度が上がります。
- 目的（なぜやるのか）
- 条件（どういう制約があるか）
- 出力形式（どうなっていれば完成か）
例えば、
- 目的：月ごとの売上傾向を知りたい
- 条件：2025年分のみ、商品カテゴリ別に集計
- 出力：表形式で、合計も表示
ここまで具体的になると、AIの出力は一気に安定します。
「完璧な文章」は不要
ここで誤解してはいけないのは、
美しい日本語を書く必要はない
ということです。
必要なのは、
- 曖昧な言葉を減らすこと
- 数値や範囲を明示すること
- 完成形を具体化すること
これは文章力というより、設計力です。
環境があると、指示は洗練される
実行環境がある前提で考えると、
- 入力が定義されている
- 途中で結果を確認できる
- やり直しが可能
この条件が整います。
すると、人の仕事は明確になります。
- 最初の指示を設計する
- 出力を見て微調整する
- 必要なら条件を追加する
つまり、AIとの関係は一度きりではなく、
対話的な運用になります。
精度を上げるコツは「段階化」
一度で完璧を目指さないこと。
例えば、
- まずは集計だけさせる
- 次に並び替えを追加する
- 最後に見やすい形式に整える
段階的に積み上げる方が、精度は高まります。
まとめ：指示は「命令」ではなく「設計図」
AIへの指示は、
お願いではない。設計図である。
目的・条件・出力を明確にできれば、
AIは安定した部下になります。
次回は、「AIの出力をどう評価するか」を整理します。