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AI主体の未来予測:細かい指示は不要な時代へ?

2025/01/23に公開

今朝(2025/1/23)、Xを見ていて、ふと目に止まった投稿がありました。

👉 AI主体のプロンプトについての投稿

最近、自分でもプロンプトを細かく書かず、AIに考えさせることが当たり前になってきたと感じていたので、「たしかに!」と思ったんですねー。

投稿では、

細かい指示を出すのではなく、シンプルな目的を提示し、AIに考えさせることが大事

という考えが述べられていました。

とはいえ、AIがより正確な判断をするためには、必要な文脈や情報を適切に整理して提供することが不可欠という部分は残るんじゃないかなーと思っています。
細かい指示を減らす未来が来たとしても、「AIに何の情報を与えれば適切な結果を得られるか?」 を瞬時に判断し、まとめるスキルはこれからも必要かもしれませんね。

ちなみに、このZenn記事自体も、「細かい指示を出すのではなく、シンプルな目的を提示し、AIに考えさせることが大事」という考え方に沿ってReasoning-mode(o1モデル)を活用しながら爆速で作成しています。

補足
o1のようなReasoningモデル以外の従来のLLMモデルでは、まだまだ具体的な指示出し(プロンプトエンジニアリング)が重要ではあります。

この記事では、その投稿をもとに、これからのプロンプトの在り方について整理し、具体例を交えながら「AI主体」のアプローチを紹介します。


1. 「AI主体」の基本的な考え方

  1. 細かいプロンプトよりも“AIに考えさせる”が重要

    • 今は「詳細なプロンプトをどう書くか?」が注目されているが、将来的にはAIが人以上に賢くなるため、細かい指示を出しすぎるとむしろAIの能力を阻害する可能性がある。
    • 大きなポイントは、「人が望むゴールをシンプルに提示し、あとはAIに任せる」というやり方。
  2. 人がやるべきは「AIの邪魔をしない」こと

    • 賢いAIがどんどん自律的に判断をして成果物を生成する時代では、人間の細かな指示がボトルネックになる。
    • 極力大枠の意図とゴールだけを与え、余計な縛りや制限をかけないほうが、AIの力を最大化できる。
  3. 短いサイクルで成果を得て、何度もフィードバックできる

    • 詳細プロンプトを練って完璧な指示を出すよりも、AIに一旦アウトプットを出させてから何度も修正を加えるほうが速く質を高められる。
    • スピード感とフィードバック回数の多さが、より高いクオリティを生む。
  4. 誰が使っても再現性が高い

    • 短く簡単なプロンプトでもAIが大半の作業を担うため、使用者のスキルに依存しにくい。
    • マニュアル化やチーム共有がしやすく、業務の属人化を防げる。
  5. AIが進化するほどレバレッジがかかる

    • 「AI主体」のやり方は、AIの性能向上に合わせて成果が指数的に伸びていく。
    • 今のうちに慣れておくことで、数年後に大きなアドバンテージを得やすい。

2. 「AI主体」プロンプトの特徴的な流れ

①目的を伝える → ②AI自身にゴールを明確化させる → ③過程をAI自身に考えさせる → ④実行させる

  • ①目的を伝える
    「最終的に何を実現したいか」や「何を改善したいか」を、短く簡潔に提示する。
  • ②AI自身にゴールを明確化させる
    目的を受けたAIが、自ら具体的な基準や条件・要件を再定義できるようにする。
  • ③過程をAI自身に考えさせる
    実現のための手法・ステップ・設計などをAIが考え、提案・生成するよう促す。
  • ④実行させる
    必要なコード・設定・ドキュメントなどもAIにアウトプットさせ、こちらはレビューとフィードバックに集中する。

3. 具体事例

以下では、この4ステップに沿った具体例を示します。
それぞれ「プロンプト例→具体的なステップ→一言アドバイス」の構成でまとめています。


3-1. 例:UI改善

プロンプト例

「UIをさらに良くしたい。いいUIの定義を明確にし、改良ポイントを10個あげてから全て実装して」

4ステップのポイント

  1. 目的を伝える
    • ここでは「UIをさらに良くしたい」と一言で示す。
  2. AI自身にゴールを明確化させる
    • 「何をもって『良いUI』とするか?」をAIに考えさせる。
    • たとえば「使いやすさ」「視認性」「一貫性」「アクセシビリティ」などをAIに再定義させる。
  3. 過程をAI自身に考えさせる
    • ユーザー体験の向上策を複数挙げさせる(例: ボタンレイアウト変更、カラーパレット調整、操作フローの簡素化 など)。
  4. 実行させる
    • 改善ポイントの実装方法やコーディング例をAIに生成させる。
    • こちらはレビューやテストだけ行い、必要なら追加のフィードバックを与える。

一言アドバイス

「UI改善」という大枠の目的だけ与え、AIに“良いUI”の要件定義から実装までを任せることで、思いも寄らない改善策が得られやすい。


3-2. 例:運用ドキュメントの自動生成

プロンプト例

「運用ドキュメントをもっとわかりやすくしたい。わかりやすい要件を定義し、改善ポイントを10個示してからドキュメントを自動生成して」

4ステップのポイント

  1. 目的を伝える
    • 「運用ドキュメントをわかりやすくしたい」とだけ書く。
  2. AI自身にゴールを明確化させる
    • “わかりやすい文書”の定義をAIに考えさせる(例: 用語統一、セクション分割、図表の使用など)。
  3. 過程をAI自身に考えさせる
    • 既存文書の分析・整理・重複排除や、テンプレートの設計などをAIに提案させる。
  4. 実行させる
    • 実際のドキュメントひな形・章立てをAIに生成させ、人間はレビューと補足のみ。

一言アドバイス

「ドキュメントをわかりやすくしたい」という一言で始め、あとはAIに構成・執筆を任せると、大量の手間を削減しつつ整合性のとれた資料を得られる。


4. 要点のまとめ

  1. 「AI主体」プロンプトでは、目的だけをシンプルに示し、ゴール設定から手法選定、具体的実装までをAIに考えさせる。
  2. このアプローチによって、短期間で多様なアイデアを得られるため、何度もフィードバックを繰り返すほど質が高まる。
  3. 誰が使っても再現性が高いことも利点のひとつ。詳細プロンプトは不要になり、使い手のスキル差を埋められる。
  4. 今後AIが進化するほどレバレッジが増し、「AI主体」のやり方が主流になっていくことが予想される。
Accenture Japan (有志)

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