TL;DR
- AI は推論力が高いゆえ「暴走（想定外アウトプット）」が起こりやすい
- 暴走を止める最短ルートは、プロンプト末尾に 「不明点は質問してください。」 を添えること
🌪️ はじめに──AI 推論“暴走”との付き合い方
ChatGPT などの生成系 AI は 「空白を埋める推論」が抜群に得意。
しかし――
- 情報が欠けている
- 要件が曖昧
- 制約が示されていない
この 3 条件がそろうと、AI は “妄想で空白を埋める” → 暴走します。
たとえば 「パフォーマンスに優れた API を提案して」 とだけ指示すると、
Rust + gRPC + Kubernetes など 過剰スペック案 が返ってくることもしばしば。
🪄 暴走ブレーカー：魔法のひと言
推論暴走を防ぐために威力を発揮するのが――
不明点は質問してください。
AI に “質問権”を付与することで、
- 情報の穴 → 質問で補完
- 要件の曖昧さ → AI が確認
- 制約不足 → 追加質問で明示
結果として、推論の暴走を “質問”でブレーキ しながら
高精度なアウトプット を引き出せます。
実践フロー
Title
次期 Web API 設計書 v1.0 を ChatGPT と共著せよ
Detail ― 課題と暴走パターン
| 課題 | 暴走パターン |
|---|---|
| 認証方式が未定 | AI が独断で OAuth + mTLS を採用 |
| 非機能要件が曖昧 | 99.999% SLA を勝手に設定 |
| バージョニング戦略なし | gRPC ベースでバージョニング不要と判断 |
暴走の原因 = 情報不足 × 推論の過信
キャッチボールで暴走を止める
# プロンプト例
このAPIの設計書を作成してください。不明点は質問してください。
あなたは SaaS 企業のアーキテクトです。出力は Markdown。
制約: OpenAPI 3.1 準拠 / Nuxt3 + Amplify Gen2 前提。
| AI の質問 (抜粋) | あなたの回答例 | 暴走防止ポイント |
|---|---|---|
| 対象クライアントは Web / モバイル / 両方？ | Web SPA (Nuxt3) とモバイル両対応 | レスポンスフォーマット確定 |
| SLA / SLI の目標値は？ | 99.9% Uptime, p95 200 ms | 過剰スペック抑制 |
| 認証方式は？ | Cognito + JWT（10 min, refresh 24 h） | セキュリティ粒度統一 |
| データ整合性ポリシーは？ | 最終整合性で可 | DB／キャッシュ設計が安定 |
| バージョニング戦略は？ | URI /v1/, 破壊的変更は /v2/
|
将来互換ブレイク防止 |
→ 3〜5 往復 で 設計の穴がほぼゼロ、暴走も収束。
成果と教訓
- 質問権 = 暴走ブレーカー
- 役割＋制約を明示すると、AI は“枠内推論”に徹する
- 段階生成（アウトライン → 詳細）でミスを局所化
- 最終チェックは Linter や GPT-4o で二重検証
チェックリスト：あなたのプロンプトは暴走耐性 OK？
- 役割を指定したか？（例: SaaS アーキテクト）
- 制約を明示したか？（例: OpenAPI 3.1）
- 定量情報を足したか？（SLA, p95 など）
- **「不明点は質問してください。」**を忘れていないか？
🚀 まとめ
AI は“設計レビューア”であり、“想像力モンスター”でもある。
魔法のひと言で質問を促し、
推論の暴走をブレーキしながら 高速 × 高品質 な設計書を共著しよう。
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