こんにちは。株式会社アシッドハウスの芦田哲也です。
AIの使い方を調べると「魔法のプロンプト」や「コピペで使える指示文」がたくさん出てきませんか？
せっかくAIを使うなら上手に使いたい。試してみる価値はありそうに見える。
でも実際は同じAIに頼んだのに上手にできる時と見当違いのものが返ってくる時がある。何がよくて何がダメだったのかが自分でも分からない。
このままだと頼むたびに当たり外れがあります。外れたときは何度も直しを頼むことになります。気づけば何時間もAIとやり取りしてヘトヘトになり「自分でやったほうが早かった」と感じる。逆に頼み方の型が1つあれば同じAIからいつも使えるものが返ってくるようになります。
そこでこの記事ではうまくいく時といかない時の差がどこで生まれるのかを説明します。読み終わるころにはAIに頼む前に何を書いておけばいいかが分かります。返ってくるものの質を自分で上げられるようになります。
結論を言うとプロンプトはテクニックではありません。具体性です。
必要なのは算数の文章問題を自分で書けるぐらいの力です。そして背景と理由まで書けるかどうかで返ってくるものの質が変わります。
答えが出ない問題文を渡していないか
小学校の算数の文章問題を思い出してみてください。
「りんごを買いました。全部でいくらですか？」
これでは誰も答えを出せません。何個買ったのか・1個いくらなのか・消費税は入れるのかが書いていないからです。
「りんごを1個120円で5個買いました。消費税は入れません。全部でいくらですか？」
ここまで書けば小学生でも答えが出ます。AIへの頼み方もこれと同じです。「いい感じのチラシを作って」は最初の問題文に近い状態です。誰に配るのか・何を伝えたいのか・どこに貼るのかが書いていなければ、AIは世の中にありがちなチラシで空白を埋めるしかありません。
私がこのたとえを使うようになったのは2023年の春です。生成AIから期待した答えを引き出すコツを自分用のメモにまとめていて、いちばん上に書いたのが「算数の問題作成」でした。算数の問題は言葉の意味（定義）と前提（公理）がそろっていて、何を求めるのか（命題）がはっきりしているから解けます。メモにはほかに「大・中・小の順に書く」「『それ』『あれ』のような指示語を減らして何を指すのかを具体的に書く」とも書いていました。
つまりこういうことです。
うまくいかなかった時はAIの性能より先に自分の問題文を疑う。
AIを作っている会社も同じことを言っています。Claudeを作るAnthropicは公式の手引きで「Claudeはあなたの会社の決まりや仕事の流れを知らない優秀な新人だと考えてください」と書いています。そして確かめ方として「その指示を事情を知らない同僚に見せて、そのとおりに動けるか試してください。同僚が迷うならClaudeも迷います」と勧めています。
AIが何度も聞き返してくるのは悪いことではない
AIに頼むと何度も「これはAとBのどちらにしますか？」と聞き返されて面倒になることがあります。
でも職場の新人を思い浮かべてください。仕事を頼まれた新人が確認しに来るのは後で困らないためです。聞き返しが多いのは頼んだ側の指示にふわっとした所が残っているという印です。
だから聞き返しを減らしたいならAIを替えるより先にふわっとした所を消すほうが早いです。「これは必ず入れてほしい」という条件を最初の依頼に書いておく。それだけで往復は減ります。
逆によくないのは出てきたものを見てから「そうじゃなくてこうで」と後から条件を足し続けることです。後出しの条件は最初の条件とぶつかりやすく、AIはどちらを優先すればいいか分からなくなります。
理由を一言添えるとAIは応用がきく
もう一つ大事なのが理由です。私はここがセールスライティングとよく似ていると考えています。お客さんに「買ってください」とだけ書いても人は動きません。なぜ今それが必要なのかという背景と理由を書くから伝わります。
AIへの頼み方も同じです。先ほどのAnthropicの手引きにはこんな例が載っています。
- 伝わりにくい頼み方：「省略記号（…）は絶対に使わないで」
- 伝わる頼み方：「この文章は読み上げソフトで音声にするので、省略記号は使わないで。読み上げソフトが読み方を知らないから」
理由が書いてあるとAIは省略記号以外の「読み上げにくい書き方」も自分で避けるようになります。手引きでもAIは説明から応用がきくと書かれています。
たとえば社員向けの案内文を頼むなら「来月から経費精算の締め日を変える」だけでなく「経理が月末に残業続きなので、締め日を5日早めたい。反発されないよう理由も入れて」まで書く。理由があればAIは言い方まで選んでくれます。
頼む前に書いておく5つのこと
依頼を書くときは次の5つが入っているかを確かめてください。
- 何を作るのか（チラシ・メール・表）
- 誰に向けたものか
- どこで・何に使うのか
- 外せない条件（数字・期限・文字数・使ってはいけない言葉）
- なぜそれが必要なのか（背景と理由）
全部を長く書く必要はありません。1行ずつでも書いてあれば返ってくるものが変わります。
時間と終わり方も条件に入ります。たとえばAIに文章のチェックを頼むなら「10分で終わらせて」「やり取りは3往復まで」「8割の出来でいい」と先に決めておく。条件をつけないとAIはいつまでも直し続けます。
3年たった今は頼み方も変わりました。AIが自分で段取りを組めるようになったので、手順は渡さずに仕上がりだけを見せることもあります。「どうしたらこのゴールを達成できるかを考えてからプランを立てて、プロンプトを書いて、そのプロンプトを元に作業を実行してほしい。クレジットをできるだけ節約する方法を考えて、一発で成功できるように試行錯誤してください」という頼み方です。手順を書かなくなっても何を仕上げたいのかと守ってほしい条件は書いています。問題文は短くなっても消えないのです。
ちょっと考えてみてください。部下に仕事を頼むとき「いい感じにやっておいて」で済ませて、思いどおりの結果が返ってくるでしょうか？ 返ってきませんよね。AIも同じです。
取るべき行動：次にAIに何かを頼むとき送信ボタンを押す前に一度だけ読み返してください。この問題文を事情を知らない人が読んで答えを出せるか。出せないと思ったら足りない数字と理由を1行ずつ足してから送ります。問題文を書く力はAIを替えても使える力です。一度身につければどのAIに頼んでも返ってくるものの質を自分で上げられます。
これからの大事なキーワードは『問題文』です。
出典
- Anthropic「Prompting best practices」（「Be clear and direct」「Add context to improve performance」の節。2026年11月1日確認。引用は筆者訳）
Hi, I'm Tetsuya Ashida of ACIDHOUSE, INC.
When you look up how to use AI, do you keep running into "magic prompts" and "copy-and-paste instructions"?
If you're going to use AI, you want to use it well. Those look worth a try.
But in practice, you ask the same AI and sometimes get great results, sometimes something completely off the mark. And you can't tell what worked and what didn't.
If this continues, every request is hit or miss. When it misses, you ask for revision after revision. Before you know it you've spent hours going back and forth, you're exhausted, and you feel "it would have been faster to do it myself." But with one reliable way of asking, the same AI will consistently give you something you can use.
So in this article I'll explain where the difference between success and failure comes from. By the end you'll know what to write before you ask AI, and you'll be able to raise the quality of what comes back yourself.
The bottom line: prompting isn't a technique. It's specificity.
All you need is the ability to write an elementary-school math word problem. And whether you can also write the background and the reason changes the quality of what you get back.
Are you handing over a problem with no answer?
Think back to the math word problems from elementary school.
"I bought some apples. How much did I pay in total?"
Nobody can answer that. It doesn't say how many apples, how much each one cost, or whether tax is included.
"I bought 5 apples at $1 each. Tax is not included. How much did I pay in total?"
With that much written down, even a child can answer. Asking AI is the same. "Make me a nice flyer" is close to the first version of the problem. If it doesn't say who it's for, what you want to say, or where it will be posted, AI has no choice but to fill the blanks with a generic flyer.
I started using this analogy in spring 2023. I was keeping private notes on how to get the answers I wanted from generative AI, and at the very top I wrote "write it like a math problem." A math problem is solvable because the meaning of the words (definitions) and the premises (axioms) are in place, and what you're solving for (the proposition) is clear. My notes also said "write from big to medium to small" and "cut pronouns like 'it' and 'that' and spell out exactly what you mean."
In other words:
When it doesn't work, question your problem statement before you question the AI.
The companies that build AI say the same thing. In its official guide, Anthropic, the maker of Claude, suggests thinking of Claude as a brilliant new employee who doesn't know your company's rules or workflows. To check your prompt, it recommends showing the instructions to a colleague with no context and seeing whether they could follow them. If the colleague would be confused, Claude will be too.
When AI keeps asking questions, that's not a bad thing
Sometimes AI keeps coming back with "Should this be A or B?" and it gets tiresome.
But picture a new hire at work. When a new hire checks back after being given a task, it's so they won't get stuck later. Lots of questions are a sign that something in your instructions is still fuzzy.
So if you want fewer questions, clearing up the fuzzy parts is faster than switching AIs. Write any "this must be included" conditions into your first request. That alone cuts the back-and-forth.
What doesn't work is looking at the result and then adding conditions after the fact: "No, not like that, like this." Conditions added later tend to clash with the original ones, and AI can't tell which to prioritize.
Add a brief reason, and AI can adapt
The other thing that matters is the reason. I think this is a lot like sales writing. Write "please buy" and nobody moves. It lands because you explain the background and why it's needed now.
Asking AI works the same way. Anthropic's guide gives an example along these lines:
- Less effective: "Never use ellipses."
- More effective: "This text will be read aloud by text-to-speech software, so don't use ellipses, because the software won't know how to pronounce them."
When the reason is written down, AI will also avoid other "hard to read aloud" phrasing beyond ellipses. The guide notes that AI can generalize from the explanation.
For example, if you're asking for a notice to staff, don't just write "we're changing the expense-report deadline next month." Write "accounting keeps working overtime at the end of the month, so I want to move the deadline five days earlier. Include the reason so people don't push back." With the reason, AI will even choose the right tone.
5 things to write before you ask
When you write a request, check that these five are in it:
- What to make (a flyer, an email, a table)
- Who it's for
- Where and how it will be used
- Non-negotiable conditions (numbers, deadlines, length, words not to use)
- Why it's needed (the background and the reason)
You don't need to write any of them at length. Even one line each changes what comes back.
Time and how to finish count as conditions too. If you ask AI to review a piece of writing, for example, decide in advance: "finish in 10 minutes," "no more than three rounds," "80% is good enough." Without conditions, AI will keep revising forever.
Three years on, the way I ask has changed. AI can now plan its own steps, so sometimes I don't give it the steps, only the finished result I want. I ask like this: "First think about how to achieve this goal, then make a plan, write a prompt, and carry out the work based on that prompt. Figure out how to use as few credits as possible, and iterate so you can get it right in one go." Even though I've stopped writing out the steps, I still write what I want finished and the conditions to respect. The problem statement got shorter, but it didn't disappear.
Think about it for a moment. When you give a task to a staff member and just say "do it nicely," do you get back what you had in mind? You don't, do you? AI is the same.
What to do: The next time you ask AI for something, reread it once before you hit send. Could someone without the background read this problem and produce an answer? If not, add the missing numbers and the reason, one line each, before sending. Writing a clear problem is a skill that carries over no matter which AI you use. Once you have it, you can raise the quality of what comes back from any AI.
The key phrase from here on: "the problem statement."
Sources
- Anthropic: Prompting best practices ("Be clear and direct" and "Add context to improve performance" sections, checked November 1, 2026)