「大体」「適当」という「感覚値」をAIに理解させる方法
「大体でいい」がAIには意外と難しい理由
「この資料、大体でいいからまとめて」「文章は適当な長さで」「いい感じに整理して」。人間同士なら、それほど珍しくない指示です。ところが同じ言葉を生成AIに入力すると、妙に長い文章が返ってきたり、逆に必要な情報まで削られたりします。会議が終わって急いで資料を作りたいのに、画面を見ながら「そうじゃないんだよな」と修正を繰り返す。AIを使って時間を減らすはずが、指示と修正の往復で工数が増えてしまうことがあります。
原因は、「大体」「適当」という言葉そのものが悪いからではありません。人間同士では、その言葉の裏側にある前提を無意識に補っています。たとえば部下に「大体でいいからまとめて」と伝えた場合、その部下は過去の資料、上司の好み、会議の目的、提出先、普段の文章量などを知っています。つまり「大体」という短い言葉の中に、大量の共有情報が圧縮されているのです。
AIには、その共有情報が最初からありません。だから曖昧語を理解できないのではなく、「どの範囲なら曖昧でよいのか」を判断できないのです。
AIが困るのは曖昧さではなく判断基準の欠落
AIへの指示を改善しようとすると、「もっと具体的に書きましょう」と言われがちです。しかし、すべてを細かく指定すると、今度はプロンプトを書くこと自体が仕事になります。毎回、文字数、構成、語尾、項目数、表現方法まで指定していたら、効率化のためのAIが新しい事務作業になりかねません。
重要なのは、曖昧さをゼロにすることではありません。AIに「何を基準に判断すればよいか」を渡すことです。
たとえば「大体500文字で」と伝える場合でも、「500文字ぴったり」が必要なのか、「400から600文字なら問題ない」のかでは意味が違います。また「適当に要約して」でも、「役員が3分で読めればよい」のか、「営業担当がそのまま顧客説明に使える状態」が必要なのかで、残す情報は変わります。
これは認知心理学でいう認知負荷とも関係します。判断材料が不足した状態では、AI側が多くの可能性から推測しなければなりません。人間でいえば、「適当にやっておいて」とだけ言われ、何をしたら怒られるのか分からない状態に近いものです。必要なのは指示量を増やすことではなく、判断の軸を渡すことです。
「大体」を許容範囲へ翻訳する方法
「大体」という感覚値は、「基準値」と「許容幅」に分けるとAIが扱いやすくなります。
たとえば、「大体10個アイデアを出して」ではなく、「8から12個程度。数よりも重複しないことを優先」と伝えます。「大体500文字で」なら、「400から600文字程度。多少長くなっても具体例は削らない」とします。
ここで重要なのは、数字だけではありません。「何を守り、何なら多少外れてもよいか」を加えることです。
1.基準を置く。「500文字程度」「10案程度」「3分で読める量」のように中心となる目安を伝えます。
2.許容範囲を伝える。「400から600文字」「8から12案」のように、多少のズレを許せる範囲を示します。
3.優先順位を伝える。「文字数より具体性を優先」「網羅性より重要項目を優先」のように、条件が衝突した場合の判断基準を渡します。
4.例外条件を伝える。「重要なリスクがある場合は長くなってもよい」のように、通常ルールを外してよい条件を決めます。
この4つを入れるだけで、「大体」は曖昧な命令から、判断可能な条件へ変わります。
「適当」を目的と完了条件へ翻訳する方法
「適当」はさらに厄介です。日本語の「適当」には、「ほどよく」「任せる」「細かくなくてよい」「重要ではない」といった複数の意味が含まれるからです。
そのためAIには、「適当にやって」ではなく、「何のための作業か」と「どの状態になれば終わりか」を伝えるのが有効です。
たとえば「この議事録、適当にまとめて」ではなく、「欠席した管理職が3分で会議内容を把握できる状態にしてください。発言の全文は不要で、決定事項、未決事項、担当者、期限だけ残してください」とします。
これなら細かなレイアウトや文章表現はAIに任せながら、業務上必要な結果は守れます。
感覚言語を構造化すると、「適当」は「手を抜いてよい」という意味ではなく、「AIに判断を委任してよい領域」と捉え直せます。ここが大きなポイントです。AI活用で必要なのは、すべてを人間が決めることではありません。人間が決める部分と、AIに任せる部分の境界を決めることです。
曖昧な指示をAIに渡す4つの確認項目
ここで、自社で普段使っているAIへの指示を一つ思い出してみてください。次の4項目を確認すると、修正往復が増える原因を見つけやすくなります。
1.目的。その出力を誰が、何のために使うのか。
2.許容範囲。多少ズレても問題ない項目は何か。
3.優先順位。条件がぶつかった場合、何を優先するのか。
4.完了条件。どの状態になれば「これで十分」と判断できるのか。
たとえば「営業メールを適当に作って」なら、「既存顧客への休眠掘り起こしが目的」「200から300文字程度」「丁寧さより返信しやすさを優先」「相手がYESかNOで返答できる状態なら完了」と変換できます。
「プレゼン資料を大体10枚で」なら、「経営会議で投資判断してもらうことが目的」「8から12枚程度」「枚数より意思決定に必要な情報を優先」「投資額、期待効果、リスク、次の判断事項が確認できれば完了」となります。
この変換ができれば、プロンプトを書く力だけではなく、普段の業務指示そのものも整理されます。
AI活用で見えてくる人間同士の暗黙知
生成AIを使っていると、「なぜこんな簡単なことが伝わらないのか」と感じることがあります。しかし、その瞬間こそ、自分たちが普段どれだけ暗黙の前提に頼って仕事をしているかが見える場面でもあります。
「いつもの感じで」「前回と同じくらい」「常識的な範囲で」。こうした言葉が社内で問題なく機能しているのは、組織内に経験や文脈が蓄積されているからです。ただし、その前提を知らない新人や異動者、外部パートナーには同じ言葉が通じないことがあります。
AIへの指示を整えることは、単なるプロンプト改善ではありません。現場に眠っている「判断基準」を発見し、再利用できる形にする作業でもあります。
まずは、AIへの指示で「大体」「適当」「いい感じ」「それっぽく」と書いたとき、その直後に一つだけ問いを追加してみてください。「何を満たせば、自分はこれで十分だと判断するのか」。この答えをAIに渡せれば、曖昧な感覚を無理に捨てる必要はありません。感覚の裏側にある判断基準を言葉にすることで、人間が持つ柔軟さを残したまま、AIにも扱える情報へ変換できます。
あなたの会社で使われている「大体」「適当」「いつもの感じ」は、どんな判断基準に置き換えられそうでしょうか。
「自社で使われている『大体』『適当』『いい感じ』を、AIにも伝わる判断基準へ変えられないか？」と少しでも気になった方は、以下のフォームからお気軽にご相談ください。【初回無料】にて、AIとマーケティングを組み合わせた生成AI活用・業務設計の領域で「貴社の課題抽出」「業務や事業の次の一手」となる新たな可能性を提案いたします。
💡合同会社RASHは【マーケティング×IT×生成AI×行動経済学/脳科学/心理学などの知見】で、「課題の明確化」「解決策と費用対効果の提示」から、「貴社・部門の”どうにかして解決したい”」を全力でお手伝いいたします。【DX/AXで「やらなくていい」をゼロに、「やりたい」を形に】顧客の現場に密着し、最短距離で価値を創出するForward Deployed Engineer(FDE)として、以下の3軸で事業を展開しています。
📒経営・営業向け生成AI/DX導入支援(FDEスタイル)。現場の課題を直接抽出。コスト1/60、売上・生産性200%アップを実現するハンズオン型サポート。📒心理学・科学的根拠に基づくマーケティング・研修。行動経済学や脳科学を駆使し、顧客の意思決定をデザインする集客設計や組織教育。📒事業成長のためのシステム開発・AI構築。単なる受託ではなく、事業運営やピボット支援まで踏み込んだ「勝てる」システムの設計と実装。
ITエンジニアの技術力、マーケターの戦略眼、そしてメンタリストの心理洞察。これらを現場の「前線」で融合させ、事業を次なるレベルへと引き上げることを得意としております。「社内で使われている曖昧な指示を、AIにも伝わる判断基準へ整理したい」「生成AIへの修正指示が何往復も発生する業務を見直したい」「営業部門の提案書作成をAIで効率化したい」「人事部門に蓄積された暗黙知を新人でも使える形にしたい」「業務全体を見ながら、どこからDXやAXを始めればよいか整理したい」…もっと抽象的なご相談でもOKです。
あなたのアイデアやお悩みを【マーケティング×IT×生成AI×行動経済学/脳科学/心理学などの知見】でビジネスの未来につなぎます。気軽にお問い合わせください。あなたのビジネスを伸ばす「AI活用型システム開発、AI導入支援/研修/ハンズオン型サポート/コンサルティング」など「弊社ができること」はこちら
