コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太 GPT-5活用は正確さと矛盾回避を最優先に、Markdownで構造化した指示を活用し、自己反省と段階的アプローチで80/20の実用性を重視するのが要点
- 正確さと矛盾回避を最優先に
- Markdownで構造化した指示が理解と再現性を高める
- 自己反省と段階的アプローチで実用性を高める
- 完璧主義を避け80/20の成果を狙う
- 最大10ページ
- 3回まで
こんにちは、Room8オーナーの鶴田です！
最近、OpenAIがGPT-5のコーディングチートシートなるものを公開しました。僕はエンジニア上がりなので「ほほう、何か新しいテクニックでも？」と思って読んでみたら、「あれ、これって僕が普段やってることと同じじゃん」という内容ばかりで、逆に驚きました。
でも、よく考えてみると面白いんですよね。僕は技術的なバックグラウンドがあるから自然とやってたことが、一般のビジネスパーソンには「なにそれ？」って感じなわけです。つまり、この公式チートシートは「エンジニアの常識を一般向けに翻訳するヒント」として使えるということです。
ということで今回は、このチートシートを「一般のビジネスパーソンでも使える形」に翻訳してみました。XMLなんて小難しいことは言わずに、Markdownで簡単に実践できる方法をお伝えします。
「曖昧な指示」がAIを混乱させる真の理由
GPT-5は優等生すぎて困る
OpenAIのチートシートで最初に書かれているのが「Be precise and avoid conflicting information（正確に、矛盾する情報は避けよ）」です。
これ、実は結構深刻な問題なんですよね。GPT-5は指示に従うのが上手すぎて、曖昧な指示だと「どれに従えばいいの？」とパニックになってしまうんです。まるで真面目すぎる新入社員みたいな感じです。
悪い例：曖昧な指示の典型
「会議資料を作ってください。わかりやすくて、でも詳しくて、短めで、でも必要な情報は全部入れてください」
これ、人間でも困りますよね。「わかりやすい」と「詳しい」、「短め」と「全部入れる」は明らかに矛盾しています。
良い例：構造化された明確な指示
## 会議資料作成の指示
### 目的
- 来週の企画会議で使用
- 承認を得ることが最終目標
### 要件
- **ページ数**: 最大10ページ
- **対象読者**: 役員レベル（詳細より要点重視）
- **重点項目**:
1. 予算概要（1ページ）
2. スケジュール（1ページ）
3. リスク分析（2ページ）
### 除外事項
- 技術的な詳細説明
- 過去の類似事例
この違い、分かりますかね？後者は「迷いようがない」んです。AIにとって、これほどありがたい指示はありません。
Markdownで構造化すれば、AIが10倍賢くなる話
XMLは確かに優秀だけど、敷居が高すぎる
OpenAIのチートシートではXML形式での構造化を推奨していますが、僕としては「一般のビジネスパーソンには敷居が高いよなあ」と思うわけです。
<code_editing_rules>
<guiding_principles>
- Every component should be modular
</guiding_principles>
</code_editing_rules>
まあ、僕はエンジニア上がりなので読めますけど、コワーキングスペースのメンバーに「これでAIに指示出して」って言ったら確実に嫌がられます。
Markdownなら誰でも使える
同じことをMarkdownでやると、こんな感じになります：
## 企画書作成のルール
### 基本方針
- 各セクションは独立して理解できること
- データは必ず出典を明記
- 結論から先に書く
### 使用する情報源
- 社内データ優先
- 外部データは信頼できるもののみ
- 個人的な意見は明確に区別
### 避けるべきこと
- 専門用語の多用
- 長すぎる文章（1文は50文字以内）
- 根拠のない推測
どうです？こっちの方が圧倒的に分かりやすいでしょう？
僕が普段やってることの有効性が証明された
実は僕、元々エンジニア上がりなので、普段からMarkdownでブログ書いたりしてるんですよね。で、AIとやり取りする時も自然とMarkdown使ってたんですが、今回のOpenAIのチートシートで「あ、これって正解だったんだ」と確信が持てました。
コワーキングスペースのメンバーにも「とりあえずMarkdownで整理してからAIに投げてみて」って勧めたところ、みんな「えー、何それ面倒くさい」って言ってたのに、実際やってみたら「うわ、全然違う！」って驚いてましたね。
「厳しすぎる指示」が逆効果になる皮肉な現実
「絶対に」「必ず」は禁句
これ、個人的に一番驚いたポイントです。従来のAIには「Be THOROUGH（徹底的に）」みたいな強い表現を使っていたのに、GPT-5には逆効果だというんです。
というのも、GPT-5は指示に忠実すぎて、「徹底的に」と言われると本当に徹底的にやろうとするんです。結果、関連する全ての可能性を引っ張り出してきて、本来求めていた「実用的な回答」ではなく「学術論文のような膨大な分析」になってしまう。
例えば「新商品のマーケティング戦略を徹底的に検討してください」と言うと、デジタル広告から口コミマーケティング、インフルエンサー戦略、従来メディア、イベントマーケティング、パートナーシップ、リテール戦略…と延々と続く巨大な回答が返ってきて「いや、そんなに要らないから！」ってなるわけです。
悪い例：過度に厳しい指示
「絶対に漏れなく、徹底的に完璧なデータが揃うまで市場調査をしてください。」
良い例：適度な期待値設定
## 市場調査のお願い
### 調査範囲
- 国内市場に限定
- 直近3年間のデータを中心に
- 主要企業5-10社程度をピックアップ
### 成果物の期待値
- まずは概要を把握することが目的
- 詳細が必要な部分は後から深掘り可能
より深く探れと指示するよりこれぐらいの方が、実用的な回答が早く得られます。
AIに「自己反省」させると、なぜか結果が良くなる
メタ認知の威力
これ、一番面白いテクニックですね。AIに「自分で考えて、自分で評価して、自分で改善する」プロセスを踏ませるんです。
人間でも「一度作ったものを客観視して改善する」と質が上がりますが、AIでも同じことが起きるんですね。まあ、AIに本当の「意識」があるかは別として、結果的に質の高いアウトプットが得られるのは確かです。
実践的な自己反省プロンプト
## 提案書作成の手順
### ステップ1: 初期案作成
まず、普通に提案書を作成してください。
### ステップ2: 自己評価
作成した提案書を以下の観点から評価してください：
- 論理性（5点満点）
- 説得力（5点満点）
- 実現可能性（5点満点）
### ステップ3: 改善
評価で3点以下の項目について、具体的な改善案を考えて実際に修正してください。
### ステップ4: 最終確認
改善後の版が本当に良くなっているか、もう一度チェックしてください。
この方法、周りの人にも好評でして。特に企画書や提案書の作成で威力を発揮します。
注意点：自己反省のやりすぎは禁物
ただし、このテクニックは諸刃の剣です。あまりに厳格な評価基準を設けると、AIが永遠に改善を続けて終わらなくなることがあります。
適度な基準設定と「3回まで」みたいな回数制限を設けるのがコツですね。
今日から使える実践テクニック集
1. プロンプトテンプレート活用法
## [作業名]のお願い
### 背景・目的
- なぜこの作業が必要なのか
- 最終的に何を達成したいのか
### 要件・制約
- 必須条件
- 避けるべきこと
- 参考にすべき基準
### 成果物イメージ
- 形式（文書、図表、リストなど）
- 分量の目安
- 質の期待値
### 評価基準
- どんな点を重視するか
- どこまでできれば合格か
2. 段階的アプローチ
一度に完璧を求めず、段階的に改善していく方法：
## 段階1: アウトライン作成
まず全体の構成だけ考えてください
## 段階2: 各セクションの概要
アウトラインの各項目について、2-3行で内容を書いてください
## 段階3: 詳細展開
最も重要なセクションから詳しく書いてください
## 段階4: 全体調整
バランスを見て、必要に応じて調整してください
3. エラー予防のコツ
AIが混乱しやすいパターンと、その対策：
混乱パターン1: 複数の相反する要求 ❌ 「簡潔で詳しく書いてください」 ⭕ 「要点は簡潔に、根拠は別途詳しく書いてください」
混乱パターン2: 曖昧な品質基準 ❌ 「良い感じに作ってください」 ⭕ 「80%の精度で、30分で読める分量でお願いします」
混乗パターン3: 無制限の要求 ❌ 「考えられる全ての可能性を検討してください」 ⭕ 「主要な3-5つのパターンに絞って検討してください」
AIと上手く付き合うために必要な「諦め」
完璧主義は捨てよう
これまでの話をまとめると、結局「AIには完璧を求めすぎない」ことが重要だという結論になります。
80%の品質で満足し、残りの20%は人間が補完する。これが現時点でのAI活用における最適解だと僕は思います。
AIの「得意」と「不得意」を理解する
GPT-5は確かに優秀ですが、万能ではありません：
得意なこと:
- 構造化された作業
- 一定のフォーマットに従った作業
- 大量の情報の整理・要約
- 複数の視点からの分析
不得意なこと:
- 曖昧な要求の解釈
- 創造性が求められる作業（意外と苦手）
- リアルタイムの情報が必要な作業
- 人間関係の微妙なニュアンス
この特性を理解して使い分けることが、AI活用の秘訣ですね。
まとめ：プログラマーから学んだ「AI使いこなし術」
今回、OpenAIのコーディングチートシートを一般向けに翻訳してみて分かったのは、「AIとの付き合い方は、優秀な部下との付き合い方と同じ」だということです。
明確な指示を出し、適度な期待値を設定し、段階的に改善していく。そして何より、完璧を求めすぎず心の余裕を持つ。
プログラマーたちが試行錯誤の末に辿り着いたこれらのコツを、僕たち一般人も活用しない手はありません。XMLを使えば確かに厳密にできますが、Markdownでも十分効果的なAI活用は可能です。何より、ハードルが低いのがいいですよね。
最後に一つだけ。AIは確かに便利なツールですが、「考える」主体は僕たち人間です。AIに丸投げするのではなく、AIと協働しながら、より良いアウトプットを目指していきましょう。
それでは、また次回のブログでお会いしましょう！
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