Prompt FAQ
プロンプトFAQ
AIが思った通りに動かないときの裏ワザ集。
50件の処方箋
AIの回答が一般論で終わり、実際に使える内容にならない。
→ 回答が浅いときは「具体例・手順・注意点」を入れさせる
AIが勝手に前提を決めて、意図と違う回答をする。
→ 回答がズレるときは、先に確認質問をさせる
回答の構成が毎回変わり、比較や保存、DB登録がしづらい。
→ 出力がバラバラなときは、形式を固定する
AIが早く結論を出しすぎて、検討不足の回答になる。
→ すぐ結論を出させず、比較してから答えさせる
AIの回答が一般論、きれいごと、実行不能な提案になりやすい。
→ 回答が浅いときは「ありがちな失敗」を先に避けさせる
AIのアイデアが無難で、どれも似たような内容になる。
→ ありきたりな案しか出ないときは、攻め具合を分ける
回答が長く、結局何が言いたいのか分かりにくい。
→ 長すぎる回答には、最初に1行結論を出させる
AIが不確かな情報を断言してしまう。
→ AIの嘘を減らすには、不確かさを書かせる
何をどう指示すれば良いかわからない。
→ プロンプトが分からないときは、AIにプロンプト化させる
「デザインを変えて」と言っても、ほぼ同じ構図や形が繰り返される。
→ 画像生成で同じ案ばかり出るときは、前案を破棄させる
シンプルにしてほしいのに、余計な装飾や立体感が残る。
→ 画像がごちゃつくときは、残すものと消すものを分ける
「おしゃれ」「スマート」「高級感」が期待と違う見た目になる。
→ おしゃれにしたいときは、抽象語を具体化する
背景、文字、光沢、回路模様など、不要な要素が勝手に入る。
→ いらないものが出るときは、禁止事項を書く
最初の案がズレると、修正しても方向性が戻りにくい。
→ いきなり完成版ではなく、3方向のラフ案を出す
画像生成でロゴ文字や日本語が崩れる。
→ 文字が崩れるときは、文字を入れない
大きく見ると良いが、小さくすると何のマークかわからない。
→ ロゴはfaviconで潰れない条件を入れる
気に入らないが、どこを直せばよいか言語化できない。
→ 気に入らない画像は、作り直す前に診断させる
同じキャラクターを生成したいのに、毎回顔や服装が変わる。
→ キャラが毎回変わるときは、固定特徴をリスト化する
動画生成で人物やカメラが不自然に動き、映像が破綻する。
→ AI動画が暴れるときは、動くものを減らす
カメラが勝手に揺れたり、素人っぽい映像になる。
→ 動画生成ではカメラワークを指定する
動画の意図が伝わらず、ぼんやりした映像になる。
→ 動画は、被写体・動き・背景・スタイルを分けて書く
1本の完成動画をAIだけで作ろうとして、破綻や違和感が増える。
→ AI動画は完成品ではなく素材として作る
商品が歪んだり、映像の中で形が変わって見える。
→ 商品動画は、商品を中央に固定する
ロゴ動画が派手すぎたり、安っぽく見えたりする。
→ ロゴアニメーションは、動きを最小にする
音声生成の声は良いのに、ナレーションが不自然に聞こえる。
→ AI音声が不自然なら、台本を読み上げ向けに直す
生成音声の雰囲気が、コンテンツに合わない。
→ 声が合わないときは、声の特徴を具体化する
生成されたBGMが動画やブランドの雰囲気に合わない。
→ AI音楽は、用途と感情をセットで指定する
AIが勝手に大きな修正をして、既存機能を壊す。
→ コーディングAIには、いきなり編集させない
小さな修正のつもりが、AIに大きく書き換えられる。
→ 既存機能を壊されたくないときは、最小修正を指定する
AIが原因を十分に調べず、いきなり修正案を出す。
→ バグ修正では、原因特定と修正を分ける
AIが作った実装の問題点を見落とす。
→ 実装後に、起きそうな不具合を洗い出させる
資料作成AIでスライドを作っても、話の流れが弱い。
→ スライドが薄いときは、先にストーリーを作らせる
提案書が機能紹介ばかりで、相手に刺さらない。
→ 提案書は、機能説明ではなく相手の課題から入る
文章が整いすぎて、AIっぽく感じる。
→ AIっぽい文章を減らすには、きれいにまとめすぎない
文章が誰に向けたものかわからず、ぼんやりする。
→ 文章の刺さりが弱いときは、読者を指定する
何を自動化すればよいか、ZapierやMakeでどう組めばよいか分からない。
→ 自動化したい業務は、入力・処理・出力に分ける
自動化の全体像はあるが、実装手順に落とし込めない。
→ 自動化フローは、トリガー・条件・アクションに分ける
FAQボットを作っても、ユーザーの質問にうまく答えられない。
→ FAQボットは、まず質問を50個出す
社内資料をAIに入れても、回答が散らかる。
→ 社内資料をAI化する前に、資料を分類する
AIの回答が正しいかどうか判断できない。
→ AIの答えが本当か不安なときは、確認箇所を出させる
根拠の弱い回答をそのまま使ってしまう。
→ 根拠が必要なときは、確認すべき一次情報を出させる
法律、医療、金融などでAIの回答をそのまま信じると危険。
→ 高リスク領域では、断定ではなく論点整理に使う
ChatGPT、画像生成AI、動画生成AI、自動化AIなど、どれを使うべきか分からない。
→ どのAIを使うべきか迷ったら、作業を分類させる
1つのAIで全部やろうとして、どこかで詰まる。
→ 複数AIを使う作業は、ワークフローに分解する
AIツール紹介が単なる概要になり、保存されにくい。
→ AIツール紹介ポストは、用途・得意・注意点でまとめる
翻訳文が硬すぎたり、現地の読者に自然に伝わらない。
→ 翻訳が不自然なときは、直訳ではなく用途を指定する
調べた情報が長文で出てきて、判断しづらい。
→ リサーチ結果は、比較表にさせる
SNS投稿がどの媒体でも同じような文面になってしまう。
→ SNS投稿は、媒体ごとの文体を指定する
AIにデータを渡しても、数字の説明だけで終わる。
→ データ分析では、要約ではなく示唆を求める
議事録が長いだけで、次に何をすべきか分からない。
→ 議事録は、決定事項とTODOを分ける
