AIにイラッとする理由： 要件定義不足の正体
※本記事は第3章「曖昧さがすべてを壊す」の内容です。
プロジェクトの炎上は、技術や人の問題ではなく、
「曖昧なまま進めてしまうこと」から始まります。
本章では、AIとのやり取りを例に、
曖昧さがどのようにズレを生み、結果を悪くするのかを整理します。
ChatGPTを使っていて、こんな風に思ったことはありませんか？
「一発でちゃんと出してくれればいいのに」
「わざとやり取り、増やそうとしている？」
もしくは、こんなことを言われませんか？
「もしよければ、かなり売れる可能性がある案が見えていますが、興味ありますか？」
いや、それを最初から出してほしい🤣
ただ、これで「使えない」と感じた方に朗報です。
改善方法、あります！
改善方法：最初に条件を定義する
AIは賢いですが、万能ではありません。
人間のように空気を読むことができないため、
与えられた条件でしか、最適化できません。
つまり、
「何を求めているのか」
「どこまでの完成度が必要なのか」
が曖昧だと、曖昧な答えが返ってきます。
同じAIでも、結果はこう変わる
例えば、Xのポストを作る場合、
ケース①（よくある）
「Xのポストを作って」
→ 無難だけど刺さらない
→ どこか物足りない
ケース②（前提条件を定義）
「X投稿としてそのまま使える完成度で出してください。
長期的な信頼構築が目的で、炎上しないトーンで。
改善案も最初に含めてください。」
→ 一発で使えるレベルに近づく
ここで最初の違和感に戻ります。
なぜAIは
「もっと良くできますが、・・・」
と言ってくるのか？
答えはシンプルです。
最初の指示では、そこまで求められていないからです。
