プロンプトのコツ 生成AIへの指示は「結論から」が正解？トランスフォーマーの仕組みで解説します
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
みなさんは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを使っているとき、こんな風に思ったことはありませんか？
あれ、指示したことを微妙に無視されている気がする、と。
一生懸命長い文章を書いて説明したのに、なぜかポイントがずれた回答が返ってくる。そんなときは、もしかすると「書く順番」を変えるだけで、劇的に改善するかもしれません。
よくビジネスメールやプレゼンでは「結論から話そう」と言われますが、実はこれ、AI相手でも非常に有効なんです。でも、なぜ人間と同じようなコツが通用するのでしょうか？
今回は、今の生成AIの頭脳である「トランスフォーマー」という仕組みを紐解きながら、なぜ「結論（重要な指示）を先に書くべきなのか」を、専門用語を使ってわかりやすく解説していきますね。
生成AIの正体「トランスフォーマー」とは？
まず、今の生成AIがどうやって言葉を理解しているのか、その根本にある仕組みを知っておきましょう。その主役となる技術が、トランスフォーマー（Transformer）です。
名前だけ聞くとロボットアニメのようですが、これは2017年にGoogleが発表した、文章を処理するための画期的な深層学習モデルのことです。
高校生の皆さんが勉強するとき、教科書を最初から最後まで一言一句、同じ集中力で読むのは大変ですよね？大事なところにはマーカーを引き、そうでないところは軽く流し読みするはずです。
トランスフォーマーもこれと同じようなことをしています。文章の中で「どの単語が重要で、どの単語と関連が深いか」を瞬時に計算し、文脈を理解しているのです。
ここで重要になるのが、アテンションメカニズム（Attention Mechanism）という機能です。
言葉の「注目度」を決めるアテンションメカニズム
アテンションメカニズムは、日本語で「注意機構」とも呼ばれます。これは、文章中のある単語が、他のどの単語に注目すべきかを数値化する仕組みです。
たとえば、「私は昨日、とても美味しいリンゴを食べたので、それをお店でまた買いたい」という文章があったとします。
このとき、「それ」という言葉が指しているのは「昨日」でも「美味しい」でもなく、「リンゴ」ですよね。
AIは、この「それ」と「リンゴ」の結びつき（関連度）を計算によって見つけ出します。これを簡単な概念式で表してみましょう。
注目度 
（※厳密な数学的定義はもっと複雑ですが、イメージとしては掛け算に近い処理をして関連度を導き出しています）
この「注目度」の計算のおかげで、AIは長い文章でも文脈を保つことができるのです。しかし、ここに「結論を先に書くべき理由」が隠されています。
なぜ「結論先出し」が有効なのか？
トランスフォーマーは非常に優秀ですが、完ぺきではありません。人間と同じように、情報の提示のされ方によって理解のしやすさが変わるのです。
ここからは、なぜ冒頭に重要な指示を書くべきなのか、2つの専門的な視点から解説します。
1. トークンの位置と処理の優先順位
AIは文章を「単語」ではなく、トークン（Token）という単位で区切って処理しています。英語なら単語単位に近いですが、日本語だと少し細かくなります。
トランスフォーマーには、入力されたトークンが「文章の何番目にあるか」という情報を埋め込む、ポジショナルエンコーディング（Positional Encoding）という処理があります。これによってAIは語順を理解します。
実は、多くの言語モデルにおいて、文章の「最初」と「最後」にある情報は注目されやすく、真ん中にある情報は埋もれやすいという傾向が研究で報告されています。これを「Lost in the Middle（真ん中で迷子になる現象）」と呼ぶことがあります。
たとえば、長いプロンプト（指示文）の真ん中にさらっと「※ただし、敬語は使わないでください」と書いても、AIが見落としてしまうことがあるのはこのためです。
最初に「あなたはタメ口で話すフレンドリーなボットです」と役割（結論）を定義してしまうことで、AIはその後のすべての文章を「フレンドリーなボットとして」処理しようと計算を始めます。つまり、初期設定をガチッと固められるのです。
2. 推論の方向性を決定づける
生成AIは、次にくる言葉を確率で予測しています。
最初に「結論（ゴール）」が提示されていると、AIはそこに向かって言葉を紡げばいいので、迷いがなくなります。
料理に例えてみましょう。
パターンA
「人参を切って、玉ねぎを炒めて、お肉を入れて、水を加えて、カレールーを入れます」
と言われたら、最後まで聞かないと何を作るのか確定しませんよね。AIも「これは肉じゃがかな？カレーかな？」と迷いながら処理を進めることになります。
パターンB
「今からカレーを作ります。手順は以下の通りです」
と最初に言われれば、最初の人参を切る段階から「カレー用・人参」として処理できます。
AIに対して「この記事を要約してください」という目的（結論）を最初に伝えることは、この「パターンB」の指示を与えていることになるのです。これにより、無駄な計算リソースを使わず、精度の高い回答を引き出せます。
結論先出しプロンプトのメリット・デメリット
では、具体的にどのような良い点と悪い点があるのか、整理してみましょう。
メリット
- 指示の抜け漏れが減る最初に重要な制約条件（文字数、文体、出力形式）を伝えることで、AIがそれを「前提条件」として強く認識し、最後までそのルールを守りやすくなります。
- 回答の精度が上がる目的が明確なので、AIが的外れな回答をする「幻覚（ハルシネーション）」のリスクを減らすことができます。
- 再生成の手間が省ける一発で意図通りの回答が返ってきやすくなるため、何度も指示を出し直す時間を節約できます。
デメリット
- 複雑な背景説明が難しい場合があるいきなり結論から書くと、なぜその結論に至ったかという「文脈」が不足することがあります。その場合は、結論を書いたあとに「＃背景」という見出しを作って詳細を補足する必要があります。
- 人間が見ると冷たく感じる箇条書きで用件のみを伝えるスタイルになりがちなので、チームでプロンプトを共有する場合など、人間が見たときに「事務的すぎる」と感じられるかもしれません（AI相手には全く問題ありません！）。
今後の学習の指針
いかがでしたか？
「結論から話す」というのは、単なるビジネスマナーではなく、AIの脳みそであるトランスフォーマーの仕組みから見ても理にかなった戦略だったのです。
アテンションメカニズムやポジショナルエンコーディングといった言葉を覚える必要はありませんが、「AIは最初の方にある情報を、全体の方向決定に使っている」というイメージを持つだけで、プロンプトの書き方は変わってくるはずです。
これからの学習として、ぜひ以下のことを試してみてください。
- プロンプトの並べ替え実験同じ指示内容でも、「指示を最後に書いた場合」と「指示を最初に書いた場合」で、出力結果がどう変わるか比較してみてください。特に長い文章を扱うときに違いが出るはずです。
- 構造化の練習「＃命令」「＃制約条件」「＃入力文」のように、マークダウン記法を使ってプロンプトをブロックごとに分ける練習をしましょう。これもAIにとって非常に読みやすい形式です。
AIは魔法の箱ではなく、数学と論理で動くプログラムです。その仕組みを少しだけ理解して、最高のパートナーとして使いこなしていきましょう！
それでは、またお会いしましょう。
セイ・コンサルティング・グループの新人エンジニア研修のメニューへのリンク
投稿者プロフィール
- 代表取締役
-
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。
