はじめに
AIツールを日常的に使う中で、出力の精度を上げるために意識している4つのポイントをまとめました。プロンプトの長さではなく、伝え方の質が出力を決めます。
1. AIに自分の情報を伝える
「あなたは世界トップの専門家です」とAIに役割を振っても、効果は薄いです。それよりも、自分の職種・目的・背景を伝えた方が、出力の精度は上がります。
NG — 効果が薄い
「あなたは世界トップのマーケターです。記事を書いてください」
OK — 効果が高い
「私は入社1年目の新人エンジニアで、情報工学部卒です。PythonとAWSの基礎は習得済み。顧客のXX問題を解決するXXツールを開発したいので、設計方針を一緒に考えてほしい」
AIは文脈を理解すると、より的確な回答を返します。
2. 音声で詳細に伝える
AIの音声入力機能を使い、口頭で要件を伝えましょう。整った文章にする必要はありません。具体的であることが重要です。
- 情報量は多いほどいい。口語で構わない
- 対象ユーザー、利用シーン、目的を明確にする
- AIの出力がズレていたら、追加で文脈を補足する
3. agents.md にルールを定義する
agents.md（ツールによって名前が異なる）にルールを定義しておくと、毎回同じ指示を出す必要がなくなります。
| ツール | 設定ファイル名 |
|---|---|
| Claude Code | CLAUDE.md |
| Cline | .clinerules |
実際に使っているルール
1. コードを書く前にまず方針を説明して、OKをもらってから書く
2. 3ファイル以上触るなら、先にタスクを小分けにする
3. コードを書いたら「何が壊れそうか」を教えて、テストも提案する
4. バグが出たら、まず再現テストを書いてから直す
5. 私に修正されたら、そのルールをagents.mdに追加する
ルールを蓄積していくことで、AIが自分専用のアシスタントに育っていきます。
4. memory.md で記憶を蓄積する
AI Agentにはメモリ機能があります。memory.mdに好みやコーディングスタイルを記録させると、セッションをまたいでも過去の文脈を保持した状態で動作します。
- 使用言語、フレームワーク、テストツールなどの技術選定を記録
- プロジェクト構成やアーキテクチャの決定事項を蓄積
- 使い続けるほど、AIの出力精度が向上する
まとめ
| Tip | ポイント |
|---|---|
| 01 | 自分の情報を伝える — 職種・目的・背景を示す |
| 02 | 音声で詳細に伝える — 情報量が多いほど精度が上がる |
| 03 | agents.md にルール定義 — 毎回の指示を不要にする |
| 04 | memory.md で記憶蓄積 — AIの出力精度を継続的に向上 |
プロンプトの長さではなく、「伝え方の質」が出力を決めます。ぜひ試してみてください。