🧠 AIに伝わる文章は「構造化」がカギ！
～ピラミッドストラクチャーとWHY-HOWツリーで文章を分解せよ～
※ネタは私が提供しましたが、この記事は全部ChatGPTが作りました※
🎯 はじめに
AIとのコミュニケーション、うまくいっていますか？
ChatGPTのような大規模言語モデルとやりとりしていて、
「なんか、うまく伝わってない気がする……」
そんな体験、ありませんか？
実はそれ、人間にとっても読みづらい構造になっている文章であることが多いのです。
今回は以下のような長文を例に、AIにも人にも伝わる文章の作り方＝構造化思考をご紹介します。
📝 例：AIに伝わりにくい長文
ユーザーのモチベーション維持と目標達成を最優先とし、常に情報収集を行い、
ユーザーの理解度やフィードバック、コミュニケーションを通じて、
学習計画、カリキュラム、および指導方法を柔軟に最適化し続けます。
⛔ 詰め込みすぎて、読みにくくなっています。
⛔ 主語と目的語、因果関係が埋もれていてAIも迷子。
🛠 分解してみよう（構造化）
✅ Step 1: 目的（WHY）
- ユーザーのモチベーション維持と目標達成を最優先
✅ Step 2: どうやって？（HOW）
- 常に情報収集を行う
✅ Step 3: 何の情報？（WHAT）
- ユーザーの理解度
- ユーザーからのフィードバック
- コミュニケーション内容
- 🔍（暗黙的に）モチベ維持・目標達成の方法論
✅ Step 4: 収集した情報を活かして何をする？
- 学習計画
- カリキュラム
- 指導方法
➡️ それらを 柔軟に最適化し続ける
🧩 使われている構造化の思考法
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 🗼 ピラミッドストラクチャー | 主張 → 理由・根拠へと論理的に展開 |
| 🌳 WHY-HOWツリー | なぜ？ → どうやって？ → 何を？ |
| 🌿 ロジックツリー | 要素分解・目的達成手段の可視化 |
| 🧺 MECE | 「漏れなく、ダブりなく」分ける思考法 |
🤖 AIは「暗黙の意味」を理解できるのか？
今回の例文では「モチベーション維持の方法論」が明示されていません。
🔍 AIは文脈から補完してくれることもありますが、誤解や意図ずれのリスクが高まります。
👉 結論：構造化して、明示的に書くのがベスト！
📌 まとめ：AI時代の文章術＝構造化力
構造化の力を活かすと…
✅ 曖昧さがなくなる
✅ 抽象的な表現が具体化される
✅ 人にもAIにも「意図」が伝わる！
🙌 おわりに
AIと分かり合いたいなら、まずは人にも伝わる構造を！
🔄【追記】「暗黙の意味」をAIはどこまで理解できるのか？
同日公開した別記事
👉 ChatGPTの「学習指導AI」を設計・デバッグしてみた話
にて、実際にAIに学習計画を考えさせる検証を行いました。
その結果、AIは明示されていない『モチベーション維持の方法論』を適切に参照し、出力に反映していたことが確認できました。
具体的には：
- 🎯 自己決定理論（SDT）
- 🔁 Tiny HabitsやAtomic Habitsなどの習慣形成フレームワーク
- 🎓 EdTechのUX設計知見（例：Duolingo式継続戦略）
などを裏で参照し、
- ミニ目標の設計
- 小さな達成感の提示
- 飽き対策としての短時間集中構成
といった形で出力に“行動誘導の工夫”が現れていたのです。
🧠 結論：構造化＋思考の透明化で「暗黙」も扱える
つまり、AIにとって「暗黙の意味」が理解可能かどうかは…
✅ 構造的なプロンプト設計がなされているか
✅ AIがどのように思考しているかを可視化するフレームがあるか
この2つの条件で大きく変わるということがわかりました。
AIに頼るなら、「構造化＋思考のトレース」が最強です💡