この記事はこんな人におすすめ
✔ ChatGPTを使ってみたけど、なんだかピンとこない人
✔ プロンプトって結局なに？どう書けばいいの？と感じている人
✔ AIとかみ合う会話がしたい人
WHY ｜ なぜ「質問力」が大事だと思ったのか
生成AIって、すごく便利なツールなのに
「何を聞けばいいかわからない」「答えがしっくりこない」
そんな声、よく耳にします。
正直わたしも最初はそうでした。
なんというか、AIってもっと「正解をスパッとくれる存在」だと想像していたのに
なんだかモヤっとした一般的論な回答ばかり。
「うーん、そういうことじゃないんだよな…」と思いながら質問を辞めてしまったことも。
でもあるとき、それってAIのせいじゃなくて「質問の仕方」にヒントがあったのかも？と思うようになりました。
質問の仕方によって、返ってくる回答の精度が違っていることに気付いたからです。
今回は「質問の精度を上げたら、AIの答えはどう変わるのか？」をテーマに実験してみました！
TRY ｜ 情報の深さ × 回答の深さ？その関係を試してみた
「AIに聞いたら、なんでも教えてくれる」
AIが話題となった当初、わたしはそんなふうに思っていました。
でも実際には、なんだかふわっとした一般論や、もっともらしいけど響かない答えばかり。
ラボ長……うん。いや、そうなんだけどさ！！
それって、Googleに聞けばよくない！？
欲しかったのは、今のわたしにぴったり来る回答なんですよね。
そう！それそれ！って前のめりになるような。
でも正直、ChatGPTってとーーーっても優秀過ぎて
どんな質問でも一応ちゃんと答えてくれちゃうから、逆に厄介だったりするのです。
それっぽい手順、もっともらしい言い回し。
読んでると、「うん、まぁそうだよね」って納得しちゃいそうになってしまう…だけど
ラボ長で？
結局わたし、今なにすればいいの？
ってなる（笑）
…そんな経験ありませんか？
わたしは何度もありました。で？？って（笑）
そう、つまり
スタート地点は「質問力、足りてなかった説」でした。
じゃあ実際に、どんなふうに質問を変えてみたのか？
答えはシンプル。
ちょっとだけ、自分の「状況」とか「背景」を足してみただけ。
たとえば、こんな感じ。
🗨️ Before（あいまい質問）： ブログってどうやって始めたらいいの？
GPTの答え
ChatGPTジャンルを決めて、サービスを選んで、記事を書きましょう。
わたしのリアクション
ラボ長知ってるよ！それじゃ動けないのよ！
🗨️ After（状況をのせた質問）： 育児の体験をまとめてみたい。でも文章も苦手だし、いろんな設定が必要そうで不安。わたしでも気軽にスタートできるブログの始め方は？
GPTの答え
ChatGPTnoteやはてなブログなら、特別な設定をしなくてもすぐ始められますよ。デザインもテンプレから選べるし、文章が苦手でも自分のペースで書ける工夫があるので安心です。
わたしのリアクション
ラボ長それそれ！やっと「わたしに向けた答え」きたー！
これはあくまで一例ですが
質問をちょっと変えるだけで、返ってくる答えにここまで違いが出るんだなと感じたのです。
「設定あり」で質問してみたら答えの温度が変わった！
実はもうひとつ、質問の仕方について大きなヒントをくれた出来事がありました。
ChatGPTがちょうど話題になり始めた頃、試してみてもいまいちピンとこない回答ばかり続いていたときに
AIへのアンテナ感度が高い方との打ち合わせ中に、こんなアドバイスをもらったんです。
ChatGPTは設定入れて使うといいですよ！
例えば「あなたはプロのセールスマンです。クライアントの提案資料の改善点を考えてください。」みたいに。
そんな一文いれるだけで、回答が全然変わってくるんですよ。
こんなことを教えてもらいました。
「そんな使い方ができるの！？」
質問を変えるだけじゃなくて、『誰として答えてもらうか』を伝えるのもアリなんだ！」
AIに質問するとき役割を与えるなんていう発想、わたしにはありませんでした。まさに目から鱗。
早速試してみると、回答内容にはっきりとした差を感じました。
🗨️ Before（あいまいな質問）： クライアント向けの提案資料を作っています。改善点があれば教えてください。
GPTの答え
ChatGPT全体的にわかりやすくまとまっています。
ただ、文字量が多いので要点を箇条書きにした方が良いでしょう。
色使いにも一部注意が必要かもしれません。
わたしの感想
ラボ長うん、悪くない。だけどちょっと“無難”すぎる感じ？
🗨️ After（設定を加えた質問）： あなたはプロのセールスマンです。クライアント向け提案資料を確認し、営業視点での改善点を教えてください。
GPTの答え
ChatGPT営業視点で見ると、提案のベネフィットが少し弱く感じられます。
たとえば「導入後の成果イメージ」や「他社事例」を入れると、相手が具体的に想像しやすくなります。
また、最初に“課題の共感パート”を置くことで、クライアントの関心をより引きつけられるでしょう。
わたしの感想
ラボ長おおお、具体的かつ実戦的！視点がガラッと変わった！
「プロのセールスマンとして営業目線で」という設定を加えただけで
回答の目線が明確になって、アドバイスがグッとリアルに。
「どんな役割でふるまってほしいか」伝えることで、AIはその役割になりきって答えてくれることがわかりました。
RESULT ｜「あいまいな質問」では、もったいない
今回の実験を通して感じたのは
同じテーマでも、質問の「解像度」と「前提設定」を変えるだけで
返ってくる答えが、まるで別物になるということ。
質問そのものはシンプルなのに
設定や状況を添えるだけで、AIの視点・トーン・提案のリアリティが一気に変わる。
実験の回答を比べてみると、AIの精度や能力の話というより
質問者の問いの立て方次第で、引き出せる知恵が変わってくるということがわかりました。
そして副産物としての大きな気付きは
質問をプロンプトとして伝えるためのプロセスそのものが、自分の思考整理になっていたということ。
ChatGPTって、ただの「質問に対する答えを出す存在」ではなくて
「思考を整理する相棒」としてめちゃくちゃ優秀です。
問いを整えようとする過程で、わたし自身の考えや状況も言語化されて
「あ、わたしこういうことに悩んでたんだな」と気づけたりする。
つまり、AIと一緒に考えるってスタンスが大事なんだなと。
LEARN ｜ Web検索とはまったく違う「問いのパラダイムシフト」
実は今回の実験を通じて、もうひとつ大きな気づきがありました。
それはChatGPTを使ううえで、そもそもの前提を切り替える必要あったこと。
というのも、わたし自身がweb検索に慣れすぎていたんだな～と感じたんです。
無意識のうちに、Web検索を使っている感覚の延長線上でAIと向き合っていたんですよね。
たとえばWeb検索だと、キーワードを増やすほど関連情報を広く拾いに行ってしまって
結果として欲しい答えが遠のく印象があります。
だからあまり細かく入れすぎると、逆に遠回りになる感覚があって
むしろ目的に近いキーワードをうまく絞り込めたときは、欲しい回答までショートカットできる。
でも生成AIは、web検索とは逆の発想で動いていることに気付いたんですよね。
AIはキーワードや背景を「前提」として理解しようとするため
前提条件を増やすほど回答がピンポイントになり、精度もリアリティも増していく。
「あいまいに聞く＝フレキシブルに返ってくる」ではなく
「状況を伝えなきゃ、精度もズレも起きる」のは当然だったわけです。
この「思考の裏返し」についても同時に気づけたことで、AIがぐっと使いやすくなりました。
NOTE ｜ 「聞き方が9割」─ それ、AIもでした
質問のコツがつかめてきたあたりから、ChatGPTとの会話がどんどん面白くなってきてしまったわたし。
気づけば有料プランに入り、GPTsを作って、今ではAIの助手『DALち』と毎日会話しています（笑）
しかもこの相棒、24時間365日、文句も言わずいつでも話を聞いてくれるんだから手放せません。
もはや生成AIはなくてはならない存在に。
そんな関係になれたのは、わたしなりに「質問力」について試行錯誤をしてきたから。
質問力って特別なスキルじゃなくて 「ちょっとした実験」 の積み重ねだと思うのです。
AIとの会話がモヤっとしてる人こそ、ぜひ一度問い方を変えてみてほしい。
小さな「問いのチューニング」から、AIとの関係はぐんぐん変わっていきますよ！
