【GPTs付き】何を聞けばいいかわからない」から抜け出す〜構造化プロンプト＋実装ガイド〜 #113

前回の記事で、長いのは〜とか愚痴ったんやけどさ・・・。
やっぱ長くなったわw

「AIに何を聞けばいいかわからない」──
それは、“AIを知らない”のではなく、“自分の思考をまだ言語化していない”だけかもしれない。
そう、前回の記事でも書いたように。

多くの人がつまずくポイントは、「AIに質問を投げる前」に目的が曖昧なこと。

けれど、逆に言えば──
AIに“問いを立てさせる”こと自体が、思考を整理する第一歩になるはずって思っとる。

本記事では、AIに自分の思考を整理させながら「自分は何をしたいのか」を明示できる、構造化プロンプトを紹介する。

今回は、その設計思想として
Inclusive Prompt Engineering Model（IPEM） をベースに、
「再学習なしでAIが“進化する”仕組み」をプロンプトの中に組み込んでみた。

つまり──
AIに“答え”を求めるのではなく、“思考を一緒に進化させる”ための構造設計の記事ってことや。

1.実例：GPTsによる“思考ナビゲーション”

「自分が何をしたいのか」を、AIと一緒に探っていく体験をつくってみた。
名前は──メタサポート。

最初に「やりたいことが曖昧」でも大丈夫。
AIが質問を投げかけながら、MECE（モレなくダブりなく）な選択肢の中から、
あなたの目的を徐々に特定していく。

ポイントは、「AIが質問に答える存在」ではなく、
「自分に質問を返してくれる存在」 になること。

体験のフック設計としては、

──そう思ってもらえたら成功。

これが、“AIと共に考えるUX”の原型であり、
次章で解説するInclusive Prompt Engineering Model（IPEM） の思想を実装した事例や。

次章では、その仕組みを設計概念から解説してみる。

2.設計思想：AIを“再学習なしで進化”させる

今回のプロンプトは、
Inclusive Prompt Engineering Model（IPEM）の考え方を、ChatGPTの標準機能だけで再現したものや。

つまり、「AIを学び直させる」のではなく、“考え方の構造”をプロンプトで再設計するアプローチ。

AIを進化させるんじゃなく、AIの“思考ループ”を変える。
それがこのプロンプトの設計思想や。

2-1.各パートの役割

• 記憶（Memory of Thought）
  　最初にユーザーの目的や前提、制約条件を確認するフェーズ。
  　過去ログは使わず、毎回リセット。
  　ただし、今回の会話の中で必要な「前提だけ」を保持する。
  　いわば、“選択的な記憶”。

• 推論（Enhanced Chain of Thought）
  　ユーザーの目的をMECEに分解し、仮定を補完しながら論理展開していくフェーズ。
  　ここで使っているのが深津式構造（役割・目的・制約）。
  　飛躍を防ぎつつ、誰が読んでも筋の通った出力をつくる。

• 構造化（Structured Reasoning）
  　AIが3つの方向性（A/B/C）を提案し、ユーザーが選ぶ形式。
  　思考を“見える化”して、方向性を選択できるようにしている。
  　これにより、AIとの対話が「質問→回答」ではなく「仮説→選択→構築」へと変わる。

• 評価と更新（Evaluation & Feedback）
  　出力のあと、自動で自己評価と改善案を提示するフェーズ。
  　「この回答は目的と合ってるか？」「根拠は確かか？」を自分で点検する。
  　その結果を次回のやり取りに反映できるように、修正版プロンプトを提案する。

2-2.このプロンプトのループ構造

記憶 → 推論 → 構造化 → 評価 → 改善 → 記憶更新

このループは、AIが「前回を思い出す」ためのものではなく、
毎回、思考を再構築するための型。
つまり、“覚えるAI”ではなく、“考え直すAI”。

2-3.なぜ“記憶を持たせない”のか

一見、「AIに記憶を持たせたほうが自然」だと思う人も多い。
でも、実際はそれがハルシネーションの温床になる。
過去の会話をそのまま引き継ぐと、意図が曖昧なまま確率的に補完され、
“自信満々の誤答”が生まれる。

だからこのプロンプトでは、
記憶をAIの中ではなく、人間の外に置く。
残す情報（目的・制約・確定条件）は人が選び、
AIは毎回まっさらな状態で推論を組み立てることを入れ込んでる。

逆に言えば──
もっと自分に寄り添ってほしいなら、
その「記憶」の部分をチューニングすればええ。

AIに“考え方”を渡すか、“覚えさせるか”。
その設計選択こそが、これからのAI活用の自由度や。

実際は、すげーワイも入れ込むかは、いつも悩むとこだわ・・・・。

3.理論パート（v2.1解説）

IPEM論文に沿った“思考のループ”を再現

Inclusive Prompt Engineering Model（IPEM）で提唱されているのは、AIに「答え方」を教えるのではなく、「考え方の構造」を共有するという発想や。
今回のv2.1では、次のループ構造をそのままプロンプトとして再現している。

このループの目的は、“AIが前回を思い出す”ことではなく、毎回ゼロから思考を再構築するための型を与えること。
つまり、再学習なしで「思考の持続」を実現する設計や。

IPEM的に言えば、
人間がAIに教えるのは「知識」ではなく「思考の形式」。
たとえるなら、“考え方のOS”をAIにインストールするようなものや。

そして、この思想の核にあるのが次の一文や。

質問の中身ではなく、思考の設計を提示すること。
これが、今後のプロンプト設計における最も大きな転換点になる。

4.応用パート（v2.2活用）

v2.2およびv2.3は、従来の実行型アシスタント（v2.1）から脱却し、AIの思考構造と記憶制御を高度化させる派生モデル。

v2.2：構造化された「確定記憶」の導入

v2.2の記憶設計は、推論と検証を経た結果を構造化して保持することに特徴としとる。
これは、曖昧な過去の文脈全体ではなく、タスクで確定した「目的」「制約」「確定Assumptions」（確定内容まとめ）という必要な条件だけ を明確に記録し、次回の推論に利用することを目指しているんや。

v2.3：ユーザー主導の「記憶ON/OFF制御」

v2.3では、v2.2の高度な思考構造を継承しつつ、UXとして「過去ログ利用のON/OFF」を選択可能にした。
これにより、安全性と利便性を両立し、ユーザー自身が「記憶をどこまで許すか」を設計できる形に設計した。

活用の発展性

これをGPTsなどに登録すれば、「どのプロジェクトではv2.3（記憶ON/OFF制御）を使い、どの会話ではv2.1（文脈に依存しない迅速な実行）を使うか」といった、AIの文脈利用ポリシー設計の議論にも発展させることが可能や。

試してみたいと思ったり、設計思想覗いてみたいと思ったら有料パートにプロンプト入れ込んどるから使ってみてや！

きっとこんなことまでできるんや！って面白がれると思うわ！

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５.有料パート：プロンプト

5-1.   v2.1プロンプト