問道MONDŌ
型 · Patterns

再現性は、
型から生まれる。

達人の動きには型がある。AI活用も同じ。暗記する必要はない——困ったとき、 ここを辞書のように引けばいい。それぞれにテンプレート実例、そして道場で試すボタンを添えた。

役割を与える

ASSIGN A ROLE
基本

いつ:答えの“視点”や“語り口”を固定したいとき。

誰として答えるかを決めると、語彙・前提・着眼点がそろう。同じ質問でも、校正者・投資家・小学校の先生では返ってくる答えが変わる。

テンプレート
あなたは{経験豊富な役割}です。{対象読者}に向けて、{課題}してください。
実例
あなたは20年の経験を持つ新聞校閲記者です。中学生にも読める文章として、以下の原稿の誤字・冗長・あいまいな箇所を指摘してください。
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例で教える

SHOW EXAMPLES
基本

いつ:出力の調子・粒度・形式を正確に合わせたいとき。

言葉で説明するより、良い例を1〜3個見せる方が速く正確に伝わる。AIは例から“暗黙のルール”を読み取る。

テンプレート
次の例にならって、同じ調子で続けてください。
例1: {入力→出力}
例2: {入力→出力}
では: {新しい入力}
実例
商品名から短いキャッチコピーを作ります。
例) 静音キーボード → 「静寂が、集中を連れてくる。」
例) 軽量傘 → 「鞄が、軽くなる雨の日。」
では: 保温タンブラー →
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段階的に考えさせる

THINK STEP BY STEP
基本

いつ:推論・計算・複雑な判断で、精度を上げたいとき。

「答えを出す前に考え方を整理して」と促すと、APIの内部でも思考が深まり、誤りが減る。過程が見えるので人間も検算できる。

テンプレート
{問題}。答えを出す前に、考え方の方針と前提を箇条書きで整理し、それから結論を述べてください。
実例
来場者数の予測を立てたい。結論の前に、影響する要因と仮定を箇条書きで整理し、根拠を示してから数値を出してください。
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出力の形を決める

SPECIFY THE FORMAT
基本

いつ:後で使いやすい形、比較しやすい形で受け取りたいとき。

表・箇条書き・字数・順序・見出しを指定する。形を決めると中身が整理され、質まで上がる。

テンプレート
{課題}。出力は{表/箇条書き/N字/順序}で。{列やセクションの指定}。
実例
3つのノートPCを比較して。出力は表で、列は『機種・価格・重量・バッテリー・向く人』。最後に1行で総評を。
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制約を置く

SET CONSTRAINTS
基本

いつ:脱線・冗長・専門用語まみれを防ぎたいとき。

やってほしくないことを明示する。「専門用語禁止」「3案まで」「150字以内」「断定せず根拠を添える」。制約は自由の敵ではなく、質の味方。

テンプレート
{課題}。ただし次の制約を守って:{制約1}/{制約2}/{制約3}。
実例
この技術を説明して。ただし——専門用語は使わない/たとえ話を1つ入れる/200字以内/断定しすぎない。
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自己検証させる

SELF-CRITIQUE
応用

いつ:重要な出力の精度を、もう一段引き上げたいとき。

一度出した答えを、AI自身に点検させる。「いまの回答の弱点・誤りうる箇所を挙げ、必要なら直して」。第二の目を、同じAIから借りる。

テンプレート
{課題に回答}。——次に、いまの回答を自分で批判的に点検し、弱点と改善版を示してください。
実例
この事業計画の要約を作って。そのうえで、見落とし・甘い前提・反論されやすい点を自分で3つ挙げ、改善版を出してください。
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視点を変えさせる

SHIFT PERSPECTIVE
応用

いつ:一面的な結論を避け、思考を立体にしたいとき。

賛成・反対、初心者・専門家、短期・長期。複数の立場から語らせると、見落としが浮かび上がる。最強の反論(ストローマンでなくスティールマン)を作らせるのが要点。

テンプレート
{テーマ}について、{立場A}と{立場B}それぞれの最も強い主張を、忖度なく述べてください。
実例
リモートワーク全面化について、推進派と慎重派、双方の“最も説得力のある”主張を3つずつ。どちらにも肩入れせずに。
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分割する

DECOMPOSE
応用

いつ:大きすぎて手がつかない課題に取りかかるとき。

巨大な問いを、小さな問いの集合に割る。「この目標を、独立して着手できる小タスクに分解して。依存関係も示して」。分ければ、進める。

テンプレート
{大きな目標}を、独立して取り組める小さなステップに分解し、順序と依存関係を示してください。
実例
個人サイトを公開したい。ゼロから公開までを、初心者がつまずかない粒度のステップに分解。各ステップの所要時間の目安も。
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聞き返させる

CLARIFY FIRST
応用

いつ:問いがまだ固まっていない/何を伝えれば良いか、自分でも分からないとき。

AIはあなたの状況を知らない。だが「何を知れば答えが良くなるか」は、たいていAIの方が見当がつく。先に質問させれば、抜け落ちた前提が引き出され、問いが輪郭を得る。情報を渡すのが難しいときは、渡し方そのものをAIに設計させればいい。

テンプレート
{やりたいこと}。ただし、すぐに答えないでください。まず、より良い答えのために必要なことを{N}個、私に質問してください。私が答えてから進めてください。
実例
社内勉強会を企画したい。すぐ案を出さず、目的・対象・時間・制約を確かめる質問を5つ、まとめて投げてください。私が答えてから、方向性の違う企画案を3つお願いします。
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反復で磨く

ITERATE
達人

いつ:一発で完璧を狙わず、対話で仕上げたいとき。

良かった点・直す点・据え置く点を分けて返す。部下への指示出しと同じ。AIの出力はたたき台、仕上げは往復で。

テンプレート
良い点: {維持}。直す点: {具体的に}。{ここはそのまま}。これを反映して書き直して。
実例
導入はそのままで良いです。ただ第2段落が一般論すぎるので、日本の事例を1つ入れて具体化を。結論はもう一段強く。
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