AIで「上手い質問」をする7つの技術とは？ CLEARER公式を紹介

木, 05/15/2025 - 18:16

AIを最大限に活用するためには、「上手い質問」をする技術が不可欠です。AIは入力された情報に基づいて応答するため、質問の質が結果に直結します。適切な質問を作ることで、AIからより正確で有益な情報を引き出すことが可能になります。

具体的には、効果的な質問には構造やテンプレートがあります。例えば、背景情報を簡潔に提示し、求める情報や形式を明確に指示することで、AIは意図に沿った回答を提供しやすくなります。質問の順序や条件を整理することも、回答精度を高めるポイントです。

本記事では、こうしたAIに対する質問のテンプレート構造を解説し、実際の活用方法まで紹介します。日常業務や学習、情報収集など、さまざまな場面で応用できる具体例を通して、AIとのコミュニケーションスキルを向上させることを目的としています。

1. なぜ「上手い質問」がAIの効果を左右するのか？

AIは入力された質問の質に応じて、回答の精度や有用性が大きく変化します。曖昧な質問では一般的な答えしか得られませんが、具体的で構造化された質問をすると、より詳細で実践的な情報を引き出すことが可能です。

具体例を挙げると、質問に背景情報や条件、求める形式を明示するだけで、AIの回答は格段に精度が上がります。順序や論理を整理することも、意図に沿った回答を得るための重要なポイントです。

では、どのように「上手い質問」を構築すればよいのでしょうか。その答えは、質問をテンプレート化し、論理的かつ具体的に組み立てることにあります。本記事では、その具体的な方法や実践例を紹介し、AIから最大限の効果を引き出すコツを解説します。

2. AIで「上手い質問」をする7つの技術

AIで「上手い質問」をするための7つの技術を、CLEARERという覚えやすい公式的アプローチで解説します。CLEARERは、以下の7つのステップを表します。

2.1 Context（背景）：コンテキストを詳細に提供する

質問に業界、企業規模、プロジェクトのフェーズ、技術的制約などの背景情報を含めることで、AIは貴社のニーズに合った回答を生成します。

質問	→ 改善後
「セキュリティを強化する方法は？」	「日本の金融業界向けWebアプリケーション開発において、OWASP Top 10に対応したセキュリティ強化策を教えてください。」

2.2 Limit（制約）：範囲や制約を明確に設定する

予算、期間、技術的制約を明示することで、AIが不要な情報を省き、必要な回答に集中できます。

質問	→ 改善後
「システム開発のコストを下げる方法は？」	「予算5000万円以内で、日本の中小企業向けERPシステムを開発する際のコスト削減策を教えてください。」

2.3 Expectation（期待）：具体的なアクションや成果を指定する

求めるアクション（例：手順、推奨ツール）を明確にすることで、AIは実践的な回答を提供します。

質問	→ 改善後
「プロジェクト管理を改善するには？」	「アジャイル開発における納期遅延を防ぐための、具体的なプロジェクト管理ツールの導入手順を教えてください。」

2.4 Aim（目的）：質問の目的を明確にする

質問の目的（例：技術選定、課題解決）を定めることで、AIは貴社のゴールに直結した回答を生成します。

質問	→ 改善後
「AIツールについて教えて」	「システム開発のテスト自動化を効率化するために、AIツールの具体的な活用方法を教えてください。」

2.5 Request Format（形式）：回答の形式を指定する

箇条書き、表形式、ステップごとの説明などの形式を指定することで、情報を整理された形で受け取れます。

質問	→ 改善後
「クラウドサービスの選び方は？」	「日本の中堅IT企業がクラウドサービスを選ぶ際の基準を、表形式で比較してください。」

2.6 Enhance（深掘り）：反復的な質問で深掘りする

初回の回答が不十分な場合、「具体例を追加して」「別の視点から説明して」と追質問することで、回答の質を向上させられます。

質問	→ 改善後
「オフショア開発の品質管理方法は？」	「ベトナムのオフショア開発チームと連携する場合、品質管理の具体例を3つ挙げてください。」

2.7 Result-Oriented（成果）：ビジネス成果に直結する質問を設計する

コスト削減、納期短縮、品質向上など、ビジネスゴールに紐づけた質問をすることで、回答を業務に直結させます。

質問	→ 改善後
「開発プロセスの効率化方法は？」	「日本の中堅IT企業がオフショア開発で納期を20%短縮するために、ベトナムのチームと連携する際のプロセス改善策を教えてください。」

3. CLEARER公式のテンプレート構造

AIに的確な回答を引き出すには、質問を論理的かつ具体的に構成することが重要です。CLEARER公式を使うと、質問を簡単に整理できます。

No	項目	説明
1	目的（Aim）	質問を通して達成することを明確にする
2	背景（Context）	前提となる状況や情報を示す
3	対象（業界/企業規模）	情報の対象となる業界や企業規模を指定する
4	制約（Limit）	条件や制限を設定する
5	期待する情報（Expectation）	技術や課題に関して求めるアクションや情報を明確にする
6	形式（Request Format）	回答の形式（箇条書き、表、文章など）を指定する
7	補足（Enhance / Result-Oriented）	必要に応じて深掘りや成果に結びつく内容を加える

具体例

サンプル質問

新規ECサイトのUX改善アイデアを収集するために、既存サイトの離脱率が高い中小EC企業向けに、予算10万円以内で実施可能な改善策を、箇条書きで3〜5案教えてください。必要に応じて、それぞれの改善策が売上に与える影響も考慮してください。

CLEARER公式に対応させると：

項目	内容
目的（Aim）	新規ECサイトのUX改善アイデアを収集する
背景（Context）	既存サイトの離脱率が高い状況
対象（業界/企業規模）	中小EC企業向け
制約（Limit）	予算10万円以内で実施可能な改善策
期待する情報（Expectation）	改善策のリストと優先度
形式（Request Format）	箇条書きで3〜5案
補足（Enhance / Result-Oriented）	実施後の売上改善効果を簡単に予測

このサンプルを使えば、AIに質問する際にどの情報を必ず入れるべきかが明確になります。質問が具体的であるほど、AIの回答は実践的で使いやすくなります。

4. CLEARER公式の活用例

4.1 プロジェクト要件定義の場面

プロンプト
「オフショア開発の品質向上を目指し（Aim）、日本の金融業界向け（Context）、予算1億円以内（Limit）で、ベトナムの開発チームと連携する際の品質管理プロセス（Expectation）を、ステップ形式（Request Format）で教えてください。品質保証の具体例を追加してください（Enhance）。これによりプロジェクトの信頼性を20%向上させる（Result-Oriented）。」
→ 期待される回答：コードレビューやテスト計画のステップごとのプロセスと具体例が整理されて提示される。

4.2 技術選定の場面

プロンプト：
「クラウド移行のコスト削減を目的に（Aim）、日本の中堅製造業向け（Context）、初期投資5000万円以内（Limit）で、AWSとAzureの比較（Expectation）を、表形式（Request Format）で教えてください。コスト削減効果の定量データを追加してください（Enhance）。これにより運用コストを15%削減する（Result-Oriented）。」
→ 期待される回答：コストやスケーラビリティの比較表と定量データが提供される。

4.3 課題解決の場面

プロンプト：
「納期遅延の防止を目指し（Aim）、日本の中小IT企業向け（Context）、アジャイル開発を前提に（Limit）、リスク管理のベストプラクティス（Expectation）を、箇条書きで5つ（Request Format）教えてください。実際の事例を追加してください（Enhance）。これにより納期遵守率を90%以上にする（Result-Oriented）。」
→ 期待される回答：スプリント計画やバックログ管理の具体例を含むベストプラクティスが箇条書きで提示される。