こんにちは！
AIに同じ質問を2回すると、全然違う答えが返ってくること、ありませんか？
1回目：「5つのマーケティングアイデアをご紹介します……」 2回目：「7つの戦略的アプローチを検討しましょう……」
構成が違う。考え方が違う。トーンも違う。
これ、けっこう困りますよね。
ブランドに合わせた商品説明を量産したいとき。予測可能な出力が必要なワークフローを作りたいとき。プロンプトを調整してるのに、変化が効果なのかAIのランダム性なのかわからないとき。
今日は、AIの一貫性を上げる方法を、自分が試行錯誤した結果からまとめます。
なぜバラつくのか
まず、なぜこうなるのかを理解しておくと対策が立てやすいです。
AIは「次に来る単語を確率的に予測する」仕組みで動いてます。同じ入力でも、確率に基づいて少しずつ違う選択をする。だから出力が毎回変わる。
これは「temperature（温度）」というパラメータで制御されてます。温度が高いとランダム性が増えて創造的に、低いと予測可能で一貫した出力になる。
対策1：temperatureを下げる（APIの場合）
APIを使ってる場合、一番直接的な方法はtemperatureを下げることです。
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.2 # デフォルトは0.7くらい
)
- 0.0〜0.3：かなり一貫性が高い。定型的なタスク向け
- 0.4〜0.7：バランス型。多くの場合これで十分
- 0.8〜1.0：創造性重視。ブレストや創作向け
ちなみに、ChatGPTやClaudeのWebインターフェースだと、この設定はできません。APIを使うか、別の方法で対策する必要があります。
対策2：出力フォーマットを厳密に指定する
フォーマットを明確に指定すると、構造的な一貫性が上がります。
悪い例：
マーケティングアイデアをいくつか出して
良い例：
以下のフォーマットで3つのマーケティングアイデアを出してください：
## アイデア1：[タイトル]
- 概要：[1文で説明]
- ターゲット：[誰向けか]
- 予算感：[低/中/高]
## アイデア2：[タイトル]
...
フォーマットを見本として見せると、AIはそれに従おうとします。出力の「構造」は安定しやすくなる。
対策3：具体的な制約を追加する
曖昧さを減らすと、一貫性が上がります。
曖昧：
この製品の説明を書いて
具体的：
この製品の説明を書いてください。
条件：
- 文字数：100〜120字
- トーン：プロフェッショナルだけど親しみやすく
- 構成：特徴→メリット→使用シーンの順
- 避けること：専門用語、誇張表現
制約が多いほど、AIの「選択の余地」が減って、結果が安定します。
対策4：例を見せる（フューショット）
一番確実なのは、望む出力の例を見せること。
以下の形式で商品説明を書いてください。
例1：
商品：ワイヤレスイヤホン
説明：「通勤の30分が、自分だけの時間に変わる。
ノイズキャンセリングで周囲を遮断。1回の充電で1週間持続。」
例2：
商品：スマートウォッチ
説明：「健康管理が、腕時計を見るだけに。
心拍・睡眠・運動を24時間トラッキング。通知も手首で確認。」
これを参考に、以下の商品の説明を書いてください：
商品：ポータブル充電器
例を2〜3個見せると、AIはそのパターンを学んで一貫した出力を生成しやすくなります。
対策5：システムプロンプトで固定する
ChatGPT APIやClaude APIでは、システムプロンプトで「常にこういう風に振る舞って」と指定できます。
あなたはテクノロジー製品のコピーライターです。
以下のルールに従ってください：
1. 常に100〜120字で書く
2. 特徴ではなくメリットを強調する
3. 専門用語は使わない
4. 「〜できます」ではなく「〜になります」で締める
このシステムプロンプトを固定しておけば、ユーザープロンプトが変わっても、基本的なスタイルは一貫します。
ハマりポイント
完璧な一貫性は無理
正直に言うと、AIで100%同じ出力を得るのは難しいです。temperatureを0にしても、微妙に変わることがあります。
「許容範囲内のバラつき」を目指すのが現実的かなと思います。
一貫性を求めすぎると創造性が落ちる
temperature低め＋厳密なフォーマット＋具体的な制約……とやりすぎると、出力が「定型的すぎる」ことがあります。
ブレストや創作タスクでは、あえてバラつきを許容したほうがいい結果が出ることも。
長い出力ほどバラつく
短い出力（数十字）より長い出力（数百〜数千字）のほうがバラつきやすいです。
長い文章を生成するときは、パートごとに分けて生成→結合するアプローチも検討してみてください。
実践的なワークフロー
自分が一貫性が必要なタスクでやってるやり方：
- まず1回生成してみる——出力を確認
- 良い出力を「見本」として保存——次回のフューショット用
- フォーマットと制約を言語化——暗黙の期待を明示的に
- テンプレート化——同じタスクは同じプロンプトで
これで「だいたい同じ感じ」の出力が得られるようになりました。
まとめ
AIの出力がバラバラなのは、仕組み上の特性。完全に消すのは難しいけど、コントロールはできます。
- temperatureを下げる（APIの場合）
- フォーマットを厳密に指定
- 制約を具体的に
- 例を見せる
- システムプロンプトで固定
この5つを組み合わせれば、かなり一貫性のある出力が得られます。
一貫性が必要な業務タスクでは、試してみてください。
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