プロンプティングを超える：AIの思考を設計する

プロンプティングの天井

AIをそれなりに使っている。ロール、コンテキスト、チェーン・オブ・ソート、Few-shot。いい結果が出る——大半の場合は。

しかし一部の問題は、良いプロンプティングに抵抗する。事業戦略の分析が表面的に返ってくる。複雑なコーディングタスクに微妙な論理エラーが混じる。リサーチの統合が重要な接続を見落とす。何度も修正し、やり直しても、結果はじわじわとしか良くならない。

プロンプティングの天井にぶつかった。

🔄 Quick Recall: このコースはプロンプティングの基礎を前提とする上級コース。ロール・コンテキスト・チェーン・オブ・ソート・Few-shotが不慣れなら、先にプロンプトエンジニアリング入門コースを受講してほしい。

設計者の視点

1つのメールを上手に書くことと、組織全体のコミュニケーションシステムを設計することは、まったく別の仕事だ。

メールを書くのはプロンプトエンジニアリング。相手を考え、論を組み立て、トーンを調整する。

コミュニケーションシステムを設計するのは推論アーキテクチャ。情報の流れ、フィードバックループ、品質チェックポイント、異なる種類のメッセージがどう相互作用するかを考える。

両方大事。だがメールの書き方しか知らなければ、問題がシステム的なとき——つまり組織的・多段階の思考が必要なとき——に壁にぶつかる。

1つのプロンプトが限界に達する理由

複雑な問題を1つのプロンプトに押し込むとどうなるか：

問題：「当社の競争ポジションを分析し、3つの戦略機会を特定し、それぞれの実行計画を策定し、リスクと対策を評価して。」

AIの出力： すべてに触れるがどれも浅い。分析は表面的、機会は一般的、実行計画は具体性に欠け、リスク評価は定型文。

失敗の理由： 5つの認知的に異なるタスクを同時に要求した——分析（情報統合）、特定（創造的・戦略的思考）、策定（詳細計画）、評価（批判的評価）、対策（問題解決）。それぞれに集中力が必要。1つのプロンプトに詰め込むのは、小説を書きながら編集し、表紙をデザインし、マーケティングを計画し、出版社にピッチする——を一度にやるようなもの。

✅ Quick Check: AIの結果に失望した複雑なタスクを思い出してみよう。1つのプロンプトで認知ステップを詰め込みすぎていなかったか？

推論アーキテクチャの考え方

同じ問題を設計されたシステムで解くとどうなるか：

ステージ1——分析： コンテキストを読み込み、AIに深い競合分析を実行させる。確認・検証。

ステージ2——洞察： 検証済みの分析をAIに渡し、機会の特定に集中させる。拡散思考のテクニックを使う。

ステージ3——批評： AIに自身の機会を批判させる。「それぞれの何が問題か？何を見落としているか？どんな前提を置いているか？」

ステージ4——計画策定： ストレステストを生き残った機会を、個別の集中したやり取りで詳細計画に展開する。

ステージ5——リスク評価： 完全な実行計画をもとに、十分な文脈でリスクを評価する。

ステージ6——統合： すべてを一貫した戦略文書にまとめる。

各ステージに1つの認知的焦点。各ステージが前のステージの検証済み出力の上に構築される。最終結果は、1回のプロンプトとは次元が違う。

これが推論アーキテクチャだ。

このコースで学ぶこと

思考の転換

キーワードは**「確実に」**。たまにいい答えが出るのは誰でもできる。アーキテクトは、一貫していい答えを出すシステムを構築する。

推論アーキテクチャの3つの柱

このコースのすべてが3つの柱の上に成り立つ：

1. 構造的分解

複雑な問題をAIが個別に処理できる要素に分割し、結果を組み合わせる。

2. フィードバックループ

自己修正・検証・改善をシステムに組み込み、エラーが伝播する前に捕捉する。

3. メタ認知

AIに自身の推論を推論させる——品質を評価し、弱点を特定し、プロセスを改善する。

以降のレッスンで、3つの柱を順に習得する。

Key Takeaways

• 良いプロンプトには天井がある——複雑な問題にはもう1段上が必要
• 推論アーキテクチャは個別プロンプトではなく、AIのやり取りのシステムを設計する
• 「プロンプト職人」から**「AI設計者」**へ——情報の流れ、検証、信頼性を考える
• 3つの柱：構造的分解、フィードバックループ、メタ認知
• このコースはプロンプティングの基礎の上に構築される

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