プロンプトの罠──条件に縛られて最適解を逃す

アムステルダムのトラムの実際の風景写真に路線図を重ねたイメージ。AIが条件に縛られて最適解を逃すことを象徴 AIとテクノロジー

アムステルダムでの体験をきっかけに、AIとの対話がいかに「条件」に引っ張られやすく、「目的」から逸れてしまうかを痛感しました。
そのエピソードを整理しながら、AI研究で古くから議論されてきた「フレーム問題」との関わり、そしてプロンプト設計の本質について考えてみます。


■ ConcertgebouwからRAI駅へ──道案内のやり取り

ある晩、コンサートを聴き終えてRAI駅に帰ろうとしました。
Concertgebouwの正面にはトラム停留所が並んでいます。そこでChatGPTに尋ねました。

「Concertgebouwから一番近いTram 4の駅はどこ?」

返ってきた答えは、Frederiksplein。徒歩でおよそ15分かかるとのことです。
条件に沿った答えではあります。ですが夜遅くにコンサート帰りで、目の前に停留所があるにもかかわらず15分歩くのはどうにも腑に落ちません。

そのとき、ふと思い出しました。
「そういえばRAI駅で23番のトラムを見たな。あれはどこを走っているんだ?」

半信半疑で「23番は?」と聞いてみました。

すると驚きの答えが返ってきました。
Concertgebouwのすぐ前、Van Baerlestraat停留所からTram 23(現在は24に統合)に乗れば、乗り換えなしでRAI駅まで直通できるというのです。

──それを最初に言えよ!

人間であれば「4番でも行けるけど、実は目の前から24番直通があるよ」と補足してくれるでしょう。
ですがAIは条件に忠実すぎて、最適解を後出しする形になったのです。


■ChatGPTは条件に忠実すぎる?目的解を逃す理由

このやり取りは、AIの回答が「条件解」と「目的解」に分けられることを示しています。

  • 条件解:ユーザーの指定条件に忠実な答え
     (例:Tram 4を使うならFrederikspleinまで徒歩15分)
  • 目的解:ユーザーの最終目的を達成する答え
     (例:ConcertgebouwからRAIに最短で帰るならTram 23/24直通)

AIはしばしば条件解を優先し、目的解を見落とします。
人間なら「両方」を提示し「どっちにする?」と選ばせるでしょう。


■ フレーム問題との関係

ここで思い出すのが、AI研究の基本概念であるフレーム問題です。

フレーム問題とは、AIが行動を選ぶ際に「何を考慮すべきで、何を無視してよいか」を判断できない課題を指します。
今回のケースでも、AIは「Tram 4」という条件をフレームとして固定し、それ以外の可能性(Tram 23/24直通)を「考慮不要な情報」として扱ってしまいました。

つまり、条件に縛られて目的に必要な情報を無視するという構造は、まさにフレーム問題である

人間なら状況に応じてフレームを切り替え、「条件に沿った解」と「目的に沿った解」を柔軟に提示します。
この違いが、AIの限界と人間の強みを浮き彫りにするのです。

これはAI研究で古くから議論されてきたフレーム問題の典型例です。
ただしAIの限界はこれだけではありません。もっともらしいウソ=ハルシネーション問題も大きな壁です。
(関連記事:AIは「張りぼての優等生」?便利だけど信用できない理由と限界


■ 正しいプロンプト設計でAIの限界を補う

この事例から学べることは多いです。

  1. 目的を明示する
    • 「Tram 4の駅は?」ではなく、「ConcertgebouwからRAIに最短で行くには?」と問う方が正確です。
    • 条件を先に与えるとAIはその枠に閉じ込められてしまいます。
  2. 条件解と目的解を分けて考える
    • 「指定条件に沿った答え」と「ゴールを達成する答え」を区別する。
    • AIの回答を鵜呑みにせず「これは条件解か?目的解か?」と整理する習慣が大切です。
  3. AIに二段構えを促す
    • プロンプトに「他にもっと便利な方法があれば併せて教えて」と一言加える。
    • これだけでAIは条件外の最適解を提示しやすくなります。

■ 道案内を超えて

この構造は道案内に限りません。
レポート作成でも、メール要約でも同じことが起こります。

  • 「この文を短くして」と言えば文字数は削られますが、本当の目的は「読みやすく直す」ことかもしれません。
  • 「この企業の財務データを出して」と頼めば数字は並びますが、本当は「競合比較での位置づけ」を知りたいのかもしれません。

条件をどう指定するか目的をどう明示するかのバランスが、AI活用の成否を分けるのです。


■ 結論──フレームを越えて最適解へ

ConcertgebouwからRAI駅へ帰る道を聞いたとき、AIは「Tram 4」という条件に縛られ、最適解である「Tram 23/24直通」を提示しました。
これは単なる道案内の失敗ではなく、AIが抱えるフレーム問題の具体例です。

そして同時に、プロンプト設計の重要性を物語っています。

  • 条件だけでなく目的を伝えること。
  • AIに「条件解」と「目的解」の両方を出させること。

この二つを意識すれば、AIはより信頼できるパートナーとなる。

プロンプトの罠に陥らないためには、ゴールを見失わないことが何より大切である。


■ そして最後のオチ

実際に調べてみると──結果的にはTram 23/24はRAI駅に直通していませんでした。
理由は、AIの参照情報が古く、現在の路線状況が正しく反映されていなかったからです。

つまり、AIは条件に縛られるだけでなく、情報の鮮度というもう一つの壁も抱えているということです。
結局、最適解を得るためにはAIに頼り切るのではなく、自分の目と足で確かめることが欠かせない。

AIは強力な補助輪である。しかし最後にハンドルを握るのは自分自身である。

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