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。

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。

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。

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。

この事例から学べることは多いです。

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。
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。
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。