AIで何かを作りたい、という相談の多くは、まだ問題が言葉になっていません。Learn Prompting は、生成AIで問題を解く手順を5段階に整理しています。道具を選ぶのは3段階目です。順番を守ると、作るものが小さく収まります。
段階1：問題を、解決策を混ぜずに書く
Learn Prompting の第1段階は「問題を述べる」です。コツは、解決策を混ぜないことです。「チャットボットを作りたい」は解決策で、問題ではありません。「商品の機能についての質問が繰り返し届き、答えられずに機会を失っている」が問題です。問題の形で書けると、AIで解くべきかどうかの判断もできます。
段階2：関係する情報を集め、AIが向くかを見る
第2段階では、似た問題の例、利用者の実際の言葉、使えそうな道具を集めます。ここで「AIでなければ解けないか」も確かめます。答えが1つの表から引けるだけなら、検索やFAQの整備のほうが確実です。AIが向くのは、言葉の揺れを吸収する必要がある場合や、要約・分類のように形を変える作業です。
段階3：解き方を1つに決める
第3段階で、ようやく道具と指示を決めます。Learn Prompting の事例では、帽子についての質問に答えるボットを作るために、役割を与えた指示文を1つ用意しています。最初から多機能を作らず、1つの質問の種類に絞るのが要点です。ここで作る指示文の組み立てはプロンプトエンジニアリングの基本に沿います。
段階4：試して、ずれた分だけ直す
第4段階は調整です。Learn Prompting の事例では、試した結果から、利用者が「歴史に興味がある人」と「スタイルに興味がある人」に分かれることが分かり、質問の種類を見分ける指示を足しています。調整では、直す場所を1か所に絞ります。同時に3か所変えると、何が効いたのか分からなくなります。
段階5：公開して、使いながら直す
第5段階は公開です。Learn Prompting は、この手順が循環する形だと説明しています。公開した後の利用の記録が、次の問題設定の材料になります。公開の前に、失敗したときの戻し方（人が受ける、元の運用に戻す）を決めておくと、公開の判断がしやすくなります。
段階を飛ばしたときに起きること
段階1を飛ばすと、作るものが大きくなりすぎます。段階2を飛ばすと、AIでなくてもよい課題にAIを入れます。段階4を飛ばすと、試した記録がないまま本番に入り、問題が起きたときに原因を追えません。段階5を飛ばすと、誰も使わない仕組みが残ります。飛ばした段階は、あとで必ず戻ってきます。
FAQ
Q. 5段階を全部やる時間がありません。
A. 1周目は小さく回してください。問題1つ、情報収集は30分、指示1つ、試行5回、公開は身内だけ。1日で回せる大きさに縮めると、段階を飛ばさずに済みます。
Q. 公開したあと、何を見ればいいですか？
A. 使われた回数と、人が手で直した回数です。直しが多い項目は、段階2の情報収集が足りていない合図です。
出典
出典：Learn Prompting「How to Solve Problems Using Generative AI: A Simple Method」（Sander Schulhoff 執筆、2025年3月6日更新、2026年10月23日参照）
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、用語の定義ページです。手順の前提が分からない場合は、用語ページから確認してください。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 会話の記憶を持つ問い合わせBotを作る：LangChainの組む順
- 社内文書に答える仕組みをLangChainで組む：評価まで含めた手順
- AI実務の進め方（用語辞典）
- ガイド一覧（実務手順をまとめて読む）
- AIツール一覧（道具から探す）
- 比較記事一覧（料金と機能で比べる）
- レビュー一覧（使った記録を読む）
編集部の見解
この5段階の価値は、作らない判断ができるところにあると思います。段階2まで進めて「AIでなくても解ける」と分かれば、そこで止められます。止められる手順を持っている人は、AIの導入で失敗しにくいです。
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