AIに「講義」させるプロンプト設計 — 弱点講義機能で幻覚を抑え込むまで

この記事について

自作の学習ドリルに「苦手な問題をAIに講義させる」機能を足したときの、プロンプト設計の勘所をまとめる。

軸は一つだ。AIに解説させる場面で怖いのは「間違ったことをもっともらしく喋る」ことで、それを抑える鍵はプロンプトの言い回しではなく“何を渡すか”にあった。 正解の解説を全文渡し、学習者の成績データを渡し、AIには「渡したもの以外を勝手に足すな」と枠をはめる。個人開発で学習支援やQ&A系のLLM機能を作っている人向けに、実装して効いた設計判断を並べる。

試した構成: 自作の想起ドリル（ブラウザで動く問題演習ツール）＋ LLMへの講義生成機能。「入れられる材料は全部入れて、判断はAIにやらせる」方針で組んだ。

何が問題だったか — 「解説して」だけだと、AIは平気で創作する

最初に浮かぶ実装は「この問題を解説して」とだけ投げるものだ。だがこれは危ない。LLMは手元に正解の根拠がないと、知識の隙間をそれっぽい創作で埋める。学習支援では、これが一番やってはいけない。間違った解説を自信満々で覚えさせたら、ツールが学習を破壊する側に回る。

かといって、AIを使わずに固定の解説文だけ出すなら、そもそも「講義」機能にする意味がない。学習者ごとの弱点に合わせて噛み砕く、という価値が消える。

だから狙いはこうなった。AIの「噛み砕く力」は使いたい。でも「創作する自由」は奪いたい。 この二つを両立させるのがプロンプト設計の仕事だった。

設計の柱その1 — 公式解説を全文渡して「解説外は補足と明示」と枠をはめる

幻覚対策というと、プロンプトで「嘘をつくな」と強く言うことだと思われがちだが、効いたのは逆だった。言い方で締めるより、材料で締める。正解の根拠を全部渡して、それ以外を足すときは正体を名乗らせる——この方向が一番効いた。

具体的には、問題の公式解説を丸ごとプロンプトに同梱する。700字だから、1000字だからと切り詰めない。切り詰めた分だけAIの手元から根拠が消え、そこを創作で埋められる余地が生まれる。実際、初期に解説を700字に切り詰めていたときは、元解説の8割を捨てていて、AIが足りない2割を勝手に補っていた。

その上で、渡した解説とAIの発言の関係にルールを敷く。

• 渡した公式解説と矛盾することは言わない（矛盾禁止）
• 解説に書いていないことを足すときは、「これは補足です」と明示する

こうすると、読み手は「どこまでが公式の正解で、どこからがAIの味付けか」を区別できる。創作を全面禁止にすると講義が痩せるので、創作を消すのではなく、創作にラベルを貼らせたわけだ。

設計の柱その2 — 学習者の成績データを渡して「その人の弱点」に寄せる

固定解説と差別化する価値は、学習者ごとの弱点に合わせられる点にある。だから講義生成のプロンプトには、その学習者の成績データ（どの分野を何回間違えているか等）を添付する。

これで「一般的な解説」ではなく「あなたが繰り返し落としている観点はここ」という寄せ方ができる。材料として渡してさえいれば、どこを厚く説明するかの判断はAIに任せられる。ここも方針は同じで、判断材料は全部渡して、判断そのものはAIにやらせる。

設計の柱その3 — 「読者は元資料を開いていない」前提で冒頭に対象を再掲する

見落としやすいのがこれだ。作っている側は問題文を眼前に置いているが、講義を読む学習者は、その問題ページを閉じた状態で結果だけ見ていることが多い。

なので出力の冒頭に、今から何について講義するのか（対象の問題・論点）の再掲を必須にした。「解説だけがいきなり始まる」出力は、文脈を失った読み手には宙に浮く。プロンプト側で「まず対象を一言で再提示してから講義に入れ」と型を決めておく。

設計の柱その4 — 一括は3件まで。10件でワーキングメモリが溢れた

「まとめて弱点を全部講義して」とやりたくなるが、ここは実測で止めた。一度に10件講義させたら、読む人間側のワーキングメモリが溢れた。出力は正しくても、受け取る側が処理しきれず、結局どれも身につかない。

上限を一括3件までに絞った。AIの出力能力ではなく、人間の受け取り能力がボトルネックだったという話だ。ここは「AIに任せる」の対象外で、UI側で機械的にキャップした。

設計判断	どう決めたか	効いた理由
公式解説を全文同梱	切り詰めをやめた	創作で埋める余地を消す
成績データを添付	材料として全部渡す	弱点に寄せた講義になる
冒頭に対象を再掲	出力の型で強制	元資料を閉じた読者でも迷わない
一括は3件まで	実測（10件で溢れた）	人間の処理能力が上限

やってみてわかったこと

学習支援でLLMを使うときの幻覚対策は、「嘘をつくな」と強く言うプロンプト芸ではなく、“根拠を全部手渡して、足したものには名札を付けさせる”という材料設計で効いた。言い回しで締めようとするほど、AIは締めた隙間を創作で埋める。渡す材料をケチった分だけ、創作の余地を自分で作っていた。

もう一つの学びは、上限を決める基準がAI側ではなく人間側にあったことだ。10件を正しく講義できても、受け取る人間が溢れれば価値はゼロになる。「入れられるものは全部入れてAIに判断させる」と「人間が飲み込める量に機械的にキャップする」は矛盾しない。判断はAIに、容量制限は人間に合わせる。この線の引き方が、講義機能を使い物にした一番の分かれ目だった。

更新履歴

• 2026-07-08: 初稿