#322 ルールを増やすほど、AIは言うことを聞かなくなる

ルールを増やすほど、AIは言うことを聞かなくなる
ワークフローで精度を取り戻した話

AIの出力が不安定になる本当の理由は、
ルール過多によるタスクの迷走でした。

こんにちは、ちーみつです。

今回は、指示が複雑化して
AIの出力精度が落ちた時の解決策を伝えます。

個別のルールを詰め込むのをやめ、
作業の手順を一本道のシステムにする価値。

迷わず実行される、具体的な仕組みの
作り方を解説します。

ルールが増えるほど、なぜ指示の不履行が起きるのか？

AIと対話しながらアプリを作る
バイブコーディングを続けていると、
守らせるべき制約がどんどん増えていきます。

エラーの修正方法やデザインの指定など、
一つひとつ命令を積み重ねていく。

最初は正常に動作していても、
ある時を境に、以前の指示が反映されなかったり、
特定の項目が読み飛ばされたりし始めます。

これは、入力された情報の優先順位が
システムの内部で不明確になっている状態です。

決してAIが意図的に無視しているのではなく、
どの指示を最優先すべきか
計算できなくなっているだけなんです。

箇条書きのルールでは限界がある

私はこれまで、守らせたい制約をまとめて
スキルとしてAIに保持させていました。

でも、スキルの数が増えれば増えるほど、
AIの処理プロセスは複雑な迷路になります。

修正命令を重ねても、
期待した出力が全く得られない。

画面の前で
処理の不整合に頭を抱える時間が増えていく。

そんな時に解決策となったのが、
ワークフローという仕組みでした。

Antigravityでワークフローを作る方法

実際の作り方はとてもシンプルです。

Antigravityに
この作業のワークフローを作って
と頼むだけ。

それだけで、必要なフォルダもファイルも
中身の手順書もAIが全部作ってくれます。

ただし、任せっぱなしだと
曖昧なワークフローになることがあります。

完成したら中身を開いて、
読み込むファイル名がフルパスで書かれているか、
手順の順番が一本道になっているかを
自分の目で確認してください。

この最後のひと手間が、
ワークフローの精度を決定的に分けます。

精度を安定させる3つのステップ

AIの出力を安定させる手順をまとめました。

1. 禁止事項より実行手順を決める

禁止リストを渡す前に、
まず一番目に何を読み、二番目に何をするか
という処理の流れを定義します。

2. ファイル名を固有名詞で指定する

適当に、よしなに、という曖昧な表現を排除。
特定のファイルを読み込むよう指定することで
処理の迷走を消します。

3. ステップごとに再ロードさせる

一度読み込んだ情報は、
後の処理で重みが薄れることがあります。

ワークフローの中に、
最初に必ず最新のルールを読み込む
というステップを強制することで、
認識のズレを物理的に防げます。

正解は機能に頼り切らないこと

AIというツールを高度だと思えば思うほど、
私たちは指示の意図を丸投げしたくなります。

でも、本当に作業をスムーズに進めてくれるのは、
AIの性能ではなく、
人間が作った迷わせない仕組みの方でした。

皆さんも、AIの出力が不安定になったら、
指示を強化するのを一旦やめて、
単純な一本道のフローを作ってみてくださいね。

最後まで読んでいただきありがとうございます。

AIの指示無視をスキルや仕組みで封じた
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