ChatGPTで毎回違う答えが出る理由と、結論を安定させる聞き方

はじめに

ChatGPTに同じ質問をしているはずなのに、
「さっきと言ってることが違う…？」
「結論が毎回ちょっとずつズレる…」
そんな経験、ありませんか？

実はこれ、ChatGPTがダメだからでも、あなたの聞き方が下手だからでもありません。
原因はとてもシンプルで、質問の“構造”が決まっていないだけなんです。

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルは、決まった答えを返す検索エンジンではなく、
与えられた情報から「もっともそれっぽい答え」を毎回生成する仕組みを持っています。
だからこそ、聞き方が曖昧だったり、指示の順番が整理されていないと、
結論がブレたり、話が脱線したりしやすくなるんですね。

でも安心してください😊
この“ブレ”は、ちょっとしたコツと型を知るだけで、かなり抑えることができます。

この記事では、
ChatGPTの結論がブレる理由を仕組みからやさしく説明しつつ、
回答を安定させるための具体的な質問設計の手順を、順番に解説していきます。

「毎回いい感じの答えが欲しい」
「仕事や学習で、再現性のある使い方をしたい」
そんな方に向けて書いていますので、肩の力を抜いて読み進めてくださいね。

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なぜChatGPTの結論はブレるのか？

まず大前提として知っておいてほしいのが、
ChatGPTは「正解を検索して返すツール」ではない、という点です。

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、
入力された文章に対して次に来そうな単語を確率的に予測しながら文章を生成しています。
そのため、同じ質問でも条件が少し違えば、
出てくる答えが微妙に変わるのは、ある意味とても自然な挙動なんです。

「さっきと違う答えを出された＝間違い」ではなく、
どちらも成立しうる答えの中から、別の選択肢を選んだ、というイメージに近いですね。

原因① 非決定的（ノン・デターミニスティック）な仕組み

ChatGPTの最大の特徴は、動作が非決定的であることです。
つまり、「この質問には必ずこの答え」と最初から決まっていません。

文章生成の過程では、複数の候補の中から確率的に単語が選ばれるため、
条件次第では結論の言い回しや切り口が変わることがあります。

特に、質問がざっくりしているほど、
AIが選べる選択肢が増え、結果としてブレやすくなります。

原因② 近接性バイアス（Recency Bias）

ChatGPTには、プロンプトの後半に書かれた情報を重視しやすいという傾向があります。
これを「近接性バイアス」と呼びます。

たとえば、冒頭で丁寧に目的を書いていても、
最後に雑な一文を足してしまうと、
そちらに引っ張られてしまうことがあるんですね。

「ちゃんと指示したはずなのに、なぜかズレる…」という場合、
実は最後の一文が原因になっているケースはかなり多いです。

原因③ 指示の曖昧さと解釈の余地

人間同士の会話では、多少あいまいでも空気を読んで補ってくれますが、
AIはそうはいきません。

「いい感じにまとめて」
「わかりやすく説明して」
こうした表現は、人には便利ですが、AIにとっては解釈の幅が広すぎます。

その結果、
・今回は初心者向け ・次は専門家向け ・別の切り口で展開 といった具合に、結論が揺れてしまうんです。

ここまでを見ると、
「じゃあ安定させるのは無理なのでは？」と思うかもしれません。

でも大丈夫です😊
これらの原因はすべて、質問の設計でコントロール可能なんです。

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結論を安定させるプロンプト設計の全体像

前の章で見てきたように、ChatGPTの結論がブレるのは、
AIが気まぐれだからではなく、判断材料の与え方が毎回違っていることが原因です。

逆に言えば、
「どこを判断基準にすればいいのか」を最初から固定してあげれば、
ChatGPTの答えは驚くほど安定してきます。

ここで大切なのは、
文章を丁寧に書くことでも、
長いプロンプトを作ることでもありません。

ポイントは、プロンプトに“設計図”を持たせることです。

「良い質問」と「安定する質問」は別もの

よくある勘違いとして、
「丁寧に聞けば、毎回いい答えが返ってくるはず」という考えがあります。

もちろん失礼な聞き方よりは丁寧な方がいいですが、
それだけでは結論のブレは防げません。

なぜなら、ChatGPTにとって重要なのは、
言葉遣いよりも“条件がどれだけ明確か”だからです。

安定するプロンプトに共通する3つの要素

結論が安定しているプロンプトには、ほぼ例外なく、
次の3つが含まれています。

• 役割が固定されている
  ─ どの立場・専門性で答えるのかが明確
• 目的が一つに絞られている
  ─ 何を達成したい質問なのかがブレていない
• 制約やルールが先に示されている
  ─ 出力形式・前提条件・禁止事項が明示されている

これらが揃っていると、ChatGPTは
「どの方向に考えればいいか」で迷わなくなります。

プロンプトエンジニアリング＝難しい技術ではない

「プロンプトエンジニアリング」と聞くと、
なんだか専門家向けの難しい技術に感じるかもしれません。

でも実際は、
質問を感覚ではなく、構造で組み立てるというだけの話です。

・誰として答えてほしいのか
・何をゴールにしているのか
・どんなルールの中で答えてほしいのか

これを順番に並べてあげるだけで、
ChatGPTの回答はかなり落ち着いてきます。

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手順① 役割（Identity）とタスクを最初に固定する

結論を安定させたいなら、
まず最初にやるべきことはとてもシンプルです。

「あなたは誰として答えるのか」
そして
「何をするための回答なのか」
この2つを、プロンプトの冒頭で固定します。

これをしないまま質問すると、ChatGPTは毎回、
「今回は初心者向け？それとも専門家向け？」
「説明？判断？提案？」と、内部で迷うことになります。

なぜ役割指定だけで安定するのか

人に相談するときも、
「税理士に聞く」のか「友達に聞く」のかで、
返ってくる答えはまったく違いますよね。

ChatGPTも同じで、
役割が指定されていないと、
その場その場で“もっともそれっぽい人格”を選んでしまいます。

その結果、
・今回は専門的 ・次はやたら噛み砕いた説明 ・別の視点で結論が変わる といったブレが起こるんです。

悪い例：役割とタスクが曖昧なプロンプト

ChatGPTについてわかりやすく説明してください。
  

この質問だと、
・誰向けなのか ・何をゴールにしているのか が一切決まっていません。

そのため、回答の切り口が毎回変わりやすくなります。

良い例：役割とタスクを最初に固定する

あなたはAI活用を教える講師です。
ChatGPT初心者向けに、
仕組みと注意点を3つに絞って解説してください。
  

これだけで、
・専門レベル ・説明の粒度 ・結論の方向性 が一気に揃います。

役割指定は「細かすぎる」くらいでちょうどいい

役割指定というと、
「専門家」くらいで十分だと思われがちですが、
実はもう一段階踏み込むと、さらに安定します。

たとえば、

• AIコンサルタント（中小企業向け）
• 高校生にも教えるIT講師
• 実務経験10年以上のWebディレクター

こうした指定があると、
ChatGPTは「どういう言葉を使えばいいか」まで判断しやすくなります。

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手順② 構造化とセパレータで「迷わせない」

役割とタスクを固定できたら、次に重要なのが
情報の並べ方を整理することです。

ChatGPTの回答がブレる原因の多くは、
「何が指示で、何が補足で、何が条件なのか」が
プロンプト内で混ざってしまっていることにあります。

人間なら前後関係や文脈から推測できますが、
AIは見たまま・書かれた順で判断します。

構造化とは「考える順番を用意する」こと

構造化と聞くと難しそうですが、やっていることは単純です。

・ここからが指示
・ここからが前提条件
・ここからが補足情報

こうした論理的な区切りを、
見た目でも分かる形で用意してあげるだけなんです。

なぜ区切りがないと結論がブレるのか

たとえば、次のようなプロンプトを想像してみてください。

あなたはマーケティングの専門家です。
初心者向けに説明してください。
なるべく短くお願いします。
あと具体例も入れてください。
  

一見問題なさそうですが、
指示がすべて同じレベルで並んでいるため、
ChatGPTは「どれを優先すべきか」で迷ってしまいます。

その結果、
・今回は短いけど抽象的 ・次は具体例多めで長文 といったブレが起きやすくなるんです。

セパレータを使った良い例

## 役割
あなたはマーケティングの専門家です。

## 目的
初心者向けに、考え方を理解してもらうこと。

## 制約条件
・3つのポイントに絞る
・文章は簡潔に
・必ず具体例を入れる
  

こうして区切るだけで、
ChatGPTは考える順番を間違えにくくなります。

Markdownは安定性を上げる最強の味方

特におすすめなのが、
Markdown記法を使った構造化です。

見出し・箇条書き・区切り線などは、
人間だけでなくAIにとっても
「ここが重要」「ここで話題が切り替わる」という合図になります。

Markdownの具体的な使い方や、
どの記号が特に効果的なのかについては、
次の記事で詳しく解説しています👇

役割・タスク・構造が揃ってくると、
ChatGPTの回答はかなり落ち着いてきます。

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手順③ Few-shotで「答えの型」を学習させる

役割を決めて、構造も整えた。
それでもまだ「結論が少し揺れる」と感じる場合に、
とても効果的なのが Few-shot です。

Few-shotとは、
「こういう入力には、こういう出力をしてほしい」
という例を、あらかじめ見せておく方法のこと。

人に仕事をお願いするときも、
完成イメージの見本があると、
認識のズレが一気になくなりますよね。

ChatGPTも同じで、
抽象的な説明より、
具体的な例を一つ置いてあげるだけで、
出力の方向性がかなり固定されます。

One-shotとFew-shotの違い

名前は難しそうですが、考え方はシンプルです。

• One-shot
  例を1つだけ提示する
• Few-shot
  例を2〜3個提示する

どちらも「答えの型」を教える点では同じですが、
より安定させたい場合はFew-shotの方が有効です。

なぜ例を入れると安定するのか

ChatGPTは、
「この質問には、こういうフォーマットで、こういう思考の流れが合いそうだ」
というパターンを、例から読み取ります。

つまり、
例を入れることで、考え方のレールを敷いてあげるイメージですね。

Few-shotの具体例

## 役割
あなたはAI活用を教える講師です。

## 例
Q: ChatGPTの回答がブレる理由は？
A: 回答が確率的に生成されるためです。

## 指示
上記と同じトーンで、
初心者向けに理由を3つ説明してください。
  

このように、
「どんな書き方を期待しているか」を先に見せることで、
表現・結論・文章量が揃いやすくなります。

例は多すぎないほうがいい

安定させたいからといって、
例を大量に入れるのは逆効果になることもあります。

情報が多すぎると、
ChatGPTが「どれを優先すべきか」で迷ってしまうためです。

基本は、
1〜3例程度で十分。

Few-shotの考え方は、
「良い質問・悪い質問」の具体例を知ると、
さらに理解しやすくなります。

具体例をたくさん見たい方は、
こちらの記事もあわせて読んでみてください👇

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手順④ タスクを分割し、考え方の流れを固定する

Few-shotまで使っても、
「結論は合っているけど、説明の順番が毎回違う」
そんなときに効いてくるのが、タスクの分割です。

ChatGPTは一度にたくさんのことを頼まれると、
何から考えるべきかを内部で調整しながら答えを作ります。

その結果、
・今回は理由→結論の順 ・次は結論→理由の順 といったように、構成が揺れてしまうことがあります。

「一気に聞く」ほどブレやすくなる

たとえば、こんな指示です。

ChatGPTについて説明して、
メリット・デメリットも出して、
初心者向けにわかりやすくまとめてください。
  

人間なら問題なく処理できますが、
AIにとっては、
「説明」「評価」「要約」という
別種類のタスクが同時に来ています。

これが、結論のブレや順序の違いを生む原因になります。

ステップ実行で考え方を固定する

そこでおすすめなのが、
ステップごとに考えさせる方法です。

次の順番で考えてください。
1. 前提条件を整理する
2. 問題点を列挙する
3. 最後に結論をまとめる
  

これだけで、
思考の流れが毎回ほぼ同じになります。

Chain of Thoughtは「考え方を指定する」イメージ

よく聞く Chain of Thought（CoT） も、
本質は同じです。

重要なのは、
「思考過程を全部見せて」と頼むことではなく、
どういう順番で考えてほしいかを指定すること。

たとえば、

結論を出す前に、
前提 → 選択肢 → 判断基準 の順で整理してください。
  

これだけでも、
回答の構造はかなり安定します。

タスク分割は「再現性」を作る技術

タスクを分けるということは、
そのまま再現できる思考ルートを作ることです。

仕事や学習でChatGPTを使うなら、
この「毎回同じ順番で考えさせる」発想は、
とても大きな武器になります。

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手順⑤ 根拠を限定し、ハルシネーションを防ぐ

ここまでの手順を実践すると、
ChatGPTの結論はかなり安定してきます。

それでも最後に残りやすいのが、
「自信満々だけど、よく見ると怪しい答え」です。

これはいわゆる ハルシネーション と呼ばれる現象で、
ChatGPTが「知らないこと」を、それっぽく補完してしまうことで起こります。

なぜAIは嘘をついてしまうのか

ChatGPTは、
正しさを検証する存在ではなく、
「もっとも自然な文章」を生成するモデルです。

そのため、
判断材料が足りない場合でも、
沈黙するより、それらしい結論を作る方向に動きます。

これが、
間違った情報でも断定的に語ってしまう原因です。

根拠を限定すると結論は一気に安定する

ハルシネーション対策として、
もっとも効果的なのが、参照してよい情報をあらかじめ指定することです。

たとえば、こんな指示です。

以下の資料のみを根拠にして回答してください。
資料に書かれていない内容については、
「分かりません」と答えてください。
  

これだけで、
ChatGPTは「想像で補う」という選択肢を取りにくくなります。

「分かりません」と言わせる勇気

人はつい、
AIには何でも答えてほしくなります。

でも実務で大切なのは、
間違った答えより、答えが出ないことです。

「不明な場合は不明と回答する」
これを明示的に許可すると、
結論の信頼性は大きく上がります。

Groundingは「想像の余地」を消す技術

こうした根拠限定の考え方は、
Grounding（グラウンディング）と呼ばれます。

AIを自由にさせすぎず、
「この範囲でだけ考えていいよ」と枠を作ることで、
結論のブレと誤情報を同時に抑えることができます。

ハルシネーションについて、
もう少し詳しく知りたい方は、
こちらの記事も参考になります👇

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補足：回答の安定性を高めるテクニカルな調整

ここまで紹介してきた5つの手順は、
いわば「質問文そのもの」を設計する方法でした。

実はそれに加えて、
ChatGPTの設定や使い方を少し意識するだけでも、
回答の安定性はさらに高めることができます。

ここでは、知っていると差がつく
テクニカルな調整ポイントを紹介します。

Temperatureを下げるとブレにくくなる

APIや一部の高度な設定では、
Temperature という数値を指定できます。

これは簡単に言うと、
「どれくらい冒険した答えを出していいか」を決めるパラメータです。

• Temperatureが高い → 発想豊か・答えが多様
• Temperatureが低い → 無難・一貫性が高い

結論を安定させたい場合は、
0.2前後の低め設定が向いています。

重要な指示は「繰り返す」と守られやすい

ChatGPTには、
プロンプトの後半を重視しやすい傾向があります。

そのため、
特に重要なルールや制約は、
冒頭だけでなく、最後にも繰り返すと効果的です。

※もう一度確認：
上記の条件を必ず守って回答してください。
  

いわゆる「ダブルダウン」と呼ばれるテクニックで、
指示の遵守率が上がりやすくなります。

出力形式を固定すると、結論も揃いやすい

内容だけでなく、
出力の形そのものを指定するのも有効です。

たとえば、

以下の形式で出力してください。
・結論
・理由
・補足
  

こうした指定があると、
ChatGPTは毎回同じ枠組みで考えるようになります。

JSONや箇条書きなど、
構造が明確な形式ほど、ブレは起きにくくなります。

「安定性」と「創造性」はトレードオフ

最後に大事な考え方として、
安定性を上げるほど、
発想の自由度は下がっていきます。

企画出しやアイデア発散では多少のブレが強みになりますが、
判断・要約・業務支援では、
安定性のほうが圧倒的に重要です。

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まとめ

ChatGPTの結論がブレると、
「使いにくい」「信用できない」と感じてしまいがちですが、
それはAIの欠陥ではありません。

むしろ、ChatGPTはとても正直で、
与えられた条件の範囲で、最も自然な答えを毎回作っているだけなんです。

だからこそ、
条件が曖昧だったり、順番が整理されていなかったりすると、
結論も自然に揺れてしまいます。

この記事では、
回答のブレを抑えるために、次のポイントを紹介してきました。

• 最初に役割（Identity）とタスクを固定する
• 構造化とセパレータで情報の境界を明確にする
• Few-shotで「答えの型」を教える
• タスクを分割し、考え方の流れを揃える
• 根拠を限定して、ハルシネーションを防ぐ

どれも特別なスキルは必要なく、
質問の書き方を少し意識するだけで実践できるものばかりです。

私自身も、
ChatGPTを「会話相手」として使っていた頃より、
「設計通りに動く仕組み」として扱うようになってから、
仕事での信頼度が一気に上がりました。

毎回完璧な答えを出させる必要はありません。
でも、
同じ条件なら、同じ方向の結論が返ってくる。
それだけで、AIは実務で十分使える存在になります。

ぜひ今回紹介した手順を、
いつもの質問に一つずつ足してみてください😊

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参考文献

• OpenAI公式ドキュメント：Prompt Engineering Guide
• OpenAI公式ドキュメント：Structured Outputs
• OpenAI公式ドキュメント：Prompt Strategy Recipes
• OpenAI公式ドキュメント：Prompt Examples
• OpenAI公式ドキュメント：Safety Best Practices
• Anthropic公式ドキュメント：Claude Prompt Engineering
• Microsoft Research：Prompting Guide（PDF）
• Microsoft Learn：Azure OpenAI Prompt Engineering Concepts
• Wei et al. (2024)｜Chain-of-Thought Prompting Revisited（arXiv:2401.00047）
• Kojima et al. (2023)｜Large Language Models are Zero-Shot Reasoners（arXiv:2302.11382）
• Liu et al. (2022)｜Pre-train, Prompt, and Predict（arXiv:2212.06094）

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よくある質問（FAQ）