AIに資料の構成案を作ってもらうとき、指示（プロンプト）に含めると的外れな出力を減らせる情報として最も適切なものはどれか。

正解は B です。AIに構成案を依頼するときは、資料の目的・想定読み手・伝えたい結論・おおよその分量（枚数）を指示に含めると、文脈に合った出力が返りやすくなります。AIは前提を察してくれないため、人が判断材料を渡すほど精度が上がります。逆に前提を省くと、一般論的で的外れな構成になりがちです。

良い指示の核心は「人だけが知っている前提（目的・相手・結論・分量）を言葉で渡す」ことです。モデル名（A）や作成者の気分（C）、過去の誤り回数（D）は出力の質に関係しません。AIに足りないのは情報であって、謝罪や属性ではないと押さえましょう。

AIに「構成案を作って」とだけ頼むのをやめ、「目的は○○、読み手は△△、結論は□□、A4で2枚程度」のように前提をセットで渡してみましょう。返ってきた構成案が違ったら、不足していた前提を1つ足して再依頼すると、少しずつ狙いに近づきます。

AIに渡すべきは人だけが持つ前提

生成AIは、依頼された資料の目的や読み手、伝えたい結論を自分では知りません。これらは依頼者だけが持っている情報です。だからこそ、目的・想定読み手・伝えたい結論・おおよその分量を指示に含めることで、AIはその文脈に沿った構成案を組み立てられ、的外れな出力が減ります。

ほかの選択肢が誤りである理由

Aのモデル名や学習量は、こちらが指定しても出力内容の方向づけには使えません。Cの作成者の名前や気分は資料の中身と無関係で、構成の判断材料になりません。Dの「過去の誤り回数や謝罪を求める文言」は、出力の質を上げる情報ではなく、構成案づくりに寄与しません。前提情報を渡すBが正解です。