ChatGPTがフロー内容を正しく理解できないときのプロンプト改善法

ChatGPTに業務フローや処理手順を説明し、
「この内容を整理してほしい」「自動化案を出してほしい」と依頼したのに、

• 明らかにフローを勘違いしている
• 手順の順序が入れ替わっている
• 条件分岐を無視した回答が返ってくる
• こちらが意図していない処理を勝手に補完する
• 何度説明しても話が噛み合わない

──そんな経験はないでしょうか。

この現象は、
ChatGPTの性能不足 や 理解力の問題 ではありません。
多くの場合、原因は プロンプト（指示文）の構造 にあります。

特に、

• Excel業務
• VBA処理
• RPA（UiPath / Power Automate）
• 業務フロー設計

のような「手順・条件・分岐」が多い内容では、
書き方次第で理解度が大きく変わる のがChatGPTの特徴です。

この記事では、
「ChatGPTがフロー内容を正しく理解できないとき」 に焦点を当て、

• なぜフロー説明が誤解されるのか
• ChatGPTが苦手とするプロンプトの特徴
• 理解精度が一気に上がるプロンプト改善法
• 実務でそのまま使える改善テンプレート
• ChatGPTを“業務パートナー”として使う考え方

を、理論＋実務視点 で徹底解説します。

✅ なぜChatGPTは「フロー説明」を誤解しやすいのか

※まず前提を理解します。

・ChatGPTは「文章」ではなく「構造」を読む

ChatGPTは、
文章を人間のように「感覚」で読んでいるわけではありません。

• 文の並び
• 情報の粒度
• 前後関係
• 明示された条件

といった 構造情報 をもとに、
「もっともそれらしい解釈」を作っています。

つまり、

書いた本人には明確
でも構造としては曖昧

なフロー説明は、
ほぼ確実に誤解されます。

・人間とChatGPTの決定的な違い

人間は、

• 暗黙の前提
• 業務経験
• 文脈の省略

を自然に補完できます。

一方、ChatGPTは、

• 書かれていない前提は存在しない
• 条件が曖昧だと推測で補う
• 順序が曖昧だと一般論に寄せる

という特徴があります。

✅ フローが誤解されるプロンプトの典型パターン

※まず「失敗例」を整理します。

・パターン①：文章でダラダラ説明している

まずExcelを開いて、データを確認して、
必要なら加工して、問題なければ次に進みます。

このような説明は、
人間には通じてもChatGPTには不親切 です。

• 「必要なら」とは何か
• どの条件で分岐するのか
• 加工とは何をするのか

が構造化されていません。

・パターン②：条件と処理が混ざっている

データがあれば処理を行い、なければ次のファイルを確認します。

この1文の中に、

• 条件
• 処理
• 次の遷移

が混在しており、
ChatGPTは どこが判断ポイントなのか を誤解しやすくなります。

・パターン③：順序が暗黙的

最終的にCSVを出力します。

• いつ最終なのか
• どの処理の後なのか
• 例外時も出力するのか

が書かれていないため、
ChatGPTは一般的なフローを“補完”してしまいます。

✅ ChatGPTがフロー理解で苦手なこと

※ここを知ると改善しやすくなります。

・苦手①：曖昧な条件分岐

• 「場合によって」
• 「必要に応じて」
• 「問題なければ」

これらは 条件として成立していません。

・苦手②：省略された前提

• すでに開いている前提
• 前工程が成功している前提
• 手動操作が入る前提

ChatGPTは 省略＝存在しない と判断します。

・苦手③：1文に複数の処理

フロー説明で1文に、

• 判断
• 処理
• 次の遷移

が含まれていると、
構造を正しく分解できません。

✅ フロー理解精度を上げるプロンプト改善の基本原則

※ここが最重要です。

・原則①：フローは「文章」ではなく「構造」で書く

改善前：

データを確認して問題なければ次へ進む

改善後：

① データを確認する  
② 条件：エラーがあるか  
　- Yes：処理を中断  
　- No：次の工程へ進む

番号＋条件＋分岐 を明示するだけで、
理解度が一気に上がります。

・原則②：条件は Yes / No で書く

ChatGPTは 二択構造 を非常に得意とします。

条件：〇〇が存在するか  
- Yes：処理A  
- No：処理B

この形式は、
VBA・RPA・業務フローすべてで有効です。

・原則③：処理と判断を分離する

❌ 悪い例：

データがなければスキップして次へ

⭕ 良い例：

条件：データは存在するか  
- No：この処理をスキップ  
- Yes：次の処理を実行

✅ ChatGPTが理解しやすいフロー記述テンプレート

※実務でそのまま使えます。

以下の業務フローを正確に理解してください。

【前提条件】
・対象ファイルはすでに開いている
・処理は1ファイルずつ実行する

【処理フロー】
① データを読み込む  
② 条件：データ件数は0か  
　- Yes：処理を終了  
　- No：③へ進む  
③ データを加工する  
④ CSVとして出力する

【注意点】
・エラー時は次のファイルへ進む

このように、

• 前提
• 処理
• 条件
• 例外

を分離すると、
ChatGPTの誤解はほぼ起きません。

✅ フローを誤解されたときの「修正用プロンプト」

※やり直すときのコツです。

・NG対応

違います。ちゃんと読んでください。

これは ほぼ効果がありません。

・効果的な修正プロンプト

以下の点が誤解されています。
・条件分岐は②のみです
・③は②がYesの場合のみ実行されます
この前提で、もう一度フローを整理してください。

誤解ポイントを明示する ことで、
再解釈の精度が一気に上がります。

参考：【ChatGPT】エラーコードの解析結果が正確に返らない場合の原因と対処法

✅ ChatGPTに「理解確認」をさせるプロンプト

※非常に効果的なテクニックです。

このフローについて、
あなたの理解を①〜④の順で箇条書きで説明してください。
その後、問題点があれば指摘してください。

これにより、

• ChatGPTの理解ズレ
• 認識の欠落

を 実装前に発見 できます。

✅ VBA・RPAフローで特に有効な書き方

※実務向けポイントです。

・処理単位を「Sub」や「アクティビティ」レベルで書く

① ファイル選択処理  
② データ検証処理  
③ 出力処理  

ChatGPTは
抽象度が揃った情報 を理解しやすい傾向があります。

参考：【VBA】Sub関数とFunction：違い

・「何をしないか」も書く

※この処理ではシートの追加は行わない

これだけで、
余計な補完提案を防げます。

参考：【ChatGPT】RPAフロー改善案を出せないときの原因とは？考え方と対処法を徹底解説

✅ フロー理解を前提にした良いプロンプト設計とは

※最終的な考え方です。

良いプロンプトとは、

• 文章が丁寧
  ではなく
• 構造が明確

なものです。

ChatGPTにとって重要なのは、

• 情報量
• 長さ

ではなく、

判断できる材料が
明確に分離されているか

という点です。

✅ よくある勘違い

※失敗の原因になります。

・「細かく書けば理解する」

→ 構造が悪いと逆効果です。

・「業務経験がある前提で伝わる」

→ ChatGPTに暗黙知はありません。

✅ まとめ：ChatGPTがフローを誤解する原因は「曖昧さ」

• フローは構造で書く
• 条件と処理を分離する
• Yes / No を明示する
• 前提条件を必ず書く
• 理解確認プロンプトを使う

ChatGPTがフローを正しく理解できない原因 は、
AIの性能ではありません。

参考：【VBA】If文の複数分岐を実現する方法｜効率的な条件分岐と実務応用

人間向けの説明を
AI向けに最適化していない

これがほぼすべてです。

フローを「説明」するのではなく、
「設計図として渡す」 という意識に切り替えるだけで、

• 回答の精度
• 提案の質
• 実務での使いやすさ

は劇的に向上します。

ぜひこの記事の内容をベースに、
ChatGPTを 「話が噛み合わない相手」ではなく、
「業務フローを一緒に設計できるパートナー」
として活用してみてください。

参考：ChatGPT × RPAで業務フローを文章化して改善する方法｜効率化するドキュメント化の極意