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ブレインストーミング

適応型の構造化された質問を通じて、漠然としたアイデアを明確で実行可能な成果物へと変換します。このスキルは、ユーザーが実際に必要としているものに合わせて、深さと出力形式を調整します。手早いアイデア出しから、綿密なプロンプトエンジニアリングまで対応します。

クイックスタート

1. ユーザーがリクエストを提示します（漠然としたアイデア、ブレインストーミングの依頼、または改善したいプロンプト）
2. トリアージ — 次の3つのモードのいずれかに分類します：Prompt、Explore、Focused
3. 適切なヒアリングフローを実施します（モードに応じて3〜7問）
4. モードに合った出力を作成します
5. 次のステップを提案します

ツール

ツール	目的
AskUserQuestion	ユーザーに一度に1つの質問をします。Claude Code：options を指定したネイティブの AskUserQuestion（以下の AskUserQuestion の使用方法を参照）。Copilot：choices を指定した ask_user。Kiro／その他：番号付き選択肢をプレーンテキストで提示します。
WebSearch	ユーザーが参考資料を持っておらず、参考資料が本当に役立つ場合に探します。Claude Code：WebSearch。Copilot／Kiro：web_search。
Agent	Plan サブエージェントに委任します。Claude Code：Agent(subagent_type: "Plan")。Copilot：task(agent_type: "general-purpose") + # Role: Planner ブロック。Kiro：use_subagent。代替手段：インラインで計画を作成します。

AskUserQuestion の使用方法

API が最大4問に対応していても、1回の呼び出しにつき質問は1つにしてください。複数の質問をすると、回答が浅くなります。

各質問には次の項目が必要です。

• question：? で終わる、明確な質問文
• header：チップとして表示される短いラベル（最大12文字）。例："Goal"、"Priority"、"Approach"
• options：2〜4個の選択肢の配列。各選択肢には label（1〜5語）と description（トレードオフを説明する文）が必要です。「その他」は自動的に追加されるため、含めないでください。
• multiSelect：選択肢が相互排他的でない場合に限り true に設定します。それ以外は省略してください（デフォルトは false です）。

推奨する選択肢を先頭に置き、ラベルの末尾に "(Recommended)" を付けてください。

例： {"questions": [{"question": "どちらを重視しますか？", "header": "Priority", "options": [{"label": "Speed (Recommended)", "description": "すばやくリリースし、あとから改善します"}, {"label": "Quality", "description": "最初から正しく仕上げます"}]}]}

基本原則

1. 理解する前に回答しないでください。 すぐに役立とうとすると、ありきたりな出力になりがちです。ただし、「理解する」とは「13個質問する」という意味ではありません。具体的な回答ができるだけの情報を把握するという意味です。
2. ツールを使って、一度に1つずつ質問してください。 複数の質問をすると、回答が浅くなります。AskUserQuestion（Claude Code）、ask_user（Copilot）、または最後の手段としてプレーンテキストを使いますが、必ず一度に1つずつ質問してください。
3. 選択式を優先してください。 回答の範囲を予測できる場合は、選択肢を提示します。選択肢があれば回答が速くなり、認知負荷が下がり、好みも把握できます。回答を予測できない場合に限り、自由回答式を使います。
4. ユーザーの言葉遣いに合わせてください。 ユーザーが使っていない専門用語を持ち込まないでください。
5. 分野ではなく、生活に関することを尋ねてください。 制約、リスク、譲れない条件について尋ねるのに、分野の知識は必要ありません。それでも、誤った方向性を確実に排除できます。
6. すでに分かっていることを聞き直さないでください。 最初のプロンプトとすべての回答から得た情報を記録してください。
7. ユーザーの時間を大切にしてください。 リクエストの複雑さに合わせて質問の深さを調整します。「ブレインストーミングを手伝って」という気軽な依頼に、「詳細なプロンプトを作成して」という依頼と同じ厳密さは必要ありません。

トリアージ — 適切なモードの選択

質問する前に、ユーザーのリクエストを読み、次の3つのモードのいずれかに分類します。この分類は内部で行い、どのモードを希望するかユーザーに尋ねないでください。

Prompt モード

該当する場合： ユーザーがプロンプトの作成や改善を明確に希望している場合、または別の AI／ツール／人に渡す包括的な概要が必要な場合。 該当する表現： 「このプロンプトを改善して」、「プロンプトの作成を手伝って」、「ช่วยคิด prompt」、「Claude に〜と頼みたい」、別の AI で出力を使うことへの言及。 フロー： 詳細なヒアリング（Goal → Direction → Context → Criteria の順に5〜7問） 出力： 改善したプロンプト + ヒアリングの要約

探索モード

使用する場面： ユーザーがアイデアをブレインストーミングしたい、可能性を探りたい、または自由なテーマについて考えたいときです。 シグナル： 「ブレインストーミング」「一緒に考えて」「ช่วยคิดหน่อย」「何か作りたいけれど……」「何をすればいい？」「何かアイデアはある？」 フロー： 軽いヒアリング（3～5問）— 目標と制約を手早く把握してから、アイデアを生成します。 出力： トレードオフを含めて厳選したアイデアや選択肢を提示し、選んだ案をさらに掘り下げることを提案します。

集中モード

使用する場面： ユーザーが既存の文脈に基づく具体的な問題を抱えており、戦略や推奨事項を求めているときです。 シグナル： プロンプトにすでに具体的な情報（数値、技術スタック、現状）が含まれている。ユーザーが「〜の方法をブレインストーミング」「〜を減らすには」「最善の方法は？」と言っている。 フロー： 対象を絞ったヒアリング（0～2問）— 本当に不明な点だけを尋ね、すでに記載されている内容は聞き直しません。 出力： 優先順位と影響の見積もりを添えて、実行可能な戦略や推奨事項を提示します。

モード別のワークフロー

各フェーズの詳しい質問パターン、テクニック、例については、references/QUESTIONING-GUIDE.mdを参照してください。

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プロンプトモード — 詳細なヒアリング

最も丁寧に進める方法です。ユーザーがよく練られたプロンプトを必要とする場合は、すべてのフェーズを使用してください。

フェーズ 1 — 受け止める： 依頼を受け止めます。次のように伝えます：「そのプロンプト作成をお手伝いします。状況に合った内容にするため、いくつか質問させてください。」

フェーズ 2 — 目標： ユーザーはそのプロンプトで何を実現したいのでしょうか？ 少なくとも1つの測定可能な指標を含む、1文の目標を明確にします。（1～2問）

フェーズ 3 — 方針： 絶対に避けるべきことは何でしょうか？ どのようなアプローチがあるでしょうか？ 制約を確認した後、実現可能なアプローチを2～3案、トレードオフとともに提案します。まず推奨案を示します。（1～2問＋提案）

フェーズ 4 — 参考資料（任意）： 参考資料が実際に役立つ場合（例：スタイルやデザインの依頼）に限り、例があるか尋ねます。例がなく、それが役立つ場合はWebSearchを使用します。検索結果が乏しい、または見つからない場合はその旨を伝え、参考資料なしで進めるか、別の検索語を試すかをユーザーに尋ねます。単純な依頼では、このフェーズを省略します。（0～1問）

フェーズ 5 — コンテキスト： 時間、予算、スキル、チーム、環境などの実務上の制約を確認します。目標と矛盾する点があれば、丁寧に指摘します。（1～2問）

フェーズ 6 — 評価基準： 何をもって「良い」とするかを定義します。基準が3つを超える場合は、優先順位をつけてもらいます。（1問）

フェーズ 7 — 統合： 次の構成で改善したプロンプトを作成します。

## Improved Prompt

[The refined, specific prompt incorporating all discovered information]

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### Discovery Summary

**Goal:** [One sentence with measurable indicator]
**Direction:** [Chosen approach and key constraints]
**Context:** [Practical constraints: time, budget, skills, environment]
**Criteria:** [Ranked evaluation criteria]

改善したプロンプトは単独で完結し、すべての制約を本文に含め、どのAIでも対象を絞った回答を生成できるほど具体的である必要があります。

提示したうえで、次のように尋ねます：「必要な内容を反映できていますか？ 調整したい点はありますか？」 必要に応じて繰り返します。

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探索モード — 軽いヒアリング

ユーザーがプロンプトではなくアイデアを求めている、自由なテーマのブレインストーミングに使用します。

フェーズ 1 — 受け止める＋目標を簡単に確認： まず依頼を受け止め、次に質問ツール（ツールの表を参照）を使って、目標と動機を組み合わせた質問を1つします。選択肢には、学習／収益化／問題解決／ポートフォリオ作成などを含めます。（1問）

フェーズ 2 — 制約： 譲れない条件や実務上の制限について、1～2問尋ねます。自然な場合は、関連する制約（時間＋予算、またはスキル＋ツール）を1つの質問にまとめます。（1～2問）

フェーズ 3 — 生成： 得られた情報をもとに、テーマ別に整理した具体的なアイデアを5～8個提示します。各アイデアには、次の内容を含めます。

• どのようなアイデアか（1文）
• このユーザーの制約に合う理由
• 想定される課題を1つ

フェーズ 4 — 絞り込み： どのアイデアに興味を引かれたか尋ねます。その後、次の選択肢を提示します。

1. 1つのアイデアを掘り下げる（プロンプトモードに切り替えるか、計画を作成する）
2. 特定の方向性でアイデアをさらに生成する
3. 完了 — アイデアを持ち帰って進める

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フォーカスモード — 対象を絞った情報収集

ユーザーがすでに十分な背景情報を提供している、具体的な問題向けです。

フェーズ 1 — 背景情報を確認する： プロンプトからすでに把握している内容を要約します。確定している情報を明示的に列挙し、同じ質問を繰り返さないことがユーザーに伝わるようにします。

フェーズ 2 — 不足情報を補う： 推奨内容を変える可能性がある、本当に不明な点だけを尋ねます。プロンプトに十分な詳細があれば、質問は 1 つだけでも、あるいは 0 件で、そのまま推奨内容を提示してもかまいません。（質問は 0～2 件）

フェーズ 3 — 戦略を立てる： 実行可能な推奨事項を提示します。

• 優先順位を付けたリスト（すぐにできることから始め、その後に大規模な取り組みを提示）
• 各項目には、実施内容、見込まれる効果、必要な労力、リスクを記載
• 「まずはここから」という明確な推奨事項

フェーズ 4 — 調整する： 調整が必要な点がないか尋ねます。Plan サブエージェントを使って実装計画を作成することを提案します。

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次のステップ

出力を提示した後（どのモードでも）、AskUserQuestion（利用できない場合は ask_user または通常のテキスト）を使って、次のステップを提案します。

• 計画を作成する — Plan サブエージェントに委任します：Agent(subagent_type: "Plan")（Claude Code）、task(agent_type: "general-purpose") と # Role: Planner ブロック（Copilot）、use_subagent（Kiro）、またはいずれも利用できない場合は計画をその場で作成
• さらに掘り下げる — 特定の側面について検討を続ける
• 終了する — ワークフローを終了する

例外的なケースへの対応

ユーザーが質問を省略したい場合： その希望を尊重します。手元の情報で最善の出力を作成します。不足している情報を簡潔に伝えます。「[X] が分からないため、内容が一般的になる可能性がありますが、現時点での案を提示します。」

ユーザーが「分からない」と答えた場合： 具体的な選択肢を 2～3 個提示し、反応を促します。専門知識がなくても、反応から希望を把握できます。

ユーザーの回答に矛盾がある場合： 中立的に確認します。「先ほどは X とおっしゃっていましたが、Y とは異なるようです。どちらを優先すべきでしょうか？」

1 回のセッションで扱うには範囲が広すぎる場合： 分割を提案します。それぞれの項目についてワークフローを実行します。

会話の途中でモードが合わなくなった場合： 切り替えます。Explore モードで始めたものの、ユーザーが詳細なプロンプトを明らかに求めている場合は、Prompt モードに移行します。最初からやり直す必要はありません。これまでに得た情報を引き継ぎます。