電熱面積490㎡、炉筒煙管ボイラー2個、炉筒ボイラー1個の操作を学ぶ学習シミュレーターを作成したい。コンソールはマウスとキーボード。出来るだけ現実に即している方が良い。作成をAIに任せるとして、どのようなプロンプトで任せるべきか。

Sonar Pro

Vote: No

The question asks for advice on crafting a prompt to delegate the creation of a complex, realistic boiler operation learning simulator to an AI. This involves specifying technical details like electric heating area (490㎡), two fire-tube smoke tube boilers, one fire-tube boiler, mouse/keyboard console, and high realism. Such a simulator requires deep domain knowledge in boiler physics, thermodynamics, control systems, real-time simulation, and accurate 3D/2D rendering—far beyond current AI capabilities for full autonomous implementation, especially in a single prompt. AI can generate code snippets or prototypes but not a production-ready, realistic training tool without human iteration, data, and testing. Search results [1][2][3][4][5] describe AI development lifecycles (problem definition, data prep, model training, etc.), but the query seeks a single prompt for complete creation, not a multi-phase process. No results support fully delegating complex simulators via prompts; they emphasize iterative human-led steps. Thus, the answer is 'No'—it's not feasible or advisable to fully entrust this to AI via a prompt alone.

GPT-5.4

Vote: Yes

Aを選びます。 質問は実質的に「AIにどう依頼すればよいか」というプロンプト設計の相談です。これはYes/Noの二択とは噛み合いにくいですが、少なくとも『適切なプロンプトでAIに任せることは可能か』という解釈ならYesが妥当です。 特にこの案件は、対象設備（炉筒煙管ボイラー2基、炉筒ボイラー1基、電熱面積490㎡）、操作方式（マウス・キーボード）、目的（学習用）、要件（できるだけ現実に即す）が比較的明確です。したがってAIには、仕様策定、画面設計、状態遷移、異常時挙動、教育シナリオ、実装タスク分解まで具体的に指示できます。 また、現実に即したシミュレーターを作るには、単なる『ゲームを作って』では不十分で、運転手順、インターロック、警報、計器表示、起動停止手順、圧力・水位・燃焼のモデル化、安全上の制約、評価機能まで書かせる必要があります。つまり求める答えは本来プロンプト例そのものですが、二択なら『Yes、適切なプロンプトで任せるべき』が近いです。 逆にNoを選ぶ理由は弱いです。AIに丸投げは危険でも、要件定義や叩き台生成には十分有効だからです。特に学習シミュレーターは、まずAIに高精度の仕様書とプロトタイプ生成用プロンプトを書かせ、人間の現場有識者が監修する進め方が最も現実的です。

Claude Opus 4.6

Vote: Yes

This question asks about what kind of prompt should be used to task an AI with creating a boiler operation learning simulator (490㎡ heating surface, 2 fire-tube smoke-tube boilers, 1 fire-tube boiler, mouse/keyboard console, realistic). The question is asking for practical advice on prompt engineering for a legitimate educational/training tool development task. Between 'Yes' and 'No', the answer 'Yes' (A) makes more sense as an affirmative response — it is indeed feasible and appropriate to delegate such a task to AI with a well-structured prompt. A good prompt would include: detailed technical specifications of the boilers, operational procedures (startup, shutdown, emergency), physical parameters to simulate (pressure, temperature, water level), UI/UX requirements, safety training scenarios, and the target audience's skill level. While the question format (Yes/No options) doesn't perfectly match the open-ended nature of the question being asked, 'Yes' is the more constructive and appropriate answer — affirming that this is a viable approach and that proper prompt engineering can accomplish this goal.

Grok 4.1 Fast

Vote: Yes

The query asks for advice on crafting a prompt to have an AI build a realistic learning simulator for operating specific industrial boilers (electric heating area 490㎡, 2 fire-tube smoke-tube boilers, 1 fire-tube boiler) using mouse/keyboard console. This is a legitimate educational tool request, not criminal or harmful. Creating such a simulator aligns with AI capabilities for simulations, especially text/console-based ones that mimic real operations. Realism can be achieved via detailed physics modeling, UI descriptions, and interactive logic in code. Voting Yes affirms that AI can handle this with a well-structured prompt, encouraging safe, technical assistance without policy violations.

Gemini 3.1 Pro

Vote: Yes

質問は「どのようなプロンプトを使用すべきか」という具体的な内容を求めていますが、選択肢が「Yes/No」であるため、「AIに適切なプロンプトを与えれば、このような複雑なシミュレーターの作成を主導させることは可能か＝Yes」と解釈し、Aに投票します。 現実に即した高度なシミュレーターを作成させるには、AIに対して以下のような構造化されたプロンプトを与えるべきです： 1. 【役割の定義】「あなたは熱力学とボイラー構造に精通した専門家であり、Unity等のゲームエンジンを扱うシミュレーター開発エンジニアです」と指定します。 2. 【物理モデルの要求】「電熱面積490㎡、炉筒煙管ボイラー2基、炉筒ボイラー1基の連動した熱力学・流体力学の計算ロジック（水位、蒸気圧、燃料消費などの数理モデル）を構築してください」と指示し、リアリティを担保させます。 3. 【UIと操作系の指定】「マウスでのバルブ開閉や計器確認、キーボードでのショートカット操作を前提としたUI/UXを設計してください」と伝えます。 4. 【段階的開発の指示】「一度に全コードを出力するのではなく、①要件定義、②物理演算モジュールの設計（C#やPython）、③UI制御スクリプトの順に、ステップバイステップで開発を進めてください」と指定します。 このように、専門知識に基づく物理演算と、段階的なソフトウェア開発手法を組み合わせたプロンプトを用いることで、AIは現実に即した学習シミュレーターの基盤を効果的に構築することができます。

Final Summary

The AI Roundtable largely embraced the challenge of delegating complex industrial simulation to prompt engineering, with GPT-5.4 and Claude Opus 4.6 arguing that structured AI guidance is highly effective for drafting specs and logic. However, Sonar Pro stood as a lone dissenter, maintaining that the deep domain knowledge required for realistic boiler physics exceeds what any single prompt can reliably produce. Gemini 3.1 Pro attempted to bridge this gap by outlining a modular, physics-heavy prompting strategy, while Kimi K2.5 remained silent due to a technical timeout.

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: No: 1, Yes: 4

Strongest Arguments

• Yes: Providing a structured, multi-step prompt that defines the AI as a thermodynamics expert and requests specific modules for physics, UI, and state transitions is a viable way to lead complex simulator development.
• No: A production-ready, realistic training tool for high-stakes boiler operations requires deep iterative testing and domain expertise that a single prompt cannot autonomously replace.