なぜAIはMarkdownを好むのか?

―― AIと人間の両方に「読みやすい形」を作るために

なぜAIはMarkdownを好むのか?のアイキャッチ

AIに質問すると、なぜか回答がMarkdown
(見出しや箇条書き)で返ってくる。


Notionに貼ると整って見える一方で、
「そもそもなんで?」と引っかかる人も多いはずです。


この違和感は、かなり健全だと私は考えています。
「ツールの使い方」ではなく、
「なぜその形になるのか」を理解しようとしているからです。


この記事では、AIがMarkdownを「好んでいるように見える」理由を、
擬人化ではなく「処理の都合」として整理します。


そのうえで、人間側にとってもMarkdownが
「読みやすさ」と「学びの資産化」に効く理由をつなげます。


読み終えた時点で目指すのは、Markdownを丸暗記することではありません。
AIとNotionを行き来しながら学びをストックするときに、
「整える型」をひとつ持っておくと楽になる、
という感覚が残ることです。


この先は、Markdownの話を少し整理します。
ただ、文章だけだと全体像が見えにくくなるので、
先に「この記事の地図」を置いておきます。

※ AIと人間の双方にとってのMarkdownのメリットと、学びを資産化するための活用法をまとめた図

※ AIと人間の双方にとってのMarkdownのメリットと、学びを資産化するための活用法をまとめた図


この図は、読み切るためのものではありません。

気になった枠だけ拾い読みして、本文に戻っても大丈夫です。


まず押さえたいのは、

「好む」=「扱いやすい形」という整理です。



ここから本文では、

AI側の都合(境界が見える/優先順位がつく)と、

人間側のメリット(拾い読み/資産化)を順番に言葉にします。



「AIがMarkdownを好む」は、厳密にはどういう意味か

まず前提として、「好む」という言い方は便利ですが、

AIに嗜好があるという話ではありません。


ここで言いたいのは、Markdownのような形式が、

AIにとって「扱いやすい入力/出力の形」になりやすい、

ということです。


人間が文章を読むときも、見出しがあるだけで内容の地図ができます。

AIも同じで、文章が「ひとかたまりの長文」より、

構造(区切り)があるほうが情報を整理しやすくなります。


たとえば、次のような境界です。

  • 何が見出しで、何が要点で、何が補足か

  • どの部分が重要で、どこが参考情報か

こうした境界が見えているだけで、誤解が減りやすくなります。



マークダウンとは何か

マークダウン(Markdown)は、手軽に書いたテキストから

「HTMLを生成するため」に開発されたフォーマットです。



ただし体感としては、

「HTMLを作るための言語」というより、

読みやすい文章の「型」に近いものとして理解すると扱いやすくなります。



HTMLは、文章の構造(見出し・段落・リストなど)をタグで指定します。

一方マークダウンは、タグを覚えなくても、

`#` や `-` のような記号で同じような構造を作れるように設計されています。



この結果として、マークダウンには次の特徴が出ます。

  • 専用ツール(ブログ、Notion、GitHubなど)に貼ると、
    見栄えの良い文書に変換される

  • 変換しなくても、プレーンテキストのままで視認性が高い

(見出しと箇条書きで地図ができる)




近年はエンジニア用途に限らず、

AIに指示を書く場面でも「定番のフォーマット」として

広く使われています。




なぜプロンプトでマークダウンが有効なのか

ここからは、あなたがまとめてくれた「動画内の主張」を軸に整理します。

指示をそのまま羅列すると、AIが次の区別をしづらくなります。

  • どこが命令か

  • どれが参考か

  • どこを強く反映すべきか

この区別が曖昧だと、AIは重要度の判断を誤りやすくなり、

結果として精度低下につながる、という立場です。


そこでマークダウンでセクション分けすると、情報の役割が明確になります。

たとえばプロンプトに「役割」「成果物」「要件」といった見出しがあるだけで、

AIは「何をどう扱えばいいか」を掴みやすくなります。



同時に、人間側も読みやすくなります。

その結果として、プロンプトを作る段階で矛盾や不足に気づきやすくなり、

AIの出力も良くなる可能性がある、

(※可能性として述べている)という整理になります。



ここで大切なのは、マークダウンが魔法の呪文という話ではないことです。

あくまで「情報の役割を分ける」ための、

現実的で扱いやすい型だと位置づけるほうが、

読者にとっても安全です。



マークダウンは、プロンプトの中身を「構造化」しやすくします。

構造があると、AIが「命令」「参考」「優先事項」を区別しやすくなり、

結果として出力のブレや誤解が減る可能性があります。



特に、見出し・箇条書き・コードブロック・強調といった要素を使うと、

指示の範囲や重要度を伝えやすくなり、

コミュニケーションが整理されます。


AIにとってMarkdownが「処理しやすい」理由

マークダウンが効く理由を、もう一段だけ具体化します。

技術の詳細ではなく、「何が楽になるのか」の観点で十分です。

  • 境界が明確になる
    (どこが見出しで、どこが要点で、どこが補足かが分かれる)

  • 優先順位がつく
    (見出し→小見出し→箇条書き、という階層がヒントになる)

  • 変換しやすい
    (表・手順・要点など、別形式に組み替えやすい)


つまりAIがMarkdownで返すのは、

「その形が最適だから」というより、

その形が誤解を減らしやすいから、と捉えるのが自然です。


人間にとってMarkdownが「読みやすい」理由

AI都合の話だけだと、読者の生活に落ちにくいので、

人間側の利益も回収します。

  • 拾い読みできる
    (見出しが地図になり、読む順番を自分で選べる)

  • 理解が「分割」される
    (長文が苦しいときでも、塊が小さくなる)

  • 思考の輪郭が残る
    (後から見返したときに、何を考えていたか辿れる)


ここが、KUNISHIGE Labの「学びを資産にする」という話に繋がります。

読みやすい形は、その場の理解だけでなく、

未来の自分が再利用するための足場になります。

プロンプト用途なら「まず覚える4つ」だけで十分

「とりあえずこれだけ覚えればよい」4つを、プロンプト視点でまとめます。


1. 見出し(#)

#の数で階層を表します。

# 全体像
## 要件
### 制約条件

見出しがあると、AIに「構造」と「優先順位」を伝えやすくなります。

人間側も、どこを読めばいいか迷いにくくなります。

2. 箇条書き(- / *)

守るルール・含める要素など、複数条件を並べるのに便利です。

インデント(行頭の空白)で階層も表現できます。

- 必ず含める要素

- 守るルール

- 例外条件

文章でつなげるより、「条件の粒」が分かれやすくなるのがポイントです。

3. コードブロック(```)

バッククオート3つで囲むと、枠の中がひとまとまりとして扱われます。

```
ここに長文(要約してほしい文章/参考例文など)を入れる

```

プロンプトでは、要約してほしい長文や参考例文を囲むことで、

「この枠内だけを処理対象にして」と作業範囲を明確化できます。

4. 強調(** **)

アスタリスク2つで囲むと強調できます。

**絶対に含めてほしい要素** 

と**で文章を囲むと以下のようになります

絶対に含めて欲しい要素

「絶対に落とされたくない一点」を示す用途と相性がいい一方、

多用すると全体の優先順位がぼやけやすいので、

絞って使うのが現実的です。

Notionと相性がいいのは、Markdownが「運びやすい型」だから

KUNISHIGE Labの文脈で大事なのは、

ツールの機能紹介ではなく、「運用の型」として語ることだと私は考えています。

Markdownは「清書」ではなく「下書きの整形」でも価値が出る

Notionに貼る前提なら、見出しと箇条書きだけで十分な場面が多い

AI→Notionの往復でも、文章が散らからず「同じ骨格」に戻れる

つまりMarkdownは、AIと会話して得た情報を、

Notionにストックし直すときの「中間の型」になりやすい、ということです。

それでもMarkdownにこだわらなくていい場面

押し付けにならないように、ここも明示しておきます。

メモが追いつかない日は、一文だけでもいい

文章が苦しいときは、箇条書きより「単語の羅列」が先でもいい

Markdownは目的ではなく、整えるための候補の一つにすぎない

型は「守るもの」ではなく、「使えるときに使う道具」です。

合わない日は手放せる余地があるほうが、学びは長続きします。

まとめ:AIのためではなく、「未来の自分のため」に整える

AIがMarkdownで返すのは、好みというより、

構造があると扱いやすいから。

そしてその構造は、人間にとっても

「読みやすさ」と「見返しやすさ」を作ります。

最後に、今日からできる小さな一歩だけ置きます。

Next Action:Notionに貼るメモを、まずは

「見出し1つ+箇条書き3つ」にしてみる

(合わなければやめて構いません。

型は「使えるときだけ」使うものです)

國重公秀

飲食業界で31年、現場から役員までを経験し、売上16億円から300億円への企業成長を牽引。現在はその経営視点と最新技術を掛け合わせ、「AI×Notion」に特化した生成AIコンサルタントとして活動しています。

中小企業や飲食店オーナー様の業務自動化と収益化を支援しつつ、自身も「1日3時間の労働で安定収益を上げる」ライフスタイルを実践中。

(James Skinner氏に師事(AI Super Human)/プロンプトスクール飛翔 元公認管理人/東大「AI経営講座」修了・生成AIパスポート 他)

次へ
次へ

【ウェビナー】 デザイン基礎講座のご案内