プロンプトより、コンテキストが重要になる理由

―― AIが賢くなる時代に、何を指示し、何を積み上げるのかを整理するために

AIを使いこなす、という言葉の意味は、
静かに変わりつつあるように感じています。

これまで私たちは、
「プロンプト（指示文）をいかに上手く書くか」に
多くの時間を使ってきました。

役割を指定し、
前提条件を書き、
制約を細かく与える。

そうした工夫によって、
AIの出力が安定してきたのは事実です。

それでもなお、
私は一つの違和感を覚えていました。

プロンプトをどれだけ磨いても、
本質的な手応えが変わらない。

その背景には、
AIそのものの進化があると考えています。

AIが賢くなるほど、指示の意味は変わっていく

AIは、
文脈を読み、
意図を補い、
書かれていない条件まで推測するようになってきました。

その結果、

「細かく指示を書くほど良い」
という前提が、少しずつ崩れ始めています。

人間が丁寧に書いた指示が、
かえってAIの発想の幅を
狭めてしまう場面も見られるようになりました。

その違和感の正体が「コンテキスト」

ここで言うコンテキストとは、
単なる「詳細な前提条件」ではありません。

• 過去のやり取り
• 思考の履歴
• 判断の理由
• 心が動いた経験や違和感

判断や問いが生まれる背景そのものを指します。

※ プロンプトとコンテキストの役割が、なぜ変わりつつあるのかを一望するための整理図です。

コンテキストは、
プロンプトの中の一項目ではなく、

プロンプト全体の意味を、
後ろから支えている土台です。

なぜ前提条件だけでは足りないのか

「あなたはコピーライターです」と書いても、
どんな言葉を選ぶ人なのかまでは伝わりません。

これは書き方の問題ではなく、
前提条件という形式そのものが
背景を削ぎ落とす構造を持っているからです。

一方で、
文章・議事録・メモ・判断理由が残っていれば、
AIはその人の「考え方」を前提として扱います。

AIが「平均解」を出せる時代に、何が差になるのか

AIが進化すればするほど、
平均的に良いアウトプットは
誰でも出せるようになります。

その中で差がつくのは、

どんなコンテキストを
積み上げてきたか。

事実だけでなく、
それをどう解釈し、
どう判断したか。

その蓄積が、
「平均」から外れた
アウトプットにつながると考えています。

情報を集めるだけでは、資産にならない

ニュースを自動収集するだけでは、
それは再取得可能なデータに留まります。

しかし、

• どう読んだか
• 何を感じたか
• どう考えたか

解釈が加わった瞬間、
それはあなた固有のコンテキストになります。

プロンプトより、コンテキストが重要だということ

プロンプトは不要になりません。
ただし役割が変わります。

• プロンプト：意図を伝える場
• コンテキスト：意図を決める土台

AIが考える「材料の質」は、
コンテキスト側に集まっていきます。

今日からできる、小さな一歩

ニュースに一言、
自分の意見を書く。

会議後に、
判断理由を残す。

心が動いた文章と、
その理由を保存する。

それが、
AI時代に「平均」に埋もれないための、
一つの立ち位置になるはずです。

学びを消費で終わらせず、
思考を資産として残していく。
その延長線上に、
AIとの付き合い方もあると私は考えています。