「魔法のプロンプト」はもう古い？AIを動かす“文脈設計”という新常識

AIを使ってみたけれど、思ったように動いてくれない──そんな経験はありませんか？
実はその原因、あなたの「指示の出し方」ではなく、AIに渡している“文脈”にあるかもしれません。
今、AI活用の世界では「コンテキストエンジニアリング」という新しいスキルが注目されています。

コンテキストエンジニアリングとは
「文脈設計」が重要な理由
AIを動かすために必要な“文脈”の構成要素
AI活用の成功は「文脈設計」にかかっている
1. AIへの伝え方の手法一覧
まとめ：AIに意図を伝えるには「伝え方の設計」がカギ

コンテキストエンジニアリングとは

コンテキストエンジニアリングとは、AIが正しく動くために必要な「文脈」を設計する技術です。
ここでいう文脈とは、単なる指示文（プロンプト）だけでなく、AIが状況を理解するために必要なすべての情報を指します。たとえば、過去の会話履歴、関連するデータ、使えるツール、出力形式（答えの形）などが含まれます。

この考え方は、従来の「プロンプトエンジニアリング」とは異なります。プロンプトエンジニアリングは、AIに対して一度きりの明確な指示を出すことに重点を置いていました。しかし、現代のAIはより複雑なタスクをこなすため、単発の指示だけでは不十分です。AIが本当に役立つ存在になるためには、状況に応じた情報を組み合わせて提供する必要があります。

つまり、コンテキストエンジニアリングは、AIを“賢くする”のではなく、“賢く見せるための環境を整える”技術なのです。

「文脈設計」が重要な理由

AIの性能は年々向上していますが、「思ったように使えない」と感じる人は少なくありません。これは、AIが賢くないからではなく、必要な情報が足りていないからです。

たとえば、AIに「明日の予定を調整して」と頼んでも、カレンダー情報や相手との過去のやり取りがなければ、AIはただ「何時がご希望ですか？」と返すだけです。これでは人間のアシスタントと比べて物足りないですよね。

元Google DeepMindのフィリップ・シュミット氏は、AIの失敗の多くは「モデルの性能」ではなく「文脈の不足」によるものだと指摘しています。つまり、AIがうまく動かないのは、AI自身の問題ではなく、使う側が必要な情報を渡していないからなのです。

引用元：フィリップ・シュミット氏/ブログ「The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering」

このような背景から、AIを活用するには「文脈設計」が不可欠だという考え方が広まりつつあります。AIを“使いこなす”ためには、単に指示を出すだけでなく、AIが状況を理解できるように情報を整える力が求められているのです。

AIを動かすために必要な“文脈”の構成要素

AIにとっての「文脈」は、いくつかの要素が組み合わさって成り立っています。これらを意識して設計することで、AIはより自然で的確な応答ができるようになります。

システムプロンプト：AIの基本的な振る舞いやルールを定義する初期設定。たとえば「丁寧な口調で話す」「日本語で返答する」など。
ユーザープロンプト：ユーザーが入力する具体的な質問や依頼。これはAIが何をすべきかを直接伝える部分です。
履歴・状態：これまでの会話の流れや、直前のやり取り。これがあることで、AIは文脈を理解し、会話を自然に続けられます。
長期記憶：ユーザーの好みや過去のやり取りから学んだ情報。たとえば「この人は毎週火曜に会議がある」といった習慣。
外部情報（RAG）：検索結果やデータベースから取得する最新情報。ニュースや天気、在庫状況など、リアルタイムで変化する情報を補う役割。
ツールの定義：AIが使える機能や操作。たとえば「カレンダーに予定を追加する」「メールを送信する」など。
出力形式：AIの返答のスタイルや構造。たとえば「箇条書きで答える」「表形式でまとめる」など。

これらの要素を組み合わせてAIに渡すことで、AIはより人間らしく、実用的な応答ができるようになります。

AI活用の成功は「文脈設計」にかかっている

AIをうまく活用するために必要なのは、最新のモデルや複雑なコードではありません。むしろ、AIがタスクをこなすために必要な情報を、どれだけ適切に渡せるかが成功の鍵です。

たとえば、AIに「会議の予定を調整して」と頼むだけでは、何もできません。しかし、カレンダー情報、相手の連絡先、過去のやり取り、メール送信機能などを一緒に渡すことで、AIは「木曜の午前中なら空いています。招待を送っておきました」といった、実用的な返答ができるようになります。

このように、AIの“賢さ”は、どれだけ良い文脈を与えられるかにかかっています。つまり、AIを使いこなすには、技術的な知識よりも「情報を整理して渡す力」が重要なのです。

企業や個人がAIを導入する際も、まずは「どんな情報が必要か」「どう渡すか」を考えることが、成果につながる第一歩になります。

AIへの伝え方の手法一覧

1. タスク分解（ステップバイステップ）

複雑な依頼は、1つの大きな指示ではなく、小さなステップに分けて伝えることで、AIが理解しやすくなります。

例：「まずは資料の要点をまとめてください。その後、箇条書きで整理してください。」

2. 出力形式の指定

AIに「どう答えてほしいか」を明示することで、期待に近い結果が得られます。

例：「表形式でまとめてください」「箇条書きで答えてください」「300文字以内で要約してください」

3. 前提条件の共有

AIが誤解しないように、背景情報や前提条件を先に伝えることが重要です。

例：「この資料は社内向けです」「このメールは初めての取引先に送るものです」

4. 例示（サンプルの提示）

「こういう感じで」と伝えるよりも、具体的な例を見せることで、AIの理解が深まります。

例：「以下のようなトーンでお願いします：『お世話になっております。○○株式会社の△△です。』」

5. 制約条件の明示

AIに「やってほしくないこと」や「守ってほしいルール」を伝えることで、意図から外れた出力を防げます。

例：「専門用語は使わないでください」「英語ではなく日本語で答えてください」

6. 目的の明確化

「何のためにこのタスクをするのか」を伝えることで、AIがより適切な判断をしやすくなります。

例：「この文章は社内プレゼン用なので、わかりやすさを重視してください」

まとめ：AIに意図を伝えるには「伝え方の設計」がカギ

AIをうまく活用するには、ただ質問を投げるだけでは不十分です。
重要なのは、AIが状況を正しく理解できるように、情報をどう整理し、どう伝えるかという「伝え方の設計」です。

例えば、プレゼンテーションのように5W1H（何を、なぜ、誰が、いつ、どこで、どうやって）どういう結果になるのかという視点で結果を求めることで、情報の抜け漏れを防ぎやすくなる可能性が高まります。すべてのケースに当てはまる方法ではありませんが、おそらく回答結果はより詳細なものになることが実感できるはずです。

大切なのは、「このAIに、どんな情報を、どの順番で、どんな形式で渡せば、意図が伝わるか？」を常に考え、AIに「ゴール」を見せることです。AIを“使う”のではなく、“協働する”という視点で文脈を設計する。
それが、これからのAI活用における本質的なスキルといえるでしょう。