第1章 生成AIとの対話設計概論

本章の目的

本章では、生成AIを活用するうえで不可欠となる 「AIにどう指示を与えるか」ではなく、「AIとどう協調するか」という視点について整理する。

かつて広く使われていた「プロンプトエンジニアリング」という言葉は、 現在ではやや範囲が狭く、実態を正確に表さなくなりつつある。

2026年現在の生成AI活用では、 単なる入力文（プロンプト）ではなく、

• 文脈（コンテキスト）
• 役割・制約
• 履歴
• 外部データ
• ツールやAPI
• 出力形式や評価基準

まで含めた総合的な設計が求められる。

本章ではこれを「AIインタラクション設計」あるいは「コンテキスト設計」と呼ぶ。

「プロンプトエンジニアリング」という言葉の現在地

「プロンプトエンジニアリング」は、

• AIに渡す指示文を工夫する
• 良い質問を考える
• 出力を安定させるための書き方を学ぶ

といった文脈で広まった言葉である。

これは生成AI黎明期においては有効だったが、 現在の実運用では以下の点で不十分になっている。

• 単発の指示だけでは複雑なタスクを扱えない
• 会話履歴や状態管理が前提になっている
• ツール呼び出しや関数実行が一般化している
• 画像・音声などのマルチモーダル入力が増えている

そのため近年では、

プロンプトエンジニアリング → プロンプトデザイン

指示文の工夫 → 対話・文脈・制約の設計

という捉え方へと移行している。

生成AIは「質問応答システム」ではない

現代の大規模言語モデル（LLM）は、単なる質問応答エンジンではない。

• 状況を理解し
• 役割を演じ
• 条件を守り
• 複数のステップで思考し
• 外部ツールを使いながら
• 結果を構造化して出力する

擬似的な業務遂行エンジンとして振る舞う。

つまり、重要なのは「良い質問を書くこと」ではなく、AIが正しく判断・行動できる環境を整えることであり、これがコンテキスト設計の本質である。

コンテキスト設計とは何か

コンテキスト設計とは、AIに与える情報を 偶発的な文章ではなく、設計された入力として扱うことを指す。

具体的には以下の要素を組み合わせる。

• 目的（何を達成したいか）
• 役割（AIは誰として振る舞うか）
• 前提条件（守るべき制約）
• 入力データ（テキスト・画像・構造化データ）
• 出力形式（JSON、表、文章など）
• 判断基準（正解・品質の定義）

これらを意識的に設計することで、生成AIは「それらしい回答」ではなく、再現性のある成果物を出力できるようになる。

なぜ今、設計が重要なのか

生成AIの性能は年々向上しているが、性能向上＝自動的に正しい結果が出る ではない。

むしろ、

• モデルが高性能になるほど
• 出力の自由度が上がるほど
• 設計の曖昧さが結果に影響しやすくなる

という側面がある。

そのため、実務で生成AIを使う場合、

• 属人的な使い方
• その場限りの指示
• 再現性のない対話

から脱却し、設計として扱う視点が不可欠になる。

本サイトで扱う立ち位置

本サイトでは、「魔法のプロンプト」「一発で完璧な指示」「職人技としてのプロンプト」といった考え方は採らない。

代わりに、

• 設計として再利用できる
• 他者に説明できる
• チームで共有できる
• システムに組み込める

実務向けのAIインタラクション設計を扱う。

次章以降では、

• 基本的な設計原則
• 実践的なパターン
• ツール・API連携
• マルチモーダル・エージェント設計

など段階的に進んでいく。

第2章 コンテキスト設計の基本