AIの性能が劇的に上がるプロンプト・指示出しの基礎を徹底解説

概要

プロンプトにこだわるだけではもうAIを使いこなせない時代になった、という切り口で、AIへの指示出しの考え方を「プロンプトエンジニアリング」→「コンテキストエンジニアリング」→「ハーネスエンジニアリング」の3段階で解説する動画。ChatGPTでの比較実演と、Claude Codeを使った実践デモを交えて紹介している。

主なポイント

• AIモデルが賢くなったことで、役割設定などの凝ったプロンプトを考える「プロンプトエンジニアリング」への依存度は下がっている
• AIの回答精度は「AIに何を見せるか(渡す情報)」で決まる。これが新しい指示出しの考え方「コンテキストエンジニアリング」
• AIに渡すべき情報は、指示書(役割・ルール)、背景(状況・目的)、決定事項のメモ、参考資料、使えるツールの5種類に整理できる
• コンテキストウィンドウには限界があり、超えると古い情報から消える。また「Lost in the Middle」現象で長文の中盤情報が読み飛ばされやすく、対策として長文の前後に指示を書く「サンドイッチ方式」が有効
• 100万トークン対応のAIでも、実際には1万〜5万トークン程度から回答精度が落ち始めるという研究結果があり、情報を整理して渡すことが重要
• ChatGPTやClaudeの「プロジェクト機能」「ノートブック機能」を使うと、コンテキストを会話ごとに整理して保持できる
• 2026年に入って広まった新概念が「ハーネスエンジニアリング」で、AIに手順・権限・記録・失敗時対応などの「働き方」を設計する考え方
• Claude Codeでは作業フォルダにCLAUDE.mdやagent.mdのようなルールメモを置くと、AIが作業開始時に自動で読み込み、毎回指示を書かなくても繰り返し作業を任せられる
• AIがミスをしたら、そのミスをルールメモに1行追記して二度と繰り返さないようにする運用が紹介されている

実践に使えること

• AIに指示を出す前に、関連資料(自社データ・過去の成功事例など)を一緒に渡すことを習慣化する
• 長い資料を読ませるときは資料の前後に「〜を箇条書きで教えて」のような指示を挟む(サンドイッチ方式)
• 会話が長くなったら新しいチャットを始める、または議題ごとにプロジェクト/ノートブック機能で情報を分離する
• 繰り返し行う定型業務は、手順・使用資料・禁止事項・記録先を書いた「ルールメモ」を1枚作成し、AIに使い回させる
• ルールメモは最初から完璧を目指さず、AIがミスするたびに1行ずつ追記して育てていく