プロンプトを磨く時代から、コンテキストを設計する時代へ。
結論
AIへの「指示」を減らすには、「環境」を整えることが鍵。
なぜ毎回指示を書くのは非効率か
同じことを何度も書いている
「あなたはデータアナリストです。SQLが得意で…」
毎回これを書いていませんか？
コピペは管理が大変
プロンプトをメモ帳に保存して、毎回コピペ。
でも、修正したときに古いバージョンを使ってしまう。
指示が長いと読み飛ばされる
AIも人間と同じで、長すぎる指示は「読み飛ばす」傾向があります。
コンテキストエンジニアリングとは
「指示」ではなく「環境」を整える考え方です。
例：CLAUDE.mdファイル
Claude Codeでは、プロジェクトルートにCLAUDE.mdを置くと、自動で読み込まれます。
# プロジェクト概要
このプロジェクトは、売上データの分析を行うものです。
# 技術スタック
- データベース: BigQuery
- BI: Looker Studio
# 用語定義
- 売上: 税抜き、返品控除後の金額
- アクティブユーザー: 過去30日以内にログインしたユーザー効果：指示が最小化される
上記を設定しておけば、
売上予測を出してこれだけで、BigQueryを使った分析コードが生成されます。
設定すべき情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| プロジェクト概要 | 何をするプロジェクトか |
| 技術スタック | 使用している技術 |
| 用語定義 | 社内用語の定義 |
| ルール | 守るべきルール |
| ファイル構成 | どこに何があるか |
Before/After
Before（毎回指示）
あなたはデータアナリストです。
BigQueryを使っています。
売上は税抜き、返品控除後の金額です。
この条件で売上予測を出してください。After（コンテキスト設計後）
売上予測を出してまとめ
プロンプトを磨く時代から、コンテキストを設計する時代へ。
AIを「毎回教える」のではなく、「環境を整えておく」。これが次のステップです。