「AIへの指示出し」が変わる？生成AIを賢く使う「コンテキストエンジニアリング」とは
最近、AIを活用する現場で「プロンプトエンジニアリング」だけでは不十分だという議論が盛り上がっていることをご存知でしょうか。生成AIに精度の高い回答を求めるなら、今後は「コンテキストエンジニアリング」という視点が不可欠になると専門家たちが提言しています。
AIにも「集中力の限界」がある？情報を詰め込みすぎないのがコツ
「ひとつ上の言語化」シーズン5では、ゲストの小泉周氏（北陸先端科学技術大学院大学副学長）と安達裕哉氏、梅田悟司氏らがこの最新トレンドについて議論を交わしました。驚くべきことに、生成AIは与える情報量が増えれば増えるほど、処理の精度が低下するという特性があります。これはAIが人間のように「注意力資源」を持っており、あまりに多くの情報を一度に処理しようとすると、途中で注意力が途切れてしまうためだと考えられています。
情報を「キュレーション」することがAI活用の鍵に
これまでの私たちは、AIに何かを頼む際、とにかく大量の情報をプロンプトとして投げ込みがちでした。しかし、今後は「何を入れるのか」を事前に整理し、取捨選択する「キュレーション」のプロセスこそが、AIから最高のパフォーマンスを引き出すための鍵となります。安達氏は、AIに与える文脈（コンテキスト）をどのように設計・整理するかが、プロンプトのテクニック以上に重要だと指摘しています。
AIは「整理された情報」で真価を発揮する
生成AIをより賢く使いこなすためには、単に指示を書くだけでなく、「どのような前提情報を、どのような順番で渡すか」を意識したコンテキスト設計が求められます。AIを単なるツールとしてだけでなく、一つのシステムとして捉え、情報を整理して渡すこと。この意識を持つだけで、あなたのAI活用スキルは一段階上のレベルへ進化するかもしれません。AIの回答精度に不満がある時は、プロンプトの言葉をこねくり回す前に、渡す情報の「内容」を一度整理してみてはいかがでしょうか。
今回の議論の詳細は、
で共有