「Ctrl+A、Ctrl+Cでいい」生成AIは、プロンプトを書き込むより、コンテキストを丸ごと渡すほうが効く

はじめに

生成AIの話になると、「どのモデルがいちばん賢いか」「どんなプロンプトを書けばよいか」という話題がよく出ます。新しいモデルの比較や、プロンプトのコツを紹介する記事も、次々に出てきます。

ただ、私が大事だと思っているのは、そのどちらでもありません。プロンプトを逐一書くのは面倒ですし、書き込んだからといって精度が上がる手応えもないからです。

その代わりにやっているのが、材料を雑に渡すことです。チケットやメールをCtrl+A、Ctrl+Cで全文コピーして、そのままAIに貼り付けています。

私はPjMとして、複数のシステムが関わるプロジェクトに携わってきました。この記事では、私が普段やっている「コンテキストを雑に渡す」使い方と、それでも雑にしてはいけないことを整理します。

1. 凝ったプロンプトより、雑に貼った材料

AIは、こちらが抱えている件の状況を知りません。どのプロジェクトの話なのか、誰が関わっているのか、これまでに何があったのか。渡されていないことは、推測で埋めるしかありません。

情報が少ないと、どのモデルでも一般論が返ってきます。反対に、状況がわかる材料がそろっていれば、具体的で使える答えが返ってきやすくなります。

状況を伝えるために、プロンプトを丁寧に書き起こす方法もあります。ただ、私の経験では、それで精度が上がる手応えはあまりありません。それよりも、やり取りをそのまま貼ったほうが、AIは要点を整理して返してくれます。

最初のうちは、貼り付けるときに「チケット管理ツールとチャットのやり取りです」と一言添えていました。いまは、どこのやり取りかを説明しなくても、管理項目ごと全文を貼るだけで、AIはそれを理解して整理してくれます。おそらく、使っているAIのメモリ機能（チャットをまたいで、過去のやり取りを覚えておく機能）のおかげです。

モデル選びやプロンプトの書き方に時間をかけるより、何を渡すかを考えたほうが、結果はよくなる。私はそう感じています。

2. 私のやり方：何か来たら、まず全部渡して論点を整理する

問い合わせや依頼が来たら、私はまず、その件のやり取りを全部AIに渡して、論点を整理するところから始めます。渡すのは、その件に関わるメール、チャット、チケットのすべてです。

逆に言えば、AIに渡さないまま、ほかの人に回答することはしていません。

AIに経緯を整理してもらうことと、AIの判断をそのまま採用することは別です。整理された論点をもとに、最終的に判断するのは自分です。

チケットやメールは、開いてCtrl+A、Ctrl+Cで全文をコピーし、そのままAIに貼り付けます。

チャットツールのやり取りは、コピーすると発言者や時刻が抜け落ちてしまうことがあります。そのため、Windowsキー+Shift+Sで画面をキャプチャして、画像のまま貼り付けています。

どちらの方法でも、渡したいのは文章そのものより、経緯です。誰が何に気づき、それに誰がどう返したのか。この流れがわかると、AIは状況をつかみやすくなります。

チケットなら、担当者や期日、ステータスといった管理項目も一緒に入ります。本題と関係のない項目も混ざりますが、気にしていません。整えない理由は3つあります。

整える時間がもったいない： 必要な部分だけを抜き出して要約するのは、それ自体がひと仕事です。その時間があるなら、自分で考えたほうが早いこともあります。
整えると、大事な情報が落ちる： 自分が重要だと思っていない情報に、答えのヒントがあることがあります。いつ誰が何を言ったのか、どこで話が変わったのか。抜き出した時点で、自分の思い込みでふるいにかけてしまいます。
AIは、関係のない情報をある程度整理できる： 管理項目が混ざっていても、私の経験では、本題を取り違えることはほとんどありません。ただし、別の案件の情報までは混ぜないようにしています。

もう一つ決めているのが、1件につき1つのチャットにすることです。AIとのチャットの名前には、チケット番号やメールの件名を入れて、あとから見つけやすくしています。

チャットは、何か来た時点で最初に立ててしまいます。やり取りが増えてから改めてAIに経緯を渡そうとすると、それまでの流れを思い出してまとめ直すことになり、自分のコンテキストスイッチの負荷が大きくなるからです。

その件で新しいメールや返信が来たら、同じチャットに追加で貼り付けて共有します。こうしておくと、そのチャット自体が、その件の経緯の記録になります。AIも、同じチャットに蓄積された経緯を踏まえて答えやすくなります。

個人で運営しているこのサイトでも同じです。記事の文体を合わせたいときは、説明する代わりに、参考にしたい記事のURLを渡します。別のAIが出した案やレビュー結果も、要約せずにそのまま貼り付けて、意見を聞いています。

3. 雑にしてよいもの、雑にしてはいけないもの

とはいえ、すべてが雑でよいわけではありません。私は次の4つを分けて考えています。

① 材料：雑に、まるごと渡す

背景がわかる材料は、整えずに渡します。チケット、メール、チャットのキャプチャ、メモ、これまでのやり取りなどです。特に、誰が何を言い、どう返したかという経緯がわかる形で渡します。多すぎるかな、と思うくらいでちょうどよいと感じています。

② 目的：何のために使うのかは、はっきり伝える

材料が多くても、何をしてほしいのかが曖昧だと、AIは的外れな方向に頑張ります。

私は、その件のチャットの最初の投稿で何が来たのかを一言書いて、材料を貼ります。材料は1つの投稿にまとめず、数回に分けて投稿します。1つの投稿にまとめようとすると、それ自体が整形になって面倒だからです。そして、材料を貼り終えたところで、何をしてほしいのかを伝えます。

（1回目の投稿）
問い合わせが来ました。
（チケットの全文）

（2回目の投稿）
関連するメールのやり取りです。
（メールの全文）

（3回目の投稿）
一応、チャットも貼っておきます。
（チャットのキャプチャ）

（4回目の投稿）
この件の論点を整理したいです。

目的は「この件の論点を整理したい」「この経緯を上司向けにまとめたい」「先方への返信の下書きがほしい」のように、一言で十分です。伝えるのは最初でも、材料を貼り終えたあとでも構いません。タイミングの問題なので、伝えないままにしないことが大事です。

③ 判断基準：何ができたら完了かを伝える

誰に向けたものか。どのくらいの分量か。何を優先するのか。「3行でまとめて」「結論から書いて」のように、具体的に伝えます。ここが決まっていると、返ってきた答えを直す回数が減ります。

④ 渡す前に確かめるもの：守秘情報と個人情報

雑に渡せるのは、渡してよい環境があってこそです。社外秘の情報や、顧客の個人情報を含むチケットやメールは、組織が利用を認めたAIの環境でなければ貼り付けるべきではありません。認められた環境であっても、利用ルールや情報の取り扱い範囲を確認したうえで渡す必要があります。

全文コピーやキャプチャは、本題と関係のない個人情報まで一緒に渡してしまいやすい方法でもあります。キャプチャには、発言者の名前やアイコンも写ります。メモリ機能を使う場合は、AIに覚えさせてよい情報かどうかも確認が必要です。使ってよいツールと、渡してよい情報の範囲は、所属する組織のルールを確認してください。

この4つをまとめると、次のようになります。

区分	渡し方	例
材料	雑に、まるごと	チケット、メール、チャットのキャプチャ、メモ
目的	一言で、はっきり	上司向けに経緯をまとめたい
判断基準	具体的に	3行で、結論から、専門用語を使わずに
守秘情報・個人情報	認められた環境以外では渡さない	社外秘の資料、顧客の個人情報

4. チームのメンバーに仕事を渡すときと同じ

この使い方は、チームのメンバーに仕事を渡すときとよく似ています。

仕事を頼むときに、背景を説明するための資料を、きれいにまとめ直す人は少ないと思います。関係するメールやチケットをそのまま共有して、「経緯はこれを見てください」と伝えるはずです。

一方で、何をしてほしいのか、いつまでに、どの状態になれば完了なのかは、はっきり伝えます。ここが曖昧だと、相手がどれだけ優秀でも、期待とずれたものが返ってきます。

AIへの頼み方も同じです。材料は雑に渡し、目的と完了の条件ははっきり伝える。プロジェクトで普段やっていることを、そのままAIに当てはめればよいのだと思います。

1件につき1つのチャットにしているのも、案件ごとにチケットを分けて経緯を残すのと同じ考え方です。

5. まとめ：材料は雑に、目的は明確に

モデルの性能は、これからも上がっていくと思います。それでも、目の前の件の経緯は、渡さなければAIにはわかりません。

生成AIを使いこなす鍵は、モデル選びやプロンプトの書き方よりも、状況を伝える材料を惜しまず渡すことだと考えています。材料は雑に、目的と判断基準は明確に。

もう一つ大事なのは、何か来たら最初にチャットを立ててしまうことです。最初から材料を渡しておけば、あとから経緯をまとめ直す必要がありません。AIに渡すコンテキストのために、自分のコンテキストスイッチを増やさずに済みます。

次にAIに何かを頼むときは、プロンプトを整える前に、関係するチケットやメールは全文コピーして、チャットはキャプチャして、そのまま貼ってみてください。そのうえで、目的を一言だけ添える。それだけでも、返ってくる答えは変わると思います。

※この記事は、私が普段のやり方を生成AIに伝えて文章にしてもらい、複数の生成AIのレビューを受けたうえで、私が内容を確定させました。