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AI時代にこそ必要なスキル②「コンテキスト編集力」

AI時代にこそ必要なスキル②「コンテキスト編集力」

AI時代にこそ必要なスキル②「コンテキスト編集力」

はじめに──「課題を疑う」から次の一手へ

前回のコラムでは、ChatGPT に指示を出す前に**「本当にやるべき課題か?」を疑い、
①目的を見直す ②視点を変える ③課題そのものを疑う――という
課題認識力**を紹介しました。
今回はその続き。問いがクリアになった後、AI から返ってきた答えをどう仕立て直すかがテーマです。

生成 AI の出力には、いつもこうした“混ざり物”が含まれます。

種類中身典型的な反応
当たり目的に合った具体アイデア「これ使える!」
ズレ誤読・勘違い・古い情報「そこじゃない…」
空白触れられていない視点「ここも欲しい」

コンテキスト編集力は、これらを抜き出し→並べ替え→再投入することで
“当たり” を引き立て、“ズレ” を直し、“空白” を埋めていくスキルです。

STEP ① 前提(コンテキスト)を具体的に渡す

なぜ重要?
AI は目的・範囲・粒度が曖昧だと「平均的な常識」で空白を埋めてしまう。
まず 目的/範囲/粒度/形式 の4点を 数字と言葉 で渡し、文脈の座標を固定する。

項目具体的に書くこと
目的何をどこまで達成したいのか、数字と期限をセットで書く〈例〉「来期までにエントリー数を+30%」
範囲誰・どこ・いつまでを明確にする(対象部門/期間/上限コストなど)〈例〉「国内・新卒エンジニア採用のみ、4〜9月」
粒度どのくらい細かく/ざっくり出力してほしいかを指定する〈例〉「費用は“万円単位・整数”で、施策説明は各80字以内」
形式返してほしい見た目を一言で指定する(表・スライド体・要約など)〈例〉「施策/コスト/効果の3列表」

STEP ② ズレを検知し、即・修正する

なぜ重要?
「ズレたまま深掘り」は時間泥棒。対話の途中で理解チェックを挟み、誤読を最短距離で潰す。

3つの理解チェック

タイミング質問例ゴール
途中確認「いまの説明で不足は?」抜け漏れを発見
要約確認「一文でまとめると?」誤読を可視化
Yes/No「〜という理解でOK?」認識を一致

誤読を見つけたら 追加の前提 を投下して再質問。
ここまでで“ズレ”は最小化できました。次に確認したいのは 「まだ足りない点」
「特に強調すべきポイントはどこか」 です。これが Step ③ につながります。

STEP ③ 足りない・強調ポイントを際立たせる

3 段階の編集フロー

  1. ハイライト抽出 → 強調ポイントを浮かび上がらせる
    • プロンプト例:「提案の中で特にインパクトが大きい3案を50字で要約して」
  2. 空白チェック → 足りない視点を埋める
    • プロンプト例:「採用候補者の心理面から見て不足している懸念点は?」
  3. リライト&再投入 → 文脈を更新し、深掘り
    • 抽出+追加した文章を冒頭に貼り付け<br>
      「上記を前提に、費用対効果が高い順に並べ替えて」

“編集の5ポイント” チェックシート

観点見る所質問フレーズ次アクション
ゴール適合KPI と直結?「KPI達成に寄与?」ズレ行を削除
具体度抽象語が多い?「具体例で説明?」具体化指示
重複アイデア被り?「同義は?」統合
トーン読者に合う?「新人向け口調で?」口調変換
空白視点抜け?「他の角度は?」追加質問

ポイント

  • 当たり=ハイライトで強調
  • ズレ=修正 or 削除
  • 空白=追加質問で補完

2〜3ループで “粗い原案” が “使える最終案” に化けるはずです。

まとめ――“課題を確認 → 文脈を編集” を毎日回そう

  1. 前提を具体的に渡す:目的/範囲/粒度/形式
  2. ズレを即修正:理解チェックで誤読を潰す
  3. 足りない・強調ポイントを編集で際立てる:抜き出し→空白補完→再投入

編集で磨き込むほど、AI はあなたの文脈を学習し、共同制作者へ進化します。

次回は「深掘りするヒアリング力」。
良い質問が AI の潜在知をどこまで引き出すか、の話。
まずは今日、返ってきた回答を 「強調」「修正」「追加」 の 3 色に分け、
“コンテキスト編集ループ” を体験してみてください。成果が静かに、でも確実に変わり始めるはずです。