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	例
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」 と
「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。