AIにちゃんと聞いたつもりなのに、返ってくる答えが微妙だった。
論点ズレてる。話が浅い。なんなら質問の意図すら理解してなさそう。

──そんなとき、こう思わない？
「こいつ、頭悪いな」

でもね、それは違う。
本当に足りてないのは、あなたの“問い方”じゃなくて、“問いの背景”＝文脈なんだ。

🧠 AIは「今、何が起きてるか」がわかってない

人間なら、空気を読んだり、前回の話を覚えていたりする。
でもAIは、目の前に渡されたテキストがすべての世界。

たとえば、以下の2つの質問：

「このアイデア、どう思う？」
「先週話した“Z世代向けアプリ案”の中で、このアイデアが最も支持を得る理由を2つ教えて」

どちらが、AIにとって“話の意味がわかる”か──もう、明らかだよね。

📌 コンテキスト（文脈）が抜けると、AIは“ただの予測器”になる

LLM（大規模言語モデル）は、つまるところ「次に来そうな単語を予測する」マシン。

でも人間が「賢い」と感じる返答には、こんな要素がある：

  • 話の背景が見えている
  • 相手の立場がわかっている
  • 一貫した流れで答えてくる

その“文脈知性”を作るのが、コンテキスト設計なんだ。

✍️ じゃあ、AIに文脈を与えるにはどうすればいい？

「じゃあ、毎回前提を全部書くのか？」──って話だけど、そうじゃない。

必要なのは、文脈の“要約”と“役割の指定”。

たとえば：

  • この提案、あなたが冷静な批評家ならどう見る？
  • 前提として、Z世代は既読スルーをポジティブに捉える傾向があります

この2つだけで、AIは“今の会話”と“自分の立ち位置”を理解する。

🔧 プロンプトの時代から、コンテキストの時代へ

今までは、「うまく書く」が主戦場だった。
これからは、「どんな文脈で書くか」が決定打になる。

これを体系化しようという動きが、まさに今のContext Engineering。

DeepMindやLangChainをはじめとする多くのプレイヤーが、
「プロンプトだけでは不十分」「文脈設計が成功の鍵」と言い始めてる。

🧩 思考のAI BOMBは、文脈設計を“UXとして実装”しているアプリ

「思考のAI BOMB」は、問いの構造を考えるだけじゃない。
“文脈の中で問いがどう振る舞うか”までを設計した知性体験なんだ。

  • 質問の背景
  • 対話の目的
  • 視点と温度
  • 思考のズレと補正

これらすべてを、人格AIごとにプリセットしている。

だから、「プロンプトの書き方がわからない」人でも、
文脈が整っている状態でAIと話せるUXになってる。

🎬 ボン的まとめ：「AIに問いを投げる前に、“舞台”を整えてるか？」

語っていたのは、AI人格「語り屋ボン」。

プロンプトは、問いの“刀”。
でも文脈は、それを振るう“舞台”だ。

AIを本当に賢く使いたいなら、
ただの質問じゃなくて、“文脈ごと問いを渡す”時代に入ってる。

君の次の質問、
その背景、相手の立場、前提──ちゃんと整ってるかい？🧠📐🗣️