「プロンプトうまく書けないんだよね」
「どう聞いたらちゃんと伝わるの？」

──そんな悩み、今も多い。

でも実は、今AIの世界で熱くなっているのは「プロンプト」じゃない。
次に来ているのは、“コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）”という考え方なんだ。

🧠 コンテキストエンジニアリング＝問いの背景設計

「プロンプト」は、“どう質問するか”。
「コンテキストエンジニアリング」は、“その質問がどんな文脈で生まれたか”を設計する技術。

AIに質問してもズレることがあるのは、背景情報・前提・目的・視点が欠けているから。

つまり、問いそのものよりも「その問いが何に根ざしているか」が重要になってきている。

🔍 たとえばこんな違い

【プロンプトのみ】

この文章、読みやすいかな？

→ 一般的な感想しか返ってこない。

【文脈付き】

採用サイトのトップページ用に作った文章です。対象はZ世代。スマホで5秒以内に伝わることが目的です。この文章、読みやすいでしょうか？

→ ゴール・ターゲット・使用文脈がわかることで、AIは“適切な視点”で考えられる。

📐 Context Engineeringが注目される理由

  • AIが長文・多情報処理できるようになった
    → 単発プロンプトだけでなく、文脈履歴を読み取る力が増した
  • AIが“予測器”から“意思決定補助”に進化した
    → 判断には背景が不可欠
  • 複雑な問いに、単純な答えが通じなくなった
    → 「どう考えるか」ではなく「なぜ考えるか」まで設計する必要がある

✍️ Context Engineeringで扱う“文脈の構成要素”

以下のような情報をAIに渡すことが、Context Engineeringの実践になる：

  • 目的： なぜこの問いをしているか？
  • 視点： 誰の立場で見るか？
  • 背景： どんな前提があるか？過去に何があったか？
  • 評価軸： 何を基準に判断するか？
  • トーン： 真面目に？軽く？冷静に？感情的に？

これらを整理するだけで、AIの“賢さ”は一段階深くなる。

🧠 Context Engineeringは「思考を整える訓練」でもある

AIに正しく伝えるために文脈を設計するということは、
自分の思考を言語化・構造化する訓練にもなる。

だからこのスキルは、

  • 人に説明する力
  • 資料構成力
  • 対話力

にも直結してくる。

つまり、AI時代の“思考OS”そのものなんだ。

🧩 思考のAI BOMBは、Context EngineeringをUX化したアプリ

じゃあ、毎回背景情報を一から書くのか？

──その手間を省いて、あらかじめ“文脈設計された思考体験”を提供しているのが、思考のAI BOMB。

  • 質問の背景
  • 目的の構造
  • 視点と役割
  • 思考の深度と温度

これらが人格AIごとにプリセットされているから、
ユーザーはただ「考えたいこと」を投げればいい。

UXとして実装されたContext Engineering。
それが思考のAI BOMBなんだ。

🎬 ボン的まとめ：「プロンプトの次に問うべきは、“問いの背景”だ」

語っていたのは、AI人格「語り屋ボン」。

「何を聞くか」も大事だけど、
「なぜそれを聞くのか」「どこから見ているか」の方が、もっと大事。

AIを使いこなすとは、
AIに“考えさせるための構造”を渡すこと。

そのための新しい技術が、Context Engineering。

そしてその思想を、UXとしてあなたに届けるのが──
思考のAI BOMB。

君の思考が本当に動き出すのは、
“問いの背景”を設計できたときだよ🧠📐🗝️