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AIに毎回同じ説明をしないで済む方法【指示書を3つに分けるだけ】

AIに毎回同じ説明をしないで済む方法。毎回読ませる量が8割減

どうも、AIに働かせて自分は寝ていたいKAZUです。

今回は、AIに毎回同じ説明をしないで済む「指示書の分け方」を紹介したいと思います。

「新しいチャットを開くたびに、同じ説明を貼り直している……」
「指示書にまとめたのに、なぜか守ってくれない」
「気になるたびに一行ずつ足していったら、いつのまにか3万字を超えていた」

こんな状態になっていませんか?

これ、書き方の問題ではありませんでした。置き場所の問題です。

AIが毎回読んでいた指示書の量。分ける前29915字から分けた後6369字へ78.7%減
毎回読ませていた量。分ける前と分けた後

難しい設定も、有料の機能も必要ないです。やることはテキストファイルを分けるだけ。

実際にやってみたら、毎回読ませる量が2万9915字から6369字まで減りました。

それでは、指示書を3つに分ける方法について詳しく解説していきます。

毎回読ませる量が8割減りました

AIに読ませるファイルはGitで管理しているので、いつ何字だったかが履歴に残っています。

分ける前と後を実際に数えたのがこれです。

日付毎回読ませる量呼ばれた時だけ読む量
7月8日25,134字0字
7月9日(分ける直前)29,915字0字
7月10日(分けた日)6,369字256,867字
8月5日(1か月後)6,937字562,714字
分けた後1か月の推移。毎回読ませる側は8.9%増、呼ばれた時だけ読む側は2.2倍
分けた後の1か月。上が毎回読ませる側、下が呼ばれた時だけ読む側

大事なのは、その後。

1か月使って、毎回読ませる側は6369字から6937字。8.9%しか増えていません。その一方で、呼ばれた時だけ読む側は25万字から56万字。2.2倍になりました。

つまり、増やしたい所だけ増やせるようになったということです。

呼ばれない限り読まれないので、いくら書き足しても毎回の負担にはなりません。

ちなみに「指示を減らす」という考え方は、Claudeを作っているAnthropic社からも出ています。

Anthropicは2026年7月24日に、Claude Codeへの指示文を80%以上削除したと公開しました。しかも「コーディングの評価では、測れるほど質は落ちなかった」とのことです。

私たちはClaude Codeに制約をかけすぎていた

Anthropic「The new rules of context engineering for Claude 5 generation models」(Thariq Shihipar・2026年7月24日)

「指示が重なったり食い違ったりしていると、AIは動く前にその整理をしないといけない。」

同じ記事にそう書かれています。

こっちが感じていた「増やすほど守られなくなる」の正体も、たぶんこれです。

こっちの場合は、減らしたといっても中身を消したわけではありません。

分ける直前のファイルを開いてみたら、「このパソコンの初回セットアップ」が2073字ありました。新しいパソコンを買った日にしか必要のない手順です。

分ける直前のCLAUDE.md 15361字の内訳。このパソコンの初回セットアップが2073字を占めていた
分ける直前、毎回いちばん先に読まれていたものの内訳

どれも、書いた時にはちゃんと必要があって書いた物です。

まずかったのは中身ではなく、置き場所を決めないまま同じファイルへ足し続けたことでした。

指示の置き場所を3つに分ける方法

分け方はこの3つ。

  1. 毎回読ませる物
  2. 呼ばれた時だけ読ませる物
  3. そもそも混ぜない物
指示の置き場所を3つに分ける図。毎回読ませる・呼ばれた時だけ読ませる・そもそも混ぜない
置き場所は3つ。消すのではなく、いつ読ませるかで分ける

① 毎回読ませるのは、外したら困る物だけ

毎回読ませていいのは、外したら取り返しがつかない物だけです。

実際に残したのは、次の3つでした。

  1. 誰として書くかという立場
  2. 絶対にやってほしくないこと
  3. 出してほしい形

この3つを、4つのファイルに分けて置いています。

分けた後に毎回読ませている4ファイルの一覧。合計6937字で全体の1.2%
分けた後、毎回読ませているのはこの4本だけ

①に置く物は、短いほど強くなります。

「これが無いと困るか」だけで決めて、迷った物は全部②へ落としました。

② 呼ばれた時だけ読ませる物は別ファイルへ

特定の作業の時だけ要る物は、別のファイルへ切り出します。

そして「この言葉を言われたら、このファイルを読む」という一行だけを①に置く。

「◯◯の続き」と言われたら、別ファイルの一覧を見て、
該当のファイルを読んでから作業を始める。

本体を毎回読ませるのではなく、呼び名だけ置いて、中身は呼ばれた時に取りに行かせる形。

「gnetの続き」と入力すると、AIが該当のSTATE.mdファイルを読みに行く画面
短い言葉を打つと、本体(別ファイル)を読みに行く様子

この②が今は56万字あって、分けた時の2.2倍になりました。

毎回読まれないので、いくら増やしても誰も困りません。

③ パスワードと作業の記録は混ぜない

指示書に混ぜてはいけない物が2つあります。

  1. パスワードや取引先の情報など、人に見せられない物
  2. 「今日ここまでやった」という作業の記録

前者は言うまでもありませんが、地味に困るのは後者のほう。

作業の記録を指示書に足していくと、終わった仕事の状況がルールとして効き続けます。

先月で終わった話を、AIが今日も前提にして動く。これがけっこう厄介です!

残す指示と落とす指示の見わけ方

ここが一番の悩みどころだと思います。

使っているのは次の3つの質問で、これを上から順に当てていくだけです。

  1. これを外したら取り返しがつかないか → ①に残す
  2. 特定の作業の時だけ要るか → ②へ落とす
  3. 指示書に混ぜてはいけない物か → ③(そもそも混ぜない)
残す指示と落とす指示の見わけ方。3つの質問を上から順に当てるフロー図
3つの質問を上から順に当てるだけ

やってみると、1つ目に「はい」と言える物は思っているより少ないはずです。

実際、29915字のうち残ったのは6369字だけでした。

もうひとつ、迷った時の目安があります。

「この指示、いつ書いたっけ」と思い出せない物は、たいてい②へ落として大丈夫です。

覚えていないということは、毎日効いている実感が無いということなので。

1か月使ってつまずいたところ

きれいに片付いた話だけ書くと嘘になるので、うまくいかなかったところも書いておきます。

1か月使ってつまずいた3つと、それぞれのやめ方
分けたら分けたで起きたこと。3つとも置き場所が増えたのが原因

似た名前のファイルがぶつかる

切り出したファイルが増えてくると名前の似た物が出てきて、どっちが読まれているのか分からなくなります。

今は作業を始める前に「何が読み込まれているか」を確認するようにしました。

Claude Codeの/contextコマンドで、今読み込まれているメモリファイルの一覧を展開した画面
今なにが読み込まれているかを確認した画面。似た名前のファイルが並んでいるのが分かる

消したつもりの指示が、まだ効いている

別の場所に同じことを書いていて、片方だけ消したことがあります。

分けるということは、それだけ置き場所が増えるということでもあります。

消す時は「他にも書いていないか」を先に探す必要があります。

使わなくなった指示が残ったまま

一時期しか使わなかった物が、そのまま残っていました。

月に一度、使っていない物をよけておく日を決めてからは起きていません。

ChatGPTやGeminiでは、どこに置くか

使っているツールによって欄の名前は変わりますが、考え方は同じです。

  • 常に読ませる欄(カスタム指示など)は①に使う
  • 作業ごとに分けられる機能(プロジェクトなど)は②に使う
  • ファイルで持っておいて、その作業の時だけ貼るのも②
ChatGPTのパーソナライズ設定にあるカスタム指示の入力欄
ChatGPTの「カスタム指示」の欄。ここが①にあたる場所
ChatGPTのプロジェクト設定にある指示欄
ChatGPTのプロジェクト設定にある「指示」欄。ここが②にあたる場所

②は専用の機能が無くてもできます。テキストファイルに分けておいて、その作業の時だけ貼れば、それで足ります。

大事なのは機能の名前ではなく、全部を毎回読ませないという一点だけです。

以上が、AIに毎回同じ説明をしないで済む「指示書の分け方」でした。

指示書が効かなくなったと感じた時は、書き方を直す前に置き場所を見てみてください。

少なくともこっちは、置き場所のほうが原因でした!

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KAZU

「AIに働かせて自分は寝ていたい」

製造業×Webのデジタル職人

本業は製造業での人材育成・業務改善。
「現場の教育」をデジタル化(動画・Web・3D図面)する業務と、副業のWeb制作をワンオペで回すため、AIと効率化ツールに仕事を投げまくっています。

「サボるために全力を出す」がモットー。

あなたの代わりに新しいAIやツールを検証し、本当に使えるものだけを紹介します。

【発信内容】
→ AI活用 / WordPress / 時短ガジェット
【座右の銘】
→人生は喜ばせごっこ

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