第3回 AI勉強会 ・ Fukuoka
プロンプト・コンテキスト・ハーネス。
この3つを、1人の新人バイトを育てる物語で理解する。
Speakers
この2人で、AIを「使う」から「任せる」までを案内します。
主人公は店長のあなた。そして今日入った新人バイトが AI。物覚えは天才的だけど、指示がないと動かず、昨日のことは何も覚えていない。このAIを一人前に育てて、最後は店ごと任せられるか——それが今日の3ステップです。
AI ＝ 新人バイト ／ あなた ＝ 店長概念 ・ Concept
Prompt
AIは超優秀だけど、言われた言葉から「次に来る言葉」を予測しているだけ。チャット欄に打つ一文（プロンプト）が、すべての動きの出発点になる。
入力（プロンプト）→ 予測 → 動き。起点の一文がすべてを決める。
チャット欄に打つ文字列そのもの。これがAIへの「お願い」になる。
AIのすべての推論の起点。言葉が変われば、返ってくる動きも変わる。
頼み方の型しだいで、やり取り回数＝使用量も節約できる。
具体例 ・ Example
シーン。開店準備。AIに「いい感じにやっといて」と言ったら、固まって動かない。曖昧な言葉だと、予測がブレるからだ。
「いい感じに
やっといて」
何を「いい感じ」とするか分からず、AIは何度も聞き返してくる。
「テーブルを拭いて、
椅子を並べて、
看板を外に出して」
やることを具体的に・順番どおりに伝えると、迷いなく動ける。
この章の学び
頼み方ひとつで、AIの働きは激変する。具体的に・順序立てて頼むのが、結局いちばんラクで節約になる。
概念 ・ Concept
Context
AIは毎朝、記憶がリセットされる。だから働く前に「引き継ぎノート」を読ませる。このノートに書かれた情報全体が、AIにとっての経験・知識——コンテキストになる。
ノート（コンテキスト）を読ませると賢くなる。ただし容量には限りがある。
AIが覚えている話の流れ。会話履歴も渡した資料も、ぜんぶここに乗る。
人間でいう経験や知識の部分。同じAIでも中身しだいで賢さが変わる。
この量をいかに増やすかが、AI企業が挑戦し続けるテーマ。
具体例 ・ Example
シーン。常連の田中さんが来店。AIに接客を任せたい。ノートを渡すかどうかで、結果はまるで変わる。
「常連さんに
いつもの出して」
何も覚えていないAIには「いつもの」が分からない。経験ゼロの状態。
「田中さん＝アイスラテ、
レジ締めはこう、
うちは紙ストロー」
店の知識を書いたノートを読ませると、急に"分かってる人"になる。
この章の学び
同じAIでも、何を覚えさせるかで賢さが変わる。頼み方（01）の上に、覚えさせる設計（02）が積み重なる。
概念 ・ Concept
Harness
AI一人では、できることに限界がある。AIを中心に道具をぜんぶつなぎ、何を・どう組み合わせ、いつ動かしいつ止めるかを束ねる仕組み全体——それがハーネス。
AI（モデル）に道具を束ねて、来店→注文→レジ→ドリンクの流れを自動で回す。
要するに、何を・どう組み合わせるかを考える部分。
AIをツールの一つと捉え、いろんな道具と組み合わせる。
一連の流れをまるごと自動化する。これが"任せる"の正体。
具体例 ・ Example
シーン。AIは「レジを打つ意図」は言えても、自分でレジの引き出しは開けられない。仕組みに組み込むと、できることが一変する。
口頭で
1つずつ指示
注文を聞いて、と言ってもレジも在庫も触れない。あなたが毎回つなぐ必要がある。
来店→注文→レジ→
ドリンク→次の客
を自動で回す
レジ・在庫・予約台帳・マシンをAIにつなぎ、一連の流れを任せる。
この章の学び
ここまで来ると、あなたは1つずつ指示する人から、「今日の営業よろしく」と渡せる店長になる。
あなたは店を任せて、次の一手を考えはじめる。
そこから先は、もう"作業"じゃない。
第3回 AI勉強会 ・ Thank you