兆候

いま、ソフトウェアへの話しかけ方を人に教えるための、かなりの規模の経済圏があります。講座、ニュースレター、プロンプト集、テンプレート、コンサルタント。そして「あなたの持ち方が間違っている」という前提だけで成り立っている動画のジャンルまで。

その中には、本当に質の高い仕事もあります。ただ、すべてが同じことを示しています。プロダクトが未完成であり、「できること」と「あなたのために実際にやってくれること」のあいだの差が、宿題としてユーザーに手渡されている、ということです。ほかのどのソフトウェア分野でも、その差は塞ぐべき欠陥として扱われます。この分野だけが、それをカリキュラムに変えました。

私たちは、プロンプトの技術はスキルではなく症状だと考えています。このノートの残りは、なぜ証拠がそれを裏づけると考えるのか、そして私たちが代わりに何をつくっているのかについてです。

39 ポイントのずれ

この件について最も有用な研究は、私たちを含めた全員にとって居心地の悪いものです。

2025 年、METR は経験豊富なオープンソース開発者 16 名を対象にランダム化比較試験を行いました。対象となったのは、彼らが何年も貢献してきたリポジトリ——熟知した、大規模で成熟したコードベースです。開始前、彼らは AI ツールによって作業が 24% 速くなると予測していました。終了後には、実際に 20% ほど速くなったと感じた、と報告しています。

実際には、19% 遅くなっていました。

この形をよく見てください。遅くなったこと自体ではありません。その結果は文脈に依存するもので、研究者自身も慎重にそう述べています。見るべきは、ずれです。開発者が感じたことと、ストップウォッチが記録したことのあいだに、およそ 39 ポイント。しかもそれは、その差に最も気づきやすいはずの集団で起きています。熟練の実務者が、自分のコードで、直接計測されて、です。

自分の生産性について最も正しく判断できるはずの人たちがこれほど外すのなら、「プロンプトが上手くなった」という主張は、誰も内側からは検証できません。測れないスキルは、慣れて心地よくなった習慣と区別がつきません。そして、測れないスキルをユーザーが身につけることに価値が依存するプロダクトは、静かに、反証できないものになっています。

どのリーダーボードか、ではなく、どの知性か

二つめの証拠は、最も広く使われている二つのアシスタントが、ほとんど正反対のことに使われている、という事実です。

2025 年 6 月時点で、コンピュータプログラミングは ChatGPT のメッセージの 4.2% を占めていました。また、仕事以外の利用は 2024 年 6 月から 2025 年 6 月のあいだに、全トラフィックの 53% から 70% 以上へと伸びています。一方、Anthropic 自身の指標では、コンピュータ・数学カテゴリのタスクが Claude.ai の会話の約 35% を占めています。

どちらの数字も、品質についての判定ではありません。どちらも広く使われている、優れたプロダクトです。この対比が示しているのは、「どの AI が最良か」という問いが、そもそも形をなしていない、ということです。正直な答えは、誰が尋ねているのか、そしてその日の午後に何をしようとしているのかによって変わるからです。一方の重心は個人的で実用的なところにあり、もう一方は技術寄りです。リーダーボードはそれを表現できませんし、人がそれを調べなければならない理由もありません。

ここでモデルを選ばないのも、同じ理由です。タスクを適切な能力に結びつけることは、答えのある本物の技術的問題であり、まさにソフトウェアが引き受けるべき種類の問題です。

プロンプトが生き延びなければならない一日

最後の一つは、この仕事が実際にいつ起きているのかについてです。そしてこれこそが、プロンプトの技術を、私たちの誰よりも落ち着いた人物についての空想のように見せるものです。

Microsoft の Work Trend Index は、31 の市場にまたがる 31,000 人のナレッジワーカーを調査しました。コアタイムのあいだ、彼らは 2 分に一度——1 日およそ 275 回——中断されています。1 日に受け取るメールは 117 通、チャットメッセージは 153 件。会議の 57% は招待もアジェンダもなく、その場で招集されます。そしてプレゼン資料の編集作業は、会議が始まる前の最後の 10 分間で 122% 増えます。

この最後の数字は、議論の全体をひとつのデータ点にしたものです。最も必要とされる瞬間は、会議の 9 分前。まだ仕上がっていない資料の中で、ほかに二つの会話を開いたまま。その瞬間に、明確な役割定義と、明示的な制約と、書き上げられた例を備えた、よく構造化されたプロンプトを書いている人はいません。人は、自分がいま持っている言葉で、やりたいことをそのまま打ち込みます。そしてソフトウェアがそれをどう扱うか——それがプロダクトです。

落ち着いていて、十分に状況を把握したユーザーに向けて設計することは、就業時間中には存在しない人に向けて設計することです。

本来、システムがやるべきこと

依頼を順序立った手順に分解する必要があるなら、システムが分解すべきです。文章より先に計画が必要なら、システムが計画すべきです。下書きに確認が必要なら、ユーザーに気づかせるのではなく、システムが確認すべきです。

Aura と Echo OS は、そのためにあります。あなたは意図を述べるだけです——すでに持っている言葉で、実際に問題が起きたその瞬間に。分解も、割り当ても、順序づけも、確認も、その下で起こります。言葉が重要でないからではありません。粗い意図を、きちんと形になった仕事の単位に変えることこそが、ソフトウェアの仕事だからです。それは、ソフトウェアがやることの中で最も価値のあることです。それをユーザーに手渡し、その受け渡しをエンパワーメントと呼ぶのは、経済の向きをちょうど逆にしています。

この議論には、ユーザーにおもねる言い方もあります。私たちは、それをしないよう気をつけたいと思っています。要点は、人々がプロンプトを学べない、ということではありません。多くの人が学んできましたし、本当に上手な人もいます。その技術は、専門家のためにつくられた専門家向けの道具では、これからも報われつづけるでしょう。要点は、それが入場料であってはならない、ということです。席をひとつ予約したい人、請求書を追いかけたい人、11 分前まで存在すら知らなかった会議の前に要点をつかんでおきたい人にとって。

この種のプロダクトの尺度は、その文法を覚えたあとにどれだけ引き出せるか、ではありません。どれだけ学ばずに済んだか、です。