結論から言います：AIは「一発で完結させるもの」ではなくなってきた
OpenAIが公開した事例（2026年6月22日）に、興味深い使い方が紹介されています。AIエンジニアのJason Liu氏が、OpenAIのCodex（コーデックス）を使って「長時間・複雑なプロジェクト作業」をこなす方法を解説したものです。
キーワードは「文脈の保存（context preservation）」と「単一プロンプトを超えた作業継続」。平たく言うと、「一度のやり取りで終わらせようとするのではなく、AIに仕事の背景や途中経過をうまく引き継ぎながら、複数のステップにわたって作業を進める」という考え方です。
これはコードを書くエンジニアだけの話ではありません。この「文脈を持ち越す」という発想は、中小企業の経営実務に携わるすべての人にとって、今後のAI活用の基本的な姿勢として参考になります。
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なぜ「文脈の引き継ぎ」が重要なのか
AIとのやり取りが「使い捨て」になっていませんか
ChatGPTや類似のAIツールを使い始めた多くの人が、最初こそ便利さを感じるものの、しばらくすると「毎回同じ説明をするのが面倒」「複雑な作業になると途中で噛み合わなくなる」という感覚を持ちます。
これは使い方の問題というより、「AIとのやり取りは一問一答が基本」という前提で動いているために起きる限界です。
Jason Liu氏が実践しているのは、この限界を乗り越えるアプローチです。具体的には、プロジェクトの背景・目的・制約・これまでの経緯をAIが参照できる形で整理し、作業が複数のセッションや複数のステップにまたがっても「文脈」が失われないようにする、という方法です。
AIの「忘れやすさ」は構造で補える
現在のAIツールは、セッションをまたぐと過去のやり取りをリセットすることが多く、「先週話した件の続きを」と言っても通じません。これをAIの弱点として諦めるのではなく、「構造として補う」というのがこのアプローチの本質です。
たとえば、Codexを使う場面では、プロジェクトの概要・目標・現在地・懸念点などを定形フォーマットで文書化し、それをAIが参照しながら作業を続けるように設計する、という使い方が紹介されています。
重要なのは「Codexでないと実現できない」ことではなく、「AIに文脈を渡す仕組みを作る」という考え方そのものです。この発想は、現在多くの中小企業が使っているChatGPTや他のAIアシスタントにも応用できます。
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中小企業の日常業務に置き換えてみる
想定シーン①：提案書・企画書づくり
愛媛の中小企業でよくあるシーンを考えてみます。新しい取引先への提案書を作る際、最初に「うちの会社の強みはこれ、相手の課題はこれ、今回の提案の方向性はこれ」とAIに伝えると、最初の一文はいい感じに書いてくれます。でも、「続きを書いて」「別のパターンも出して」と繰り返すうちに、AIが「何のためにこれを書いているか」を見失い始める。
これを防ぐには、最初に渡す「文脈の束」を用意しておくことです。たとえば、
- 自社の事業概要（3〜5行）
- 今回の提案の目的
- 相手企業についてわかっていること
- 使えるリソースと使えない条件
- この提案で絶対に外せないポイント
これをテキストファイルやメモに整理しておき、AIにやり取りをするたびに冒頭に貼り付ける。それだけで、AIとの作業の質が大きく変わります。
想定シーン②：採用・面接に関わる社内資料の整備
求人票や面接での評価基準、よくある質問と模範回答集などを作る作業も、一度で完成することはほとんどありません。何度も書き直しながら、社内の意見を反映していく作業です。
このとき「この会社が採用で重視していること」「過去にうまくいった採用の特徴」「今回募集するポジションが特に求めること」などを文書化しておき、作業のたびにAIに渡すようにすると、修正のたびに「また最初から説明し直す」という手間が大幅に減ります。
想定シーン③：継続的な情報発信（ブログ・SNS・ニュースレター）
WebやSNSでの情報発信を続けている企業にとって、「このブランドらしい書き方」「うちの会社のトーン」「過去に書いた内容との整合性」を毎回AIに意識させることは手間です。
ここでも「文脈ドキュメント」が使えます。ブランドの価値観、主な読者像、過去に反応が良かったテーマ、使わない言い回しなどをまとめたテキストをあらかじめ用意し、コンテンツ作成のたびに参照させる。これは実際に私たちCirasがWebコンテンツ支援の現場で実感していることでもあります。
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「文脈ドキュメント」を作るとはどういうことか
難しく考える必要はない
「文脈ドキュメント」と聞くと大げさに聞こえるかもしれませんが、実態は「AIへの説明書」を一枚用意するだけです。
業務や用途ごとに、以下のような情報を書き留めておく。
- この作業の目的・ゴール
- 背景として知っておいてほしいこと
- 判断のよりどころになるルールや方針
- 今どこまで進んでいるか
- 次に何をしてほしいか
A4一枚分のテキストでも、AIとのやり取りの「摩擦」は大幅に減ります。
「作業ログ」を残す習慣も効く
Jason Liu氏の事例では、複雑なプロジェクトの管理においてAIとのやり取りを整理しながら進めることが紹介されています。これは「AIとのチャット履歴を残しておく」こととは少し違います。
重要なのは、「このプロジェクトで決まったこと・変わったこと・まだ決まっていないこと」を人間側が整理し直して記録しておくことです。プロジェクト管理ツールを使う必要はなく、テキストファイルやNotionのような簡易メモでも十分です。
これは実はAIの使い方というより、「業務の整理能力そのもの」の話でもあります。AIに文脈をうまく渡せる人は、仕事の背景と目的を自分の中で整理できている人です。
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地方の中小企業に特に刺さる理由
「担当者一人が全部知っている」問題へのヒント
松山をはじめ地方の中小企業では、「あの仕事はAさんしか分からない」という属人化が起きやすい構造があります。人数が少ないほど、特定の人の頭の中に業務の文脈が集中します。
「文脈ドキュメント」を業務のたびに作る習慣は、実はこの属人化を緩和するための素地にもなります。AIに渡すために整理した情報は、そのまま後任への引き継ぎ資料や、チームへの共有メモとしても使えます。
「AIのために整理したら、人への説明もしやすくなった」という副次効果は、実際に試してみると実感しやすいものです。
大きなシステムを入れなくていい
こうした使い方は、専用のツールや高額なサービスを導入しなくても始められます。今使っているAIツール（ChatGPTでも、他のサービスでも）に、手元のテキストを貼り付けるところから試せます。
重要なのは「小さく始めること」です。最初から全業務を整理しようとせず、一つの繰り返し作業から「文脈ドキュメント」を作ってみる。それで効果を感じたら、他の業務にも広げていく。このサイクルが、AIを「たまに使うツール」から「業務に組み込まれた存在」に変えていく道筋です。
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まとめ：AIは「文脈を持ち越せる使い方」で初めて本領を発揮する
OpenAIが公開したJason Liu氏の事例が示しているのは、「AIとの作業は一問一答を超えられる」という可能性です。
長時間・複雑な作業をAIと進めるには、文脈を保存し、作業を引き継ぎながら続ける仕組みが必要になります。そしてその仕組みは、コードを書くエンジニアだけでなく、提案書を作る営業担当者も、採用を考える総務担当者も、情報発信を担う広報担当者も、同じように活用できるものです。
「AIに毎回同じ説明をするのが面倒」と感じているなら、それは改善できるサインです。一度、よく使う作業について「AIへの説明書」を一枚書いてみることを試してみてもよいかもしれません。
AIは使い始めるより、使い続けることの方が難しい。でも「文脈を渡す」という習慣を一つ持つだけで、その継続がぐっと楽になると考えられます。