従来のプロンプト設計とMCPの違いとは？｜MCP入門 2.2｜生成AI設計の新常識

2.2 従来のプロンプト設計との違い

ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIが普及する中で、誰もが一度は「プロンプトの工夫」について考えたことがあるはずです。 たとえば以下のような定番手法は、いわゆる従来型のプロンプト設計の代表例です：

• 「あなたはプロの編集者です」と前置きを入れる
• 出力形式を指定する（例：「3つの箇条書きで答えて」）
• 直前の文脈を繰り返しプロンプトに含める
• 一貫したトーンや言葉遣いを保つための工夫

これらはとても有効で、今なお多くのユースケースで活用されています。 しかし、プロダクトに組み込む・自動化する・継続的な対話を設計するとなると、従来のプロンプト設計だけでは限界があるのです。

プロンプトの限界：その場しのぎの“命令文”

従来のプロンプト設計の特徴は、「その都度、入力時に命令を書いておく」という点です。 つまり、どんな立場で、どんな背景で、何を目的に応答してほしいかを、毎回プロンプトの中に埋め込んでいました。

これは以下のような問題を引き起こします：

• 冗長化： 毎回同じような前置き・設定を繰り返す必要がある
• スケーラビリティの欠如： ユーザーごとの設定や状態の切り替えが難しい
• 再現性の低さ： 出力にばらつきが出やすく、テストが困難
• 状態をまたげない： セッションを超えて記憶を維持するのが難しい

このような問題は、個人利用ではそこまで気にならないかもしれませんが、 企業向けアプリや業務用ツールにおいては、“信頼できる振る舞い”の実現にとって致命的です。

MCPの視点：文脈と状態を分離し、再現可能にする

Model Context Protocol（MCP）は、従来のプロンプト設計を拡張・構造化し、 「命令」と「文脈」と「状態」を明確に分離するアーキテクチャです。

MCPの特徴的な違いは以下のとおりです：

MCPでは、プロンプトに毎回同じ情報を繰り返すのではなく、文脈（Context）を別途管理し、必要に応じて統合して渡すという考え方を取ります。 これにより、会話の一貫性・応答の安定性・状態の継続性が格段に高まります。

AIを「構成」する時代へ

MCPの登場により、AIの開発は単なる「命令文を書く」フェーズから、「状態を構成し、振る舞いを設計する」フェーズに入りました。

これは、フロントエンド開発におけるHTML→Reactの進化や、サーバー構成における静的ページ→マイクロサービスへの移行と同じく、 拡張性と管理性のための構造化の流れです。

生成AIをプロダクトに組み込むなら、もはや従来のプロンプト設計では不十分です。 モデルが「どんな役割を持ち、どんな前提で、どんな状態のもとで出力しているのか」を、開発者自身が設計・制御できる構造が必要なのです。

MCPがなぜ必要なのか、その背景が見えてきたところで、次に注目したいのが「状態制御の力」です。 モデルの応答に“ブレ”がないようにするには、どのように状態を設計し、出力を再現可能にするのか？ 次のセクションでは、MCPがもたらす安定性・テスト可能性・多ユーザー対応の観点から深掘りしていきます。 → 2.3 MCPによる状態制御・再現性の向上へ進む