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【2026年版】今日から使える AI との会話術 — Claude・Gemini・Codex に指示を守らせる 6 つの原則

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はじめに:AI が指示を守らないのは、なぜか

AIに指示を守らせる6つの原則を6枚のタイルにまとめた図(2026年10月18日の実験から)。①AGENTS.mdに書く(3製品とも読む名前・Claude Codeは@AGENTS.md)。②指示と命令を真ん中に書かない(資料の途中の指示にClaudeは18回中17回従わなかった)。③指示を少なく明確に(500個で68%、食い違うと63.8%・研究)。④指示ファイルの先頭を変えない(日時を書くと毎回10,774トークンを書き直し)。⑤長い会話は区切る(20ターン後も8点だったが圧縮で指示が落ちることがある)。⑥長い資料はファイル、専門手順はSKILL(SKILLは置いただけなら+28トークン、使うときに本文を読む)

  • 「指示したはずのルールを、AI が途中で守らなくなる」
  • 「細かい条件をたくさん渡したのに、半分も守ってくれない」
  • 「会話を続けていたら、トークンが急に増えて、使用量制限に達してしまった」

Claude Code・Codex・Antigravity の CLI といった AI エージェントを仕事で使うと、こうした壁に当たります。AI が指示を守らない原因は、指示の文面だけではありません。指示を書く場所、資料との並べ方、指示の数、会話の長さでも、守られ方は変わります。

IT連携マップ編集部は 2026 年 10 月 18 日に、この 3 つの製品で、指示ファイルの読まれ方、資料と指示の並べ方、キャッシュの効き方などを実験しました。この記事は、その結果を 6 つの原則にまとめた総括編です。図の ① 〜 ⑥ が、この記事の 6 つの原則です。くわしい数と出典は、各節の最後と記事の最後で案内する IT連携マップの guide にあります。


1. 原則 1:毎回守らせたい指示は、製品が読む指示ファイルに書く

1つのAGENTS.mdを3つの製品に読ませる形の図(編集部の試験で3製品ともAGENTS.mdの指示に従った・各3回)。CodexとAntigravityのCLIはAGENTS.mdをそのまま読む。Claude CodeはCLAUDE.mdに@AGENTS.mdの1行を書き、CLAUDE.mdからAGENTS.mdを読み込む。指示の本文はAGENTS.mdの1か所だけに書く

「コードのコメントは英語で」「テストを先に書いて」のように毎回守らせたい指示は、チャットに毎回打たずに、指示ファイル(AGENTS.md や CLAUDE.md)に書きます。製品は、起動したときに作業フォルダの指示ファイルを自動で読みます。ただし、読むファイル名と読む大きさの上限が製品によって違うので、名前と長さに気をつけます。

各ファイルに合言葉の指示を書いて、どの製品が従うかを実験しました(各 3 回)。

指示ファイル名 Claude Code 2.1.302 Codex 0.163.0 Antigravity の CLI 1.4.2 特徴
CLAUDE.md ◎(3/3) —(0/3) —(0/3) Claude Code 専用の指示ファイル
AGENTS.md △(条件つき) ◎(3/3) ◎(3/3) Codex と Antigravity の CLI は常に読む。Claude Code は CLAUDE.md が無いときだけ読む
GEMINI.md —(0/3) —(0/3) ◎(3/3) Antigravity の CLI 専用。AGENTS.md と両方あれば両方読む
AGENT.md(末尾の S なし) —(0/3) —(0/3) △(1/6) Claude Code と Codex は読まず、Antigravity の CLI も 6 回中 1 回だけ

この結果から、使い方は次の 3 つです。

  1. ファイル名は、S の付いた AGENTS.md にします。S の無い AGENT.md は、ほとんど読まれません。
  2. Claude Code には、CLAUDE.md に @AGENTS.md と 1 行だけ書きます。これで Claude Code も、共通の AGENTS.md を読みます。
  3. Codex は、指示ファイルの先頭 32 KiB(32,768 バイト)までしか読みません。日本語の文字は 1 字 3 バイトなので、日本語だけなら約 1 万 900 字です。それより後ろに書いた指示は読まれません。

👉 くわしくは:AGENTS.md とは — 各製品がどのファイルを読むか、Codex の 32 KiB の上限、CLAUDE.md・GEMINI.md との違い。


2. 原則 2:指示と命令を先頭に書く

どう書くかを4つの書き方で比べた図(Claude Haiku 5.5の点、Claude Fable 5.1はどれも8点)。おすすめは指示→命令→資料で、短い資料7.7点・長い資料8.0点。サンドイッチ型(OpenAIの勧め)は短い資料8.0点・長い資料6.7点で、長い資料ではおすすめの形より3回とも低かった。資料が先(Anthropic・Googleの勧め)は短い資料6.7点・長い資料5.7点で、質問に答える課題向けの勧め。避ける形は資料の途中に指示を書く形で、途中の指示にClaudeのモデルは18回中17回従わなかった

長い仕様書や参考資料を読ませて仕事を頼むときは、指示と命令を資料より先(プロンプトの先頭)に書き、資料の真ん中には書きません。ここでの命令は、AI にしてほしいことそのもの(例:「書き直してください」)です。指示は、やり方の手順や方針(例:「です・ます調で書く」)です。

総務省の白書と、8 項目の書き方の指示を使い、指示に従った数をプログラムで採点する実験をしました。

  1. 資料の中に書いた指示は、守られにくい。
    • 約 4 万字の資料の途中(25%・50%・75% の位置)に「各行の先頭に◆を付けること」という指示を差し込むと、Claude のモデル 2 つは 18 回中 17 回従いませんでした。資料の先頭に書いた指示には、3 回とも従いました。
    • 同じ位置に差し込んだ事実の 1 文(会議室コード)は、どのモデルもどの位置でも見つけました。なぜ途中の指示が守られないのかは、この実験では確かめていません。
  2. 並べ方の影響は、モデルの大きさで違った。
    • 賢いモデル(Claude Fable 5.1・Gemini 4 Argon)は、8 通りのどの並べ方でも、8 項目すべてに従いました(8 点満点で 8 点)。
    • 小さいモデル(Claude Haiku 5.5)では、資料を先頭に置いた 2 つの並び(資料→命令→指示、資料→指示→命令)は平均 6.5 点でした。先頭に「指示→命令」の順で書いた「指示→命令→資料」は、短い資料でも長い資料でも 7.7〜8.0 点でした。同じく先頭に書いても、「命令→指示→資料」は 3 回の点が 6〜8 点と揺れました。
    • OpenAI が勧めるサンドイッチ型(指示と命令を資料の前と後の両方に書く形)は、短い資料では 8.0 点、長い資料では 6.7 点でした。

👉 くわしくは:


3. 原則 3:指示を少なく、明確に書く

指示が多すぎる・食い違うとどれだけ守られたかの円グラフ2つ(研究の結果・2025年・最もよいモデル)。単純な指示を500個まとめて渡すと守った割合は68%、systemとuserの書式の指示が食い違うとsystemに従った割合はGPT-4oで63.8%。指示は少なく明確に書き、食い違う指示を書かない

指示は、たくさん書くほど守られるわけではありません。研究では、同時に渡す指示が多いほど、守られる割合は下がりました。システムプロンプトに書いた指示も、必ず守られるとは限りません。

  • 指示が多すぎるとき:単純な指示を 500 個まとめて渡した研究(IFScale・2025 年)では、最もよいモデルでも、守った割合は 68% でした。
  • 指示が食い違うとき:system と user に食い違う指示を与えた研究では、system の指示に従った割合は、最もよいモデルでも 63.8% でした。OpenAI の GPT-4.1 の手引きも、指示が食い違うと、プロンプトの終わりに近い方に従いやすいと書いています。

そこで、指示は少なく、明確に書きます。

  • 抽象的な言葉を、具体的な手順に変えます。「丁寧に動作確認せよ」ではなく、「実装後は npm test を実行し、終了コード 0 を確かめてから完了とする」と書きます。
  • 指示ファイルは短くします。Claude Code の文書は、1 ファイル 200 行未満を目安にしています。ときどきしか使わない手順は、指示ファイルに並べず、原則 6 の SKILL に分けます。

👉 くわしくは:プロンプトとは — プロンプトが届く 3 つの場所(システムプロンプト・指示ファイル・利用者のメッセージ)、指示が食い違ったときの優先順位、指示の数の研究。


4. 原則 4:指示ファイルの先頭を変えない(プロンプトキャッシュを活かす)

Claude Codeで3回目の送信の前に1つだけ変えたときに書き直したトークンの棒グラフ(各3回)。何も変えないと0、指示ファイルに日時を1行書くと先頭で10,774・末尾で10,776、MCPサーバーを1つ足すと3,786、順番を入れ替えると0、モデルをClaude Sonnet 5.5に変えると12,764。日時は先頭でも末尾でも同じで、指示ファイルが変わるとそこから後ろが書き直しになる

トークンの料金を抑えるには、指示ファイルの先頭を変えないことです。プロンプトキャッシュは、毎回同じ先頭部分(プレフィックス)を、2 回目からキャッシュから読み取る仕組みです。キャッシュから読み取られた部分の料金は、通常の 0.1 倍前後に下がります。先頭部分が 1 文字でも変わると、そこから後ろはキャッシュから読み取られなくなります。

20KB の指示ファイルを置いたフォルダで「ok と答えて」を 5 回送り、3 つの製品でどれだけキャッシュから読み取られたかを実験しました。

AI エージェント 別の会話にした場合(2〜5 回目) 同じ会話を続けた場合(3〜5 ターン目) キャッシュの読み取り料金
Claude Code 2.1.302 99.99% 99.7% 通常の 0.1 倍(90% 引き)
※一部のモデルは 0.05 倍・0.025 倍
Codex 0.163.0 0〜64.7% 97.4% 通常の 0.1 倍(90% 引き)
Antigravity の CLI 1.4.2 0% 88.4% 通常の 0.05 倍(95% 引き)
※Gemini 4 Argon の API 料金。2026 年 11 月 30 日までは入力 $2.00 に対し $0.10、12 月 1 日からは $4.00 に対し $0.20(割合は同じ)

キャッシュが外れる操作は、次の 3 つです。

  1. 指示ファイルに日時を書く:AGENTS.md に「更新日時:2026-10-18 22:00」のような毎回変わる日時を書くと、Claude Code では毎回 10,774 トークンがキャッシュから外れ、そのたびにキャッシュへ書き込む料金がかかりました。日時を指示ファイルの先頭に書いても末尾に書いても、結果は同じでした。
  2. 会話の途中で指示ファイルを書き換える:書き換えると、指示ファイルより後ろは、キャッシュから読み取られなくなります。
  3. 会話の途中で AI モデルを変える:Claude Sonnet 5.5 に変えると、12,764 トークンを書き直しました。

👉 くわしくは:


5. 原則 5:会話が長くなったら、要点をまとめて新しい会話を開く

長い会話でAIが指示に従わなくなったときの4つの直し方を並べた図。原因は会話が長いこと、古い会話のコンテキスト圧縮(compact)、指示が会話にしか無いこと。1 指示を指示ファイル(AGENTS.md・CLAUDE.md)に移すと圧縮の後も読み直される。2 ここまでの指示と決めたことをまとめさせ、新しい会話の最初に貼る。3 compactで残す物を指示する(Claude Codeは/compactに焦点を書け、CLAUDE.mdにCompact Instructionsの節も書ける)。4 関係の無い作業は別の会話(サブエージェント)に分ける。研究では指示が8ターン以内にずれ始めた例(2024年)や、要件を後から1つずつ渡すと6つの作業の平均で39%下がった例(2025年)がある

1 つの会話で長くやり取りすると、AI が指示を守らなくなることがあります。原因は、図の上の 3 つです。会話が長いこと、古い会話がコンテキスト圧縮(compact)でまとめられること、指示が会話の中にしか無いことです。

編集部の実験では、関係の無いターンを 20 回はさんでも(入力は約 3 万トークン)、Claude Fable 5.1 は最初の指示 8 項目に全部従いました。ただし会話が長くなると、毎回送る入力が増えます。何も置かない空のフォルダで「ok と答えて」と頼んだだけでも、AI モデルには毎回 13,084〜18,920 トークン(Claude Code 18,920・Antigravity の CLI 14,709・Codex 13,084)が送られていました。コンテキストウィンドウの上限に近づくと、コンテキスト圧縮で古い会話がまとめられ、細かい指示が落ちることがあります。研究でも、古いモデル(LLaMA2-chat-70B と GPT-3.5)でシステムプロンプトの指示が 8 ターン以内にずれ始めた例(2024 年)や、条件をターンごとに 1 つずつ足すと 6 つの作業の平均で成績が 39% 下がった例(2025 年)があります。

直し方は、図の 4 つです。

  1. 毎回守らせる指示は、指示ファイル(AGENTS.md・CLAUDE.md)に移す。Claude Code は、プロジェクトのルートの指示ファイルを、圧縮の後もディスクから読み直します。
  2. ここまでの指示と決めたことを AI にまとめさせ、新しい会話の最初に貼る。Claude Code は、新しい会話を開いても先頭が同じなら、2 回目から 99.99% がキャッシュから読み取られたので、料金は大きく増えません。
  3. 圧縮のときに残す物を指示する。Claude Code では /compact の後に残したい焦点を書けます。CLAUDE.md に Compact Instructions の節を書くこともできます。
  4. 関係の無い作業(エラーの調査など)は、別の会話やサブエージェントに分ける。

👉 くわしくは:


6. 原則 6:長い資料はファイル、専門手順は SKILL として渡す

長い資料・専門手順・指示がいつAIに届くかを、置き場所ごとに3つの時点(最初のターン・AIが使うとき・その後のターン)で示した図(Claude Codeの実験と文書から)。指示ファイル(AGENTS.mdなど)は3つの時点とも全文が届き、毎回守らせる指示向き。SKILLは最初のターンは名前と説明だけ(+28トークン)、使うときに本文を読み、その後のターンも本文が届き、ときどき使う専門の手順向き。ファイルは最初のターンは届かず、使うときに中身を読み、その後のターンも中身が届き、長い資料・長い出力向き。会話に貼った文は貼ったときから毎回届き、その場かぎりの命令向き

長い仕様書や、特定の仕事の手順書は、チャットに貼らずに、長い資料はファイルで、ときどき使う専門手順は SKILL として渡します。図のとおり、置き場所によって、AI に届く時が違うからです。

  • 指示ファイル:最初のターンから毎回、全文が届きます。毎回守らせたい指示だけを書きます。
  • SKILL:最初は名前と説明だけが届きます(Claude Code では入力が 28 トークン増えただけ)。AI が使うと決めたときに本文を読み、その後のターンは、読んだ本文が会話の一部として毎回届きます。
  • ファイル:AI が読むまでは届きません。読んだ後は、中身が会話の一部として毎回届きます。
  • 会話に貼る:貼ったときから、その会話では毎回届きます。

ただし、トークンを減らすためにファイルにしても、トークンは減りません。2,893 字の資料をファイルで渡すと、AI がファイルを読むツールを呼ぶ分だけ、2 ターンの入力の合計が約 2 万トークン増えました。長い資料をファイルで渡す理由は、AI に長い出力を会話ではなくファイルへ直接書かせ、会話の履歴が長文で膨らむのを防ぐためです。

MCP のツールも、同じ考え方で数を絞ります。

  • Claude Code は、使うときまでツールの説明を読み込まない作り(後回し・deferred)に対応していて、MCP のツールを 150 個増やしても、最初の入力の増加は 2,482 トークンでした。
  • Anthropic の文書は、使えるツールが 30〜50 個を超えると、正しいツールを選ぶ力が落ちると書いています。

👉 くわしくは:


7. 3 つの製品の違いの早見表

3 つの製品の違いを、実験の結果と各社の文書から 1 つの表にまとめました(2026 年 10 月 18 日)。

比べること Claude Code 2.1.302 Codex 0.163.0 Antigravity の CLI 1.4.2
自動で読む指示ファイル CLAUDE.md
(無いときだけ AGENTS.md)
AGENTS.md だけ AGENTS.md と GEMINI.md(両方読む)
読む大きさの上限 550KB でも全文(文書では 4 MiB まで) 先頭 32 KiB(32,768 バイト) 文書では 1 ファイル 24,000 バイト(実験では回によって違った)
S の無い AGENT.md 読まない(0/3) 読まない(0/3) 6 回中 1 回だけ読んだ(1/6)
SKILL を置いただけのとき 説明だけ(+28 トークン) 回によって違った 本文まで読んだ(3/3)
MCP のツールの後回し(deferred) 対応(150 個で +2,482 トークン) この実験では測っていない この実験では測っていない
別の会話でのキャッシュ 2 回目から 99.99% 0〜64.7% 0%(同じ会話の中では 88.4%)
送る中身を見るコマンド /context /status /context
コンテキスト圧縮(compact) 約 96.7 万トークンで自動・/compact でも コンテキストウィンドウの 90% で自動・/compact でも 古いターンを要約(checkpoint)にまとめる

8. もっと詳しく — 困りごとから選ぶ IT連携マップの guide

この記事の 6 つの原則は、IT連携マップの guide 13 本から要点をまとめたものです。設定のしかた、実験の数と出典は、次の guide にあります。

困っていることを今すぐ直したい

困りごと・知りたいこと guide わかること
指示が守られない AI が指示に従わないとき 確かめる順番と、8 通りの並べ方ごとの点
トークンが早く減る AI のトークンが早く減るとき 指示ファイル・ツール・キャッシュ・会話の長さを確かめる順番
長い会話で指示を忘れる 長い会話で指示に従わなくなるとき 原因と 4 つの直し方

仕組みを知って、置き場所と書き方を決めたい

困りごと・知りたいこと guide わかること
指示ファイルを作りたい AGENTS.md とは CLAUDE.md・GEMINI.md との違い、どの製品がどれを読むか、Codex の 32 KiB の上限
指示の書き方と優先順位を知りたい プロンプトとは プロンプトが届く 3 つの場所、食い違ったときの優先順位、並べ方と数
キャッシュで料金を下げたい プロンプトキャッシュとは 3 社の割引率、キャッシュが効く条件と効かなくなる操作
指示をどこに置くか決めたい 指示はどこに書くか 会話・AGENTS.md・SKILL・ファイルの守られ方とトークン
手順を SKILL に分けたい AI のスキル(SKILL)とは SKILL がいつ、どれだけ読み込まれるか
長い資料をファイルで渡したい 長い資料は会話に貼るか、ファイルで渡すか 会話に貼る場合とファイルで渡す場合のトークンの違い
毎回送られる中身を知りたい AI のコンテキストとは 空のフォルダでも 1 万トークンを超える中身の内訳

言葉の意味を正しく知りたい

困りごと・知りたいこと guide わかること
トークンとは何か トークン(AI)とは 日本語 1,000 字が何トークンか
一度に読める量を知りたい コンテキストウィンドウとは 「100 万トークン」でも、全部を同じように使えるとは限らない理由
真ん中を見落とす現象を知りたい Lost in the Middle とは 論文が測ったことと、今の AI での実験の結果

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