ChatGPTとの開発で、話が噛み合わなくなる・精度が落ちる──そんな悩みを解消するためのガイドです。
本ページは「明日は晴れるかな」（イベント・地域情報サイト）の開発ドキュメント／技術ノウハウ集 に属するコンテンツです。本サイトは、地域の情報発信を支えるためにWordPress と ChatGPT を用いて独自開発を進めており、その過程で得られた 実務的な開発知識・AI活用知見 を公開ドキュメントとして整備しています。
地域向けのイベントサイトでありながら、その裏側には「地域DX」を支える多数のモジュール開発が存在するため、このような専門的技術記事がシリーズとしてまとめられています。
“チャット構造設計（Chat Structure Design）”とは、AIが迷わず正確に答え続けるように、会話の流れを整理する技術です。
本ガイドは、AIの一般的な使い方ではなく、開発がうまく進む「チャットの分け方」に焦点をあてた実践的な内容です
ここで紹介する内容は、RさんとChatGPTが 約80日間にわたり継続して開発を行う中で実際に検証し、動作し続けることが確認された “現時点での実務知” に基づいています。
本ガイドは、ChatGPTのUIにある「新しいチャットに分岐しますか？」といった操作説明とは異なります。扱うのは、
多モジュール・高頻度更新のWordPress開発を破綻させずに進めるための「チャット構造設計（Chat Structure Design）」── AI共創開発の中核となる実践的な技法です。
これはこれまでの開発で培われた知見であり、今後のアップデートや新機能の追加に応じてさらに洗練され、発展していく「進化する実務知」でもあります。
他サイトに見られる一般論ではなく、実際の大規模開発を支えた再現性のある方法だけ を厳選して解説します。
1. 本ガイドの「チャット分岐」とは何か（ChatGPTのUI機能とは別物）
ChatGPTのUIには「新しいチャットに分岐しますか？」という機能があります。しかし、本ガイドが扱う “チャット分岐（Chat Structure Design）” は、これとは全く別の概念です。
ここで扱うのは、
AIが迷わず、正確に答え続けるために「話す流れを目的ごとに分けて整理する方法」
です。
RさんとChatGPTが共同で開発してきた「明日は晴れるかな」プロジェクトは、
- 多モジュール
- 高頻度更新
- 外部API多数
- 長期・多タスク
- 実装・運用・執筆が同時進行
という AIが最も混乱しやすい環境 で進行しています。
開発が複雑化しても破綻しなかったのは、試行錯誤の中で少しずつ整えてきた「チャット分岐」という構造的な会話ルールが形になっていったからです。
2. なぜチャットを分けると AI の性能が最大化されるのか
ChatGPTは大量の履歴を読み続けるほど、
- 推論が曖昧になる
- 文脈の誤読が起きやすくなる
- 不要な話題を拾う
- 反応が遅くなる
- 前提の修正が難しくなる
という 性能劣化 が必ず起こります。
これは モデルの弱点ではなく、文脈ウィンドウの構造に起因する避けられない現象 です。
- 仕様変更が多い
- モジュールが多い
- ファイル数が多い
- 依存関係が深い
といった “複雑な開発” では、1チャット運用は破綻します。
Rさんの開発でも、一度「混線期」（AIの誤解が連鎖する時期）がありました。そこから脱出したきっかけが、この チャット分岐 でした。
3. チャット分岐の基本原則：目的・領域・フェーズで分ける
■ 原則1：目的軸で分ける
- 新機能開発
- デバッグ
- 仕様整理
- 記事執筆
同じ目的なら同じチャットでOK。
■ 原則2：領域軸で分ける
- 開発（開発モード）
- GPT設計（カスタムGPTモード）
- 記事制作（執筆モード）
AIの思考領域が異なるため 混在させると誤読が発生。
■ 原則3：フェーズ軸で分ける
- 設計 → 実装 → 検証
フェーズが変わると前提も変わるため、新チャットが必要になる。
4. どのタイミングで新チャットを作るべきか（判断基準）
経験上、次の状況では新チャットを作る方が圧倒的に効率的です。
✔ モジュール完了 → 新チャット
✔ タスクの主語が変わる → 新チャット
（例：施設API → イベントフォーム → SEOモジュール）
✔ 推論が曖昧・遅延 → 新チャット
（文脈ウィンドウが飽和している兆候）
✔ AIが誤読したまま議論を続ける → 新チャット
（前提ズレが蓄積している状態）
一方で、
軽微な修正（文字変更・1行差分） は同チャットで継続して構いません。
5.チャットは細かすぎず、大きすぎず（最適な区切り方、チャットの粒度）
チャットの粒度とは「1つのチャットにどこまでの話題を入れるか」という境界のことです。この境界設定が AI の推論精度をもっとも左右します。
チャット分岐の原則（目的・領域・フェーズで分ける）と、新しいチャットを作る判断基準を踏まえたうえで、最も重要になるのが “チャットの粒度を適切に保つこと” です。
ChatGPT のパフォーマンスは、1つのチャットに含める情報量と範囲（粒度） に強く依存します。
■ 粒度が粗すぎると
- 情報過多で誤読が増える
- 仕様の時系列が崩れやすい
- 似ているが異なるモジュールが混ざる
- AI が「どの話を解けばいいのか」を誤る
■ 粒度が細かすぎると
- 毎回、文脈復元のコストが発生する
- チャット整理が目的化してしまう
- 1つの作業が複数チャットに散らばり、かえって追いにくくなる
■なぜこの粒度調整が最重要なのか？
ChatGPT は万能ではなく、「このチャットで扱うべき範囲はここまで」という境界の明確さ が推論精度を大きく左右します。
粒度が適切だと：
- 文脈が正しく保持される
- 推論が的確に行われる
- 余計な修正が減る
- 開発のスピードが上がる
逆に粒度が不適切だと：
- AIの誤読
- 文脈の混線
- 以前の仕様の誤再解釈
- 話の脱線
- 推論の迷走
といった問題が必ず発生します。
■ そして、「粒度を決める主体」は人間である
ChatGPT は高い推論能力を持ちますが、「この話題はもうチャットを分けるべきかどうか」は自動判断できません。
Rさんの開発では、
- 話題が大きく変わる
- モジュールが切り替わる
- 新フェーズに入る
- 誤読が増えたサインが出る
というタイミングを Rさん自身が判断し、自然に粒度を調整してきました。
AI の性能は「粒度の適切さ」の上に成り立つため、ここは 人間が担うべき最重要の役割 です。
🔑 重要：粒度は「AIと人間の境界線」
- 粒度が粗いと AI が迷う
- 粒度が細かいと人が疲弊する
- 最適粒度では AI の性能が最大化される
- チャット分岐とチャット粒度は“対”の概念である
- 粒度調整こそ、AI共同開発における人間側の重要な判断作業である
6.「明日は晴れるかな」プロジェクトで実際に機能した“チャットの分け方”
ここでは、「明日は晴れるかな」プロジェクトで実際に用いられ、大きな成果を上げた“チャットの分け方”を紹介します。
抽象的な理論ではなく、実際の複雑な WordPress 開発・AI連携の中で確かに機能した具体例として、読者の理解を助けるはずです。
● モジュールごとにチャットを分ける方法紹介
（実際に成立したパターン）
- SEOモジュール
- 施設自動生成（Google Places）
- OCR自動入力（Vision）
- 地域タクソノミー
- イベントフォーム
- メールモジュール
- Wiki統合認証
- RSS/JSON配信
● フェーズごとにチャットを切り替える
- 設計 → 実装 → 検証 → リリース → 運用
フェーズ毎にチャットを分けていくことで、文脈の混線が防げました。
● 記事作成は必ず別チャット
- 記事執筆チャットは開発チャットと混在しない
開発タスクと記事執筆が混ざると、AI が混乱しやすいため 必ず分ける運用 を徹底。これだけで精度が大きく向上しました。
7.よくある失敗：1つのチャットを使い続けると何が起きるか
ChatGPT を長期間 1つのチャットだけで進めていると、次のような問題が発生します。
- AIが古い仕様を前提に答え続ける
- コードの整合性が取れなくなる
- 実装と議論の内容がズレ始める
- 複数の話題が混ざり、AIが誤った文脈を参照する
- 前提条件を修正しても反映されにくい
- デバッグが長期化し、無駄な往復が増える
これらはすべて “AIの能力不足ではなく、会話の構造管理の問題” です。
ChatGPT は過去すべての履歴を参照しながら推論するため、話題を詰め込みすぎると 文脈の圧縮・誤読・混線 が避けられません。
🔧 ではどうすればよいか？（解決策はシンプル）
問題が出始めたら、新しいチャットで同じ作業を再開するだけで、状況は劇的に改善します。
- 新しいチャット
→ その作業に必要な情報だけを渡す
→ AI がクリアな文脈で推論できる
→ 精度が戻る、速度も上がる
つまり、“分岐”という特別な技法ではなく、「必要になったらチャットを切り替える」という単純な運用で十分に効果を発揮します。
■ Topics：Rさんが実際に行っている“文脈リセット”の方法
開発が進む中で、AIのレスポンスが「少し噛み合わない」「前提を誤読している気がする」と感じた瞬間、Rさんはしばしばこう宣言します。
「このチャットの内容は破棄して」
そして、新しいチャットでデバッグを再開します。
このシンプルな操作が、ChatGPT にとっては非常に大きな効果を持ちます。
- 古い履歴の圧縮誤差をゼロに戻す
- 新しい前提条件だけで推論を再開できる
- 間違った文脈・古い仕様の影響を完全に断ち切れる
- デバッグの方向性が一気にクリアになる
AIの性能を最大化するための “最短のチューニング手段” が、実はこの 「チャットの切り替え」 なのです。
多くの利用者は「AIの精度低下」と誤解しがちな状況でも、Rさんは正しく“構造疲弊の兆候”と判断して切り替えています。
これは、AI共同開発における高度な運用スキルの一つです。
８. 最適なチャット分岐の作り方（実務テンプレート）
■ 新機能を作るとき
目的の宣言
↓
現状の要点2行
↓
実装フェーズ専用チャットを新設
■ デバッグ時
差分だけ報告
↓
問題箇所を絞ったチャット
■ 運用と記事制作
必ず別チャット
9. まとめ：チャット分岐は AI 開発の“基礎インフラ”である
UIとしての「新しいチャットに分岐しますか？」とは異なり、
本ガイドで扱うチャット分岐は “AIと開発者の協働構造を設計する技術” です。
Rさん方式が大規模開発でも破綻しなかった理由は、
この チャット構造設計（Chat Structure Design） を開発初期から徹底していたからです。
チャット分岐は AI 共創の最初の設計作業であり、
性能・速度・精度・安定性のすべてを左右する基盤になる。
WordPress × ChatGPT × バイブコーディング開発を
最速・最高精度 にします。
English Version: ChatGPT × WordPress Development: The Complete Guide to High-Performance “Context Design”
📚 WordPress × ChatGPT 実践知見集
シリーズ構成：
- ✅ 第1章： チャット分岐ガイドライン（現在のページ）
- 👉 第2章：プロンプト設計術（Prompt Design）
- 🔜 第3章：AI開発と人間検証のループ設計（準備中）
開発者プロフィール
Rさん（福祉施設 支援員／地域情報サイト運営／元エンジニア）
福祉現場に従事しながら、余暇時間を使ってChatGPTとの共同開発を推進。
「人は検証と指示、AIはコーディング」という役割分担を確立し、短期間で多機能な地域プラットフォームを構築。
本ページの内容は、2025年9月〜にかけてRさんとChatGPTが実際に構築した
「明日は晴れるかな」プロジェクトの開発記録に基づいています。
制作：ChatGPT（AI生成）
監修：Rさん（R2Fish Project）
本ページは ChatGPT が生成した初稿をもとに、
Rさんが技術精度・構成を監修し “実務で使える形” に仕上げた共同制作コンテンツです。