結論から言ってしまうと、AIへの指示を英語に変えるだけで、効率は瀑上がりします。 「英語なんて苦手だよ」と思うかもしれませんが、大丈夫。 「自分は日本語で考え、AIへの司令（プロンプト）は英語にする」 という分業を徹底するだけです。
なぜ「英語のプロンプト」がそんなに効くのか？
このフローは、私たちの思考スピード（日本語）と、AIの処理効率（英語）を両立させる合理的な方法です。
- 正確な命令理解：現在の主要なAIモデルは、依然として英語で訓練されたデータの比率が最も高いです。指示を英語にすることで、モデルが命令の意図をより正確に、かつ深く理解できるようになります。
- トークン（脳みそ）の節約：日本語は一文字あたりのトークン消費が英語より多い傾向にあります。システムプロンプトを英語に集約することで、長い対話でもAIが文脈を忘れにくくなり、コスト（料金）も抑えられます。
「質問は英語、回答は日本語」をどう実現するか
ここで問題になるのが、「英語で指示を送ると、回答まで英語で返ってきてしまう」という点です。 これを回避するために、Geminiなどの設定にある「Saved Info（Your instructions for Gemini）」を活用しましょう。
1. 常に日本語で答えさせる（全般設定）
ここに「常に日本語で回答してください」というルールを一言、英語で添えておきます。
記述例: Always respond in Japanese unless otherwise specified. （特に指定がない限り、常に日本語で回答してください。）
これを設定しておけば、私たちがどれだけ英語で司令（Prompt）を投げても、AIは忠実にかわいい日本語で返してくれます。
2. プロジェクト固有のルールとして（GEMINI.mdなど）
特定の開発プロジェクトや、Claude Codeのようなツールだけで適用したい場合は、プロジェクトの設定ファイルに記述します。
記述例: Internal processing and logic should follow the English instructions below, but final output for the user must be in Japanese.
トークン効率を極める「Skills」設定例
私が実際に使っている、シンプルかつ強力な英語案を共有します。これをコピーして、自身のAI設定に追加してみてください。
AI司令（English）:
- Always respond in Japanese regardless of the prompt’s language.
- Keep responses concise and use Markdown for clarity.
- Optimize for token efficiency by focusing on instructional intent.
So, what’s next?
「英語のプロンプト」は、一度設定してしまえば一生使える 最高級のハック です。 自分が中学生レベルの英語力しかなくても、最新のAI（DeepLやGemini自身）を使えば、最強の指示文を英語で作り出すことができます。
AIに自分を合わせるのではなく、AIが最も理解しやすい「共通言語」で命令を出す。 この小さな工夫が、1ヶ月、1年と積み重なったとき、あなたの生産性には測り知れない差が生まれているはずです。 まずは一つの設定から、英語に変えてみるのはいかがでしょうか。