コンテキスト連続性の実現：AMP（Artifact Migration Protocol）を基盤とした構造化思考法による生成AI実践教育

著者	小林拓也（HAL大阪／大阪芸術大学）才野皓平（HAL大阪）
発表者	小林拓也（HAL大阪／大阪芸術大学）
概要	本研究は生成AIのトークン制限を克服するAMP（Artifact Migration Protocol）を提案する。JSON構造とLINC記述に基づく階層的圧縮、そしてAMPマーカーによる連続性維持を特徴とし、教育実践における構造化思考を促進する。実装の簡易さと高いトークン効率で、複雑プロンプト設計や長期プロジェクト管理等の生成AI教育に新たな可能性を開く。