Mapping the Prompt “MTP”: Structuring Ambiguous Intentions
This image reflects the tone and underlying structure of the article.
Mapping the Prompt (MTP) is a framework designed to structure and make operable the vague, intuitive intentions often encountered in prompt design for generative AI.
Its design is informed by perspectives from cognitive science and Eastern philosophy, aiming to reconsider how humans interact with AI.
View the “20-node structure reference table”
🌅 Side A: 10 Nodes (1 + 9 in 3×3)
| # | Label | Kanji | Color | Role | Keywords |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Start | 始 | chosen | Gizmo | Intro, spring, start |
| 2 | Open | 開 | Yellow | Top-left node | Opening, release |
| 3 | Power | 力 | Red | Top node | Force, fire, uplift |
| 4 | Return | 還 | Magenta | Top-right node | Return, cycle, yield |
| 5 | Grow | 生 | Green | Left node | Growth, layering |
| 6 | Helix | 螺 | Transparent | Center node | Spiral, neutral |
| 7 | Focus | 集 | White | Right node | Focus, blank slate |
| 8 | Enter | 入 | Cyan | Bottom-left node | Entry, arrival |
| 9 | Flow | 流 | Blue | Bottom node | Rhythm, water, link |
| 10 | Close | 閉 | Purple | Bottom-right node | Margin, closure |
🌌 Side B: 10 Nodes (9 in 3×3 + 1)
| # | Label | Kanji | Color | Role | Keywords |
|---|---|---|---|---|---|
| 11 | Still | 静 | Dark Yellow | Top-left node | Stillness, peace |
| 12 | Void | 虚 | Dark Red | Top node | Emptiness, void |
| 13 | Surge | 詰 | Dark Magenta | Top-right node | Explosion, thunder |
| 14 | Wither | 枯 | Dark Green | Left node | Fading, decay |
| 15 | Collapse | 崩 | Translucent | Center node | Collapse, fall |
| 16 | Haze | 霞 | Gray | Right node | Blur, faintness |
| 17 | Drift | 漂 | Dark Cyan | Bottom-left node | Drift, float |
| 18 | Abyss | 深 | Dark Blue | Bottom node | Depth, abyss |
| 19 | Fade | 衰 | Dark Purple | Bottom-right node | Fading, twilight |
| 20 | End | 終 | chosen | Transformed Gizmo | End, prayer, stop |
1. Structuring Ambiguity – A Cognitive Approach
When crafting prompts, users often rely on vague impressions—such as “make it more dreamlike” or “add a sense of power.” These nuances are difficult to formalize or quantify.
MTP provides a structure to map such ambiguous intentions into 20 conceptual “nodes”, making them reusable and adjustable during prompt engineering.
This approach aligns with ideas like prototype theory (where category boundaries are fuzzy) and affordance theory (how environments suggest possible actions), offering a more flexible way to design prompts.
2. Duality and Circulation – Inspired by Eastern Thought
MTP’s nodes are structured as conceptual pairs, representing dynamic relationships rather than fixed binaries.
For example:
- Open ⇄ Close
- Grow ⇄ Wither
- Flow ⇄ Abyss
This design reflects the logic of yin-yang and five-element theory, emphasizing circulation and transformation. Rather than viewing concepts in isolation, MTP embraces a worldview where opposites interact and evolve.
3. Domain-Agnostic Structure
MTP is not limited to prompt engineering. Its structure can be applied across various creative and decision-making domains:
- Playlist composition
- Visual style guidance for image generation
- Character development in storytelling
- Idea scaffolding in UI design or product ideation
By maintaining a balanced level of abstraction, MTP aims to be both broadly applicable and practically usable.
4. Toward UI/UX Integration
MTP is designed to represent concepts as nodes that can be manipulated interactively.
In a prototyped example, we’ve implemented a Gizmo-style interface that allows users to visually edit the structure of intentions. This opens the possibility for richer UI/UX designs that support intuitive human–AI collaboration.
5. A New Angle on Prompt Engineering
Traditional prompt crafting often relies on trial and error. MTP introduces a different approach by letting users share the structure of meaning itself.
By associating certain nodes with concrete examples—like “Power” linked to sunflowers or Beethoven—the system gradually builds contextual schemas. These can guide future interactions with LLMs, improving consistency and alignment.
6. Open Source as a Development Philosophy
MTP is openly published on GitHub. Through the participation of actual users—and sometimes AI agents themselves—a growing body of mapping experiments and feedback is being accumulated.
This open approach reflects the idea that structuring human intent is not a solitary task, but one best refined through diverse perspectives.
Being independently developed outside of commercial constraints, MTP also has the freedom to pursue exploration beyond existing paradigms.
7. Translating Across Language and Culture
MTP’s node names, originally designed in English, are also translated into Chinese and Japanese using carefully selected Kanji characters to preserve and extend their conceptual meaning.
Examples include:
- Helix → 螺
- Wither → 枯
- Fade → 衰
- Return → 還
- Abyss → 深
These characters were chosen not just for semantic accuracy, but for their poetic and symbolic resonance within East Asian cultural contexts.
The duality structure (e.g., 開 ⇄ 閉, 生 ⇄ 枯) also becomes more visually and intuitively clear when expressed through Kanji.
8. Design Stance
MTP focuses not just on what to generate, but on how to frame the underlying intentions behind generation.
As generative AI becomes more widespread, the ability to design and communicate the structure of intent is increasingly valuable. MTP aims to support this process—not as a finished system, but as a living framework open to continuous refinement.
Closing Thoughts
MTP is an ongoing experiment. Rather than providing definitive answers, it offers a flexible foundation for structuring thought, collaboration, and creativity in the age of generative AI.
Community contributions and mapping experiments are welcome.
👉 Explore the GitHub repository ↗
GitHub/…/main/ASSETS.md
Mapping the Prompt（MTP）──あいまいな意図を、構造にする（原文）
Mapping the Prompt（MTP）は、生成AIとの対話において人間が持つ「感覚的な意図」や「漠然とした方向性」を、扱いやすい形で構造化するためのフレームワークとして設計されています。
その背景には、認知科学や東洋思想の考え方をヒントに、人間とAIの関係性を見直す視点があります。
「20 ノード構造の対応表」を見る
🌅 A 面 10 ノード「 1 + 9 ( 3×3 ) 」
| # | ノードラベル | 漢字表記 | 色 | 役割 | キーワード |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Start | 始 | 選択色 | Gizmo | イントロ・春・始動 |
| 2 | Open | 開 | 黄 | 左上のノード | 開く・開放・提供する |
| 3 | Power | 力 | 赤 | 上のノード | 推力・火・高揚 |
| 4 | Return | 還 | マゼンダ | 右上のノード | 回帰・返還・収益 |
| 5 | Grow | 生 | 緑 | 左のノード | 成長・増殖・積層 |
| 6 | Helix | 螺 | 透明 | 中央のノード | 螺旋・中心・中立 |
| 7 | Focus | 集 | 白 | 右のノード | 焦点・集中・白紙 |
| 8 | Enter | 入 | シアン | 左下ノード | 入場・到着・浮かぶ |
| 9 | Flow | 流 | 青 | 下のノード | 1/f ゆらぎ・水・連鎖 |
| 10 | Close | 閉 | 紫 | 右下のノード | 余白・間近・小結 |
🌌 B 面 10 ノード「 9 ( 3×3 ) + 1 」
| # | ノードラベル | 漢字表記 | 色 | 役割 | キーワード |
|---|---|---|---|---|---|
| 11 | Still | 静 | 暗い黄 | 左上のノード | 静止・孤独・平穏 |
| 12 | Void | 虚 | 暗い赤 | 上のノード | 虚無・空白・大空 |
| 13 | Surge | 詰 | 暗いマゼンダ | 右上のノード | 爆発・波頭・雷 |
| 14 | Wither | 枯 | 暗い緑 | 左のノード | 萎む・弱る・落葉 |
| 15 | Collapse | 崩 | 半透明 | 中央のノード | 崩落・崩壊・転落 |
| 16 | Haze | 霞 | グレー | 右のノード | 霞み・惚け・淡い |
| 17 | Drift | 漂 | 暗いシアン | 左下ノード | 漂流・遊離・浮遊 |
| 18 | Abyss | 深 | 暗い青 | 下のノード | 深海・深紅・重低 |
| 19 | Fade | 衰 | 暗い紫 | 右下のノード | 消える・減衰・薄明 |
| 20 | End | 終 | 選択色 | Transformed Gizmo | 終・祈り・ブレーキ |
1. 曖昧な意図に形を与える──認知科学的アプローチ
プロンプトを設計する際、人は「もっと幻想的に」「力強くして」など、定量化しにくいニュアンスを扱う場面が多くあります。
MTPでは、それらのあいまいな感覚を20のノード（概念）にマッピングし、プロンプト作成時に再利用・調整できる構造として扱えるようにしています。
この設計は、プロトタイプ理論（分類の曖昧さを認めるアプローチ）や、アフォーダンス理論（環境が人の行為を導く）の応用として見ることもできます。
2. 東洋的な循環の視点──対になる概念の設計
MTPのノードは、「対になる概念」がペアで構成されています。
たとえば：
- Open（開）⇄ Close（閉）
- Grow（生）⇄ Wither（枯）
- Flow（流）⇄ Abyss（深）
といった構造は、陰陽思想や五行説など、東洋哲学における動的な世界観とも親和性があり、単なる二項対立ではない「行き来のある関係性」を重視しています。
3. 領域に依存しない構造
MTPはプロンプト設計に限らず、創作や思考整理のフレームワークとして幅広い分野に応用可能です。
例として：
- プレイリスト構成
- 画像生成におけるスタイル指示
- 物語のキャラクター設計
- UIやプロダクトアイデアの整理
など、「意味の構造」を必要とする場面において、一定の抽象性と具体性のバランスをもって活用できるよう設計されています。
4. UI/UXへの展開可能性
MTPは、概念をノードに落とし込み、操作可能な構造として設計されています。
実装の一例として、「意図の構造を視覚的に編集するGizmo」も試作しており、直感的な操作を通じて生成AIとの対話を支援するUI/UXへの展開も視野に入れています。
5. プロンプト設計への新しい切り口
従来のプロンプトは、試行錯誤を繰り返して調整されるものでした。
MTPでは、意味の構造そのものを共有する手段としてプロンプトを再定義しています。
たとえば、「Power」というノードに「ヒマワリ」や「ベートーヴェン」などの具体的なイメージを結びつけておくことで、文脈学習を通じた対話の精度向上が期待できます。
これは、LLMがもつスキーマ（解釈の枠組み）形成の特性を活用した設計でもあります。
6. オープンソースとしての設計思想
MTPはGitHub上で公開されており、実際のユーザーやAI自身による参加を通じて、多様なマッピングの試行やフィードバックが蓄積されています。
これは、「意図を構造化する」という作業が、一人の手に収まるものではなく、多様な視点を通じて洗練されていくべきという前提に立った設計でもあります。
また、商用的な制約に縛られない個人発のOSSとして、従来の枠組みにとらわれない自由な試行錯誤が可能である点も特徴です。
7. 言語と文化をまたぐ「翻訳」としての構造
MTPでは、英語で設計されたノードを、漢字文化圏のユーザーにも直感的に伝わるように翻訳しています。
例：
- Helix → 螺
- Wither → 枯
- Fade → 衰
- Return → 還
- Abyss → 深
これらの訳語は、単なる語彙変換ではなく、詩的・象徴的な意味合いや、文化的背景を考慮して選定されています。
また、「開⇄閉」「生⇄枯」といった対になる構造が視覚的にもわかりやすく、東アジア的な美意識とも響き合います。
8. 設計のスタンス
MTPは、「何を生成するか」ではなく、「どのような意図をもとに生成するか」に焦点を当てています。
生成AIが普及するなかで、単なる指示文ではなく、意図の構造そのものを設計・共有する手法が重要になると考えています。
MTPは、そのような時代における、思考の整理とAIとの協働を支える道具であることを目指しています。
おわりに
MTPは完成された理論ではなく、実践を通じて磨かれていくための試作的な枠組みです。
GitHub上では、実際の利用例や議論も行われており、興味のある方はぜひ参加していただければと思います。