投稿者 global-ai-media 
生成AI活用の焦点は、単発のプロンプトエンジニアリングから、アプリケーションと共に生き続ける「AIの脳（コンテキスト）」の構築へとシフトしています。2025年の主要トレンドとされるこの変化が、実務やシステム設計、そして日本のビジネス慣習にどのような変革をもたらすのかを解説します。
単発の対話から「文脈」の保持へ
2025年に向けた世界のAI開発トレンドにおいて、「Context is King（文脈こそが王である）」という言葉がキーワードになりつつあります。これまで多くの企業が取り組んできたのは、ChatGPTのようなチャットボットに対し、いかに巧みな指示（プロンプト）を出して回答を得るかという「プロンプトエンジニアリング」でした。
しかし、紹介した記事が示唆するように、開発者の関心は現在、「単発のプロンプト」から「AIエージェントのための脳の構築」へと移行しています。これは、AIがその場限りの回答をするのではなく、プロジェクトの背景、過去の経緯、ユーザーの好み、あるいは社内用語の定義といった「コンテキスト（文脈）」をコードの横に永続的な記憶として保持し、それを参照しながら自律的に動くことを意味します。
「コードの横にある脳」とは何か
「AIエージェントのための脳をキュレーションする」という表現は、技術的にはRAG（検索拡張生成）の高度化や、ロングコンテキスト（長文脈）対応、そしてベクターストア（データの意味をベクトル化して保存するデータベース）の活用を指します。
従来、AIアプリケーションは「ロジック（コード）」と「データ」が分離していましたが、これからのAI開発では、AIが判断するための知識ベース（＝脳）をどのように整備・維持するかが、コードを書くことと同じくらい重要になります。AIモデルそのものの賢さよりも、そのAIに「何を知らせてあるか（コンテキストの質）」が、アウトプットの精度を決定づけるようになるからです。
日本企業における「暗黙知」とAIのコンテキスト
この「コンテキスト重視」のトレンドは、日本企業にとって大きなチャンスであると同時に、高いハードルでもあります。日本の組織文化は、明文化されていない「暗黙知」や「阿吽の呼吸」に依存するハイコンテキストなコミュニケーションが特徴です。
AIを実務で使いこなすためには、ベテラン社員の頭の中にしかないノウハウや、過去の議事録に散らばっている経緯を、AIが参照可能な「コンテキスト」として構造化する必要があります。単にツールを導入するだけでなく、社内の暗黙知を形式知化し、AIの「脳」として実装するプロセスが不可欠です。
リスクとガバナンス：文脈の副作用
一方で、AIに深いコンテキストを持たせることにはリスクも伴います。過去の文脈を過剰に学習・参照することで、過去の誤った判断やバイアスまで引き継いでしまう可能性があります。また、セキュリティの観点からも、AIが保持する「記憶」の中に個人情報や機密情報がどのように管理され、誰がアクセス可能な状態にあるかを厳密に制御する必要があります。
特に日本の厳格なコンプライアンス基準においては、AIが「なぜその回答を導き出したのか」という参照元（コンテキスト）の透明性が強く求められます。ブラックボックス化したAIではなく、参照した文脈を明示できる設計が、信頼獲得の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
2025年のトレンドを見据え、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を進めるべきです。
- データの「整備」が「開発」の中心になる
AIモデルの選定以上に、自社独自のデータを整理し、AIが理解しやすい形（コンテキスト）に加工するエンジニアリングへの投資が必要です。 - 単発業務からワークフロー全体への統合
「メールの下書きを書かせる」といった単発のタスクではなく、文脈を理解したAIエージェントに「顧客対応から報告書作成まで」の一連のフローを委ねる設計への移行が求められます。 - 「空気」を読ませる技術的アプローチ
日本特有の商習慣や社内ルールをAIに遵守させるためには、プロンプトで都度指示するのではなく、システムレベルで永続的なコンテキスト（ルールセットや行動指針）を組み込むRAGやファインチューニングの活用が現実解となります。