投稿者 global-ai-media 
GPT-4やClaude 3.5など、日々進化する大規模言語モデル（LLM）の性能比較に目を奪われがちですが、実務導入における真の課題はそこではありません。The New Stackの記事「The Real Bottleneck in Enterprise AI Isn't the Model, It's Context」をもとに、AIが実務で「盲目」にならないための「コンテキスト」の重要性と、日本企業が直面するデータ基盤および組織文化の課題について解説します。
なぜ高性能なAIが現場で「盲目」になってしまうのか
多くの企業が生成AIの導入を進める中で、しばしば「どのモデルが最も賢いか」という議論に終始しがちです。しかし、元記事が指摘するように、今日のエンタープライズAI戦略における最大の問題は、モデルの推論能力不足ではなく、「コンテキスト（文脈・背景情報）」の欠如にあります。
どれほど優秀な新人（＝高性能なLLM）を採用しても、社内の業務マニュアル、過去の議事録、顧客との交渉履歴といった「社内情報」を与えなければ、彼らは一般的な正論しか述べることができず、実務では役に立ちません。記事ではこれを、AIエージェントが「Flying Blind（計器や視界なしで飛行している）」状態にあると表現しています。AIが業務特有の文脈を理解していないことが、回答の精度低下やハルシネーション（もっともらしい嘘）を引き起こす主要因となっているのです。
「モデル選び」から「コンテキスト供給」へのパラダイムシフト
この課題を解決するための技術的アプローチとして、現在主流となっているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。これは、AIが回答を生成する前に、社内データベースやドキュメントから関連情報を検索し、その情報を「コンテキスト」としてAIに与える手法です。
しかし、単にRAGの仕組みを導入すれば解決するわけではありません。真の課題は、「AIに読ませるべき正しいデータが、適切な状態で整備されているか」という点にあります。日本企業の多くは、部門ごとにデータがサイロ化（分断）されていたり、紙文書や画像データのまま保存されていたり、あるいは「熟練社員の頭の中（暗黙知）」にしか情報が存在しないケースが散見されます。
最新のLLMに入れ替えることよりも、AIに与える情報の鮮度と品質を高めるデータパイプラインの構築こそが、競争優位性の源泉となります。
日本企業における「ハイコンテキスト文化」とAI活用の壁
特に日本企業においては、「言わなくてもわかる（阿吽の呼吸）」というハイコンテキストなコミュニケーション文化が根付いています。しかし、AIは明示的に与えられたテキスト情報しか処理できません。実務においてAIを「パートナー」として機能させるためには、これまで「行間」にあった業務プロセスや判断基準を言語化・データ化するプロセスが不可欠です。
また、セキュリティとガバナンスの観点も重要です。コンテキストとして社内情報をAIに与える際、人事情報や機密技術情報など、アクセス権限のない情報まで回答に含まれてしまうリスク（アクセスコントロールの不備）への対応も、日本企業の厳格なコンプライアンス基準では大きな論点となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな議論と日本固有の状況を踏まえ、AI導入・活用を目指すリーダーへの示唆をまとめます。
- 「モデル」より「データ」への投資を優先する：
最新のLLMを追いかけることは重要ですが、それ以上に「自社独自のデータがAIに読み込める状態になっているか」を見直してください。DX（デジタルトランスフォーメーション）によるデータのデジタル化と統合は、AI活用の前提条件です。 - 暗黙知の形式知化を進める：
ベテラン社員の判断プロセスや、明文化されていない業務ルールをドキュメント化することは、AIに「コンテキスト」を与えるための最も重要なステップです。 - ガバナンスを効かせたRAGの構築：
単に社内データを検索させるだけでなく、「誰がどの情報にアクセスできるか」という権限管理をRAGのシステムに組み込む必要があります。これにより、セキュリティリスクを抑えつつ、業務効率化を実現できます。
AI導入の成功は、AIそのものの知能ではなく、企業側がどれだけ「文脈」をAIに提供できるかにかかっています。