投稿者 global-ai-media 
生成AIのモデル性能競争が激化する一方で、企業活用における成否を分ける要因は、モデルそのものの賢さから「いかに固有の業務知識（コンテキスト）を扱えるか」へとシフトしています。インフラ管理やコンプライアンス対応などの実務例を交え、日本企業が直面する「コンテキストの壁」とその乗り越え方について解説します。
モデルの性能競争から「文脈」の戦いへ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、GPT-4やClaude 3.5といった最新モデルの推論能力は多くのビジネスパーソンを驚かせ続けています。しかし、企業のIT部門やDX推進担当者が実務への導入を進める中で、ある一つの事実に気づき始めています。それは、「どれほど賢い汎用モデルであっても、自社のことを知らなければ役に立たない」という現実です。
元記事のタイトルにある通り、現在のエンタープライズAIにおける最大のボトルネックは、モデルのパラメーター数やベンチマークスコアではありません。「コンテキスト（文脈）」です。コンテキストとは、その企業独自の顧客データ、社内規定、過去のプロジェクト履歴、システムの構成図といった「外部には公開されていない固有情報」を指します。
「コンテキスト」が実務の質を決定する
例えば、インフラストラクチャのコード化（IaC）ツールであるPulumiがAIエージェントを用いてコンプライアンス対応のバックログを処理するケースを考えてみましょう。一般的なAIモデルは「一般的なセキュリティベストプラクティス」は知っていますが、「A社の特定の部署におけるアクセス権限ルール」や「Bプロジェクト特有の例外規定」は知りません。
AIに正確な仕事をさせるためには、プロンプト（指示）の中に、これらの膨大な背景情報を適切に含める必要があります。これを技術的には「コンテキストウィンドウ（一度に入力できる情報量）」の拡張や、「RAG（検索拡張生成：外部データベースから関連情報を検索して回答させる技術）」によって解決しようとしています。
特に、インフラ管理や法務チェックといったミスが許されない領域では、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを抑えるためにも、正確なコンテキストの注入が不可欠です。モデル自体が賢くても、与える情報（コンテキスト）が古かったり不正確だったりすれば、出力される結果はビジネス価値を持ちません。
日本企業における「コンテキスト」の壁
ここで、日本企業特有の課題が浮き彫りになります。欧米企業と比較して、日本企業は「ハイコンテキスト文化」であると言われます。業務マニュアルが明文化されていなかったり、ベテラン社員の頭の中にしか正解がなかったりする「暗黙知」への依存度が高い傾向にあります。
AIは「明文化されたデータ」しか読み取れません。つまり、日本企業がAIを活用して高度な業務効率化（例えば、社内問い合わせの自動化や、複雑なコンプライアンスチェックの自動化）を行おうとした場合、技術的な実装以前に、「業務プロセスの標準化」や「ドキュメントのデジタル化・構造化」という、足元のDX（デジタルトランスフォーメーション）の成熟度が問われることになるのです。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に留意してAIプロジェクトを進めるべきです。
- 「モデル選び」より「データ整備」を優先する
最新のLLMを追いかけるよりも、RAG等で参照させるための社内データの整備（クレンジング、権限管理、形式の統一）に投資するほうが、中長期的なROI（投資対効果）は高くなります。 - 暗黙知の形式知化がAI活用の前提
「空気を読む」ことはAIにはできません。AIにコンテキストを与えるためには、ベテランのノウハウをテキストやデータとして可視化するプロセスが不可欠です。これを機に業務フローの棚卸しを行うことが推奨されます。 - ガバナンスとコンテキストの管理
コンテキストとしてAIに社外秘情報を渡すことになります。そのため、入力データが学習に使われない設定（オプトアウト）の確認や、参照データのアクセス権限管理など、AIガバナンスの徹底がこれまで以上に重要になります。
AIの価値は、モデルという「エンジン」と、コンテキストという「燃料」が揃って初めて発揮されます。日本企業においては、この燃料をいかに高品質に精製できるかが、今後の競争力を左右することになるでしょう。