投稿者 global-ai-media 
最新の基盤モデル（Foundation Models）がコモディティ化し、どの企業も同じ高性能AIを利用できるようになった今、他社との差別化要因はどこにあるのでしょうか。ハーバード・ビジネス・レビューなどが提唱する「コンテキスト（文脈）の優位性」をテーマに、日本企業が自社の強みである「現場の知見」や「独自データ」をいかにAIに実装し、競争力に変えていくべきか、その戦略と実務的課題を解説します。
AIモデルの「コモディティ化」という現実
生成AIの登場から数年が経過し、GPT-4やClaude、Geminiといった最先端の大規模言語モデル（LLM）は、APIを通じてあらゆる企業が安価かつ容易に利用できるようになりました。かつては高性能なモデルを自社開発できる技術力が競争の源泉でしたが、現在は「どのモデルを使うか」という選択そのもので他社に決定的な差をつけることは難しくなっています。
誰もが同じ「エンジン」を搭載できる状況下において、勝敗を分けるのはエンジンの性能差ではなく、そのエンジンに流し込む「燃料（データ）」と、それを走らせる「コース（業務フローや文脈）」の設計です。この固有の事情や背景情報のことを、AI分野では広く「コンテキスト（Context）」と呼びます。グローバルな議論の中心は、すでに「モデル開発」から、このコンテキストをいかにAIに理解させるかという「コンテキスト・エンジニアリング」や「データ中心AI（Data-Centric AI）」へとシフトしています。
「コンテキスト」こそが日本企業の眠れる資産
ここで言うコンテキストとは、単なるプロンプト（指示文）の工夫だけを指すのではありません。企業の独自データベース、顧客との過去のやり取り、社内規定、そして現場の熟練者が持つ暗黙知などが含まれます。AIモデル単体では、一般的で平均的な回答しかできませんが、そこに自社固有のコンテキストを注入することで、AIは初めて「その会社のための専門家」となります。
特に日本企業にとって、この視点は重要です。日本の現場には、長年蓄積された高品質な業務マニュアルや、日報、顧客対応ログなど、形式知化されていないものの価値の高い情報が大量に眠っています。これまでは「職人の勘」として処理されていた文脈を、RAG（検索拡張生成：社内データを検索してAIに回答させる技術）などの手法を用いてAIに適切に供給できれば、それは他社が模倣できない強力な「堀（Moat）」となります。
技術的アプローチと運用の壁
しかし、単に社内ドキュメントを読み込ませれば良いというほど単純ではありません。実務的には以下のような課題に向き合う必要があります。
- データの構造化と品質：PDF化されただけの紙資料や、表記ゆれの激しいデータは、AIにとってノイズとなります。AIが理解しやすい形（構造化データや適切なチャンク分割）に加工する「前処理」の泥臭い作業が不可欠です。
- 最新性の維持：ビジネスのコンテキストは日々変化します。商品情報の更新や組織変更をリアルタイムにAIの知識ベースに反映させるMLOps（機械学習基盤の運用）の仕組みが必要です。
- ハルシネーションの抑制：コンテキストを与えることでAIの嘘（ハルシネーション）は減りますが、誤った社内情報を参照すれば、もっともらしい誤答を生むリスクは残ります。回答の根拠となるソースを明示させるUI設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の商習慣を踏まえると、今後の意思決定において以下の3点が重要になります。
1. 「モデル選び」より「データ整備」への投資シフト
最新モデルのニュースに一喜一憂するのではなく、自社にどのような独自データがあり、それがAIにとって読み取り可能な状態か（デジタル化・構造化されているか）を棚卸しすることが先決です。AI戦略の本質は、実は地道なナレッジマネジメントの再構築にあります。
2. 「暗黙知」のデジタル化とガバナンス
日本企業特有の「空気を読む」「行間を読む」といったハイコンテキストな文化を、AIが処理できる明示的なルールやデータに変換する必要があります。一方で、顧客のプライバシー情報や営業秘密がコンテキストとして外部モデルに学習されないよう、エンタープライズ版の利用や、ローカル環境での小規模モデル（SLM）活用を含めたガバナンス設計が必須です。
3. 現場主導のコンテキスト生成
どのような情報があればAIが正しく判断できるかを知っているのは、IT部門ではなく現場の担当者です。プロンプトや参照データのチューニングに現場部門が関与できる体制（アジャイルな開発・運用プロセス）を作ることが、実用的なAI活用の近道となります。