投稿者 global-ai-media 
RAG（検索拡張生成）のパイオニアが率いるContextual AIが、半導体や製造業などの高度な技術領域に特化した「Agent Composer」を発表しました。汎用的なチャットボットでは対応しきれない複雑なエンジニアリング業務において、AIエージェントはどう活用されるべきか。日本のモノづくり現場におけるAI活用の次なるフェーズを読み解きます。
RAG 2.0と「実務で使える」高精度AIへのシフト
生成AIのブームが一巡し、企業は「とりあえず導入してみた」段階から「実益を生む活用」へと舵を切り始めています。その最前線にあるのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部知識を検索して回答を生成する技術）の進化系です。今回、Contextual AIが発表した「Agent Composer」は、まさにその流れを象徴する動きと言えます。
Contextual AIは、RAGの概念を提唱した中心人物の一人であるDouwe Kiela氏が率いる企業であり、検索と生成を統合的に最適化する「RAG 2.0」を掲げています。今回の発表で特筆すべきは、ターゲットを「半導体」や「製造業」といった、極めて専門性が高く、かつミスが許されない（文字通りロケット科学のような）領域に定めている点です。これは、インターネット上の一般的な情報をそれらしく答えるだけのAIから、社内の膨大な技術文書や仕様書を正確に読み解き、エンジニアの意思決定を支援する「ドメイン特化型AI」への移行を意味しています。
「チャット」から「ワークフローの自動化」へ
「Agent Composer」という名称が示唆するのは、単一の質問に答えるだけのチャットボットではなく、複数の手順を踏む「エージェント（代理人）」としての機能です。複雑なエンジニアリングの課題解決には、単にドキュメントを検索するだけでなく、「関連する過去の不具合レポートを探し」「類似の設計図面と比較し」「シミュレーション結果と照合する」といった一連のワークフローが必要です。
このような複雑な手順をノーコードまたはローコードで設計・構築できる環境が整えば、現場のドメインエキスパート（熟練技術者）の知見をAIの挙動に直接反映させることが可能になります。プロンプトエンジニアリングに長けたAIエンジニアだけでなく、現場の業務フローを知り尽くした人間がAIの設計に関与できるかどうかが、実用化の鍵を握ります。
日本の製造業・技術現場における親和性と課題
日本企業、特に製造業においては、長年蓄積された高品質な設計図書、マニュアル、トラブルシューティング事例が存在します。しかし、これらは紙ベースであったり、特定のベテラン社員の頭の中にあったり（暗黙知）、あるいは検索性の低いレガシーシステムに埋もれていることが少なくありません。
こうした「宝の山」をAIエージェントに活用させることは、日本の産業競争力を維持・向上させる上で極めて有効です。例えば、若手エンジニアが過去の膨大な実験データから瞬時に最適解のヒントを得たり、熟練者の思考プロセスを模したエージェントが設計レビューを補佐したりする未来が描けます。一方で、課題となるのはデータの整備状況です。「AIが読める形」にデータが構造化されていなければ、どれほど高度なエージェントツールを導入しても機能しません。DX（デジタルトランスフォーメーション）の基本であるデータ基盤の整備が、改めて問われることになります。
リスク管理とガバナンス：ハルシネーションの代償
「ロケット科学」レベルの業務にAIを適用する場合、最大のリスクはハルシネーション（もっともらしい嘘）です。カスタマーサポートのチャットボットであれば謝罪で済むかもしれませんが、半導体の設計や工場のオペレーションにおいて誤った情報は、莫大な損害や安全上の事故につながりかねません。
したがって、企業がこの種のAIエージェントを導入する際は、「回答の根拠（出典）が明確であること」が絶対条件となります。Contextual AIのようなベンダーもこの点を重視していますが、ユーザー企業側としても、AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop（人間が関与するループ）」のプロセスを業務フローに組み込む必要があります。また、機密性の高い技術情報が外部のモデル学習に使われないよう、オンプレミスやVPC（仮想プライベートクラウド）環境での運用を含めたセキュリティガバナンスの徹底も不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AIが「汎用的なおもちゃ」から「専門的な道具」へと進化していることを示しています。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- 「汎用」から「特化」への転換：全社員向けの汎用チャットボットだけでなく、R&D部門や設計部門など、特定の専門領域に特化した高精度なAIエージェントの開発・導入を検討するフェーズに来ています。
- データ整備への投資：AIエージェントの性能は、参照するデータの質に依存します。社内の技術文書やナレッジをデジタル化・構造化することは、AIツールへの投資以上に重要です。
- 責任分界点の明確化：AIエージェントが提示した情報に基づいて人間が判断ミスをした場合、誰が責任を負うのか。業務プロセスにおけるAIの位置付けと、人間の役割（最終承認者としての責任）を明確にする規定作りが急務です。