投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用フェーズが「実験（PoC）」から「実導入」へと移行する中、モデルの性能以上に重要性を増しているのが「コンテキスト（文脈）」の設計です。AIエージェントが期待通りの成果を出すか、あるいは期待外れに終わるかを分ける決定的な要因である「コンテキスト・エンジニアリング」について、日本企業のデータ環境や組織文化を踏まえて解説します。
「賢いモデル」だけでは不十分な理由
昨今、大規模言語モデル（LLM）の性能向上に伴い、単にチャットボットと対話するだけでなく、複雑なタスクを自律的に遂行する「AIエージェント」への注目が高まっています。しかし、最新のモデルを導入したにもかかわらず、「回答が的を射ていない」「社内の実情に合わない提案をしてくる」といった課題に直面する企業が後を絶ちません。
その根本的な原因は、AIモデルの知能不足ではなく、「コンテキスト（文脈情報）の欠如」にあります。どれほど優秀な新入社員（＝AIモデル）であっても、その会社の業務ルール、顧客との過去の経緯、現在進行中のプロジェクト状況といった「社内の文脈」を与えられなければ、適切な判断を下すことはできません。この「AIに適切な文脈を、適切なタイミングで供給する技術と設計」こそが、コンテキスト・エンジニアリングです。
プロンプト・エンジニアリングとの違いとRAGの深化
「プロンプト・エンジニアリング」がAIへの指示の出し方（How to ask）を工夫する技術であるのに対し、「コンテキスト・エンジニアリング」はAIが参照すべき情報環境（What to know）を整備するアーキテクチャ全体を指します。
実務的には、社内データを検索して回答を生成する技術「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の高度化と密接に関わります。単に関連ドキュメントを検索して渡すだけでは不十分です。「誰が質問しているのか（役職や権限）」「前後の文脈は何か」「そのデータは最新か」といったメタ情報を付与し、AIが状況を正しく理解できる状態でデータを渡す必要があります。
日本企業特有の「データと文脈」の壁
日本企業におけるAIエージェント導入では、欧米企業とは異なる難しさがあります。それは、業務における「暗黙知」の多さと「非構造化データ」の散在です。
多くの日本企業では、業務マニュアルに書かれていない「あうんの呼吸」や慣習が存在します。また、重要な情報が紙の書類、画像化されたPDF、あるいは個人のExcelファイルやメールの中に閉じ込められています。これらをAIが読み取れる形式（コンテキスト）に変換しない限り、AIエージェントは表面的な回答しかできず、実業務の役には立ちません。コンテキスト・エンジニアリングは、技術的な実装以前に、こうした社内の「隠れた情報」をデジタル化・構造化する泥臭い作業を要求します。
セキュリティとガバナンスの要となる「コンテキスト」
コンテキスト・エンジニアリングは、セキュリティやガバナンスの観点からも極めて重要です。AIエージェントが社内システムにアクセスできるようになった際、すべての社員がすべての情報にアクセスできてよいわけではありません。
「このユーザーには人事評価データの閲覧権限がない」というコンテキストをAI側が認識し、回答を拒否したり、情報をフィルタリングしたりする制御が必要です。日本企業が重視する厳格な情報管理やコンプライアンス基準を満たすためには、単にデータを繋ぐだけでなく、アクセス権限（ACL）を含めたコンテキストの厳密な管理が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の実情を照らし合わせると、以下の3点がAI活用の成否を分けるポイントとなります。
1. 暗黙知の形式知化とデータ整備
AIに「空気を読ませる」ことはできません。AIエージェントを機能させるためには、業務プロセスや判断基準を明文化し、AIが処理可能なデジタルデータとして整備する「環境作り」への投資が先決です。
2. 権限管理と一体化したRAGの構築
「便利さ」と「情報漏洩リスク」は表裏一体です。誰が何を見て良いかという権限情報自体を重要なコンテキストとしてRAGシステムに組み込み、組織のガバナンスポリシーに準拠したAIエージェントを設計する必要があります。
3. 段階的な自律性の付与
最初から全ての判断をAIに任せるのではなく、まずは「情報整理」や「下書き作成」といった補佐的な役割から始め、コンテキストの解釈精度が十分に高いことが確認できてから、徐々に自律的なアクション（メール送信やシステム操作など）を許可するアプローチが現実的です。