ジャレッド・ボウンズ氏はElyxorのデータ・AI部門責任者であり、企業が最新のAIを実用的かつスケーラブルなビジネス価値に変えるサポートを行っている。
大規模言語モデル（LLM）は、世界中の取締役会で目新しいものから必須のものへと進化した。経営幹部たちは今やGPT、コパイロット、検索拡張生成（RAG）について流暢に語るようになった。しかし、組織が試験的な実験から本格的な導入へとシフトする中で、重要な疑問が浮かび上がる：なぜあるAIシステムは直感的で信頼性が高く生産的に感じられるのに、他のシステムは概念実証の煉獄で立ち往生してしまうのか？
その答えは、微妙ではあるが基礎的な分野にある：コンテキストエンジニアリングだ。
プロンプトエンジニアリングは最終目標ではなかった
ChatGPTが初めて世間の注目を集めたとき、プロンプトエンジニアリングという新しい小規模産業が生まれた。これはモデルの動作を導くための正確なテキスト指示を作成する技術である。これは人間とAIの相互作用の進化において有益かつ必要なステップだったが、実際のビジネス環境ではすぐにその限界を示した。
プロンプトエンジニアリングはモデルをブラックボックスとして扱い、入力に狭く焦点を当てる。それは戦術的で、セッションに縛られ、全体的に脆弱だ。実験では優れた成果を上げるが、継続性、コンプライアンス、役割認識、動的な内部データなど、企業の要求の重みの下で苦戦する。
対照的に、コンテキストエンジニアリングは入力だけでなく、相互作用の瞬間にモデルが理解していることに焦点を当てる。それはメモリ、状態、基礎データ、ビジネスロジック、役割定義の意図的な設計を含む。これらの要素が組み合わさることで、汎用チャットボットが有能で信頼できるコパイロットに変わるのだ。
コンテキストエンジニアリングとは何か？
コンテキストエンジニアリングは、AIシステムが動作する環境を設計する分野である。それはシステムとプロセスの統合の複数の層にまたがり、以下を含む：
• 役割と目標の整合性：AIの機能を明確に定義する（例えば、「ジュニアファイナンシャルアナリスト」対「クレームアシスタント」）ことで、出力を関連性があり一貫したものに保つ。
• 検索フレームワーク：RAGやセマンティック検索を使用して、契約書、ポリシー、メール、ナレッジベースなどの内部データソースにモデルを接続する。
• セッション状態とメモリ：以前の入力、決定、ユーザー履歴を追跡することで継続性を維持する。
• セキュリティとコンプライアンスの制約：ユーザー権限、データ分類、規制ルールを尊重する。
• ワークフロー統合：AIをサンドボックスに隔離するのではなく、実際のビジネスプロセスに組み込む。
このコンテキストスタックはプロンプトに取って代わるものではない。代わりに、構造、関連性、運用の厳格さでプロンプトをサポートし強化する。
コンテキストエンジニアリングがビジネス価値を生み出す方法
コンテキストエンジニアリングがなければ、最も高度なモデルでさえ、健忘症を持つ雄弁なインターンのように振る舞う。彼らは雄弁かもしれないが、一貫性がなく、あなたのビジネスの運営方法から切り離されている。適切なコンテキストがあれば、同じモデルが信頼できるコパイロットになり、以下のことが可能になる：
• 適切なタイミングで適切な情報を提供することで意思決定を加速する
• 信頼できる情報源に基づいた回答によりリスクを軽減する
• 役割に特化し、ワークフローを意識した体験を通じて導入を改善する
• 人間の専門家に過度の負担をかけることなく組織の知識を拡大する
コンテキストエンジニアリングが大規模言語モデルの成果をどのように形作るかを考えてみよう。グローバルな保険会社が生成AIのクレームアシスタントを導入するケースを想像してみよう。システムがプロンプトエンジニアリングだけで設計されていた場合、ポリシーの詳細を容易に誤生成し、常に人間の監視が必要になるだろう。対照的に、過去のクレームデータからの構造化された検索を組み込み、明確な役割指示を定義し、セッション間でのメモリを有効にすることで、システムを軌道に乗せるために必要なガードレールを提供できる。
その違いはより良いモデルではなく、より良いコンテキストにある。
クールなデモから重要なインフラへ
コンテキストエンジニアリングへの戦略的アプローチこそが、生成AIをデモから信頼性の高いシステムへと高めるものだ。これは汎用アシスタントから、コンテキスト、履歴、意図を理解するビジネス特化型インテリジェンスレイヤーへの移行を示している。
リーダーたちは以下を問うべきだ：
• 誰が私たちのAIのコンテキストスタックの設計に責任を持つのか？
• どのビジネスシステムがAIレイヤーに接続されているのか？
• 組織の知識をどのように捉え、使用可能なコンテキストへと進化させているのか？
• 私たちのAIはどのような役割、権限、ワークフローを尊重すべきか？
コンテキストエンジニアの台頭
AIがビジネス運営により深く織り込まれるにつれ、コンテキストエンジニアという新しい役割が企業AIプロジェクトの重要な部分として浮上している。これらの専門家は技術的な専門知識とドメイン知識を橋渡しし、AIシステムが確実に信頼性を持って実行され、実際のワークフローに合致するようにする。
AIから最大の価値を引き出している企業は、優れたモデルに依存しているのではなく、そのモデルが成功するための適切な条件を整えているのだ。基盤モデルがますます商品化されるにつれ、競争優位性は組織がいかにうまくコンテキストをエンジニアリングするかから生まれると私は考えている。
AIとビジネスの両方において、視点はその人の立場によって形作られ、コンテキストがその視点に意味を与える。それは知的行動の基盤なのだ。
