InsForge共同創業者兼CTOのトニー・チャン氏。
企業は、より高いAI生産性は大規模なモデルを使用することからではなく、むしろ自らが活動するコンテキスト（文脈）を理解するAIを使用することから生まれることに気づき始めている。コンテキストはAIが情報を単に処理するだけでなく、解釈することを助ける。システムがデータ、履歴、意図を結びつけられるとき、より優れた一貫性のある判断ができるようになる。
AIが日常のビジネス運営の一部になるにつれ、一つの真実が際立っている：AIモデルの推論能力だけでは十分ではない。大規模言語モデル（LLM）は印象的な出力を生成できるが、その精度と一貫性は与えられた情報に依存している。
プロンプトからコンテキストへ
ビジネスにおけるAI活用の初期段階では、より良い回答を得るための適切な言い回しやプロンプトを見つけることが重要だった。それは機能したが、スケールしなかった。どのように表現しても、単一のプロンプトでは企業の実際の運営方法を捉えることはできない。顧客、システム、チームが従うルールを知らないのだ。
コンテキストエンジニアリングはAIに構造化された企業知識へのアクセスを提供することでこれを変える。例えば、カスタマーサポートモデルは返信を作成する前にサービスポリシーを参照できる。コーディングアシスタントは変更を提案する前に既存のコードベースと命名規則を確認できる。孤立した質問に応答する代わりに、AIは企業環境内で推論し始める。単なるチャットボットではなく、有能なチームメイトになるのだ。
なぜコンテキストが重要か
AIモデルはパターンに基づいて次に来るものを予測することで回答を生成する。コンテキストがなければ、同じ質問でも全く異なる回答につながる可能性がある。しかし、AIが企業データ、ドキュメント、プロセスルールなどの適切な情報にアクセスできると、推測ではなく推論ができるようになり、より正確で一貫性のある結果を生み出せる。
コンテキストがシステムの一部になると、AIは指示を待つのではなく、ニーズを予測し始める。製品カタログを知っているAIは、品切れが発生する前に在庫調整を提案できる。コンプライアンスポリシーを理解しているAIは、問題に発展する前に潜在的なリスクを警告できる。
例えば、AIを使って需要を予測する小売企業を考えてみよう。コンテキストがなければ、モデルは売上の急増をトレンドと誤解して過剰反応するかもしれない。しかし、フラッシュセールや休日イベントがあったことを知っていれば、より賢明な予測ができる。同じ原則がどこにでも適用される：コンテキストは生データを現実を反映した判断に変えるのだ。
コンテキストを統合する企業は実用的な結果を得られる。エンジニアはモデルがシステムアーキテクチャを理解しているため、コード提案の修正に費やす時間が少なくなる。アナリストはAIが部門間でどのように指標が接続されるかを理解しているため、より良い洞察を得られる。さらにHRチームでさえ、社内AIアシスタントが一般的なウェブデータではなく企業知識で訓練されているため、より迅速に新入社員を受け入れることができる。
コンテキストを実践に移す
コンテキストが重要だと知ることは始まりに過ぎない。次のステップは、構造化され、安全でスケーラブルな方法でAIに適切な情報を提供する方法を見つけることだ。
コンテキストエンジニアリングで成功している組織は通常、いくつかの実践的なステップから始める：
1. 適切なデータソースを接続する。 最も正確で最新の情報がどこにあるかを特定する。それは社内データベース、ポリシードキュメント、製品マニュアルかもしれない。これらのソースをAPIやベクトルデータベースを通じてAIシステムにリンクし、モデルが公開情報ではなく検証済みデータに基づいて回答できるようにする。
2. 明確な境界を定義する。 コンテキストは普遍的ではなく、関連性があるべきだ。権限とタグ付けを使用して、各AIシステムがアクセスできるデータを制御する。例えば、カスタマーサポートアシスタントはサービスポリシーとFAQのみを閲覧できるが、エンジニアリングモデルはコードベースと設計ドキュメントに焦点を当てるかもしれない。
3. コンテキストを最新に保つ。 AIはビジネスの進化に合わせて進化する必要がある。新しいポリシー、顧客フィードバック、製品変更が自動的にシステムの知識を更新するような、シンプルな更新サイクルを構築する。古いコンテキストは古い判断につながる。
正しく行われると、コンテキストは組織とともに成長する生きたシステムになる。AIをビジネス、人々、目標を理解する積極的なチームメイトに変えるのだ。
ガバナンスと説明責任
AIがビジネス運営のより大きな部分になるにつれ、企業はその使用方法と制御方法について慎重に考える必要がある。コンテキストは責任あるオートメーションの基盤を提供する。システムが使用できるデータ、実行できるアクション、人が介入すべきタイミングを定義する。すべてにアクセスを与えることではなく、安全で意図的な方法で適切な情報へのアクセスを提供することが重要だ。
AIシステムが行うすべての判断は、その背後にあるデータまで追跡可能であるべきだ。この透明性のレベルは、組織が規制を満たし、従業員や顧客との信頼を構築するのに役立つ。優れたガバナンスは進歩を遅らせることではなく、AIが安全に、公平に、そして自信を持って使用されることを確保することだ。
将来を見据えて
AIの未来は、モデルの大きさではなく、周囲の世界をどれだけ理解できるかによって形作られる。コンテキストエンジニアリングは知性を信頼性に変える。透明性があり、実際の人間の目標に沿ったシステムの構築を支援する。
企業にとってのメッセージはシンプルだ：コンテキストは技術的な機能ではない。それはより高いAI生産性を促進し、可能性を実際の結果に変える基盤だ。これをうまく活用することを学ぶ組織は、次のイノベーションの波をリードする可能性がある。
