AIエージェントが、自社の業務に合わせて適切に判断するためには、AIに「何を」「どこまで」伝えるかという設計が欠かせません。この設計は「コンテキストエンジニアリング」と呼ばれ、ハーネスやループ設計と並んで、AIエージェントの実用性を左右する要素です。この記事では、その考え方を整理します。

AIエージェント開発

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コンテキストエンジニアリングとは何か

コンテキストとは、AIが判断を行う際に参照する情報全体を指します。社内のマニュアル、過去のデータ、業務のルールなどが含まれます。コンテキストエンジニアリングとは、これらの情報の中から、AIの判断に必要なものを、適切な範囲と形式で渡す設計のことです。

なぜ、情報を渡せば渡すほど良いわけではないのか

人がたくさんの資料を一度に渡されると、重要な部分を見落とすことがあるように、AIも関係のない情報が混ざると、判断を誤りやすくなります。業務に本当に必要な情報だけを、整理して渡すことで、AIの判断の精度が安定します。

自社の場合に当てはめて整理したい方は、AIエージェント開発について相談する →

自社の業務知識が、設計の土台になる

何が重要な情報で、何が不要かを判断するには、自社の業務を理解していることが欠かせません。この部分は、開発会社だけに任せきりにせず、発注者側も一緒に整理する関わり方が望ましいです。マニュアルや過去のデータをそのまま渡すのではなく、重要な情報を見極める作業こそが、コンテキストエンジニアリングの中心です。

ハーネス・ループとの関係

コンテキストエンジニアリングは、ハーネスを構成する要素の一つであり、ループの中でAIがどう判断するかにも影響します。ハーネス全体の考え方はAIエージェントの「ハーネス」とは何かを、反復しながら判断する仕組みについてはAIエージェントの「ループ設計」とは何かを参考にしてください。

よくある質問

Q. コンテキストは、多ければ多いほど精度が上がりますか？

A. 上がるとは限りません。関係のない情報が混ざると、AIが重要な情報を見落としたり、判断を誤ったりすることがあります。必要な情報を、整理して渡すことが重要です。

Q. 社内のマニュアルや過去のデータを、そのままAIに渡せば使えますか？

A. 渡すだけでは不十分なことが多いです。情報が整理されていない、古い情報が混ざっているなどの状態では、AIが誤った判断をする原因になります。

Q. コンテキストの設計は、導入後も見直しが必要ですか？

A. 必要です。業務の変化や、AIの誤りの傾向を見ながら、渡す情報の範囲や優先順位を調整していくことが一般的です。

Q. コンテキストエンジニアリングは、発注者がどこまで関わるべきですか？

A. 自社の業務知識は、発注者側が一番よく分かっている部分です。どの情報が重要か、開発会社と一緒に整理する関わり方が望ましいです。

発信：株式会社オルアナ（新規事業開発・システム開発・AIエージェント開発・バックオフィス業務支援）