【AI初心者必見】生成AI活用を成功させる！アップグレード市村健太氏が「コンテキストエンジニアリング」を徹底解説【IF Con Tokyo 2025】

AI格差時代を乗り越える鍵！アップグレード市村健太氏が語る「コンテキストエンジニアリング」の実践

2025年10月24日に開催されたAIカンファレンス「IF Con Tokyo 2025」において、株式会社アップグレードの代表取締役である市村健太氏が登壇し、「Difyで学ぶコンテキストエンジニアリング」をテーマに講演を行いました。この講演は、生成AIの進化が加速する現代において、企業が直面する「AI活用格差」を乗り越え、AIを実際の業務に深く組み込むための実践的なアプローチとして「コンテキストエンジニアリング」の重要性を提示するものです。

「IF Con Tokyo 2025」とは

「IF Con Tokyo 2025」は、Agentic AI開発プラットフォーム「Dify」の開発元である株式会社LangGeniusが主催したAIカンファレンスです。このイベントは、AIが社会や産業にもたらす新たな価値観を多角的に探求し、AIの可能性を具体的な社会実装やビジネス価値へと転換するための実践的な知見を共有する場として開催されました。

AIによる事業変革を目指す経営層や、AIの内製化を担うIT・DX部門の責任者をはじめ、産業界、学術界、スタートアップ、開発コミュニティなど、多岐にわたる分野で活躍する参加者が一堂に会し、最新のAI技術とそのビジネスへの応用について活発な議論が交わされました。

「AI活用格差」という現代の課題

市村氏の講演は、生成AIの進化が著しい現代において、多くの企業が直面している重要な課題「AI活用格差」から始まりました。

ChatGPTの登場以来、生成AIは急速に普及し、GPT-4oやGeminiといったマルチモーダルAIの登場、さらにはAI Agentの実用化へと進化を続けています。しかし、その一方で、AIを業務に導入してもPoC（概念実証）止まりで終わってしまう企業と、AIを実際に業務へ組み込み大きな成果を出している企業との間で、明確な「AIの活用格差」が顕在化していると指摘されています。

この格差は、単にAIツールを導入しただけでは解決できず、本格的な業務システムへの導入や、組織的なデータ活用、業務連携ができていない企業では、費用対効果の評価も難しく、PoCの繰り返しに留まってしまう傾向があります。成果を創出する企業は、自社の業務に合わせてカスタマイズしたAI Agentを構築・導入し、定型業務の自動化を推進することで、従業員が高付加価値なコア業務に集中できる環境を整えているのです。

プロンプトエンジニアリングの限界と「コンテキストエンジニアリング」の登場

AIの出力を引き出す上で、これまで重要かつ代表的な手法とされてきたのが「プロンプトエンジニアリング」です。これは、LLM（大規模言語モデル）への「指示」を最適化し、一度の指示でより精度の高い回答を得ることを目的としたアプローチです。プロンプトの形式を調整したり、指示の言語化能力を高めたりすることで、AIの精度を向上させます。

しかし、高度化するAI時代、特にAI Agentを業務で本格的に活用するには、単なるプロンプトの最適化だけでは効果が限定的であることが明らかになってきました。AIが自律的に動作し、複雑な業務を遂行するためには、AIが参照すべき「コンテキスト（文脈や背景情報）」そのものを設計するという、より踏み込んだアプローチが求められています。これが「コンテキストエンジニアリング」です。

コンテキストエンジニアリングは、LLMが自律的に動作するための「環境」を設計することを目的とします。一貫性のある回答を継続的に引き出すために、LLMの振る舞いを定義し、参照する情報全体の構成を設計するシステム設計能力が求められるのです。これにより、AIは単なる「応答ツール」から、自律的にタスクを実行できる「AI Agent」へと進化します。

コンテキストエンジニアリングの6つの構成要素

市村氏は講演で、真の業務活用を実現するコンテキストエンジニアリングには「6つの構成要素」の連携が不可欠であると説明しました。これらを統合的に設計することで、AIの動作環境が最適化され、自律的な業務遂行が可能になります。

1. システムプロンプト（System Prompt）
   これは、AIの役割、人格、行動規範を定義する最も基本的な指示です。例えば、「あなたは優秀な営業アシスタントです。常に顧客の課題解決を最優先に考えてください」といった形で設定されます。これにより、AIの対話全体の方向性が定まり、一貫性のある振る舞いを促します。AIがどのような目的で、どのような態度で応答すべきかを定める、いわばAIの「憲法」のようなものです。

2. プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
   コンテキストエンジニアリングにおけるプロンプトエンジニアリングは、ユーザーがLLMへ出す具体的な指示文を最適化し、望ましい出力を引き出すための手法です。システムプロンプトで定められた大枠の中で、個々のタスクや質問に対して最も効果的な指示を設計します。単なる指示出しではなく、AIの特性を理解し、より効率的で精度の高い応答を引き出すための「対話術」と言えるでしょう。

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
   RAGは「検索拡張生成」と訳され、外部のナレッジベース（データベース、ドキュメントなど）から関連情報を検索し、その検索結果を基にLLMが回答を生成する仕組みです。LLMは学習データに基づいた知識を持っていますが、最新の情報や社内固有の情報にはアクセスできません。RAGを導入することで、AIはリアルタイムで正確な情報を参照し、より信頼性の高い、かつ具体的な回答を提供できるようになります。これにより、AIの「知識の範囲」を飛躍的に拡張できます。

4. 長期記憶（Long-term Memory）
   AIが過去の対話内容や学習した情報を永続的に記憶・参照する機能です。これにより、単発の質問応答だけでなく、長期にわたる顧客とのやり取りやプロジェクトの進捗など、文脈の一貫性を保ちながら対話を継続できます。例えば、以前に話した内容を覚えていて、それを踏まえた上で次の質問に答えたり、過去の行動履歴からユーザーの傾向を学習してパーソナライズされた提案を行ったりすることが可能になります。

5. 短期記憶（Short-term Memory）
   現在の対話における直近のやり取りを保持し、文脈に沿った応答を可能にする機能です。これは、人間が会話中に直前の発言を覚えておくのと同じような役割を果たします。長期記憶が「これまでの人生経験」とすれば、短期記憶は「今話している内容」です。これにより、AIは自然で連続性のある会話を維持し、ユーザーの意図をより正確に理解して適切な応答を生成できます。

6. 利用可能ツール（Tools）と構造化出力
   AIが外部のAPIや機能を呼び出し、特定のタスクを実行したり、構造化されたデータを出力したりする能力です。例えば、AIがユーザーの質問を受けて、カレンダーツールで会議の予定を調整したり、CRMシステムから顧客情報を検索したり、データベースにデータを書き込んだりすることができます。これにより、AIは単に情報を生成するだけでなく、実際の業務プロセスに介入し、自律的なタスク実行を実現します。構造化出力は、AIが生成した情報を他のシステムが利用しやすい形式（JSONなど）で出力することを指します。

これらの要素が相互に連携し、「分割」「選択」「圧縮」「書き出し」という4つの主要プロセスを統合的に実装することで、AI Agentによる真に自律的な業務遂行が可能になると市村氏は強調しました。

「コンテキスト」が描く未来：持続的な業務変革の実現

コンテキストエンジニアリングの実践は、AI活用における未来を大きく変えると期待されています。従来の「汎用ツールに対するプロンプトエンジニアリング」では、単発の応答精度を追求するに留まり、アウトプット品質の向上は個人の属人的スキルに依存しがちでした。AIはあくまで「応答ツール」であり、業務プロセス全体を自律的に実行することは難しく、工程間に必ず人間の判断や操作が介在していました。結果として、PoCや一部タスクの補助に留まり、人間による手作業が本質的に残り続け、真の業務変革には至らないという課題がありました。

しかし、「Agent開発でのコンテキストエンジニアリング」では、この状況が大きく変わります。AIの「コンテキスト」そのものを設計することで、自律的なAI Agentの構築が可能になります。前述の6つの要素を体系的に統合し、単なるツールからAI Agentへと昇華させるのです。

これにより、人間が暗黙的に行っていた判断やシステム操作、つまり「人の動作環境」をAIの環境に再現し、人間の介在を最小限に抑えることができます。これは、将来的な自律化を見据え、計測可能かつ持続的な業務効率化と高付加価値化を実現するものです。コンテキストエンジニアリングこそが、業務に最適化された「自律的なAI Agent」の実現へと繋がる、と市村氏は提言しました。

株式会社アップグレード 代表取締役 市村健太氏のコメント

市村健太氏は、今回の登壇について次のようにコメントしています。

「『IF Con Tokyo 2025』という、AIの未来と実践を議論する先進的な場で登壇の機会をいただき、大変光栄に思います。多くの企業がPoC止まりの壁に直面する中、単なるAIツールの導入に留まらず、業務プロセス全体を見据えたコンテキストエンジニアリングの重要性をお伝えしました。私たちアップグレードはDify公式パートナーとして、テクノロジーとビジネス現場の橋渡しを担います。日本企業の生産性革命と自律的なAI Agent時代の実現に向けて、技術ブログなどを通じた情報発信も含めた実践的なソリューションを提供し続け、新しい時代に貢献してまいります。」

株式会社アップグレードについて

株式会社アップグレードは、「労働生産性革命」をミッションとし、生成AIソリューション事業およびリスキリング事業を提供しています。お客様の業務課題分析から生成AIを活用したシステムの企画・開発・導入、そして運用支援に至るまで、伴走型で一貫した支援を行っています。

同社は、AIアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」の公式パートナー企業です。Difyは、株式会社LangGeniusが提供するノーコード・ローコードで高度なAIワークフローやエージェント、RAGパイプラインなどを構築できるプラットフォームであり、GUIベースの直感的なインターフェースを通じて、多様な業務ニーズに合わせたAIアプリケーションを柔軟に開発できます。最新の大規模言語モデル（LLM）を活用し、専門的なプログラミング知識がなくてもAI機能の実装・運用を可能にする新しいスタンダードとして、世界中のユーザーや企業に利用されています。

株式会社アップグレードによる技術ブログ

株式会社アップグレードは、AI開発の現場で培った実践的なノウハウをブログで発信しています。エンジニアの方やAIの最新動向に興味がある方は、ぜひ以下のウェブサイトをご覧ください。

• AI Workflow設計

• AI Agent開発

• RAGシステム構築

• 各種LLMの実践的活用手法

株式会社アップグレード 技術ブログ

会社概要

まとめ：AI格差を乗り越え、自律的なAI Agentの実現へ

株式会社アップグレード代表取締役の市村健太氏が「IF Con Tokyo 2025」で講演した「Difyで学ぶコンテキストエンジニアリング」は、生成AIの本格的な業務活用を目指す企業にとって、非常に重要な示唆を与えました。単なるプロンプトの最適化に留まらず、AIが自律的に動作するための「環境」そのものを設計するコンテキストエンジニアリングは、AI活用のPoC止まりの現状を打破し、持続的な業務効率化と高付加価値化を実現する鍵となります。

AI Agentによる業務プロセスの完全な統合は、人間が介在する手間を最小化し、企業の生産性革命を加速させるでしょう。AI初心者の方も、この「コンテキストエンジニアリング」という考え方を理解することで、これからのAI時代において、より効果的かつ戦略的にAIを活用できるようになるはずです。

本サービスに関するより詳細な情報、お申込み、または具体的な導入に関するご相談は、株式会社アップグレードのウェブサイト内のお問い合わせフォームより、お気軽にご連絡ください。