コンテキストエンジニアリングの技術的アーキテクチャ

生成AI技術の普及によって新たに生み出された様々な課題を解決する「コンテキスト」。今回は、第２回目ということで、コンテキストエンジニアリングにおける技術的実装手法について深堀していきます。

コンテキストエンジニアリングの基礎については、前回の記事「コンテキストエンジニアリング：AIの能力を最大限に引き出す新たな技術と役割」でご紹介していますので、まだ、ご覧になっていない場合は、是非、ご覧ください。

では、さっそくはじめていきましょう！

コンテキストエンジニアリングの技術的アーキテクチャ

まずは、コンテキストエンジニアリングのアーキテクチャをご紹介します。

コンテキストエンジニアリングは、以下４つのの技術要素から構成されています。

• 知識グラフの構築: 構造化された知識表現による関係性の明確化
• 動的コンテキスト注入: 状況に応じたリアルタイムでの文脈情報の提供
• 階層化された情報管理: 重要度と関連性に基づいた情報の優先順位付け
• フィードバックループ: 継続的な学習と改善のメカニズム

これだけだと何のことかイマイチよくわかりませんので、それぞれを少し深堀りしていきます。

1. 知識グラフの構築：構造化された知識表現による関係性の明確化

知識グラフは、企業や組織が持つ様々な情報を「ノード（実体）」と「エッジ（関係）」で表現したネットワーク構造です。

従来のデータベースが表形式で情報を管理するのに対し、知識グラフは情報間の複雑な関係性を直感的に表現できます。

具体例：製造業での知識グラフ

製造業を例にノードとエッジの具体例を挙げてみます。

• ノード: 製品、部品、工程、設備、担当者、品質基準、コスト
• エッジ: 「製品Aは部品Bで構成される」「工程Cは設備Dで実行される」「担当者Eは工程Cを管理する」

このように点と線をモデル化することで、AIは「製品Aの品質問題が発生した場合、どの部品の、どの工程の、どの担当者に確認すべきか」といった複雑な推論を行えるようになります。

技術的実装

これらを技術的にまとめていくと、以下に示したようなデータベースや設計ができあがります。

• グラフデータベース: Neo4j、Amazon Neptune等を活用した高速なグラフ検索
• オントロジー設計: ドメイン固有の概念体系と関係性の定義
• 自動更新機能: 新しい情報の自動的な知識グラフへの反映

2. 動的コンテキスト注入：状況に応じたリアルタイムでの文脈情報の提供

動的コンテキスト注入は、AIとの対話の文脈や現在の状況に応じて、最適な背景情報を自動的に選択・提供する仕組みです。

これにより、同じ質問でも状況によって異なる、より適切な回答が得られるようになります。

具体例：営業支援システムでの動的注入

質問：「この顧客への提案価格はどうすべきか？」

注入される動的コンテキスト

• 顧客情報: 過去の購買履歴、予算規模、決定権者、競合状況
• 市場状況: 四半期末の売上目標達成率、競合他社の価格動向
• 社内状況: 在庫状況、生産キャパシティ、営業目標の進捗
• タイミング要因: 決算期、キャンペーン期間、契約更新時期

技術的実装

• リアルタイム検索エンジン: Elasticsearch、Solrによる高速な関連情報取得
• コンテキスト重み付けアルゴリズム: 機械学習による関連度スコアリング
• API連携: CRM、ERP等の基幹システムからのリアルタイムデータ取得

3. 階層化された情報管理：重要度と関連性に基づいた情報の優先順位付け

膨大な情報の中から、現在の課題解決に最も重要な情報を特定し、優先順位を付けて提供する仕組みです。これにより、AIの回答が焦点を絞った実用的なものになります。

具体例：戦略企画での情報階層化

課題：「新規事業参入の可否判断」

第1階層（最重要）：

• 対象市場の規模と成長性
• 自社の経営資源（人員、資金、技術）
• 法的規制と参入障壁

第2階層（重要）：

• 競合他社の動向と市場シェア
• 顧客ニーズの詳細分析
• 技術トレンドと将来性

第3階層（参考）：

• 類似事例の成功・失敗要因
• 外部専門家の見解
• マクロ経済環境の影響

技術的実装

• 重要度算出エンジン: 過去の意思決定データからの機械学習
• 動的重み付け: ユーザーの役職、部門、過去の関心領域による調整
• 情報鮮度管理: データの更新頻度と重要性の相関分析

4. フィードバックループ：継続的な学習と改善のメカニズム

AIの回答がどの程度有用だったか、実際の意思決定にどのように活用されたかを継続的に収集・分析し、システム全体の精度向上につなげる仕組みがフィードバックループです。

具体例：人事評価システムでのフィードバック活用

収集するフィードバック

• 直接評価: ユーザーによる回答の5段階評価
• 行動データ: 提案された施策の実行率、参照された資料の種類
• 結果データ: 提案実行後のKPI改善度、目標達成率

改善アクション

• コンテキスト重み調整: 有効だった情報の優先度を上昇
• 知識グラフ拡張: 新たに発見された関係性の追加
• 検索アルゴリズム改良: より関連性の高い情報の特定精度向上

技術的実装

• A/Bテスト基盤: 異なるコンテキスト設計の効果比較
• 機械学習パイプライン: 継続的な学習モデルの更新
• ダッシュボード: システム性能の可視化とモニタリング

これら4つの技術要素が相互に連携することで、単純な質問応答システムを超えた、真に知的な意思決定支援システムが実現されます。

今回の記事で、コンテキストエンジニアリングの技術的実装法までご紹介したいと思っていたのですが、思いのほか、技術的アーキテクチャのご紹介が長くなってしまいましたので、”コンテキストエンジニアリングの技術的実装法”については次回の記事でご紹介したいと思います。

解説記事「コンテキストエンジニアリングの技術的アーキテクチャ」の続きは

現在準備中です。

公開までお待ちください。

APPSWINGBYは、最先端の技術の活用と、お客様のビジネスに最適な形で実装する専門知識を有しております。貴社がこの技術革新の技術を余すことなく活用し、競争優位性を確立できるようAI開発から業務システムの全体設計・開発、既存システムの改修（リファクタリング、リアーキテクチャ）、DevOps環境の構築、ハイブリッドクラウド環境の構築、技術サポートなど提供しています。業務アプリや業務システムの一新をお考えでしたら、弊社お問い合わせフォームよりお気軽にご相談ください。

お問い合わせはこちら

システム開発にお困りではありませんか？

もしも今現在、

• どのように開発を依頼したらよいかわからない
• どのように開発を依頼したらよいかわからない
• 企画や要件定義の段階から依頼できるのか知りたい
• システム開発費用がどれくらいかかるのか知りたい
• 見積りがほしい

など、システム開発に関するご相談・ご依頼がございましたら、お気軽にご相談ください。APPSWINGBYでは、「アプリでお客様のビジネスを加速し、お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること」をミッションとしています。大手SIerやＲ＆Ｄ部門で培った経験やノウハウ、高度な技術力でお客様の「やりたい」を実現します。

今すぐ相談

まずはお気軽にご相談ください

この記事を書いた人

株式会社APPSWINGBY マーケティング

APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。

ご支援業種

情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数

株式会社APPSWINGBY マーケティング

APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。

ご支援業種

情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数

監修

株式会社APPSWINGBY 　CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。

株式会社APPSWINGBY 　CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。