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title: Vol.138 コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（前編）
description: "◎ コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（前編・後編）
◎ AIアテンションエコノミーが市場を拡大させる予兆
◎【コラム】5年で消える「パッと出デバイス」の法則 ──「軽いデータ」の罠に落ちる企業たち
◎【コラム】MAD MAN が読み解く日本発ニュースの現在地"
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[MAD MAN MONTHLY REPORT ](https://www.bicp.jp/ny-report-backnumber)
# [Vol.138 コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（前編）](https://www.bicp.jp/ny-report-backnumber/20260529)
作成者: [BICP ベストインクラスプロデューサーズ | デジタル時代のマーケティングプロデューサー集団](https://www.bicp.jp/ny-report-backnumber/author/bicp-ベストインクラスプロデューサーズ-デジタル時代のマーケティングプロデューサー集団)｜Jun 5, 2026 3:00:00 AM
＜5月号の目次＞
◎ コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（前編）
◎ コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（後編）
◎ AIアテンションエコノミーが市場を拡大させる予兆
◎【コラム】5年で消える「パッと出デバイス」の法則 ──「軽いデータ」の罠に落ちる企業たち
◎【コラム】MAD MANが読み解く日本発ニュースの現在地
コンテキストエンジニアリングが変える経営の景色（前編）
AIエージェントの登場によって、「Context Engineering（以下、コンテキストエンジニアリング）」の概念がにわかに脚光を浴びている。コンテンツが「中身」だとすれば、コンテキストはその「器」であり、文脈の枠、入れ物そのものである。
これまでの「AIに回答を求める（Ask AI to answer）」という内容物中心の発想から、「AIに仕事をさせる（Ask AI to do work）」というAIエージェントの仕組みへ移行するうえで、中身ではなく「器をどう設計するか」へと、思考を切り替える段階に入った。
先頭を走るGPT-5（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）の巨大AI企業3社が、2026年4月に相次いで発表した動きは、AI業界全体が同じ方向へ収束し始めたことをはっきり示している。
図1は、2026年4月にこれら3社がほぼ同時に発表した「AIエージェント」群を一覧化したものだ。ここで見えてくるのは、業界全体の主戦場が「AIモデルそのものの賢さ競争」から、「AIエージェントを動かすための仕込みインフラの提供競争」へ切り替わった瞬間であろう。
各社の製品名には揃って「Agent」と共通して表記する。これは、これまでのChatGPTのように画面で「答えをもらう」サービスとは異なり、Excel予算の作成や社内メールの下書き、出張スケジュールの調整まで、社員の端末上で手作業を自動代行する仕組みである。表中の英語用語の羅列は、その代行範囲と仕組みの呼び名にすぎない。
図1：巨大AI企業が同時発表した「AIエージェント」群
出所）[Anthropic](https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents)、[OpenAI](https://openai.com/ja-JP/index/introducing-workspace-agents-in-chatgpt/)、[Google](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-gemini-enterprise-agent-platform?hl=en)各社
もはや「AIにチャットで聞いて、答えをもらう」だけのフェーズは終わった。いま動いているのは、「その回答を踏まえて、実行までやっておいて」とAIに業務を任せる段階だ。この自動動作を代行する仕組みが「AIエージェント」であり、その屋台骨、つまり「土台づくり」に当たるのが[コンテキストエンジニアリング](https://www.softbank.jp/business/content/blog/202509/what-is-context-engineering)である。
**■本質は「経営判断」への回帰**
この「コンテキストエンジニアリング」への移行トレンドをいち早くキャッチした企業では、すでにそれに向けた「仕込み」が始まっている。
これは単なる一過性のバズワードでも、目先のAI活用法や、小手先の技術対策レベルの話でもない。本質は、そもそもの経営そのものに立ち返ることにある。「我が社は何を目指し（パーパス）、どういうルールで動き（ガバナンス）、どのような情報資産（リソース）を持っているのか」という骨組みを、経営の視点から再設計し直す行為そのものへの回帰だ。情シスやIT部門に閉じた案件ではなく、経営の優先順位を問う「経営判断」の領域である。
この企業としての方向や骨組み（コンテキスト）が「主」として美しく、かつ強固に設計されて初めて、AIエージェントという具体的な形をとった「従」や「手足」が、目の前の仕事で結果を出せる構造がみえる。
皮肉なことに、この潮流を生んだきっかけは、AIモデルの凄さとその進化の速さそのものだった。各社がAIの進化に追われる過程で、自社の「企業の仕組み」を見直さざるを得なくなった。いま起きているのは、その一斉点検であり、一斉再設計である。
**■「AIに向き合う」と「経営に向き合う」の共通点**
世界中で使われているAI各社のサービスにおいて、個人の属人的な利用のままではバラバラな結果に終わり、均等に高品質の結果が生まれるわけではない。これは、すでに多くの企業が経験済みだろう。
AIの利用成果は、AIツール同士の賢さ競争だけで決まるのではない。そのAIに対して、組織が何をどこまで“仕込んで”渡しているかで決まる。Gartnerは「2026年末までにAIプロジェクトの60%が中止される。仕込みなき導入は、過半数が頓挫する」と予測する。AIに適したデータや仕込みの欠如、すなわちコンテキストエンジニアリングの不在が、これに起因している。
**■経営としてのコンテキスト設計**
これまで経営者は、自らの想いや骨組み（＝コンテキスト）を社員に理解してもらうために、膨大な理念浸透やマニュアル作成、その実行訓練を重ねてきた。それでもなお、日本企業には一般事務の段取りを含む様々な作業ノウハウを、個人任せの「暗黙知」や「職人技」として抱え込むカルチャーが根強く残る。
「経営の所作」「人の教育」「組織の在り方（データの整備と取り扱い）」という根底のテーマは、AI革命のずっと前から、欧米・日本を問わず経営課題として存在していた。AIが登場したことで新しい問題が増えたというより、AIにとって「良い経営とは何かという」本質が改めて可視化されたに過ぎない。
AIテクノロジーやビジネスモデルが進化する中で、いま問われているのは「モチベーションや理念の土台の上で、どうのように人を（AIと一緒に）動かしていくか」である。その土台を整え、AIエージェントに即座に理解させ、自律的に会社組織をドライブさせる。そこにこそ、経営手腕の見せどころがある。
**■コンテキストエンジニアリング（経営）のススメ**
2025年6月、Shopify CEOトビ・リュトケ氏（Tobi Lütke）がXに投稿したわずか数行のツイートが、「コンテキストエンジニアリング」という概念が注目される起点となった（図2参照）。
図2：Shopify CEOのトビ・リュトケ氏のX投稿
出所）[X投稿](https://x.com/tobi/status/1935533422589399127)
（自動和訳）「私は"context engineering"という言葉が、"prompt engineering"よりずっと気に入っている。この言葉は核となるスキルの本質をよりよく表している——『LLMがタスクを解ける可能性が立つように、必要な文脈を全て提供する技術』というスキルだ」
これはプログラマーやテック従事者の言葉ではない。時価総額13兆円規模の上場企業ShopifyのCEOが、自らの言葉としてこの技術概念を再定義した点に注目したい。リュトケ氏の言葉のうち、"to be plausibly solvable"（解ける可能性が成立するようにする）という一節がポイントだ。「AIに正しい答えを出させる」のではなく、「AIが解ける状態にまで問題を組み立て、解にまで仕立てあげる」のが経営の仕事だ、という宣言だろう。
**■プロンプト前の“仕込み”で、勝負の7割は決まっている**
これは、スタートアップから大企業まで、すべてのチームと社員を束ねる経営者にとって、本来は日常の仕事であり、まったく新しいことではないはずだ。
たとえば日々、優秀な部下に仕事を任せるとき、上司の本当の仕事は「正しい答えを自分で出す」ことではない。「部下が答えを出せるだけの材料と文脈を整える」という、その姿勢にある。リュトケ氏の定義は、AIを“優秀だが社内の文脈を知らない新人部下”として扱う思想と、ぴたりと重なる。
Anthropicはコンテキストエンジニアリングを「推論時に、最適なトークン（情報）の集合を選定・維持していく一連の戦略」と定義している。ここでいうコンテキストとは、AIが一度の処理の中で参照できる情報の総体であり、システム指示、ツール群、過去の会話履歴、社内資料など、そのすべてを含む（図3参照）。
図3：Anthropicが発表するコンテキストエンジニアリング（自動和訳）
出所）[Anthropic](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)
Anthropicの公式記事やリュトケ氏のX投稿に続き、Google Cloudもコンテキストについての発表をおこなっている・・・
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