AI のためのコンテキストエンジニアリング完全ガイド

ガートナーによると、AI プロジェクトの大半は失敗に終わっており、63%の企業が、「AI に適したデータを保有していない、または、保有しているかどうか不明」と回答しています。AI による価値創出をめざす組織の多くが本番運用の壁に直面し、デモ段階から収益を創出する高信頼性システムへの展開に苦戦しているのが実情です。AI エージェントやアプリケーションにおけるハルシネーション、データパイプラインの停止、回答の陳腐化などの問題は、モデルではなくコンテキストの欠如に起因することが少なくありません。

AIによる高精度なリアルタイムの意思決定には、常に最新のコンテキストが必要です。本 eBook は、コンテキストエンジニアリングによるコンテキストの継続的供給の仕組みと、構成・制御のための実践的なフレームワーク、AI 投資の ROI を高めるためのアプローチについて解説します。

主な内容

• 従来の機械学習（ML）から生成 AI、エージェンティック AI へとシフトするアーキテクチャと、データとアプリケーションロジックの境界が曖昧になっている理由。
• コンテキストエンジニアリングの柱となる 4 つの要素と、それらが本番環境でどのように連携するか。
• 既存のアーキテクチャが不十分である理由と、コンテキストの継続的供給を可能にするデータとアーキテクチャの統合の概要。
• Confluent Intelligence の Real-Time Context Engine が最新のデータを継続的に提供し、AI による適切な判断を支援する仕組み。
• リテール／eコマース、金融サービス、製造、通信、医療など、さまざまな業界のリファレンスアーキテクチャとユースケース。
• あらゆる環境の AI エージェントやアプリケーションに最新のコンテキストを提供するための実践的なガイド。