こんにちは。シナップ大川です。
今回はシナップの活動報告も兼ねた小冊子『SINAP Journal 2026 Summer』に掲載した「プロンプトの“次”の段階へ。シナップAXチームが実践するコンテキスト設計」の記事をご紹介します。

「話題のAIを入れたけれど、結局ちょっとした文章作成にしか使っていない」「入れて満足で止まっている」……お客さまからそんなお悩みをよくお聞きします。

こうした課題を解決し、ビジネスにおける一歩進んだAI活用を推進するため、シナップでは新たに「AX（AIトランスフォーメーション）チーム」を立ち上げました。現在、社内外で様々な検証や取り組みを行っており、ここで得た知見は、今後お客さまを支援するサービスとしてご提供する準備を進めています。

AIの力を引き出す「コンテキストエンジニアリング」

こうした日々の検証のなかで、私たちが大切だと感じているのが、人間側からのタスクの“渡し方”です。
今回は、AIに本来の力を発揮してもらうための下ごしらえとなる 「コンテキストエンジニアリング」について、3つのポイン
トに絞って解説します。

成果を決めるのは「モデルの賢さ」ではない

どれほどAIのモデルが賢くなっても、人間側からの“渡し方（タスクの頼み方）”がズレていると、AIは期待したほど「自分で段取りして動く」働きをしてくれません。

「この最新AIモデルは話題ほど使えないな…」と感じる原因の多くは、実はモデルの限界ではなく、この渡し方が整っていないだけなのです。これからのAI活用における成果の差は、まさにこの「何を・どう渡すか」にかかっています。

AIには「背景とルール」をセットで渡す

どんなに優秀な新入社員でも、前提条件なしの丸投げでは動けないように、AIも仕事の背景やルールが整っていなければ本来の力を発揮できません。

過去の議事録や用語集といった「背景」を渡し、業務上の「やっていいこと・ダメなこと」という「ルール」を明確にしておく。こうした情報の下ごしらえをして初めて、AIが自分で進められる範囲は劇的に広がるのです。

モデルが自律的になるほど「渡し方」が重要

これは私たちの単なる実感ではありません。Claudeを開発するAnthropic社自身も、「AIモデルが賢く自律的になるほど、渡すコンテキストの設計が重要であり続ける」と語っています。

今後モデルがさらに進化し、「任せておけば勝手にやってくれる」範囲が広がるからこそ、最初の「何を・どう渡すか」の設計の巧拙が、そのままビジネスにおける成果の差に直結していくのです。

用語ノート

コンテキストエンジニアリング：AIに渡す情報・ルール・ツール・手順などを、成果が出るように設計すること。単に指示を出す「プロンプトエンジニアリング」から一歩進んだ、いま業界で注目される概念です。

ハーネス（Harness）：ツールや環境など“AIの周りの道具立て”を整える設計のこと。

※ 出典: Anthropic “Effective context engi-neering for AI agents”（2025/9/29）／“Effective harnesses for long-runningagents”（2025/11/26）

貴社に最適な“効く渡し方”を、一緒に見つけませんか

シナップのAXチームでは、自社やお客さまのプロジェクトで検証を重ね、この“効く渡し方”をノウハウとして蓄積しています。

「うちのAI、ちゃんと働いているだろうか？」

もし気になったら、貴社にフィットする“渡し方”を一緒に考えてみませんか。企業ごとに業務やルールが異なるため、最適な「下ごしらえ」も一社一社違います。

「導入したけれど次が分からない」 「いまの活用に物足りなさを感じる」といったご相談も大歓迎です。実践ノウハウを持つAXチームが強力にサポートいたします。
ぜひお気軽にお声がけください。