非エンジニアのあなたもできる＆もうやってる！コンテキストエンジニアリング

2025/09/29開催『AI開発のNext Stage コンテキストエンジニアリングを学ぶ』（https://findy.connpass.com/event/369181/）の登壇資料です。

Transcript

1. 1 非エンジニアのあなたもできる &もうやってる！ コンテキストエンジニアリング @jackojacko_ (じゃっこ)
2. 2 メルカリ・登壇者のご紹介 本日のアジェンダ 非エンジニアにもわかるコンテキストエンジニアリング コンテキストエンジニアリングを段階にわける 「全部一気に」ではなく「一部ずつ」からでも役に立つ 02 03 04 01
3. 3 非エンジニアだけど、社内の AI活用をがんばりたい方 本日の発表内容を特にお伝えしたい方 非エンジニア領域で AI活用を進めるエンジニアの方 (Forward Deployed Engineer) 02 01
4. 4 1. メルカリ・登壇者のご紹介
5. 5 スマホアプリ「メルカリ」を中心に消費者向けサービスを展開 
 フリマアプリ 「メルカリ」 事業者向け Eコマース プラットフォーム 「メルカリ Shops」 ビットコイン取引サービス 「メルコイン」 スマホ決済サービス 「メルペイ」 Fintech Marketplace
6. 6 グループミッション 
 あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる “Circulate all forms of value to unleash the potential in all people”
7. 7 会社概要 Japan Region Mercari Group Fintech メルカリグループは、株式会社メルカリと、その連結子会社で構成されています。 Marketplace 株式会社メルカリ ◼設立 ◼事業内容 ◼所在地 ◼拠点 ◼代表執行役 CEO ◼執行役 SVP of Japan Region ◼執行役員 CEO Marketplace 　　　　2013年2月1日 　　　　スマートフォン向けフリマアプリ 　　　　「メルカリ」の企画・開発・運営 　　　　〒106-6118 東京都港区六本木6-10-1 　　　　六本木ヒルズ森タワー 　　　　東京、福岡、大阪 　　　　山田進太郎 　　　　山本真人 　　　　迫俊亮 ①2017年11月20日 ②金融事業 ③永沢岳志 株式会社メルペイ ①2014年1月 ②US版メルカリの企画・開発・運営 ③山田進太郎 ④Palo Alto, California Mercari, Inc.（US） ①1991年10月1日 ②フットボールクラブ運営 ③小泉文明 ④茨城県立カシマサッカースタジアム 指定管理茨城県鹿嶋市 粟生東山2887番地 株式会社鹿島 アントラーズ・エフ・シー インド開発拠点 ①2022年6月 ②インターネットサービス開発 ③Carlos Donderis（取締役 Managing Director） ④Bangalore, Karnataka, India Mercari Software Technologies India Private Limited ①2021年4月28日 ②暗号資産･ブロックチェーン ③中村奎太 株式会社メルコイン ①設立　②事業内容　③CEO　④所在地
8. 8 2,000人を超える従業員が在籍 
 あらゆる価値を循環させ、あらゆる人の可能性を広げる
9. 9 2025年7月発表の決算資料にて全社の「 AI-Native」化を宣言 AIをプロダクトに組み込むだけでなく、組織も AIを前提に変えていく 引用元: 株式会社メルカリ. (2025年). 2025年6月期 通期決算説明会資料.
10. 10 すでにAIによる劇的な生産性の向上が見られている 引用元: 株式会社メルカリ. (2025年). 2025年6月期 通期決算説明会資料.
11. 11 • 2018年4月- (株)コロプラ 
 ◦ 新規事業ディレクター
 • 2020年1月- (株)ミラティブ 
 ◦ データアナリスト
 • 2023年3月- (株)メルカリ 現職 
 ◦ データアナリスト
 ▪ メルカリShops・配送関連の意思決定支援
 ◦ 職種内の生成AI活用推進
 ▪ AI分析ツール「Socrates」の利用促進など
 • 最近コンテキスト・エンジニアリングについてテックブログ を書いたところ、お声がけいただきました
 ◦ 「メルカリの「仕様書駆動データ分析」が拓く、コンテ キストエンジニアリングの最前線」
 
 jackojacko_ (じゃっこ) / hira 

12. 12 2. 非エンジニアにもわかるコンテキストエンジニアリング
13. 13 こんなことありませんか？ 経費精算の方法がわからない時、 ChatGPTにどう質問しても、一般的なことしか 教えてくれない (=プロンプトエンジニアリング だけでは解決が難しい ) 交通費を経費精算するにはどうすればいいの？ 一般的には、領収書を集めて書類を提出し、上長の承認を得ます うちの会社でどうやればいいか知りたいんだけど …… 😯 😣 一般的な経理知識 参照
14. 14 これはもう コンテキストエンジニアリング ！ 会社独自の前提を取り込むよう 指示したカスタム GPTを用意することで、 ChatGPTが適切な範囲に絞り込んで参照し、回答を用意できるようになる Concurでは XX > YY の画面から 精算できます 経理の人に質問しに行かずに、期限内に提出できた！ 会社規定で1万円以上の経費は 領収書原本が必要です 😁 🙂 会社の規定も参照して 弊社はConcurを使っています 一般的な 経理知識 参照 経理担当者 Concur の知識 会社の規定
15. 15 例 知識 コンテキストにも種類がある 指示 記憶 ツール使用結果 ツール 誰に/何を/どのように 良い例/悪い例 外部知識/タスクの知識 短期/長期の履歴 出力形式 MCP/関数 参考: The Product Compass いわゆるドキュメントだけでなく、「 MCPをどう使うか」もコンテキスト 先程の例
16. 16 選別 コンテキストエンジニアリングにも種類がある 書き込み 圧縮 隔離 メイン/サブの作業場に 何をいつどう置くか 関連性の高い情報に絞り モデルの混乱を避ける 重要な情報を保ったまま 扱いやすいサイズにする 複数のエージェントに タスクを割り振る 参考: LangChain コンテキストの内容 (材料・器具 )だけでなく、扱う方法 (レシピ)も戦略が必要 背景隠す用 戦略の実例の 1つが 「仕様駆動開発 」 で段階に分けること
17. 17 3. コンテキストエンジニアリングを段階にわける
18. 18 コンテキストエンジニアリングには段階もある 見出し 設計
 要件定義
 • 何を作るか 
 • なぜ作るか 
 • どのように作る か
 • 実際の作業とし て何をするか 
 
 タスク
 • どの分析課題を 解くべきか 
 • 社内のどのテー ブル・データ定 義を使用するか 
 • どんな表や図を 可視化するか 
 エ
 ンジ
 ニ
 ア
 デ
 |
 タ
 ア
 ナ
 リ
 ス
 ト
 実装作業 段階ごとにコンテキストを作り込んでから初めて実装作業する「 仕様駆動開発 」 メルカリのデータ分析チームでも実践 (ブログ) 出典: Kiro GitHub
19. 19 アナリストの「要件定義」 =依頼の裏にある「真の目的」を探る 作業前に過去の Slackや議事録と付き合わせることで、 より適切な分析課題を設定し、手戻りを防ぐ キャンペーンの試算をしたい。 新規登録者数 が最大になるような条件を探してください。 🙂 過去の経営会議での議論を見ると、 上層部は費用対効果 (ROI)をかなり重視しています トップラインだけでなく、 コストや効果(通常時からの純増分 )も試算するべきでは？ 依頼者 アナリスト
20. 20 アナリストの「定義」 =データを集めるための「設計書」を書く 会社に固有の データの置き場所・定義 を踏まえて、 切り口を変えながら分析できる粒度の中間テーブルを設計する 見出し 必要な情報 
 @セマンティックレイヤー 
 設計書
 • 分析の切り口 
 • 新規登録者である 
 • 年/月/年 
 • データの置き場所 
 • BigQuery 
 • スプレッドシート 
 • 測定したい数値 
 • UU
 • 費用
 • データの定義 
 • 過去CPN開催日は除く 
 • 複数端末登録者は除く 
 ディメンション 
 ファクト

21. 21 メルカリでは AIエージェント「 Socrates」が セマンティック・レイヤー的に情報を持っている 自然言語インターフェースを用いたデータ可視 化・分析支援ツール メルカリのデータに関する分析を会話形式で実行で きるツールです。SQLやメルカリのデータの専門的知 見がなくとも、データの可視化からトレンドの把握と深 堀り、仮説の導出、分析レポートの作成までを一気通 貫で簡単に実行することができます。 AIエージェントとして実装することで 1ステップの応答 に留まらず、利用者の課題意識から調査を進め、 データを収集、仮説を出して、その仮説を前提にさら なる調査を行うことができます。
22. 22 • クエリは回ったが、結果が 0件になる…… ◦ 実は設計書のCASE文のtypo • 一旦グラフを作ったけど、傾向がはっきりしない ◦ 新規登録する可能性の高いセグメントごとに グラフを切り分けるべき • 依頼者に報告したところ、別の原因を思い当たったので、 追加の切り口でも確認したいと言われた アナリストの「タスク」 =グラフや表を作成 「コードとしてはエラーは出ていないが、分析結果としては不適切」が多数 → Human in the Loop前提
23. 23 4. 「全部一気に」ではなく「一部ずつ」でも役に立つ
24. 24 「全部自動化」じゃなくて「一部ずつ」でもいい！ 作業の一部でも AIに任せるだけで、人間がぐっとラクになることが多い • じゃがいも重量選別機 ◦ じゃがいもを置くのは人力でも 
 ◦ 「疲労感もだいぶ減りました」 

25. 25 メルカリの AIエージェント「 HiYo-Chan」の事例 社内QA自動応答システム 経理や人事労務チームへの「ふわっとした質 問」に対して、回答を AI/LLMを用いて自然言語 で自動返信する作業に取り組んでいます。ユー ザーの文章から必要な要素を汲み取り、 merportalやSlack上での過去の質問と回答の 自動収集を行い、メルポータルに記載した内容 に沿って自然言語のアドバイスを提供すること で、根本的に社内業務を変えることを目指して います。 問い合わせの全てのやり取りを完結するわけではなく、一番最初の投稿への自動 返信だが、対応工数 6割減に貢献している
26. 26 • 非エンジニアの皆さんへ ◦ あなたの持っている業務知識やマニュアルこそが、 AIを賢くする 最高のコンテキスト です！ • エンジニアの皆さんへ ◦ 最高のコンテキストは、既に 非エンジニアが持っているかも しれません。 ◦ 既存の知識を簡単な技術 (カスタムGPT/Gemなど)でのPoCから、 小さく始めて みませんか？ 今日からみんなでコンテキスト・エンジニア！
27. 27 Mercari Analytics Blog メルカリのデータ活用について発信中！ 最近はCursorの活用法から、データ分析基盤、 AI時代の組織論まで We’re Hiring! 採用職種一覧はこちら AI/データプロダクトエンジニア 募集中！ (Socratesも開発するチーム)
28. 28 10/11(土) 女性限定Vive Codingイベント@メルカリ！
29. 29 ご清聴ありがとうございました！