Geminiの簡単なコンテキストエンジニアリング

2026年4月20日に開催された「ツナギメオフライン ベンキョウカイ #7」での発表資料です。

1. Geminiの簡単な コンテキストエンジニアリング ツナギメオフライン ベンキョウカイ#7 ⾼本 励⾃
2. 高本 励自 AIエージェント開発 Gemini × Google Workspace 活⽤ AIの「現場実装」を推進中 自己紹介
3. なぜ「コンテキスト」が 重要なのか？
4. このシンプルな指⽰に対して、AIはどう反応するでしょうか？ INPUT 「私の趣味趣向をリスト化してください」 共通のインプット（問いかけ）
5. OUTPUT (Geminiの回答) 「ユーザー様の趣味趣向をリスト化するために は、まず私に具体的な情報を教えていただく必要 があります...」 • AIは「あなた」を知らない • 対話の履歴がないと何も答えられない • ゼロからのヒアリングが始まる コンテキストなし (Gems なし)
6. コンテキストを注入する
7. 「⾔わずもがな」で通じる快感。 AIが最初からあなたのコンテキスト（⽂脈）を 持っています。 AIの回答 「⾼本励⾃様のメール等を分析しました。最新 AI、AIガバナンス等への関⼼が伺えます...」 Gemsありの場合
8. @Workspace 拡張機能の活⽤ 個人のコンテキストを接続 Geminiの「Gems」の中に、 Google Workspaceの拡張機能を駆 動させるプロンプトを内包。これに より、AIはリアルタイムにあなたの 情報を参照可能になります。 裏側を支える仕組み
9. Role テストエージェントとしての 役割を定義。何のイベントの ためのAIかを⽰す。 Context 「@Workspace」を駆動し、 メール情報を検索‧分析する ことを明⽰。 Instructions 1. ユーザー属性の理解 2. 丁寧な対応 のステップを指⽰。 GEMSのプロンプト構成 (1/2)
10. ハルシネーション厳禁: 嘘はつかない。「分からない」と⾔える勇気。 情報の透明性: 資料名やメールへの引⽤記号（``）やリンクを必須化。 根拠の提⽰: どこからその情報を得たのか、ユーザーが検証できるようにする。 GEMSのプロンプト構成 (2/2) Constraints
11. 特徴 コンテキストなし コンテキストあり (Gems) ユーザー理解 未知 (毎回説明が必要) 既知 (Workspaceから⾃動取得) 回答の質 ⼀般的‧教科書的 個別具体的‧即戦⼒的 体験 「ただのチャットAI」 「優秀な秘書‧相棒」 比較まとめ
12. パートナーへの進化 AIに「あなた」を教えることで、 Geminiは単なるツールから「真のパートナー」に変わります。 今すぐGemsで @Workspace を呼び出しましょう！ まとめ
13. Enjoy AI Life! ご清聴ありがとうございました。