最近の生成 AI の活用事例紹介 Asei Sugiyama 

自己紹介 杉山 阿聖 (@K_Ryuichirou) Software Engineer @ Citadel AI Google Developer Expert @ Cloud AI MLSE GenAIOps WG 機械学習図鑑 共著 事例でわかる MLOps 共著 決闘者 @ マスターデュエル 

TOC イントロダクション: AI エージェントの時代 <- パラダイムシフト: Prompt から Context へ コンテキスト設計の原則: 責務の分離と疎結合 コミュニティと未来: 未知への挑戦と対話の価値 

イントロダクション: AI エージェントの時代 「AI エージェント」という革新 なぜ今実現できたのか 本セッションのテーマ 

AI エージェントという革新 目標: AI が研究をして研究 者がゲームする AI はゲームをする AI が研究する AI が確定申告 (の補助を) する The AI Scientist Generates its First Peer-Reviewed Scientific Publication https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/ マネーフォワード、初のAIネイティブプロダクト『マネーフォワード AI確定 申告』 （β版）を提供開始｜株式会社マネーフォワード https://corp.moneyforward.com/news/release/service/20251125-mf-press- 2/ 

なぜ今実現できたのか LLM のプランニング能力 の劇的な向上 Vending-Bench 2 事前定義された Workflow から自律的な Planning へ 周辺技術の成熟: Context File, Tool Use Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google https://blog.google/products/gemini/gemini-3/#plan-anything LangChain : Why It’s the Foundation of AI Agent Development in the Enterprise Era | by Takafumi Endo | Medium https://medium.com/@takafumi.endo/langchain-why-its-the-foundation-of- ai-agent-development-in-the-enterprise-era-f082717c56d3 

本セッションの概要 

TOC イントロダクション: AI エージェントの時代 パラダイムシフト: Prompt から Context へ <- コンテキスト設計の原則: 責務の分離と疎結合 コミュニティと未来: 未知への挑戦と対話の価値 

パラダイムシフト: Prompt から Context へ Prompt Engineering の定義 無意識においている前提 (メンタルモデル) Context Engineering の定義 Context Engineering の世界観 実例: Google Calendar 操作 (gcalcli) での比較 

Prompt Engineering の定義 望ましい出力例をいくつか渡 す (Few-shot learning) の発展 として自然発生的に誕生 Prompt engineering for a language model whose input and output are in natural language may be conceived as programming in natural language [2102.07350] Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few- Shot Paradigm https://arxiv.org/abs/2102.07350 

無意識においている前提 (メンタルモデル) ペルソナ、コンテキスト、タ スク、フォーマットを記述 目的や手段についてユーザー が明示できることが前提 ユーザーも LLM も実現方法を 知らないことはどうしようも ない 初心者でも簡単！ 生成 AI から欲しい回答を引き出すプロンプト術｜Gemini - Google の AI https://note.com/google_gemini/n/n60a9c426694e 

Context Engineering の定義 RAG の開発を行う中で自 然発生的に出現 ユーザーの与える入力だ けではなく、検索システ ムを含めて LLM に与える すべての情報を設計する というアプローチ 「I really like the term “context engineering” over prompt engineering. It describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.」 / X https://x.com/tobi/status/1935533422589399127?s=20 Context Engineering SF: Context Engineering for Engineers - Jeff Huber https://youtu.be/L8ZM78APDPk?si=84oBRCTu0J_s1TUa 

Context Engineering の世界観 もともと HCI (ヒューマンコン ピュータインタラクション) の 分野で扱われていた概念 エージェントは人との相互作 用を通じて、徐々に振る舞い を最適化していく存在 対話はコンテキストを通じた 最適化プロセス [2510.26493] Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering https://arxiv.org/abs/2510.26493 [2507.13334] A Survey of Context Engineering for Large Language Models https://arxiv.org/abs/2507.13334 

実例: Google Calendar 操作 (gcalcli) での比較 Agent に予定を確認してアド バイスしてもらいたいケース Prompt Engineering の方法論 では、Google Calendar を読み 込み、アドバイスを行う過程 をすべて明文化する gcalcli のようなツールの使 い方をすべて明文化する insanum/gcalcli: Google Calendar Command Line Interface https://github.com/insanum/gcalcli 

プロンプトの作例 このようなプロンプトを自力 で記述する プロンプトを記述するために はコマンドの理解が必要 どのような操作が必要なのか も自分で設計 必要なフォーマットも自分で 設計 

コンテキストエンジニアリングの場合 頼めば良い Google Calendar を読み込んで予定を確認してアドバイスしてもらいたいです。 使えそうなツールに gcalcli を見つけました。使い方を教えて下さい。 https://github.com/insanum/gcalcli 

No content

プロンプトの記述 頼めば良い わかった使い方を日本語で記録してもらえますか？ プロンプトの記述というよりは、コンテキストの保存 

結果 対話により得られた知識が記 録される (README.md のすべ てではない) 対話を通じて、コンテキスト を共有し、知識を得る 得た知識をコンテキストファ イルとして保存し利用する AIエージェントとともにユー ザーも学ぶ 

Prompt Engineering vs Context Engineering (再掲) 

TOC イントロダクション: AI エージェントの時代 パラダイムシフト: Prompt から Context へ コンテキスト設計の原則: 責務の分離と疎結合 <- コミュニティと未来: 未知への挑戦と対話の価値 

コンテキスト設計の原則: 責務の分離と疎結合 コンテキストは「有限な資源」 設計の原則: 特化型エージェントの推奨 MCP (Model Context Protocol) MCP サーバー設計への示唆 A2A (Agent to Agent) A2A によるコンテキスト分離 

コンテキストは「有限な資源」 自分の知識をすべてコンテキスト ファイルに書き出すとエージェン トは機能不全に陥る コンテキストを構造化して分割 し、必要な知識を必要なタイミン グで読み込む Claude の Tool search tool も同じモ チベーション I was wrong about Agent Skills and how I refactor them : r/ClaudeCode https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1opxf9f/i_was_wrong_about_agent_skills_a 

設計の原則: 特化型エージェ ントの推奨 汎用的な「何でも屋」で はなく、特定のタスクに 特化したエージェントを 作る データ分析エージェント は権限管理の専門家では ない メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例 https://speakerdeck.com/na0/merukariniokerudetaanariteikusu-ai-eziento- socrates-to-adk-huo-yong-shi-li 

MCP (Model Context Protocol) AI エージェントと外部ツ ール間の対話を可能にす るプロトコル AI エージェントが外部ツ ールの仕様を理解した り、自身の機能を外部に 伝えたりできる What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro 

MCP サーバー設計への示唆 MCP サーバーと接続すると、その サーバーができることをすべてコ ンテキストに読み込む 「何でもできる MCP サーバー」は コンテキストを破壊する 単一責任の原則と疎結合な設計が 重要 Mastering Search for AI Agents: A Deep Dive into Alexander Lindquister's Google Custom Search MCP Server https://skywork.ai/skypage/en/mastering-search-ai- agents/1978698715734777856 

A2A (Agent to Agent) AI エージェント同士の通 信を可能にするプロトコ ル 個々の AI エージェントは ステートフルかつ自律的 に動作する A2A Protocol https://a2a-protocol.org/latest/ 

A2A によるコンテキスト分離 A2A では MCP よりも抽象化 できるため、コンテキストの 分離がより強力にできる BigQuery 権限管理エージェン トは、BigQuery の操作をすべ て伝える必要はない メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用 事例 https://speakerdeck.com/na0/merukariniokerudetaanariteikusu-ai-eziento- socrates-to-adk-huo-yong-shi-li BigQuery を MCP、Gemini CLI、その他のエージェントで使用する | Google Cloud Documentation https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/pre-built-tools-with- mcp-toolbox 

TOC イントロダクション: AI エージェントの時代 パラダイムシフト: Prompt から Context へ コンテキスト設計の原則: 責務の分離と疎結合 コミュニティと未来: 未知への挑戦と対話の価値 <- 

コミュニティと未来: 未知への挑戦と対話の価値 AI エージェントは強力な「手段」だが「目的」ではない 真の価値は「偶発的対話」から生まれる 対話の場としてのハッカソン 提案 

AI エージェントは強力な「手 段」だが「目的」ではない Gemini CLI を使い倒すと NeurIPS の行動計画は立てら れる (立てた) 旅行代理店に依頼しなくて も、海外イベントに参加し、 返ってくることはできる それだけではオンライン参加 と同じ 

真の価値は「偶発的な対話」から 生まれる 行動計画にたまたま Google Research の結果が含まれていた 発表の中でたまたまとても魅力的 な発表が含まれていた 質問を通じて自分の理解が正しい ことを確認できた (うまくいけば) 日本のコミュニテ ィに還元できる 

対話の場としてのハッカソン 地域コミュニティと技術コミ ュニティによるハッカソン 誰かの話を聞き、課題を共有 し、発見を伝えてフィードバ ックを得る 地域の課題や技術について学 ぶために、AI エージェントと いう最高の仲間もいる KOZA から始まる AI ハッカソン presented by Jagu'e'r - connpass https://jaguer.connpass.com/event/347598/ 

提案: やりませんか？ 

まとめ 「プランニング能力の向上」などの LLM の性能進歩や、"Context File" "Tool use" などの周辺技術の進歩により AI エージェントはさま ざまなことができるようになった Prompt Engineering から Context Engineering というパラダイムシフ トにより、AI エージェントはユーザーと共に学習する存在になった コンテキストの設計においては責務の分離を行い、コンテキストを 適切に分離する必要がある AI エージェントという仲間と共に、次の熱量を生み出しましょう