エンタープライズ企業における開発効率化のためのコンテキスト設計とその活用

Applied AI R&D Meetup【LayerX × Ubie × Algomatic】の登壇資料となります。

https://algomatic.connpass.com/event/374152/

#LX_RandD

Transcript

1. エンタープライズ企業における 開発効率化のためのコンテキスト 設計とその活⽤ sergicalsix　 株式会社Algomatic AI Transformation(AX) テックリード
2. コンテキストエンジニアリングとは
3. © 2025 Algomatic Inc. 3 コンテキストエンジニアリングとは コンテキストエンジニアリングとはLLMに与える情報(コンテキスト)を制御する技術 https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
4. © 2025 Algomatic Inc. 4 コンテキストエンジニアリングの領域 https://www.philschmid.de/context-engineering
5. © 2025 Algomatic Inc. 5 コンテキストエンジニアリングの具体例: Uber Eatsの注⽂ メニュー表検索 なんか注⽂して あなたはユーザーに寄 り添って先読みして対 応するエージェント Uber Eats Tool ハンバーガーが⾷べた い気分 バーガーキングよりも モスバーガーが好き 正 モスバーガーの注⽂ 誤 モスバーガーの注⽂以外 https://www.philschmid.de/context-engineering
6. © 2025 Algomatic Inc. 6 コンテキストエンジニアリングの具体例: Uber Eatsの注⽂ メニュー表検索 なんか注⽂して あなたはユーザーに寄 り添って先読みして対 応するエージェント Uber Eats Tool ハンバーガーが⾷べた い気分 バーガーキングよりも モスバーガーが好き https://www.philschmid.de/context-engineering 正 モスバーガーの注⽂ 誤 モスバーガーの注⽂以外 コンテキストは何か⼀つ⽋けるだけで致命的になるケースがある
7. © 2025 Algomatic Inc. 7 Context Rotとコンテキストエンジニアリングで必要なこと コンテキスト量が増えると性能が低下してしまうため、 モデルには必要なコンテキストのみを⼊⼒すべきである https://research.trychroma.com/context-rot
8. エンタープライズ企業における 開発業務とコンテキスト
9. © 2025 Algomatic Inc. 9 エンタープライズ企業の開発実施項⽬及び考慮事項(要件定義抜粋) 開発のために必要な実施項⽬及び考慮事項は多い▶コンテキストが必要 https://www.ipa.go.jp/archive/publish/tn20191220.html
10. © 2025 Algomatic Inc. 10 コンテキストエンジニアリングと実際の開発 コンテキストを少なくしたい コンテキストが多い コンテキストエンジニアリング観点の要請と コンテキストが増えてしまう現場にはギャップがあるといえる 実際の開発 コンテキストエンジニアリング観点 https://www.ipa.go.jp/archive/publish/tn20191220.html https://research.trychroma.com/context-rot
11. Applied AI R&D
12. © 2025 Algomatic Inc. 12 課題解決のための着想、打ち⼿、関連技術 膨⼤なコンテキストを使いたい コンテキストを減らしたい 有⽤なコンテキストを残したい 1 2 3 着想 Many-Shot ICL[1] Glyph[2], DeepSeek-OCR [3] ACE[4], iDataLake[5] 関連技術 [1]: Rishabh et al., 2025, [2]:Cheng et al., 2025, [3]: Wei et al., 2025(https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf) [4]: Zhang et al., 2025, [5]: Wang et al., 2025 コンテキストにより多くの有⽤ な情報や具体例を注⼊ ⼀部テキスト情報を画像情報と して活⽤ データアーキテクチャの 類型の採⽤ 打ち⼿ コンテキストを少なくしたい コンテキストが多い 実際の開発 コンテキストエンジニアリング観点 現状 解決案
13. © 2025 Algomatic Inc. 13 実践例1: Many-Shot ICLの活⽤と失敗 (Rishabh et al., 2025) 実践: arXivに記載されている質の⾼い多様性を持つコンテキストを⽤意できずに 有⽤性を⽰せなかった。 Many-Shot ICL: コンテキストに多くの具体例を⼊れるIn-Context Learning⼿法
14. © 2025 Algomatic Inc. 14 実践例2: コンテキストの⼀部画像化 知⾒: ①コンテキストの圧縮に寄与 ②副次的に情報量の保持やLLLMの解釈性の向上という観点でも役に⽴っている Glyph: テキスト情報の画像化、VLMの読み取 り、トリミング処理等を組み合わせた⼿法 テキスト情報 (Cheng et al., 2025) 参考:画像化した⽅が良いデータ例
15. © 2025 Algomatic Inc. 15 実践例3: データアーキテクチャの類型の採⽤ 知⾒: 永続化層においても保存層と活⽤層のレイヤーを⼆つに分けることで コンテキストの管理がしやすい。また活⽤層はケースに応じて複数作ると良い。 従来の データアーキ 採⽤アーキ データレイク DWH データマート 保存層 活⽤層
16. © 2025 Algomatic Inc. 16 実践例3: コンテキストの加⼯ (Wang et al., 2025) Summariseなどの⼀般的な操作の他、Clussify(分類 or ラベル付けする)や Link(関連付け)が効くと予想して開発中
17. © 2025 Algomatic Inc. 17 (再掲)課題解決のための着想、打ち⼿、関連技術 膨⼤なコンテキストを使いたい コンテキストを減らしたい 有⽤なコンテキストを残したい 1 2 3 着想 Many-Shot ICL[1] Glyph[2], DeepSeek-OCR [3] ACE[4], iDataLake[5] 関連技術 [1]: Rishabh et al., 2025, [2]:Cheng et al., 2025, [3]: Wei et al., 2025(https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf) [4]: Zhang et al., 2025, [5]: Wang et al., 2025 コンテキストにより多くの有⽤ な情報や具体例を注⼊ ⼀部テキスト情報を画像情報と して活⽤ データアーキテクチャの 類型の採⽤ 打ち⼿ コンテキストを少なくしたい コンテキストが多い 実際の開発 コンテキストエンジニアリング観点 現状 解決案
18. さいごに
19. © 2025 Algomatic Inc. ⼀緒に働いてくださるメンバーを募集しています 今回お話しした内容に関連したプロダクトなどAIエージェントを⽤いたプロダクトを鋭意開 発中です。最新技術や研究を活かした開発ができる環境があります！！ https://recruiting.algomatic.jp/