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この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
AIデジタルスタッフが変えるEC接客 ― 成功の鍵は「コンテキスト・エンジニアリング」
サクッと理解！本記事の要点まとめ
コンテキスト・エンジニアリングとは何ですか？
生成AIを使いこなすには「プロンプトエンジニアリング」という特殊なテクニックが必要だと言われてきました。従来の「プロンプト・エンジニアリング」が質問の仕方を工夫する技術だとすれば、「コンテキスト・エンジニアリング」はAIに提供する情報の設計・構築・最適化を行う技術です。プロンプトが「どう聞くか」なら、コンテキスト・エンジニアリングは「何を教えるか」「どう教えるか」を設計する、より本質的なアプローチです。
プロンプトの工夫ではなく、AIに与える情報（コンテキスト）を戦略的に設計・構築することで、AIの能力を最大限に引き出す手法です。
回答の質はどのように変わりますか？
例：「今晩のカレーの買い物リストを作って」とAIに頼む場合。
情報なしの場合：「カレールー、玉ねぎ、人参、じゃがいも、肉」といった一般的なリスト。
詳細情報あり：家族構成、予算、冷蔵庫の在庫、近隣スーパーの特売情報などを伝えると、「鶏むね肉が特売なのでチキンカレーがおすすめです。お子様用に甘口ルー、ご主人用にスパイス追加はいかがでしょう」など、実用的な提案が返ります。
違いはAIの性能差ではなく、与えられた情報の質にあります。
コンテキスト・エンジニアリングをEC事業者が活用できる場面はありますか？
生成AI活用チャットボット、AIデジタルスタッフはECサイトの商品データベース、在庫情報、FAQ、配送ポリシーなど運営に必要な情報をまるごとAIに連携。これにより、一般的なChatGPTでは答えられないサイト固有の質問に即座に対応できます。
高性能な生成AIに、御社独自の情報という強力な武器を持たせ、24時間365日働くデジタル接客スタッフとして活用いただけます。
はじめに：プロンプトから「コンテキスト」へ
生成AIを使いこなすには「プロンプトエンジニアリング」という特殊なテクニックが必要だと言われてきました。AIにやる気を出させる褒め言葉や「これは重要なタスクです」の強調、さらには「亡くなった祖母の遺言で…」といった感情に訴える指示まで話題になりました。
しかし最新のAIモデルでは、こうした工夫は以前ほど必要ではありません。シンプルかつ明確に質問するだけで、十分に実用的な回答が得られるようになっています。
この変化の中で注目されているのが「コンテキスト・エンジニアリング」という新しいアプローチです。プロンプトの工夫ではなく、AIに与える情報（コンテキスト）を戦略的に設計・構築することで、AIの能力を最大限に引き出す手法です。
AIの限界は「知識の範囲」にある
どれだけ高性能なAIでも「知らないこと」には答えられません。どれだけ優秀な新入社員でも、自社の商品知識や業界の慣習を知らなければ、即戦力にはならないのと同じです。入社初日に「先月の売上データを分析して」と言われても、やり方やデータの所在を知らなければ対応できません。
AIも同様で、学習データに含まれていない情報については正確な回答ができず、無理に答えさせるともっともらしい誤答（ハルシネーション）を返すことがあります。では、どうすればAIの能力を最大限引き出せるのでしょうか。
答えは、AIに必要な情報（コンテキスト）を事前に提供すること。最近は巧妙なプロンプト作成よりも、適切なコンテキストの提供が重要視されています。
コンテキストで変わる回答の質
例：「今晩のカレーの買い物リストを作って」とAIに頼む場合。
情報なしの場合：「カレールー、玉ねぎ、人参、じゃがいも、肉」といった一般的なリスト。
詳細情報あり：家族構成、予算、冷蔵庫の在庫、近隣スーパーの特売情報などを伝えると、「鶏むね肉が特売なのでチキンカレーがおすすめです。お子様用に甘口ルー、ご主人用にスパイス追加はいかがでしょう」など、実用的な提案が返ります。
違いはAIの性能差ではなく、与えられた情報の質にあります。
コンテキスト・エンジニアリングとは
従来の「プロンプト・エンジニアリング」が質問の仕方を工夫する技術だとすれば、「コンテキスト・エンジニアリング」はAIに提供する情報の設計・構築・最適化を行う技術です。
具体的には：
- ・自社データの構造化と整理
- ・AIが理解しやすい形式への変換
- ・情報の優先順位付けと関連付け
- ・継続的な情報更新の仕組み構築
プロンプトが「どう聞くか」なら、コンテキスト・エンジニアリングは「何を教えるか」「どう教えるか」を設計する、より本質的なアプローチです。
ECへの応用：AIデジタルスタッフ
当社のAIデジタルスタッフは、ECサイトの商品データベース、在庫情報、FAQ、配送ポリシーなど運営に必要な情報をまるごとAIに連携。これにより、一般的なChatGPTでは答えられないサイト固有の質問に即座に対応できます。
- ・「この商品のMサイズの在庫はありますか？」
- ・「明日までに配送可能ですか？」
- ・「返品の条件を教えてください」
こうした質問に、最新の自社データに基づいて即時回答。導入事例では、カスタマーサポートへの問い合わせが2〜3割減少という成果が報告されています。これは効率化だけでなく、24時間いつでも疑問を解決できる購買体験の向上にもつながります。
さらに、サイト上のQ&Aや商品説明を充実させるほどAIの回答精度が向上。新人スタッフにマニュアルを教え込むように、AIを「育成」できます。これこそがコンテキスト・エンジニアリングの実践例です。
これからのAI活用戦略
AIモデルの性能競争は成熟期に入りつつあります。差別化ポイントはプロンプトの工夫ではなく、質の高い情報をAIに与えること。EC事業者にとっての武器は、自社の商品データ、顧客対応履歴、FAQといった情報資産です。
当社のAIデジタルスタッフはこの思想に基づいて開発。高性能な生成AIに、御社独自の情報という強力な武器を持たせ、24時間365日働くデジタル接客スタッフとして活用いただけます。
プロンプトの「呪文探し」に時間を費やすより、自社の情報資産を戦略的に設計・構築するコンテキスト・エンジニアリングこそが、EC接客の成功の鍵となります。
まとめ
ポイントは「高性能AI × 自社の良質な情報（コンテキスト）」。コンテキスト・エンジニアリングによって、より正確で実用的な回答と、質の高い購買体験を実現できます。
ecbeingではECサイト上でFAQや商品データと連携したAIエージェント「AIデジタルスタッフ」を提供しています。これは、コンテキスト・エンジニアリングの考え方を実装したソリューションです。デモをさせて頂くことも可能ですので、ご興味を持たれた場合はぜひお問い合わせください。
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