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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
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ファインディ株式会社(イベント資料アップ用)
September 28, 2025
Technology
3
830
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
。
ファインディ株式会社(イベント資料アップ用)
September 28, 2025
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Transcript
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 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 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 1. メルカリ・登壇者のご紹介
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 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 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 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 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 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 • 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 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 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 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 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 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 3. コンテキストエンジニアリングを段階にわける
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 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 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 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 • 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 4. 「全部一気に」ではなく「一部ずつ」でも役に立つ
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 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 • 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 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 10/11(土) 女性限定Vive Codingイベント@メルカリ!
29 ご清聴ありがとうございました!