AI時代のアーキテクトは「文脈」を設計せよ ― 非決定的なAIを制御するコンテキストモデリング

【文脈（このAIが担当する仕事のイメージ）】 - 焦点: トラブルシュート（エラーコードの原因切り分け） - 境界: Enterpriseプランかつ SSO 利用が前提（ローカルログインは対象外） - 粒度: 「ログインできない」という問い合わせ 1 件（チケット単位） → AI：「SSO設定を以下3点で確認してください： 1. IDプロバイダーの証明書期限 2. リダイレクトURLの設定 3. ユーザー属性のマッピング」 文脈が適切に設計されている場合、 AI の出力がシャープになり、判断の責任範囲も明確になります。 なぜシャープになるのか： 焦点で「トラブルシュート」と指定したから、「契約変更のご相談は...」といった余計な提案が出ない 境界で「SSO利用が前提」と絞ったから、ローカルログイン関連の情報がノイズとして混入しない 粒度で「チケット単位」と決めたから、過去の類似ケースを適切