【データの世界観チャネル#1】 コンテキストとエージェントの記憶 ーAIが組織で働くための設計

第1回コンテキストとエージェントの記憶　 ーAIが組織で働くための設計 日　時 2026年9月29日（火）19:00〜20:30 主　催 データ横丁 共　催 EnterpriseZine 協　力 日本オラクル株式会社 ／アトラシアン株式会社 対　象 経営・役員層、DX部門責任者・リーダー層、データエンジニア、アーキテクト、研究職 など 進行 19:00〜19:05（5分） ■趣旨説明 京部康男さん 翔泳社EnterpriseZine　ライター兼エディター 19:05〜19:35（30分） ■発表①「"コンテキスト" ― AI（エージェント）の組織利用にもっとも重要なもの」 生成AIやAIエージェントの活用は一定の成果をみせている。しかしそれは「個人の生産性向上や効率化」であって、組織的な活用の効果は高いと言えないのが現状ではないだろうか。「組織として」のAI活用でもっとも重要なものは「コンテキスト」である。AI界隈では最近コンテキストという言葉を耳にするが、コンテキストを単に「文脈」と理解するのでは十分ではない。アトラシアンではコンテキストを「ビジネスにおける目標、チーム、作業、ナレッジ、意思決定、コードなどを繋ぎ合わせた"組織の記憶"」と定義している。本セッションでは、コンテキストについて解説するとともに、コンテキストの質がAI活用にどう影響するかについて解説していく。 渡辺 隆さん／アトラシアン株式会社　エグゼクティブ プロダクトマーケティング ストラテジスト 19:35〜20:05（30分） ■発表②「AI Agentがコンテキストを使って仕事をした後、何が残るのか― 組織の経験を次の判断に引き継ぐ「Agent Memory」」 PoCではうまく動いたAIエージェントが、本番では過去の合意や顧客・案件ごとの前提を引き継げず、同じ確認や失敗を繰り返す。原因はモデルの性能だけでなく、「何を覚え、何を忘れ、どう思い出すか」が設計されていないことにあります。コンテキストが今回の仕事を支えるなら、Agent Memoryは、その仕事で得た判断や経験を次の業務で使える前提へ変える仕組みです。本セッションでは、登壇者がEnterpriseZineで連載中の「AIエージェントのための記憶と境界の設計論」をベースに、AIエージェントの記憶を業務で活かすための設計の要点を、ビジネス価値と技術の両面から解説します。また、Oracle AI Agent MemoryとAutonomous AI Databaseを例に、経験を次の判断へつなぐ方法も紹介します。 小川 航平さん／日本オラクル株式会社　Principal Enterprise AI GTM Architect 20:05〜20:30（25分） ■対談「ギャップはどこで起き、成果に導くには何を設計するか」 渡辺さんの「コンテキスト」と、小川さんの「メモリエンジニアリング」を接続する対談です。 主なトピックス ・なぜ、AIの進化と企業導入の成果にギャップがあるのか ・コンテキストと記憶は、同じ空白の両面か。違うならどこが違うか ・具体的な成果に導くために、何を先に設計するか ・コンテキストとメモリの増大にどう対応するか 渡辺さん × 小川さん ／ 司会：京部さん