AIによる開発の民主化を支えるコンテキスト管理と、その先に起きていること
2026年2月9日にFindy Job Lunch Talkにて、「AIによる開発の民主化を支える コンテキスト管理のこれまでとこれから」というタイトルで登壇しました。
この記事では、登壇で話したコンテキスト管理の考え方を簡単に紹介したうえで、AIによる開発の民主化により実際にTOKIUMの中で起きている変化についてお伝えします。
コンテキスト管理をスコープと安定性で捉える
コーディングエージェントに適切な情報を渡すことは、生成AIを活用するうえで欠かせません。しかし、コンテキストウィンドウには上限があるため、すべての情報を一度に読み込ませることはできませんし、読み込みすぎると処理も遅くなります。
そこで、渡す情報の性質を「スコープ（固有か一般か）」と「安定性（変動的か固定的か）」の2軸で整理しました。
| スコープ | 安定性 | 説明 | |
|---|---|---|---|
| Prompt | 小 | 低 | 「◦◦の機能を実装して」といった、そのときの目的を伝えるための情報 |
| Command | 小 | 高 | 「要件定義はこの手順で進める」「リファクタリングはまずテストを書く」のような、繰り返し使うプロセスをまとめたもの |
| Document | 大 | 低 | プロダクトの仕様書や設計書など、プロダクトの成長とともに更新されていく知識 |
| Memory | 大 | 高 | アーキテクチャの方針やコーディング規約など、常に意識しておきたい情報 |
テクニカルな情報は安定性が高く整備しやすいため、まずそこから着手して、変動しやすいビジネスコンテキストへと広げていくのが進めやすいと考えています。
詳しくはスライドをご覧ください。
これからのコンテキスト管理
最近では、特定の業務に関する知識や手順をパッケージ化した「Skill」という仕組みが登場しています。AI起動時には説明文だけを読み込み、必要になってから全文を段階的に読み込むことで、スコープと安定性が動的に変化します。
さらに、SkillやMCPの設定をリポジトリ経由で配布できるPlugin Marketplaceのような仕組みも出てきており、コンテキスト管理は個人やチームから組織全体へとスケールしつつあります。
民主化の中で起きていること
コンテキスト管理を整備していくことで、エンジニア以外の職種もコーディングエージェントを活用してプロダクトに関わるようになっています。TOKIUMでは、PdM・QAなど様々な職種でそれぞれ変化が生まれています。
PdM：実コードベースからのPoCで価値検証を加速する
PdMがコーディングエージェントを使い、生きているプロダクトコードをもとにPoCやプロトタイプを作るようになりました。ゼロからモックを作るのではなく、実際のコードベースを使うことで、よりリアリティのある価値検証ができるようになっています。
この取り組みについては、PdMのとみーが「サービスのイメージがわかないなら、バイブコーディングで作ってみればいい」で詳しく書いています。
QA：プロダクトコードを読み込ませてテストデータを生成する
QAチームでは、AIエージェントプロダクトのコードをコーディングエージェントに読み込ませて、テストデータやテストプロンプトを生成しています。コードとコメントの両方がDocumentとして機能し、プロダクトの振る舞いを理解したうえで、実際に想定される入力パターンを作り出すことができています。
ランダム命令生成ツールを作った話など、QAチームの取り組みは西田の「正解のないテストに挑む ― AIエージェントQAの試行錯誤と学び」で紹介されています。
そのほかの変化
ほかにも、CSがプロダクトコードを起点として顧客への回答を生成したり、QAがバグを起票する際に原因となったコードを絞り込んだり、PdMがバグフィックスのPRを出したりしています。
この先にあるもの
コンテキスト管理が組織全体に浸透し、誰もがコーディングエージェントを通じてプロダクトに関わるようになったとき、職種の境界はどうなるのでしょうか。
境界が曖昧になっていくのか、それとも、コンテキスト管理を通じてその職種ならではの視点や専門性がより鮮明になり、職種を再定義するものになるのか。TOKIUMではその変化がすでに始まっています。この変化に興味を持たれた方は、ぜひ一緒にこの課題を解いてくださればと思います。