使うほど賢くなる
文脈生成エンジン。
The self-reinforcing context loop.
データは、そのままではAIに伝わらない。
Prep Context Engineは、データとアプリケーションの間に立ち、
バラバラの情報を「文脈」へと変換する自己強化型エンジンです。
私たちが考える「文脈(コンテキスト)」とは。
単なるデータの寄せ集めではありません。
「この顧客は、いま、どんな状態で、何を求めているか」——
バラバラの情報を意味のあるまとまりに整えたもの。
それが、PrepXの定義する文脈（コンテキスト）です。
「コンテキスト（文脈）とは何か」を体系的に読む →
比較検討中の顧客」
体験重視のリピーター」
ヒントを必要としている学習者」
きっかけを待つ会員」
信頼の厚い常連客」
データから文脈を生成し、
成果で進化する。
Prep Context Engineの特長
Products
Prep Context Engineを搭載したプロダクト
よくあるご質問
Prep Context Engineは何をするプロダクトですか?
散在する行動ログや属性データを、AIが理解できる軽量な「文脈(Context)」へリアルタイムに変換する技術基盤です。誰が・どんな状態で・何を求めているかを構造化し、目的に応じた最適な出力を可能にします。
既存のAIツールやLLMとの違いは何ですか?
LLMが「文章を生成する」のに対し、Context Engineは「その前段で、渡すべき文脈を整える」役割を担います。生データをそのまま渡すのではなく、意味を圧縮・構造化したうえで信頼度を付与するため、精度とコストの両面で優れています。
RAG(検索拡張生成)とはどう違いますか?
RAGが関連情報を「検索して渡す」のに対し、Context Engineは情報に「信頼スコア」という独自の評価軸を持たせ、不確かな情報を遮断します。関連度は高くても確からしさの低い情報が紛れ込む、というRAG運用の課題に対し、信頼度による制御で対処します。さらに利用目的に応じて文脈を動的に組み替える点も異なります。
「使うほど賢くなる」とはどういう意味ですか?
出力に対するユーザーの反応(クリック率・成約率・満足度など)を正解データとして取り込み、タグの重みや信頼度を自動で調整します。運用を続けるほど、その企業ならではの勝ちパターンが蓄積されていきます。
同じデータでも用途によって出し分けられますか?
はい。同一のデータでも、レコメンド・FAQ応答・離脱防止など出力目的に応じて、文脈を動的に組み替えて最適化します。目的ごとに別々のデータを用意する必要はありません。
AIが誤った情報を返す「幻覚」への対策はありますか?
各情報に「確からしさ(信頼スコア)」を付与し、一定の基準に満たない不確かな情報を遮断・制御します。これにより、企業が懸念する誤情報の出力リスクを抑えます。
導入にはどのくらいの期間がかかりますか?
既存サービスへの組み込み型(Prep Context Plug)を用いることで、最短4週間での導入が可能です。期間は構成やデータ連携の範囲により異なるため、詳細はお問い合わせください。
既存システムの大規模な改修は必要ですか?
いいえ。Context Engineは既存サービスに文脈機能を後付けする「Intel Inside」型の設計です。現在お使いのSaaS・EC・CRMなどの価値を活かしたまま、機能を拡張できます。
預けたデータはどのように扱われますか?
お預かりしたデータは文脈生成の目的の範囲で処理し、適切な安全管理措置のもとで管理します。取り扱いの詳細はプライバシーポリシーをご確認ください。
個人情報の取り扱いはどうなっていますか?
個人情報保護法に準拠して取り扱います。取得する情報の種類・利用目的・第三者提供の有無などは、プライバシーポリシーに定めています。