AIエージェントにCMSのメディアを運用させる ― 画像のバイト列はLLMに通さない

Claude CodeやCursorでブログ記事を書かせるのは、もう普通にできるようになった。だが、その記事に載せる画像――アイキャッチや説明図――は誰がアップロードするのか。ここもエージェントに任せたくなるが、意外な落とし穴がある。

ヘッドレスCMS Tesseraの事例では、最初は画像をBase64エンコードして、MCPでLLMのコンテキストを通してアップロードしていた。ところが1MBの画像はBase64にすると1.3MBの文字列になり、これがLLMの引数として処理されると、数十万トークンを消費する。大きなアイキャッチ画像ではコンテキストウィンドウが圧迫され、ツール呼び出しが失敗することもある。つまり「エージェントに全部任せる」という素朴な設計は、実は最も無駄が多いのだ。

そこでTesseraは、メディア投入経路を2本に分けた。小さい画像やCSVはMCPのupload_assetでいいが、アイキャッチなどの大きい画像はHTTPの専用APIで、curlから直接アップロードさせる。バイト列がLLMのコンテキストを一切通らないのだ。返ってくるのはURLだけで、エージェントはそれを記事に差し込む。つまり、LLMは「このファイルを送りなさい」という指示と、返ってきたURLしか見ていない。

この設計思想は、AIを実務で使うときの根本的な考え方を示している。「AIに何を判断させるか」と同じくらい「AIに何を見せないか」が重要だということだ。アイキャッチ画像のピクセル情報は、エージェントが判断に使わない。だから通す必要がない。逆に言えば、AIを使うときに効率を求めるなら、「AIに必要な情報」を先に決めて、それ以外は最初から設計で排除する。その方が、システムは安定して速くなる。中小企業でAI業務自動化を始めるなら、このメリハリが成否を分ける。