コンテキストエンジニアリングとは？わかりやすく解説

AIアシスタントがタスクを完璧にこなすこともあれば、全く的外れなことをすることもあるのはなぜだろう、と思ったことはありませんか？ネタバレですが、それはAIの賢さだけが理由ではありません。多くの場合、AIに与えるコンテキストが関係しています。より賢く、より信頼性の高いAIシステムを構築するための縁の下の力持ち、コンテキストエンジニアリングの世界へようこそ。このガイドでは、コンテキストとは何か、コンテキストエンジニアリングが何を意味するのか、プロンプトエンジニアリングとどう違うのか、エージェントAIにおけるその役割、そしてAIを輝かせるためのいくつかの強力なテクニックを探ります。さあ、AIを魔法のように機能させましょう！

そもそもコンテキストとは？

友人にディナーパーティーの計画を頼むと想像してみてください。「ディナーを計画して」とだけ言ったら、友人は困惑するかもしれません。イタリアン？寿司？ビーガン？肉食？あなたの家？それともレストラン？しかし、「私のビーガン読書クラブのためで、私の家で、予算は50ドル」と付け加えたら、友人は明確なイメージを持つでしょう。その追加情報がコンテキストです。タスクを可能にする背景の詳細です。

AIの世界では、コンテキストとは、モデルが応答する前に「見る」すべてのものです。それはあなたのプロンプト（例：「ツイートを作成して」）だけではありません。以下が含まれます。

• システム指示： 「親切な家庭教師として振る舞う」や「JSONのみを出力する」といったルール。
• ユーザープロンプト： 「この記事を要約してください」のような特定の質問やタスク。
• 会話履歴： 一貫性を保つための過去のやり取り。
• 外部データ： モデルに供給されるドキュメント、データベース、またはAPIの結果。
• ツール： ウェブ検索や電卓などへのアクセス。

適切なコンテキストがなければ、ClaudeやGeminiのような最新の大規模言語モデル（LLM）でさえ、材料のないシェフのように途方に暮れてしまいます。コンテキストエンジニアリングは、AIを成功させるためにこの情報をキュレーションすることです。

コンテキストエンジニアリングとは？

コンテキストエンジニアリングを、AIのための完璧な「ブリーフィング」を構築する芸術と科学だと考えてください。それは、単一のプロンプトを賢く聞こえるように調整することではなく、適切な情報を、適切な形式で、適切なタイミングで提供するシステムを設計することです。ShopifyのCEOであるトビー・リュトケ氏が述べたように、それは「LLMがタスクを合理的に解決できるように、すべてのコンテキストを提供する技術」です。

LLMのコンテキストウィンドウを、その短期記憶（コンピューターのRAMのようなもの）だと考えてください。それは8,000トークンまたは128,000トークンといった制限があるため、すべてを詰め込んでうまくいくことを期待することはできません。コンテキストエンジニアリングは、AIの応答を正確、関連性があり、一貫性のあるものにするために、その情報を戦略的に選択、整理、管理することを含みます。それは、料理のために適切なスパイスだけを選ぶシェフのようで、パントリー全体を使うわけではありません。

なぜこれが重要なのでしょうか？なぜなら、ほとんどのAIの失敗は、モデルが「愚か」であることではなく、コンテキストの失敗、つまりデータの欠落、無関係なノイズ、または不適切にフォーマットされた入力が原因だからです。チャットボット、コーディングアシスタント、またはエンタープライズAIを構築しているかどうかにかかわらず、コンテキストエンジニアリングは信頼性の高いパフォーマンスを引き出すための鍵となります。

コンテキストエンジニアリング vs プロンプトエンジニアリング

あなたは「これは単にプロンプトエンジニアリングに追加のステップを加えただけではないか？」と考えているかもしれません。そうではありません！プロンプトエンジニアリングは、「イーロン・マスクのようにツイートを作成して」といった、単一の簡潔な指示を書くようなものです。これはコンテキストエンジニアリングのサブセットであり、コンテキストエンジニアリングはより広範なシステムレベルのアプローチを取ります。両者の違いは次のとおりです。

• プロンプトエンジニアリング： 一回限りの指示を作成することに焦点を当てます。「段階的に考える」といった言葉を追加して、より良い推論を得るような言葉遣いが重要です。迅速なタスクには優れていますが、複雑な多段階のワークフローには不十分です。
• コンテキストエンジニアリング： モデルを取り巻く「情報エコシステム」全体を設計します。プロンプトだけでなく、会話履歴の管理、外部データの取得、ツールの統合、コンテキストウィンドウの最適化も含まれます。それは、あなたが言うことだけでなく、モデルが何を知っているかに関わります。

例えば、プロンプトエンジニアリングされたチャットボットは、「会議を予約して」という指示に対して一般的な返答をするかもしれません。一方、コンテキストエンジニアリングされたチャットボットは、あなたのカレンダー、チームの好み、過去の予約を引っ張ってきて、最適な時間帯を提案します。プロンプトエンジニアリングは単一の音符ですが、コンテキストエンジニアリングはオーケストラ全体です。

エージェントのためのコンテキストエンジニアリング

AIエージェント—つまり顧客サポートやコーディングタスクを処理する自律型ボット—は、コンテキストエンジニアリングが真価を発揮する場所です。単純なチャットボットとは異なり、エージェントは多段階のタスクに取り組み、ツールを使いこなし、セッション間で記憶を維持します。適切なコンテキストがなければ、彼らは地図のないGPSのようなものです。

アンドレイ・カルパシーはLLMをCPUに、コンテキストウィンドウをRAMに例えています。コンテキストエンジニアリングは、そのRAMに何が入るかをキュレーションし、エージェントが各ステップで必要なものを持っていることを保証します。例えば、カスタマーサポートエージェントは以下を必要とするかもしれません。

• ユーザー履歴： 解決策の繰り返しを避けるための過去のチケット。
• ナレッジベース： 正確な回答のためのFAQやマニュアル。
• ツール： 注文状況を確認するためのCRMへのアクセス。

不適切なコンテキストは、「コンテキストの混乱」（AIが間違ったツールを選択する）や「コンテキストの汚染」（幻覚が再利用される）につながります。コンテキストエンジニアリングは、コンテキストを動的に更新し、ノイズをフィルタリングし、関連性を優先することで、これらを防ぎます。LangGraph（LangChainの一部）のようなツールは、エージェントワークフローにおけるコンテキストの流れを正確に制御できるため、これを容易にします。

Claude Codeのようなコーディングエージェントを例にとってみましょう。それは単に自動補完するだけでなく、あなたのコードベース、最近のコミット、コーディングスタイルに関するコンテキストを必要とします。コンテキストエンジニアリングは、適切なファイルを抽出し、それらを理解しやすい形式にすることで、真の共同作業者となることを保証します。

コンテキストエンジニアリングのテクニックと戦略

では、実際にコンテキストエンジニアリングをどのように行うのでしょうか？4つの主要な戦略—書き込み、選択、圧縮、分離—について掘り下げていきましょう。これらは素晴らしいAIシステムを構築するためのあなたのツールキットです。

1. 書き込み：コンテキストの作成と永続化

コンテキストの書き込みとは、AIをガイドするためにコンテキストウィンドウの外で情報を作成し、保存することです。これには以下が含まれます。

• システムプロンプト： 「あなたは法律アシスタントです」や「JSONのみを出力する」のように、AIの役割を定義します。明確な指示がトーンを設定します。
• メモ取り： 「スクラッチパッド」を使用して計画や中間ステップを保存します。例えば、Anthropicのマルチエージェント研究者は、その戦略をメモリに保存し、コンテキストウィンドウの制限を超えても存続できるようにします。
• Few-Shot例： AIに何を望むかを示すために、入力と出力のサンプルを提供します。例えば、トーンをガイドするためにツイートのサンプルを含めます。

コンテキストの書き込みは、AIが後で参照できるように付箋を残しておくようなもので、複雑なタスクでAIを軌道に乗せるのに役立ちます。

2. 選択：適切なコンテキストの取得

コンテキストの選択とは、最も関連性の高い情報のみを取得することです。ノイズが多すぎるとAIは気が散り、少なすぎると情報不足になります。主なテクニックは以下の通りです。

• 検索拡張生成（RAG）： 意味検索を使用して、ナレッジベース（例：ベクトルストア）から関連するドキュメントを抽出します。例えば、サポートボットはユーザーのクエリに一致するFAQを取得します。RAGは、AIを実際のデータに基づいて動作させることで、幻覚を減らします。
• ツール選択： RAGを使用して、タスクに適したツールを選択します。研究によると、これによりクエリの意図にツールを一致させることで、ツール選択の精度を3倍にすることができます。
• ランキング： 関連性または新しさによってコンテキストを順序付けします。時間制約のあるタスクでは、古い応答を避けるために新しいデータを優先します。

コンテキストの選択は、プレイリストをキュレーションするようなものです。所有しているすべての曲ではなく、雰囲気に合ったヒット曲を選ぶのです。

3. 圧縮：コンテキストを制限に合わせる

コンテキストウィンドウは有限であるため、圧縮は非常に重要です。32,000トークンに図書館全体を押し込むことはできません！圧縮テクニックには以下が含まれます。

• 要約： 長いドキュメントや会話履歴を要約します。Claude Codeの「自動コンパクト」機能は、コンテキストウィンドウが95%に達するとやり取りを要約します。
• 再帰的要約： さらにスペースを節約するために要約を要約します。長い会話に最適です。
• プルーニング： 無関係または冗長な情報を削除します。ドリュー・ブロイニグはこれを「プルーニング」と呼び、コンテキストを簡潔で集中的に保ちます。
• チャンキング： 大規模な入力を小さな塊に分割して反復処理を行い、AIがビッグデータで詰まらないようにします。

圧縮はスーツケースに荷物を詰めるようなものです。必需品だけを入れ、余分な靴下は省きます。

4. 分離：コンテキストの衝突を避ける

コンテキストを分離することで、無関係な情報を別々に保ち、混乱を防ぎます。これはマルチエージェントシステムやマルチターンタスクにおいて重要です。テクニックには以下が含まれます。

• モジュール型コンテキスト： 各タスクまたはエージェントに特定のコンテキストを割り当てます。例えば、あるエージェントはユーザーのクエリを処理し、別のエージェントは支払いを処理し、それぞれに合わせたコンテキストを持ちます。
• コンテキストパーティショニング： 短期記憶（最近のチャット）と長期記憶（ユーザーの好み）を分離し、重複を避けます。
• ツール分離： タスクごとにツールを関連するものに限定し、AIが間違ったツールを選択する「コンテキストの混乱」を避けます。

コンテキストの分離は、机を整理するようなものです。ペンは一つの引き出しに、書類は別の引き出しに入れて、散らからないようにします。

コンテキストエンジニアリングが重要な理由

コンテキストエンジニアリングはAIの未来です。なぜなら、それはモデルの調整から入力設計へと焦点を移すからです。LLMが賢くなるにつれて、ボトルネックは推論能力ではなく、コンテキストの質になります。これが重要である理由は次のとおりです。

• 幻覚の低減： RAGを介してAIを実際のデータに根付かせることで、でたらめな回答を減らします。
• 複雑性への対応： 多段階のタスクを処理するエージェントは、一貫性を保つために動的で適切に管理されたコンテキストを必要とします。
• コスト削減： 効率的なコンテキスト（圧縮と選択による）はトークン使用量を削減し、APIコストを低減します。
• パーソナライゼーションの実現： 長期記憶によりAIはユーザーの好みを記憶し、対話をよりパーソナライズされたものにします。

LangChainやLlamaIndexのようなフレームワークは、RAG、メモリ管理、プロンプトチェーンのためのツールを提供することで、コンテキストエンジニアリングを容易にしています。LlamaIndexのWorkflowsフレームワークは、例えば、タスクをステップに分割し、それぞれに最適化されたコンテキストを持たせることで、オーバーロードを防ぎます。

課題と今後の展望

コンテキストエンジニアリングには課題がないわけではありません。広範さ（十分な情報）と関連性（ノイズなし）のバランスを取るのは難しいです。コンテキストが多すぎると、AIが無関係な詳細に固執する「コンテキストの注意散漫」のリスクがあります。少なすぎると、AIは途方に暮れてしまいます。これを解決するために、自動関連性スコアリング（例：BM25やコサイン類似度を使用）が研究されています。

もう一つの課題は計算コストです。リアルタイムでのコンテキストの組み立て—取得、要約、フォーマット—は、遅く、費用がかかる可能性があります。特にマルチユーザーシステムでは、エンジニアはレイテンシーとスケーラビリティのために最適化する必要があります。

今後、コンテキストエンジニアリングは進化を続けています。将来のモデルは、特定のコンテキスト形式を動的に要求するかもしれませんし、エージェントは自身のコンテキストをエラーがないか監査するかもしれません。データ用のJSONのような標準化されたコンテキストテンプレートが登場し、AIシステムの相互運用性を高める可能性があります。アンドレイ・カルパシーが言うように、「コンテキストは新しい重み更新」であり、再トレーニングなしでAIを「プログラミング」する方法なのです。

結論

ふぅ、すごい道のりでしたね！コンテキストエンジニアリングは、AIに超能力を与えるようなものです。つまり、理解し、推論し、正確に行動する能力です。適切なコンテキストを—書き込み、選択、圧縮、分離を通じて—キュレーションすることで、汎用的なLLMを、カスタマイズされた信頼できるパートナーに変えることができます。チャットボット、コーディングアシスタント、エンタープライズAIのいずれを構築している場合でも、コンテキストエンジニアリングを習得することが、次のレベルのパフォーマンスへの切符となります。

試してみる準備はできましたか？小さく始めてみましょう。明確なシステムプロンプトを追加したり、RAGを試したり、長い入力を要約したりしてみてください。LangChainやLlamaIndexのようなツールはあなたの味方です。