コンテキストエンジニアリング入門：AI時代の新しいソフトウェア設計思想

はじめに

近年、ChatGPTをはじめとした生成AIの登場により、自然言語インターフェースが急速に広まりつつあります。これらのAIを業務に活用する中で、注目され始めているのが 「コンテキストエンジニアリング」 という考え方です。

この記事では、私自身がコンテキストエンジニアリングの概要について調べ、学んだことを整理します。
コンテキストエンジニアリングとは何か、なぜ重要なのか、どのように実践するのかについて、まとめていきます。
プロンプトエンジニアリングとの違いや、実際の開発現場での応用例にも触れながら、AIを活用したプロダクト開発の未来像にもふれてみます。

コンテキストエンジニアリングとは？

定義と背景

コンテキストエンジニアリングとは、AIと人間のインタラクションにおいて、最適なコンテキスト（文脈）を設計・構築・維持するための技術および設計思想のことを指します。

従来のソフトウェア設計では、ユーザーインターフェースやAPI設計、データ構造などが主な関心対象でしたが、生成AI時代では 「AIがどのような文脈を持って入力を解釈するか」 が極めて重要になります。

なぜ「文脈」が重要なのか？

生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）は、与えられた「コンテキスト」に強く依存して応答を生成します。つまり、同じ質問でも前提や会話履歴が異なれば、異なる答えが返ってくるという性質があります。

例えば

ユーザー：「この関数のバグを見つけて」
（直前に関数のコードが提示されていた場合と、されていない場合で出力は大きく異なる）

このように、AIの出力の質は「どのような情報を文脈として提供しているか」に大きく左右されるため、コンテキストの設計＝AIの振る舞いの設計 とも言えるのです。

プロンプトエンジニアリングとの違い

単なるプロンプトの工夫ではない

プロンプトエンジニアリングは、「どのような指示を与えれば、望ましい出力が得られるか」を考える技術です。たとえば

「あなたは優秀なソフトウェアエンジニアです。以下のコードのバグを指摘してください。」

といった具合に、LLMへの入力文（プロンプト）を工夫します。

一方でコンテキストエンジニアリングは、より広い視点でAIとのやりとり全体の文脈を設計するものです。プロンプトの改善だけでなく、以下のような要素も含まれます。

• 会話履歴の保持・トリミング
• システムプロンプトの継続的な管理
• 外部情報（例：社内ドキュメントやユーザーデータ）の動的注入
• ユーザーごとのパーソナライズされた文脈構築
• 長期的なセッション管理

つまり、プロンプトはコンテキストの一部であり、コンテキストエンジニアリングはその全体を設計するという位置づけになります。

コンテキストエンジニアリングの実践例

1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAGは、外部の情報ソースからリアルタイムで関連情報を取得し、それを文脈としてLLMに与える手法です。

たとえば、FAQデータベースをベースに質問応答を行うチャットボットを構築する場合：

この一連の流れを適切に設計することこそ、コンテキストエンジニアリングの中核となります。

2. エンタープライズAIアシスタント

企業内で使用されるAIアシスタントでは、以下のようなコンテキストの設計が求められます：

• ユーザーの役職・部門情報をシステムプロンプトに埋め込む
• 機密情報へのアクセス権限に応じて、提供する文脈を制限
• 過去の問い合わせ履歴を文脈に保持して、継続的な会話を実現

これらの設計を通して、AIがあたかも社内の人間のように動作する環境を作るのがゴールです。

コンテキストエンジニアリングを支える技術

メモリとトークン制限の管理

LLMにはコンテキスト長（＝処理可能なトークン数）に上限があります。そのため、長期的な文脈を維持しながらも、どの情報を保持し、どれを切り捨てるかをうまく制御することが重要です。

• セッションベースの情報圧縮
• トピックごとの要約の活用
• スライディングウィンドウ方式の履歴管理

構造化データとの融合

自然言語だけでなく、構造化データ（表、JSON、コードなど）をどのように文脈に組み込むかも鍵になります。特に業務システムでは、数値データやフロー情報などを自然言語と組み合わせる場面が増えています。

今後の展望：AIと「文脈」をどう付き合うか？

コンテキストエンジニアリングはまだ新しい分野であり、明確なベストプラクティスは存在しません。しかし、生成AIをプロダクトに組み込む際には避けて通れない設計思想であり、ソフトウェアアーキテクチャの一部として組み込まれていく未来が見えつつあります。

また、今後は「動的に変化するコンテキストをAIが自律的に理解・最適化する仕組み」も研究されています。こうした自律コンテキスト制御が進めば、より自然で高性能なAIアプリケーションが実現されるでしょう。

まとめ

• コンテキストエンジニアリングとは、AIの出力に大きな影響を与える「文脈」を設計・最適化する技術
• プロンプトエンジニアリングとは異なり、より広範な情報設計やセッション管理を含む
• RAGやエンタープライズアシスタントなどの実践で広く活用されている
• トークン制限、構造化データの扱いなど、技術的な課題も多いが進化中の分野

今後AI開発に関わるエンジニアにとって、コンテキストエンジニアリングの知識は必須スキルとなる可能性が高いです。ぜひ、この新しい領域に興味を持ち、実践の中で理解を深めていきましょう。