コンテキストエンジニアリングとは？「思い通りに動くAI」を実現するコツ
こんにちは、とまだです。
AI駆動開発を始めたけれど、なぜか思い通りに動いてくれない。
そんな経験はありませんか？
実は、AIをうまく動かすためには「プロンプト」だけでなく、もっと大切な概念があるのです。
今回は、Anthropic社が提唱する「コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）」について解説します。
この考え方を理解すれば、AIとの付き合い方が根本的に変わります。
この記事は、Anthropic 社が 9/29 に公開した記事Effective Context Engineering for AI Agentsの内容をもとに、日本語でわかりやすく解説したものです。
（本記事では情報整理のために一部 AI を活用して執筆していますが、内容は人間が確認・編集しています。）
忙しい人のために要約
- コンテキストエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングの進化版
- AIに渡す「情報全体」を最適化する技術
- 情報が多すぎるとAIの精度が落ちる
- 必要な情報を必要なタイミングで渡す
- 長い作業には要約やメモの活用が有効
AIが思い通りに動かない理由
AIが期待と違う動きをする原因は、実は構造的な問題にあります。
AIにも「注意力の限界」がある
人間に集中力の限界があるように、AIにも「注意力の予算」があります。これは「コンテキストロット」と呼ばれる現象です。
AIに渡す情報（コンテキスト）が増えるほど、情報を正確に思い出す能力が低下していきます。ChatGPTと長時間会話していると、最初の内容を忘れてしまうことがありますよね。これがコンテキストロットの典型例です。
プロンプトの工夫だけでは不十分
これまでは「プロンプトの書き方」が重視されていました。しかし、AIがより複雑な作業をするようになり、状況が変わってきました。
会話履歴、参照ファイル、実行結果など、プロンプト以外の情報も含めた全体の管理が重要になってきたのです。
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とは、AIに渡す情報全体を最適化する技術です。
コンテキストは「AIが見ている情報すべて」
AIが処理する情報には以下が含まれます。
- 基本的な指示（システムプロンプト）
- これまでの会話履歴
- アップロードしたファイルやデータ
- 実行した結果
- 使えるツールの情報
これらすべてを効果的に管理することが、コンテキストエンジニアリングの目的です。
最小限の情報で最大の効果を
良いコンテキストエンジニアリングの原則はシンプルです。
「望む結果を得るために必要な、最小限の高品質な情報を見つける」
情報を詰め込むのではなく、厳選することが大切なのです。
実践的なテクニック
日々のAI活用ですぐに使える、具体的な方法を紹介します。
指示は「適切な高度」で
AIへの指示には、よくある失敗パターンが2つあります。
失敗パターン1：細かすぎる指示
すべての条件分岐や例外処理を詳細に書き込むと、脆弱で想定外の状況で破綻しやすくなります。
失敗パターン2：曖昧すぎる指示
「いい感じにやって」のような高レベルすぎる指示では、AIが具体的に何をすべきか判断できません。
最適なのは、その中間です。具体的でありながら柔軟性を保つバランスが大切です。最初は難しいかもしれませんが、経験を積むことで適切なレベル感がつかめるようになります。
関連性の高い情報だけを渡す
CursorやGitHub Copilotでコードを書いてもらうとき、プロジェクト全体を参照させる必要はありません。作業中のファイルと直接関連するファイルだけを開いておく。これだけで、生成されるコードの精度が上がります。
ChatGPTでドキュメントを分析してもらう場合も同じです。100ページの資料全体ではなく、関連する章だけを抜粋して渡しましょう。
必要な情報を必要なときに
すべての情報を最初に渡すのではなく、必要に応じて追加する戦略が有効です。
たとえば、コードレビューをお願いする場合：
- まずコードの概要と目的を説明
- AIが詳細を求めたら、該当部分のコードを提供
- 必要に応じて関連ファイルを追加
この段階的なアプローチにより、AIは常に関連性の高い情報に集中できます。
長い作業を効率的に進める方法
大きなプロジェクトや長時間の作業では、特別な工夫が必要です。
定期的な要約（コンパクション）
長い会話が続いたら、要点を要約して新しいチャットを始める方法です。
ChatGPTやClaudeで2時間作業した後：
- 「ここまでの重要な決定事項と進捗を要約してください」と依頼
- 要約を保存
- 新しいチャットを開始し、要約を最初に貼り付ける
これで、AIの注意力をリフレッシュしながら作業を継続できます。
メモの活用
重要な情報は、別途メモとして記録しておきましょう。
開発プロジェクトなら：
- アーキテクチャの決定
- 未解決の課題
- 今後の作業予定
これらをテキストファイルにまとめ、必要に応じてAIに参照させます。
タスクの分割
複雑な作業は、小さなタスクに分けて処理しましょう。
Webアプリケーション開発の例：
- まずAPIの設計について相談
- 新しいチャットでデータベース設計
- また新しいチャットでフロントエンド実装
各タスクで本当に必要な情報だけを扱うことで、AIの精度を保てます。
よくある失敗と対策
情報の詰め込みすぎ
「念のため」とすべての資料を渡すと、AIは重要な情報を見落とします。本当に必要な情報だけに絞りましょう。後から追加はいつでもできます。
古い情報の蓄積
会話が長くなると、古い実行結果やエラーメッセージが残ります。これらは削除するか、新しいチャットを開始しましょう。特に、解決済みのエラーメッセージは混乱の元です。
文脈の喪失
複数の話題を1つのチャットで扱うと、AIが混乱します。話題が変わったら、新しいチャットを開始する習慣をつけましょう。
実践のポイント
情報は貴重なリソースとして扱う
AIに渡すすべての情報には「コスト」があります。そのコストは、AIの注意力を消費することです。新しい情報を追加する前に「これは本当に必要か？」と自問しましょう。
モデルが賢くなっても原則は変わらない
AIモデルは日々進化していますが、コンテキストエンジニアリングの重要性は変わりません。むしろ、より複雑なタスクをこなせるようになるからこそ、適切な情報管理が重要になります。
タスクに応じた戦略を選ぶ
- 対話的な作業：定期的な要約で会話をリフレッシュ
- 段階的な開発：メモを活用して進捗を記録
- 複雑な分析：タスクを分割して並行処理
まとめ
コンテキストエンジニアリングは、AIとの協働を根本から改善する考え方です。
プロンプトを工夫するだけでなく、AIに渡す情報全体を管理することが重要です。実践のポイントは3つです。
- 必要最小限の情報を厳選する
- タイミングを考えて情報を追加する
- 定期的に情報を整理・更新する
この考え方を意識するだけで、AIの応答の質が向上します。次にChatGPTやCursorを使うとき、まず不要な情報を削除することから始めてみてください。
シンプルな変化ですが、効果は確実に現れるはずです。コンテキストエンジニアリングを理解し、実践することで、AIとの協働がより生産的になるでしょう。
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