これさえ知っていれば大丈夫！『コンテキストエンジニアリング』入門

一言で『コンテキストエンジニアリング』とは

一言で表現すると、

LLMへの情報提供を、単なるプロンプト設計を超えて、動的かつ体系的に最適化する設計分野

です。


「動的」とは

質問内容・時点・利用者の権限・外部状況に応じて、毎回必要な情報やツールを入れ替えることです。

例）同じ「納期は？」でも、在庫が切れていれば代替品APIを呼ぶ／重要顧客なら契約条件も併せて参照する—といった状況適応を自動で行う。


「体系的」とは

情報の集め方→整え方→入れ方→検証の仕方までを手順・ルール・KPIで再現可能に運用することです。

例）「どのDBを検索」「どうチャンクし要約」「どのテンプレで注入」「どの指標（正答率/出典率/コスト）で監視」までを標準化する。

なぜコンテキストエンジニアリングが登場し、流行しているのか？

プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングとは、生成AI導入が加速した2023年に流行した「LLMの能力を引き出すための入力の書き方と構造化を設計する実践的な手法」です。

• なぜ重要か

  文章を書くだけでLLMの品質を引き上げることができ、簡単に個別のタスクに特化させることができるため、ビジネスへの導入が非常に容易 であることが主な理由です。

• LLMの進化における持続的な価値

  LLMが進化を続ける中でも、プロンプトエンジニアリングの価値は持続しており、特に最適なコンテキスト利用戦略を理解する上でその役割は重要です。

• ビジネスでの効用

  レポート・メール・要約・FAQなどあらゆる分野で再現性ある品質を確保します。また新人〜非エンジニアでも同品質の成果物を量産できるため、サービスの品質KPI（正確性・網羅性・体裁遵守率）を底上げすることを可能とします。

• 研究分野としても確立されている

  例えばプロンプトの1行目に

  「ステップバイステップで考えましょう」

  という言葉をつけるだけでLLMの推論能力が上がるという研究結果があります。（Chain-of-Thought）

  それ以外にも多くのプロンプト記述法が論文で提案されていて、研究も盛んに行われています。

---

プロンプトだけでは不十分になってきた背景

コンテキストエンジニアリングが台頭した背景には、従来のLLMへの情報提供アプローチ、特に「プロンプトエンジニアリング」における限界が指摘されています。

• 静的で単一のプロンプト表現の限界

  プロンプトエンジニアリングの静的な見方は、LLMが「基本的な指示追従システム」から「複雑なアプリケーションの中核となる推論エンジン」へと進化した現代のシステム要件に対して、もはや不十分であると認識されるようになりました。

• プロンプトの脆弱性と体系的な最適化の困難さ

  プロンプトの長さや複雑さが増すにつれて、システムの不安定性が高まるという問題があります。これは実務でLLMを利用したことのある方なら、経験しているケースも多いかと思います。また、プロンプトエンジニアリングは、プロンプト設計者の主観的なアプローチであり、個々のLLMの具体的な挙動を無視するため、体系的なエラー分析やデバッグが困難です。

• LLM固有のパフォーマンス課題への対応不足

  LLMの本質的な問題として、「幻覚（ハルシネーション）」があります。さらに、LLMの「根本的なステートレス性」により、一貫した操作を維持し、堅牢なメカニズムを確保するためには、静的なプロンプトでは対応しきれない 明示的な管理システム が必要とされています。

• 限られたコンテキストウィンドウによる制約

  LLMは処理できるコンテキストの長さ（トークン数）に「Lmax」という物理的な制限があります。従来のプロンプト設計では、この「コンテキストウィンドウの制限」内で長期的な情報や複雑な対話の流れを効率的に管理・活用することが困難であり、結果としてLLMが以前のコンテキストを「忘れてしまう」といった問題に直面することがあります。

要するに、コンテキストエンジニアリングが流行している背景は、

生成AIの活用が発展してきたことにより、より複雑なタスクへ応用しようとした時、ポテンシャルの高いLLMの能力をプロンプトエンジニアリングでは最適化できていないことが実務的に如実に現れてきたため

です。

---

コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの違い

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拡張版と解釈することができます。

プロンプトエンジニアリングがLLMへの入力指示（プロンプト）の作成と最適化に特化し、コンテキストを主に静的なテキスト文字列として扱うのに対し、コンテキストエンジニアリングは、LLMの性能を決定する すべての情報ペイロードを体系的に設計、管理、最適化する、より広範で正式な専門分野 です。

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だけでは実現できない「AIエージェント」に強く関連する技術で、動的かつ体系的なプロンプト技術により複雑なタスクを実行するエージェントを実現します。

特徴	プロンプトエンジニアリング	コンテキストエンジニアリング
概要	LLMへの入力指示（プロンプト）の設計に焦点を当てる基本的なアプローチ。コンテキストを静的なテキスト文字列として扱う。	プロンプト設計を含む、LLMへの情報ペイロードを体系的に最適化するための正式な専門分野。コンテキストを動的に構造化された情報コンポーネントの集合として再概念化する。
目的	特定のタスクの性能向上、LLMの挙動誘導、能力の引き出し。	より洗練されたAIシステム（外部知識統合、永続メモリ、環境との動的相互作用など）の実現基盤構築と情報ペイロードの体系的最適化。
技術	単純なプロンプト設計から思考の連鎖などの生成技術を含む。	基盤コンポーネント（検索・生成、処理、管理）と高度なシステム実装（RAG、メモリ、ツール、マルチエージェント）を含む多角的かつ体系的な技術の集合体。
関係性	コンテキストエンジニアリングの「コンテキストの検索と生成」という基盤コンポーネントの一部として位置付けられる。	プロンプトエンジニアリングを内包する、より広範で上位の概念。

このように、プロンプトエンジニアリングがLLMとの直接的な対話における入力の最適化に特化しているのに対し、コンテキストエンジニアリングは、LLMの外部情報との連携、内部状態の管理、システムレベルでの統合といった、より広範で体系的な最適化を目指す分野と言えます。

実践的なコンテキストエンジニアリング例 5選！

1. RAG（検索拡張生成）

   実はRAGもコンテキストエンジニアリングに分類されます。RAGとは、予め登録した社内ドキュメントのような特定の情報から回答生成に必要な情報をLLMに検索させ、その内容を反映した出力を生成することでハルシネーションを抑え、LLMを安定して使うための技術です。

2. コンテキストの圧縮・要約

   大量の取得文書や長い履歴から必要情報だけを抽出・要約・重複排除・ランキングして、LLMのコンテキストウィンドウに収まる形で最適化する技術です。コスト/レイテンシを抑えつつ重要点を落とさないことが目的です。

3. 動的プロファイルとメモリ管理

   最近流行りのAIエージェントで使われる考え方です。特定の役割を与えたLLMのプロフィールを プロファイル と言います。その役割を会話などの中で動的に変化するものを 動的プロファイル と言います。この動的プロファイルはコンテキストエンジニアリングに含まれます。

   → 【AIエージェント】Profile とは

   また、同じくAIエージェントの構成要素の1つである「メモリ」は、過去の膨大な記憶の中から重要な情報を検索してプロンプトに追加したりします。この操作もコンテキストエンジニアリングに含まれます。

   → 【AIエージェント】Memory とは

4. ツール実行・外部API連携（Function Calling）

   AIエージェントの構成要素の1つである「行動（のTool Use）」に密接に関係します。

   LLMが定義済みスキーマの関数/APIを呼び出して、最新データ取得・計算・システム操作（例：在庫照会、見積作成）を行い、その結果を回答文脈として注入します。テキストだけの推測を避け、実データに基づく出力に近づけられるのが利点 で、入力検証・権限/レート制御・フォールバックなど運用ガードレールを合わせて設計できます。

   → 【AIエージェント】Action の「ツールの呼び出しのプロセス」とは

5. 根拠提示とガバナンス（評価・監視）

   これもコンテキストエンジニアリングの設計領域です。回答に出典リンクや引用断片を同梱し、ログ/メトリクス収集・A/B評価・リグレッションテストで品質を継続監視します。禁止事項や閾値などガードレールを設け、逸脱検知・再生成・人手レビューのフローを用意することで、信頼性・説明責任・コンプライアンスを向上 させます。

   この技術を利用する代表的なツールとして、NotebookLM などがあります。