Context Engineering
Context Engineering
Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）とは
ひとことで
LLMやAIエージェントが適切に動けるよう、システムプロンプト、参照資料、会話履歴、ツールの説明など、モデルに渡す情報（コンテキスト）全体を設計・管理する考え方。
たとえると
外注先に仕事を頼むときの「依頼一式の準備」です。依頼文の書き方（プロンプト）だけでなく、どの資料を添付し、過去の経緯をどこまで伝え、使ってよい道具は何かまで整えておくことで、相手は迷わず良い仕事ができます。
現場ではこう使う
社内問い合わせ対応のAIエージェントが、古い規程を引用して誤った回答をすることがありました。開発チームは、プロンプトの言い回しを直すだけでなく、最新の規程だけを検索して渡す、長い会話は要点を要約して引き継ぐ、使えるツールとその説明を必要なものに絞る、といった形でAIに渡す情報全体を見直しました。その結果、回答の正確さが安定しました。
試験のポイント
EXAM POINT「AIに渡す情報全体（指示・資料・履歴・ツールの情報）を設計する」と出てきたらコンテキストエンジニアリングです。指示文の書き方を工夫するプロンプトエンジニアリングを、より広くとらえた考え方として理解しておきましょう。コンテキストウィンドウには上限があるため、「何を入れ、何を省くか」を選ぶことが重要になる点を押さえましょう。
混同しやすい用語との違い
- Context Windowモデルが一度に扱える情報量の上限。コンテキストエンジニアリングは、その範囲に何を入れるかを設計する
- RAG外部の資料を検索して渡す手法。コンテキストエンジニアリングで使われる手段の一つ
- Few-Shotプロンプトに少数の例を示す手法。指示文の工夫の一つで、情報全体の設計よりも範囲が狭い