LLM（大規模言語モデル）の活用がビジネスの新たな標準となる中、「プロンプトエンジニアリング」という言葉は広く知られるようになりました。しかし、その一歩先を行く概念として、海外を中心に「コンテキストエンジニアリング」が注目を集めていることをご存知でしょうか。

本記事では、LLMアプリケーション開発の精度と実用性を飛躍的に向上させるこの新潮流について、弊社の代表・岡田とエンジニア・秋月の対談形式で、その全貌を分かりやすく解説します。この記事を読めば、コンテキストエンジニアリングの重要性と、それを構成する具体的な技術要素を理解し、自社のAI戦略に活かすためのヒントを得られるはずです。

プロンプトエンジニアリングの限界とコンテキストエンジニアリングの登場

なぜ今、プロンプトエンジニアリングだけでは不十分なのか？

岡田：最近、海外の技術ブログやShopifyのCEOの発言などで「コンテキストエンジニアリング」という言葉をよく目にするようになりました。プロンプトエンジニアリングの次に来る概念として注目されているようですが、これは一体どういうものなのでしょうか。

秋月：はい。これまでLLM活用の中心にあったプロンプトエンジニアリングは、その名の通り「プロンプト（指示文）」自体をどう工夫するかに焦点を当てていました。しかし、より複雑で実用的なAIアプリケーションを構築しようとすると、プロンプトの工夫だけでは限界が見えてきます。

岡田：確かに、単発の応答ならまだしも、継続的な対話や外部データとの連携を考えると、プロンプトだけでは対応しきれない場面が多いですね。

秋月：その通りです。そこで登場したのがコンテキストエンジニアリングです。これは、プロンプトという狭い範囲だけでなく、LLMが応答を生成するために利用する「コンテキスト（文脈）」全体を設計・管理する技術体系を指します。

コンテキストエンジニアリングとは？- LLMアプリケーション設計の新たな羅針盤

岡田：なるほど。プロンプトだけでなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のような外部知識の検索や、過去の対話履歴（メモリ）、外部ツールとの連携など、LLMに与える情報全体を最適化するアプローチということですね。

秋月：はい。プログラミングの世界で「コンテキスト」が非常に広い意味のまとまりを指すように、LLMアプリケーションを設計する上で必要な要素をすべて含んだ、より包括的な概念だと捉えてください。

岡田：これまで開発者が感覚的に行っていた様々な工夫を、「コンテキストエンジニアリング」というフレームワークで体系化してくれたわけですね。これからAIアプリケーション開発を学ぶ人にとっては、何を学ぶべきかが明確になって非常に良いことだと感じます。

秋月：おっしゃる通りです。何をどう組み合わせれば高性能なAIが作れるのか、その設計図の役割を果たすのがコンテキストエンジニアリングと言えるでしょう。

コンテキストエンジニアリングを構成する4つの基本要素

岡田：では、具体的にコンテキストエンジニアリングはどのような要素で構成されているのでしょうか。

秋月：LLM開発のフレームワークであるLangChainの公式ブログで、コンテキストエンジニアリングのコツとして4つの基本要素が提唱されています。それが「書く（Write）」「選択する（Select）」「圧縮する（Compress）」「分離する（Isolate）」です。

岡田：非常に興味深いですね。一つずつ詳しく教えてください。

1. 書く（Write）：AIに記憶と文脈を与える

秋月：まず「書く（Write）」は、LLMが応答を生成する際に参照できるよう、必要な情報を適切な場所に書き込んでおくという考え方です。AIが何かを「忘れない」ようにするための仕組みづくりですね。

岡田：なるほど。単にプロンプトに情報を詰め込むのではなく、記憶領域のような場所に書き込むイメージですか？

秋月：その通りです。具体的には、以下のような技術が該当します。

• 長期記憶（Long-term memories）: ユーザーの基本的な情報や好み、過去の対話の要点など、対話セッションを越えて保持すべき情報を保存します。これにより、AIはユーザーのことを「覚えている」かのように振る舞うことができます。

• 短期記憶（Scratchpad / Short-term memories）: 現在の対話セッション内でのみ有効な一時的な情報、例えば複雑なタスクをこなすための途中経過や計算結果などを退避させておく場所です。LLMが一連の思考プロセスを維持するために不可欠です。

岡田：GoogleのClaude Code（現Gemini Code Assist）のような高度なコーディングアシスタントは、まさにこの仕組みを駆使していそうですね。プロジェクト全体の文脈を長期記憶として保持しつつ、個別のタスクを短期記憶で処理している、と。

秋月：はい、その理解で正しいと思います。LLMが一度に処理できる情報量には限りがあるため、全ての情報を一度に渡すのではなく、必要な情報を適切なタイミングで参照できるように「書いておく」ことが重要になります。

2. 選択する（Select）：最適な情報を選び出す技術

秋月：次に「選択する（Select）」です。これは、書き溜めた情報や外部の知識ソースの中から、今まさに必要としている最適な情報を的確に選び出す技術を指します。

岡田：情報の海から、回答に必要な一片を探し出すイメージですね。これはRAGの考え方に近い。

秋月：まさしくその通りです。選択する技術には以下のようなものが含まれます。

• ナレッジ検索（RAG）: 社内ドキュメントやデータベースなど、膨大な知識ソースからユーザーの質問に関連する部分だけを検索し、コンテキストとしてLLMに提供します。これにより、LLMは最新の情報や専門的な知識に基づいた回答を生成できます。

• メモリからの情報取得: 長期記憶や短期記憶の中から、現在の対話の流れに関連する情報を引き出します。

• ツールの選択: 計算、データ検索、外部APIの実行など、特定のタスクをこなすための最適な「ツール（Tool）」をLLM自身が選択し、利用する技術です。

岡田：AIに必要な能力を外部ツールとして用意しておき、AI自身が状況に応じてそれらを使い分ける。これも高度なAIアプリケーションには欠かせない要素ですね。

3. 圧縮する（Compress）：限られた窓を有効活用する

秋月：三つ目は「圧縮する（Compress）」です。これは、LLMに与えるコンテキストの情報量を、質を損なわずに削減する技術です。

岡田：情報量を削減する、ですか。なぜそのようなことが必要なのでしょうか。

秋月：後ほど詳しく触れますが、LLMには「コンテキストウィンドウ」という一度に処理できる情報量の上限があるためです。この限られたスペースを有効活用するために、情報の圧縮が重要になります。

• コンテキストの要約: 長い文書や対話履歴を短い要約にまとめることで、本質的な情報を維持しつつ、コンテキスト全体のサイズを小さくします。

• 不要な情報のフィルタリング: 現在の質問と関連性の低い情報をコンテキストから除外します。

岡田：関連性の高い情報だけを凝縮してLLMに渡すことで、処理コストを削減し、ノイズを減らして回答の精度を高める効果も期待できそうですね。

4. 分離する（Isolate）：責務を分割し、精度を高める

秋月：最後の要素が「分離する（Isolate）」です。これは、一つの巨大なAIに全てのタスクを任せるのではなく、役割ごとに特化した複数のAIエージェントに処理を分割・委任するという考え方です。

岡田：マイクロサービスアーキテクチャのような発想ですね。

秋月：はい、非常に近いです。例えば、「顧客からの問い合わせを分析するエージェント」「データベースから商品情報を検索するエージェント」「回答文を生成するエージェント」というように役割を分担させます。

岡田：なるほど。それぞれのAIエージェントは自分の専門分野に集中すれば良いので、より高品質なアウトプットが期待できる。そして、それらのエージェントを統括する上位のエージェントが存在する、と。

秋月：その通りです。各エージェントは独立したコンテキスト空間で動作するため、互いの情報が干渉し合うのを防ぎ、システム全体の安定性と精度を向上させることができます。まさに先ほど例に出たClaude Codeも、このエージェントの分離をうまく活用している典型例と言えます。

なぜコンテキストエンジニアリングが重要なのか？- LLMの性能を最大限に引き出す鍵

課題：有限なコンテキストウィンドウという壁

岡田：ここまで4つの要素を聞いてきて、コンテキストエンジニアリングの全体像が見えてきました。結局のところ、この技術が必要とされる根源的な理由は何なのでしょうか。

秋月：それは、LLMのコンテキストウィンドウに物理的な上限があるからです。コンテキストウィンドウとは、LLMが一度に処理できるテキストの最大量（トークン数）のことです。

岡田：どんなに高性能なモデルでも、無限に情報を記憶・処理できるわけではない、ということですね。

秋月：はい。もしコンテキストウィンドウが無限にあれば、関連する可能性のある情報をすべて放り込んでしまえば解決するかもしれません。しかし、現実には上限があります。例えば、高性能なGPT-o3やGemini 2.5 Proは非常に大きなコンテキストウィンドウを持っていますが、それでも無限ではありませんし、ウィンドウサイズが大きくなるほど処理コストや応答時間も増大します。

解決策：コンテキストエンジニアリングによる効率的な情報管理

岡田：つまり、限られたコンテキストウィンドウという「机の上」に、どの情報を、どのタイミングで、どのような形で置くかを最適化するのが、コンテキストエンジニアリングの役割だと。

秋月：まさしくその通りです。 「書く」「選択する」「圧縮する」「分離する」という4つのアプローチは、すべてこの有限なリソースを最大限に有効活用するための戦略なのです。必要な情報だけを厳選し（Select）、要約して（Compress）、適切な場所に保管・参照する（Write）。そして、複雑なタ-スクは分割して処理する（Isolate）。これにより、LLMは常に最も重要な情報に集中でき、結果として回答の精度が劇的に向上します。

岡田：これは、単なるテクニックというより、LLMアプリケーションを設計する上での根本的な思想ですね。この考え方なくして、本当に使えるAIシステムを構築するのは難しいでしょう。

まとめ：次世代AI開発の必須スキルへ

岡田：本日はありがとうございました。コンテキストエンジニアリングが、これからのAI開発においていかに重要であるかがよく分かりました。

秋月：はい。プロンプトの書き方だけでなく、LLMを取り巻く情報環境全体をいかに設計し、制御するか。この視点が、AIプロジェクトの成否を分ける鍵となります。

岡田：単にAPIを叩くだけの段階から一歩進み、より高度で信頼性の高いAIシステムを構築するためには、コンテキストエンジニアリングの理解と実践が不可欠ということですね。私たちも、この技術を駆使して、お客様の課題を解決するより良いソリューションを提供していかなければなりません。

コンテキストエンジニアリングは、まだ発展途上の新しい概念です。しかし、RAGやAIエージェントといった関連技術の進化と共に、その重要性はますます高まっていくでしょう。AI活用を検討するすべてのビジネスパーソンにとって、注目すべき必須の知識領域と言えます。

FAQ：コンテキストエンジニアリングに関するよくある質問

Q1: 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は何ですか？

プロンプトエンジニアリングがLLMへの「指示文（プロンプト）」そのものの最適化に焦点を当てるのに対し、コンテキストエンジニアリングはプロンプトに加え、外部データベースからの情報検索（RAG）、過去の対話履歴（メモリ）、外部ツールの利用など、LLMが応答を生成するために参照する文脈（コンテキスト）全体を設計・管理する、より広範な技術体系です。

Q2: コンテキストエンジニアリングを学ぶには何から始めればいいですか？

まずは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを理解することから始めるのがおすすめです。RAGはコンテキストエンジニアリングの中核技術の一つであり、外部知識をLLMに与える基本的な方法論です。その後、LangChainやLlamaIndexといったフレームワークを使いながら、メモリ管理やAIエージェントの構築など、より高度な要素へと学習を進めていくと良いでしょう。

Q3: コンテキストエンジニアリングはどのような企業に必要ですか？

自社独自のデータ（社内規定、マニュアル、過去の問い合わせ履歴など）を活用した高精度なAIチャットボットや、複雑な業務プロセスを自動化するAIエージェントを構築したいと考えている企業にとって、コンテキストエンジニアリングは不可欠です。情報の機密性を保ちながらLLMの能力を最大限に引き出したい、あるいは既存のAIソリューションでは満足できない、といったニーズを持つすべての企業に有効なアプローチです。

その複雑な業務課題、コンテキストエンジニアリングで解決できるかもしれません

「社内に蓄積された膨大なマニュアルやデータを活用したAIを構築したい」 「単なるチャットボットではなく、複数の業務システムと連携して自律的に動くAIエージェントを開発したい」 「LLMのポテンシャルを最大限に引き出す、高度なAIアプリケーションの設計方法がわからない」

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参考元リンク

• https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/?utm_source=tldrai

• https://www.philschmid.de/context-engineering?utm_source=tldrai