AI、特に大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を活用する場面が急速に拡大しています。

しかし、多くの人が 「良いプロンプトを書くだけで十分」 と考えてしまいがちです。

実は、プロンプト設計（prompt engineering） を超えて、AIの応答品質を最大化するためには コンテキストエンジニアリング（context engineering） が鍵を握ります。

本記事では、

1. コンテキストとは何か
2. コンテキストエンジニアリングとは何か
3. なぜ今、コンテキストエンジニアリングが重要なのか

この３点を中心に、初心者にも理解できるよう丁寧に解説します。

コンテキストとは？

定義と意味

「コンテキスト（context）」とは、直訳すると「文脈」「背景」「状況」を指します。
AI・LLMの文脈で使う場合、ある問いやタスクを行う際にモデルに与えられる、前後関係や補足情報全体 を指すことが多いです。

具体的には以下のような情報が「コンテキスト」に含まれ得ます：

• タスクの目的、仕様、制約条件
• 過去の会話や対話履歴
• 関連文書・外部データ（検索結果、データベース情報など）
• ユーザー情報（プロファイル、好み、履歴）
• 形式（出力形式、フォーマット指定、例示）
• 利用可能なツールやAPI、外部関数など

たとえば、チャット形式で質問をした際、モデルが過去の会話や話題を理解できるようにする “会話履歴” もコンテキストの一部になります。

なぜ “コンテキスト” が重要か？

AIモデル、特に現在主流の大規模言語モデルには「コンテキストウィンドウ（入力可能なトークン量の上限）」という制限があります。

提供できる情報が多すぎると “ノイズ” になり、逆に少なすぎると必須情報が欠落します。適切なコンテキスト構造を設計する必要があります。

Anthropicのエンジニアリングブログによると、モデルは “トークン” を用いて推論を行うため、どの情報を選び、どのように圧縮・整形して渡すか が成果を左右する技術になるとされています。

コンテキストエンジニアリングとは？

概念と定義

コンテキストエンジニアリング（context engineering）とは、モデルが最適に動作できるよう、適切なコンテキストを構成・制御・最適化する設計技術・戦略 のことを指します。

単なる「プロンプト設計」を超え、システム的に「どの情報をいつ・どの形式で渡すか」を設計・管理する包括的なアプローチです。

LangChainブログでも、次のように説明されています：

“コンテキストエンジニアリングは、正しい情報やツールを適切な形式で適切なタイミングで渡すための動的システムを構築すること” LangChain Blog

また、Gartnerも2025年10月の記事で、コンテキストエンジニアリングを次のように定義しています：

“AIシステムが意図を理解し、より良い判断をし、文脈に即した成果を出せるように、関連データ、ワークフロー、環境を設計・構造化すること” ガートナー

プロンプトエンジニアリングとの違い

例えば、単一質問であればプロンプト設計である程度対応できますが、数ステップにまたがる会話型エージェントやデータベース連携を伴うタスクでは、どのタイミングでどの情報をモデルに提供するか を制御するコンテキスト設計が非常に重要になります。

主な技術要素・戦略

コンテキストエンジニアリングを実践する上で、以下のような戦略・技術がよく用いられます：

1. 選択 (Select)
   　膨大な情報から「このタスクに本当に必要な情報」を選び取るフェーズ。
2. 圧縮 (Compress / Summarization)
   　選ばれた情報を要約・凝縮し、トークン数を節約しつつ意味を保つ。
3. 記憶 (Memory / Long-Term Context)
   　過去の対話やユーザープロファイル、履歴情報を動的に保存・参照する。
4. 分離 (Isolation / Chunking)
   　タスクをサブタスクに分割し、それぞれに最適なコンテキストを渡す。
5. ツール統合 (Tool / API 呼び出し)
   　必要な外部情報や計算処理をAPI呼び出しで補う設計。
6. コンテキスト最適化・評価
   　どれだけ情報を与えるか（量と質）、コストと性能のトレードオフの可視化・調整。
7. ガードレール設計 (Safety / Constraints)
   　誤出力や意図外の生成を防ぐため、制約・チェック機構を設計する。

たとえば、対話AIにおいては、過去の発話ログすべてをそのまま渡すのはトークン制限的に不可能なため、最重要な発話だけを要約して渡す、という設計が行われます。

Anthropicも、「コンテキストは有限資源であり、逐次的に最適化すべきものである」と述べています。 Anthropic

また、LLamaIndexなどのライブラリでは、コンテキストを制御するワークフローとそれに応じた設計を重視しています。 llamaindex.ai

なぜコンテキストエンジニアリングが重要なのか

1. モデル能力を最大化できる

AIモデルは “与えられた情報” に依存して応答を生成します。優れたモデルであっても、重要情報が抜けていたり、ノイズが多すぎると正答率が落ちる リスクがあります。

コンテキストエンジニアリングを通じて、モデルにとって最適な “情報セット” を設計することで、生成結果の精度や信頼性を上げることができます。

2. コスト削減・効率化

AIの応答には計算資源・トークン使用料（API利用料など）がかかります。
不要な情報を渡すと余計なトークン消費につながるだけでなく、モデルが “迷う” 可能性も高くなります。
逆に必要情報を削りすぎても誤った応答を生むため、適切な情報量を制御することがコスト効率に直結します。

3. 複雑なワークフロー・対話設計に対応できる

単発対話で済むタスクは少なく、多くの実用アプリケーションは 複数ステップ や 外部参照・計算 を必要とします。
そうした場面では、プロンプトだけで対応するのは限界があります。
対話を受け継ぐ設計、分割ワークフロー、外部データ参照、ツール連携などを含めて設計するには、コンテキストを意識した設計 が不可欠です。

4. AI検索時代・SEOとの親和性向上

AIチャットや生成系検索が普及する中、ユーザーは単なるキーワード検索ではなく、自然言語で “質問 → 応答” することが多くなっています。
この流れは、従来の SEO に代わり GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化） という概念を生んでおり、AIが文脈を読みやすい設計のコンテンツが評価されやすい傾向があります。 Medium+1

良いコンテキスト設計を前提としたコンテンツ設計は、AIが正しく「意味を理解して答えるコンテンツ」を構成する上で有利になります。

まとめ

本記事では下記を整理しました。

• コンテキストとは何か
• コンテキストエンジニアリングとは何か
• なぜそれが重要なのか

現状、プロンプトエンジニアリングは重要ですが、それだけでは限界があります。AIを “実用的な業務レベルで活用する” には、コンテキスト設計という上位概念 を理解し、運用できることが求められています。