コンテキストエンジニアリング：AIの能力を最大限に引き出す新たな技術と役割
生成AI技術の急速な発展により、ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）が企業活動の様々な場面で活用されるようになりました。
これらの技術の普及に伴い、「プロンプトエンジニアリング」という概念が注目を集め、適切な指示（プロンプト）を設計することでAIの出力品質を向上させる取り組みが広がりました。
しかし、プロンプトエンジニアリングには根本的な限界が存在します。従来のアプローチは主に単発的な質問と回答のやり取りに焦点を当てており、多くの課題が顕在化しています。
今回は、生成AI技術の普及によって新たに生み出された様々な課題を解決する「コンテキスト」についてご紹介します。
はじめに：なぜ「コンテキスト」がAI活用の鍵となるのか？
生成AI技術の急速な普及により「プロンプトエンジニアリング」が広まり、新たな課題が散見されつつあることは冒頭でお伝えしました。このセクションでは、プロンプトエンジニアリングの根本的な限界について深堀していきます。
生成AIの普及とプロンプトエンジニアリングの限界
プロンプトエンジニアリングは、そもそも単発的な質問と回答のやり取りに焦点を当てて設計されています。その為、ビジネスなどのシーンでは多くの課題が顕在化しています。
では、さっそくプロンプトエンジニアリングが生み出す課題について見ていきましょう。
1. 情報の断片化
個別のプロンプトでは、複雑なビジネス課題に必要な多面的な情報や背景知識を十分に伝達できません。
結果として、AIの回答は表面的で、実用性に欠けるものになりがちです。
2. 一貫性の欠如
複数回のやり取りを通じて課題解決を図る場合、プロンプトベースのアプローチでは文脈の継続性を維持することが困難です。
これにより、チームワークや長期的な戦略策定において、AIの効果的な活用が阻害されています。
3. 専門知識の不足
汎用的なLLMは広範な知識を持つ一方で、特定の業界や企業固有の専門知識、規制要件、組織文化といった要素を理解することには限界があります。
4. 動的な適応能力の制約
ビジネス環境は常に変化しており、静的なプロンプトでは新たな状況や要件の変化に柔軟に対応することが困難です。
普段、何気に利用している生成AIですが、一見便利そうに見えるのだが現場での課題解決には至らなかった・・・という声が潜んでいるのです。
ビジネス課題解決に必要な「コンテキスト」の重要性
ここからが本記事の本題です。
前述した生成AIとプロンプトエンジニアリングの限界を克服するため、新たなアプローチとして「コンテキストエンジニアリング」が注目されています。
日本国内ではあまり話題にされていませんが、コンテキストエンジニアリングは、単なる指示の最適化を超えて、AIが課題解決に必要な全体的な「文脈」を理解できるよう環境を設計する技術です。
コンテキストエンジニアリングの基本概念
コンテキストエンジニアリングは、AIシステムが特定の問題領域において最適なパフォーマンスを発揮できるよう、必要な文脈情報を体系的に設計・管理する技術領域です。
従来のプロンプトエンジニアリングが「何を聞くか」に焦点を当てていたのに対し、コンテキストエンジニアリングは「AIが何を知っているべきか」を設計します。
核心原理：コンテキスト駆動型AI
コンテキストエンジニアリングを理解するために、まず「コンテキスト」という概念を明確にしましょう。
コンテキストとは、単なる「背景情報」ではありません。それは、AIが適切な判断を下すために必要な、状況を取り巻く全ての関連要素の総体です。
私たちが普段行っている会話で考えてみます。
最近はどこへ行っても嫌になってしまうほどの値上げラッシュ・・・、物価高・・・ですので、「それは高すぎる！」という一文を例としてみます。
この発言の意味は、コンテキストによって全く異なります。
- レストランでの会話なら → 料理の価格について
- 建築現場での会話なら → 建物の高さについて
- 音楽スタジオでの会話なら → 音の高さについて
- 投資の議論なら → 株価やリスクについて
人間は無意識にこれらのコンテキストを理解し、適切に解釈します。しかし、従来のAI活用では、この重要な「文脈理解」が不十分でした。
従来のAI活用における課題
一般的なAIとの対話では、次のような問題が頻発します。
- 情報の欠落: AIは質問の背景にある本当の課題を理解できない。
- 一般論に留まる回答: 具体的な状況を考慮しない、教科書的な答え。
- 継続性の欠如: 前回の会話内容を活かせない。
- 専門性の不足: 業界特有の慣習や制約を理解しない。
コンテキスト駆動型AIの根本的違い
コンテキストエンジニアリングの基本原理は、AIの推論プロセスにおいて、適切な文脈情報が常にアクセス可能な状態を維持することです。
これは以下の3つの階層で実現されます。
1. 静的コンテキスト（基盤知識）
- 組織の基本情報（事業内容、組織構造、企業文化）
- 業界の専門知識（規制、標準、ベストプラクティス）
- 技術的制約（既存システム、セキュリティ要件）
2. 動的コンテキスト（状況情報）
- 現在のプロジェクト状況（進捗、課題、制約）
- 市場環境の変化（競合動向、顧客ニーズ）
- 組織の現状（予算、人員、優先順位）
3. インタラクティブコンテキスト（対話履歴）
- 過去の質問と回答の履歴
- 決定した事項と保留事項
- 関係者の関心事と懸念点
前回は、普段の値上げラッシュの不満から、つい「それは高すぎる！」という例文を上げてしまいました💦 ので、今回は、ビジネスよりに思考を戻して考えてみます。
「新規事業の収益予測を教えて」 とプロンプトより生成AIに投げかけてみます。
すると、従来のアプローチでは、 「新規事業の収益予測を教えて」に対して、 一般的な収益予測手法の説明を行います。
一方で、コンテキスト駆動型アプローチでは、 「御社のSaaS事業における新規顧客獲得単価が12万円、解約率が月5%という現状を踏まえ、来年度の目標である年間売上50億円達成のための具体的な戦略オプションを、既存の営業体制100名という制約の中で提案いたします」と返します。
この違いにより、AIははじめて単なる言語処理ツールから特定ドメインの専門家として機能するビジネスパートナーになることができるのです。
では、次は、コンテキストについての技術的な解説をしていきましょう。
解説記事「コンテキストエンジニアリング：AIの能力を最大限に引き出す新たな技術と役割」の続きは
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
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監修
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
