「AIに指示を出しているのに、期待通りの答えが返ってこない」「毎回同じような説明を繰り返さないといけない」——ChatGPTやClaudeを使っていて、こうした悩みを感じたことはありませんか？実は、その原因は「プロンプトの書き方」ではなく、AIに渡している「文脈（コンテキスト）」にあるかもしれません。
2025年、AI活用の世界では「コンテキスト・エンジニアリング」という新しい概念が急速に注目を集めています。これは、従来の「プロンプトエンジニアリング」を発展させた考え方で、AIに単なる指示を出すだけでなく、AIが正しく理解するために必要な背景情報全体を設計するスキルです。この記事では、コンテキスト・エンジニアリングの基本概念から実践方法、そしてなぜ今このスキルが重要なのかを詳しく解説します。
コンテキスト・エンジニアリングとは何か
プロンプトエンジニアリングの限界
まず、なぜコンテキスト・エンジニアリングという概念が生まれたのかを理解しましょう。従来の「プロンプトエンジニアリング」は、AIへの指示文（プロンプト）を工夫することで、望ましい出力を得る技術でした。「〜として振る舞ってください」「ステップバイステップで考えてください」といったテクニックが広く知られています。
しかし、AIモデルが進化し、より複雑なタスクをこなすAIエージェントの構築が求められるにつれて、単一のプロンプトだけでは限界が見えてきました。元Google DeepMindのフィリップ・シュミット氏は、AIの失敗の多くは「モデルの性能不足」ではなく「コンテキストの失敗」に起因すると指摘しています。つまり、AIが期待通りに動かないのは、必要な情報が十分に与えられていないからなのです。
コンテキストの定義を広げる
コンテキスト・エンジニアリングにおける「コンテキスト」とは、AIがユーザーとの対話や業務タスクで回答を生成する際に参照するあらゆる情報を指します。単なるプロンプト（指示文）だけでなく、システムプロンプト（AIの基本設定）、会話履歴、外部データ、使用可能なツールの定義など、すべてが含まれます。
たとえば、誰かに「旅行の手配をして」とだけ伝えると、国内か海外か、予算や日程も分からず戸惑いますよね。しかし「3万円の予算で、週末に温泉地へ行きたい」と伝えれば、具体的な提案ができます。AIも同じで、プロンプトだけでなく、背景情報を含む文脈全体が必要なのです。
Anthropicによる概念の体系化
2025年9月、AI開発大手のAnthropicが「AIエージェントのための効率的なコンテキストエンジニアリング」というドキュメントを公開し、この概念を体系化しました。Anthropicによれば、コンテキスト・エンジニアリングとは「LLM推論時に最適なトークンセットをキュレーション・維持するための戦略」と定義されています。つまり、AIが思考するために必要な情報を、適切に選び、整理し、提供する技術なのです。
プロンプトエンジニアリングとの違い
焦点の違い
プロンプトエンジニアリングとコンテキスト・エンジニアリングは、どちらもAIをうまく活用するための技術ですが、その焦点が異なります。プロンプトエンジニアリングは「どんな指示を出すか」に焦点を当てます。一方、コンテキスト・エンジニアリングは「その指示が効果を発揮する土台をどう作るか」に焦点を当てます。
UST社のチーフAIアーキテクト、アドナン・マスード氏は「プロンプトは意図を設定し、コンテキストは状況認識を提供する」と述べています。プロンプトエンジニアリングが「指示の最適化」なら、コンテキスト・エンジニアリングは「環境の最適化」と言えるでしょう。
包括関係
重要なのは、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を否定するものではなく、それを包含する上位概念だという点です。Anthropicのドキュメントでも、プロンプトエンジニアリングはコンテキスト・エンジニアリングの一部分として位置づけられています。良いプロンプトを書くスキルは依然として重要ですが、それだけでは不十分になってきたのです。
スコープの違い
もう一つの大きな違いは、扱う範囲です。プロンプトエンジニアリングは主に「一回の対話」を最適化します。一方、コンテキスト・エンジニアリングは「システム全体」を設計します。RAG（検索拡張生成）、会話履歴の管理、外部ツールとの連携、長期記憶の実装など、AIシステム全体のアーキテクチャに関わる技術なのです。
コンテキストを構成する要素
システムプロンプト
システムプロンプトは、AIの基本的な振る舞いやルールを定義する初期設定です。たとえば「あなたはカスタマーサポートエージェントです」「丁寧な口調で話してください」といった設定が含まれます。ユーザーからの質問（ユーザープロンプト）よりも優先度が高く、AIの応答の方向性に強く影響します。
会話履歴と短期記憶
それまでの会話の流れや、直前のやり取りの内容です。これがあることで、AIは文脈を理解し、一貫した応答ができます。「先ほど話した件について」といった指示が通じるのは、会話履歴がコンテキストとして保持されているからです。
長期記憶
ユーザーの好みや過去のやり取りから学んだ情報です。たとえば「この人は毎週火曜に会議がある」「技術的な説明を好む」といった習慣や嗜好を記憶しておくことで、よりパーソナライズされた応答が可能になります。
外部情報（RAG）
検索結果やデータベースから取得する最新情報です。ニュースや天気、在庫状況など、リアルタイムで変化する情報を補う役割があります。AIの学習データに含まれない最新の情報を提供するために不可欠な要素です。
ツールの定義
AIが使える機能や操作の定義です。たとえば「カレンダーに予定を追加する」「メールを送信する」「計算を行う」など、AIが実行できるアクションを明示的に定義します。これにより、AIは単なる回答だけでなく、実際のタスク実行が可能になります。
出力形式
AIの返答のスタイルや構造の指定です。たとえば「箇条書きで答える」「表形式でまとめる」「JSON形式で出力する」など、出力の形式を明示することで、後続の処理がしやすくなります。
なぜ今コンテキスト・エンジニアリングが重要なのか
AIエージェントの台頭
2025年は「AIエージェント元年」とも言われています。単に質問に答えるだけでなく、複数のステップを自律的に実行し、外部ツールと連携し、長期的なタスクを遂行するAIエージェントが急速に普及しています。こうしたエージェントでは、一回の対話を最適化するプロンプトエンジニアリングだけでは不十分で、システム全体の文脈設計が必要になります。
コンテキストウィンドウの拡大
LLMのコンテキストウィンドウ（一度に処理できるトークン数）は急速に拡大しています。従来の数千トークンから、現在は数百万トークンを処理できるモデルも登場しています。これにより、より多くの情報をAIに渡せるようになりましたが、同時に「どの情報をどのように渡すか」という設計の重要性が増しています。
ビジネス活用の本格化
AI活用がPoC（概念実証）段階から本番運用へと移行するにつれて、再現性と効率性が求められるようになりました。個人の工夫に依存する属人的なプロンプトではなく、体系的に設計されたコンテキストによって、安定した成果を出すことが重要になっています。
コンテキスト・エンジニアリングの実践方法
必要な情報の洗い出し
まずは、AIにとって必要となる情報をすべて洗い出すことが重要です。過去の会話履歴、ユーザーの属性、関連するデータソース、参照すべき外部知識など、タスク達成に欠かせない情報を整理します。「どの情報が本当に必要か」を見極めることで、無駄を省きつつ、AIが適切に文脈を理解できる基盤をつくれます。
システムプロンプトの設計
AIの基本的な振る舞いを定義するシステムプロンプトを慎重に設計します。役割、トーン、制約事項、出力形式など、一貫して維持したい設定を明文化します。これにより、毎回の対話で同じ説明を繰り返す必要がなくなり、AIの応答の一貫性が保たれます。
情報の優先順位付け
コンテキストウィンドウには限りがあるため、情報の優先順位付けが重要です。最も関連性の高い情報を優先的に含め、古い情報や関連性の低い情報は要約または除外します。AIエージェント開発者のDex Horthy氏は、コンテキストウィンドウの約40%以上を消費すると性能が低下する「ダムゾーン」があると指摘しています。
動的なコンテキスト管理
静的な設定だけでなく、状況に応じて動的にコンテキストを組み立てる仕組みを構築します。ユーザーの質問内容に応じて関連情報を検索（RAG）したり、タスクの進行状況に応じて必要な情報を追加・削除したりする仕組みです。
コンテキスト・エンジニアリングを支える技術
RAG（検索拡張生成）
RAGは、AIの応答を生成する前に外部のナレッジベースから関連情報を検索し、コンテキストに追加する技術です。これにより、AIは学習データに含まれない最新情報や、組織固有の知識を活用した回答が可能になります。コンテキスト・エンジニアリングの中核技術の一つです。
MCP（Model Context Protocol）
Anthropicが2024年11月にリリースし、2025年12月にLinux Foundationに寄贈したMCPは、コンテキスト・エンジニアリングのインフラ層を提供するプロトコルです。「AIのUSB-C」とも呼ばれ、AIアプリケーションと外部データソースの接続を標準化します。ツール（実行可能な機能）、リソース（データソース）、プロンプト（再利用可能なテンプレート）という3つの基本要素で構成されています。
ベクトルデータベース
テキストをベクトル（数値の配列）に変換して保存し、意味的な類似性に基づいて検索できるデータベースです。RAGの実装に不可欠な技術で、大量のドキュメントの中から関連性の高い情報を効率的に取得できます。
今日から始められる実践ステップ
ステップ1：既存ツールの活用
プログラミング不要で始められる方法があります。ChatGPTのCustom GPTsやClaudeのProjectsなど、既存ツールの設定だけで基本的なコンテキスト・エンジニアリングを体験できます。システムプロンプトの設定や、関連ドキュメントのアップロードから始めてみましょう。
ステップ2：背景情報の整理
AIに渡す背景情報を整理します。業務で使う用語集、過去の事例、ガイドライン、FAQ、スタイルガイドなど、AIが参照すべき情報をドキュメント化します。これらを体系的に整理することで、AIの回答品質が大幅に向上します。
ステップ3：反復と改善
コンテキスト・エンジニアリングは一度設定して終わりではありません。AIの応答を観察し、不足している情報や不要な情報を特定し、継続的に改善していくプロセスが重要です。どのようなコンテキストがどのような応答につながるかを学びながら、最適化を進めましょう。
まとめ：AI活用の次のステージへ
コンテキスト・エンジニアリングは、AI活用を次のレベルに引き上げるための重要なスキルです。この記事のポイントをまとめます。
- コンテキスト・エンジニアリングは、AIに必要な背景情報全体を設計するスキル
- プロンプトエンジニアリングを包含する上位概念として位置づけられる
- システムプロンプト、会話履歴、外部情報、ツール定義などがコンテキストを構成
- AIエージェントの普及により、その重要性が急速に高まっている
- RAGやMCPなどの技術がコンテキスト・エンジニアリングを支える
- プログラミング不要で、既存ツールから始められる
「魔法のプロンプト」を探す時代は終わりました。これからは、AIとの継続的なパートナーシップを構築し、AIが最高のパフォーマンスを発揮できる環境を設計する時代です。まずは身近な業務から、コンテキスト・エンジニアリングの考え方を取り入れてみてはいかがでしょうか。
