この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Context engineering
チャットボットから“エンジニアリング対象”へ：新たなAI活用観
AIとくにLLM（大規模言語モデル）の進化は目覚ましく、多くの人が「チャットボット」としての利用に慣れ始めています。
一方、現代の最先端システムでは、会話支援にとどまらず意思決定や複雑な処理の中枢としてLLMが組み込まれるようになっています。
この変化にともない、従来の「プロンプトエンジニアリング」——すなわち、LLMに最適な文章（命令や質問）を与えれば望み通りの応答が得られる、という技術観——だけでは限界が明らかになってきました。
Context engineeringではこの点が、次のように指摘されています。
The practice of “prompt engineering”, in which precise wording is submitted to the LLM to elicit desired responses, has serious limitations. And so this is giving way to a more general practice of considering every token fed into the LLM in a way that is more dynamic, targeted, and deliberate. This expanded, more structured practice is what we now call “context engineering.”
つまり「プロンプト工夫」だけに頼るのではなく、“何を” “どのように” LLMに与えるか（文脈全体＝コンテキスト）を厳密に設計・管理する必要が出てきたのです。
それが今、「コンテキストエンジニアリング」という新たな分野として立ち上がっています。
何が変わった？プロンプトからコンテキストへ
プロンプトエンジニアリングの限界
初期のLLM活用法はご存じの通り「プロンプト（入力文）」に微妙なニュアンスを盛り込むことで最適な答えを引き出そうとするものでした。
しかしその実態は「吟味や試行錯誤（trial-and-error）」が多くを占め、システム的な一貫性や再現性に乏しかった。
記事でも次のように揶揄されます。
This could often feel closer to uttering mystical incantations and hoping for magic to happen, rather than the deliberate construction and rigorous application of systems thinking that epitomises true engineering.
つまり「呪文」のようにうまい言い回しを探すばかりで、ソフトウェア工学の本質的な“設計”や“制御”とは程遠いのです。
LLMSの現在地――「文脈（コンテキスト）」が全て
最新のLLMは数十万トークンという膨大な「コンテキストウィンドウ」をもつ一方、その中身（前後関係、システム命令、過去の履歴、外部データ…）によってアウトプットが大きく変わります。
記事は、単なる会話継続やプロンプト工夫ではなく「意図的で構造的な文脈＝コンテキスト」こそがアウトプット品質に直結すると語ります。
ここで注目したいのは、コンテキストの中には単なるテキスト（指示文）だけでなく、「前回の会話要約」「外部計算処理の結果」「リアルタイム取得ドキュメント」も含まれるという点です。
これこそが、従来型AIとのパラダイムシフトであり、記事の核心になります。
LLM時代の「設計図」：コンテキスト工学的な視点の導入
事例：映画ランキングAIの文脈設計を考える
例として、「史上最高のSF映画は？」という主観的かつ複雑な問いをLLMに与える際、以前は“うまい質問文”を考えるだけでした。
しかし、今や「批評家の立場」「過去の受賞作品リスト」「興行収入データ」「Rotten Tomatoesの評価」などあらゆる関連情報を文脈として与えておくことが求められます。
そのうえでAIがアウトプットを生成すると、遥かに説得力・根拠ある回答が得られるわけです。
RAG（リトリーバル拡張生成）は“文脈の一部”でしかない
RAG（外部知識検索付き生成）という手法は、「コンテキストエンジニアリングの1パターンに過ぎない」と喝破されています。
多くの現場では「RAG＝最先端」と捉える向きもありますが、実際にはコンテキスト設計全体のごく一要素でしかありません。
引用：
We can think of RAG as simply the first of many design patterns for context engineering. And just as with other software engineering design patterns, in future we will find that most complex systems will have to employ variations and combinations of such patterns in order to be most effective.
要するに、「RAGだけあればOK」なのではなく、文脈設計には複数のパターンを状況に応じて組み合わせる“本格的な工学センス”が必要だという警鐘です。
なぜ「AIはオラクル（神託）」から「アナリスト」へなのか
“神頼みAI”から“分析官AI”へ発想転換
興味深いのは、LLMに対して「祈るように（oracular）期待する」発想から、「分析官（analyst）としてブリーフィングする」へ転換しろ、という呼びかけです。
引用：
To adopt context engineering as an approach to LLM usage is to reject using the LLM as a mystical oracle to approach, pray to with muttered incantations, and await the arrival of wisdom. We instead think of briefing a skilled analyst: bringing them all the relevant information to sift through, clearly and precisely defining the task at hand…
つまり、LLMは「何でも知っていて万能な存在」ではなく、的確な材料を集め、適切な指示を与えることで能力を最大化できる“熟練の分析官”として扱うべきなのです。
“現代的リテラシー”としての文脈工学
この発想転換の背景には、AI自体の「知識の鮮度」「外部世界との接続」問題があり、それをコンテキスト拡張で補う必要が出てきています。
たとえば映画の新作や最新の批評データを含めたい場合、意図的にそれらを情報としてLLMに組み込む仕掛けが絶対不可欠です。
そして、それを実現するコンテキスト設計自体が「抽象度の高い、だが極めて実践的なエンジニアリング課題」となってきているのです。
具体的なパターン解説 ―複雑系としてのLLM設計へ
ソフトウェア工学デザインパターンとの共鳴
従来、ソフトウェア設計では「Factory」「Decorator」「Command」「Facade」など再利用可能な“デザインパターン”が知識として蓄積されてきました。
Context engineeringは、同じ発想がコンテキスト設計にも求められると説きます。
Context engineering is a nascent field, but already we see some common patterns emerging that adapt LLMs well to certain tasks:
- RAG : inject retrieved documents based on relevance to user intent
- Tool calling : list available tools and inject results into the context
- Structured output : fix a JSON/XML schema for the LLM completions
- Chain of thought / ReAct : emit reasoning tokens before answering
- Context compression : summarise long history into pertinent facts
- Memory : store and recall salient facts across sessions
これらは今後ますます洗練・体系化され、テスト可能かつ拡張性あるLLMシステム設計のための「必須スキル」となっていくでしょう。
マルチエージェント化、そして“責務の分担”へ
生成AIを活用した現実のシステムでは、1つのLLMが全てを判断するのではなく、「役割別エージェント」へ分割・連携させる設計が主流になっていきます。
たとえば「チャット対応専用」「安全チェック専用」「個人嗜好記録専用」「最終判断専用」など、各LLMエージェントが文脈を受け渡しながら協調動作します。
ここでも重要なのは「情報の受け渡し規約（APIコントラクト）」を明示し、システム全体としてテスト可能かつ保守性ある形に構築することです。
なぜ今、「コンテキストエンジニアリング」が問われるのか ―独自の考察
価値創出の最前線は「設計能力」
私たちはAIの進化を、しばしば「性能（accuracy）」や「学習データ量」で語りがちです。
しかし、現実の現場で本当に成果を上げるのは「どうやって文脈設計するか」「どの情報を加工・組み込み・連携させるか」という“設計能力”です。
これは従来の業務システム開発とも親和性が高く、LLM応用の裾野を一気に広げるカギともいえます。
特に大規模サービスや、安全性・信頼性が重視される領域（医療・金融・教育…）では“呪文頼み”ではなく「管理されたコンテキスト」「複数エージェントの連携」「設計パターンの導入」が必須でしょう。
脱・LLM特化の“デバイス”志向へ
もう1つ重要なのは、今後AI技術が「ブラックボックス」から「再利用可能な部品（デバイス）」へ移行しつつあるという視点です。
つまり「特定用途の専用設計」ではなく、「柔軟に文脈と情報を受け渡しできる仕様」が支持されていく。
その根本には、「コンテキストエンジニアリング」の成熟があります。
課題と未来
一方、現時点ではコンテキスト設計には属人的なノウハウや暗黙知も多く、「パターンの標準化」「テスト体系の確立」が急務です。
また、今後は生成AIがより高機能化し、コンテキストウィンドウが数百万トークン規模になっても“情報選択と制御”という本質的課題は変わりません。
まとめ ―「文脈設計」がAI社会のコアスキルになる
LLMを「万能な情報源」として崇める時代は終わりを告げました。
本当に価値を引き出すには、「文脈（コンテキスト）」まるごとを設計・提供する“エンジニアリング能力”が不可欠です。
適切な情報セット
最適な目標定義
タスクごとの分解合成
状態管理やエージェント連携
こうした工学的視点こそが、AI時代の現場力・経営力につながるのです。
「LLM活用とは＝呪文作り」ではありません。
今後は「コンテキスト設計こそ競争力源」という意識を持って、RAGに偏らず、役割分担・分散処理・情報ハンドオフ手法などを系統立てて学ぶべき時代が到来したのだと断言できます。
LLMと社会は“対話”するものから“構成”に進化していく。
その進化を本当にドライブできるのは、まさに「コンテキストエンジニアリング」という設計能力なのです。
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