最近、AIエージェント開発のコミュニティで「コンテキストエンジニアリング」という言葉を頻繁に目にするようになりました。
RedditのPromptEngineeringサブレディットでも、この話題が盛り上がっています。
そして、多くの開発者が気づき始めました。
プロンプトエンジニアリングだけではもはや十分ではないということに。
今回は、海外のAIエンジニアたちの議論を参考にします。
そして、コンテキストエンジニアリングが注目される理由と実践方法について解説します。
プロンプトエンジニアリングの限界
AIと対話する際、私たちは最初「良い質問を書けばいい」と考えました。
確かにプロンプトエンジニアリングは重要です。
しかし、実際にAIエージェントを開発してみると分かります。
それだけでは足りないのです。
例えば、カスタマーサポートのAIエージェントを考えてみましょう。
どんなに完璧なプロンプトを書いても限界があります。
顧客の過去の購入履歴を知らなければ、適切な回答はできません。
また、前回の会話内容を覚えていなければ、毎回同じ質問を繰り返すことになります。
この問題を解決するのがコンテキストエンジニアリングなのです。
コンテキストエンジニアリングとは何か
コンテキストエンジニアリングを一言で説明しましょう。
それは「AIエージェントが動作する環境全体を設計すること」です。
プロンプトエンジニアリングは「質問の書き方」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以下の要素すべてを包括的に扱います。
まず、AIが参照できるデータです。
ユーザーの履歴、外部データベース、ドキュメントなど。
あらゆる情報源が含まれます。
次に、AIが使えるツール群があります。
API呼び出し、計算機能、検索機能など。
これらはAIの能力を拡張する重要な仕組みです。
そして、記憶システムも欠かせません。
短期記憶と長期記憶を適切に管理します。
これにより、AIは文脈を理解し、一貫性のある応答ができるようになります。
7つの重要なコンテキストタイプ
海外のAI開発者たちの間で、ある考え方が広まっています。
それは、コンテキストを7つのカテゴリーに分類する方法です。
- システムプロンプト（指示）
AIの基本的な振る舞いや性格を定義します。
口調、制限事項、主要な目的などを設定する部分です。 - ユーザープロンプト
ユーザーからの直接的な入力です。
質問、リクエスト、コマンドなどが該当します。 - 取得したコンテキスト（RAG）
ベクトルデータベース、API、知識ベースから引き出された関連情報です。
現在のクエリに関連する外部情報を提供します。 - 短期記憶（状態）
最近の会話履歴や一時的なコンテキストです。
セッション内での一貫性を保つために使われます。 - 長期記憶
ユーザーの好み、過去の決定、学習した行動パターンなど。
これらは永続的に保存される情報です。 - ツール
AIが利用できる関数、API、外部サービスです。
タスクを完了したり、情報を収集したりするために使用します。 - 構造化出力
レスポンスのフォーマットやスキーマです。
他のシステムとの統合や一貫性のために重要になります。
実践的なアプローチ
コンテキストエンジニアリングを実装する際、多くの開発者が直面する課題があります。
それは「どうやって効率的にコンテキストを管理するか」という点です。
ある開発者は、専門的なメモリーレイヤーを構築することで対応しています。
また、複数のAIエージェントを協調させるケースもあります。
それぞれが異なる役割を担うシステムを構築するのです。
例えば、以下のような役割分担が考えられます：
- 会話を処理・構造化するエージェント
- パターンを分析して重要な情報を抽出するエージェント
- 関連するコンテキストを選択して注入するエージェント
記憶システムについても、時間軸で管理する方法が効果的だと報告されています。
具体的には、以下のような階層構造です：
- 7日程度の短期記憶
- 永続的な長期記憶
- ユーザー定義のガイドライン
- 動的に追跡される関係性データ
これらを組み合わせることで、より人間らしい記憶を実現できます。
利用可能なツールとフレームワーク
コンテキストエンジニアリングを始めるにあたって、ゼロから構築する必要はありません。
LangChainは、RAGやメモリシステム、エージェントの調整機能を提供しています。
短期・長期の両方のコンテキスト管理に対応しています。
そのため、多くの開発者が採用しています。
LlamaIndexは、構造化データや知識ベースとAIを接続するのに優れています。
特に、検索拡張ワークフローを強化したい場合に有用です。
ベクトルデータベースも重要な要素です。
Chroma、Weaviate、Qdrant、Pineconeなどがあります。
これらは、セマンティックメモリーと取得コンテキストの維持に役立ちます。
OpenAIのFunctions機能やJSON Modeも便利です。
構造化された出力を強制できます。
また、インタラクションを追跡し、外部APIを直接ワークフローに統合できます。
コンテキストエンジニアリングがもたらす変化
適切なコンテキストエンジニアリングを実装すると、AIエージェントの振る舞いが劇的に変わります。
毎回初対面のように接していたAIが変化します。
過去の会話を覚えているようになるのです。
さらに、ユーザーの好みを理解します。
そして、パーソナライズされた提案ができるようになります。
複雑なタスクも処理できるようになります。
必要な情報をすべて考慮できるからです。
Redditのコメントでも指摘されていました。
「コンテキストは良い会話の基盤」だと。
これは人間同士の会話でも、AIとの会話でも変わりません。
今後の展望
コンテキストエンジニアリングの概念は新しいものではありません。
開発者たちは以前から同じことをやっていました。
ただ、今はそれに「コンテキストエンジニアリング」という名前がついただけです。
しかし、名前がつくことには意味があります。
概念が明確になり、ベストプラクティスが共有されやすくなりました。
そして、コミュニティ全体でノウハウが蓄積されています。
より洗練された手法も生まれています。
今後、AIエージェントはより複雑なタスクを処理するようになるでしょう。
それに伴い、コンテキストエンジニアリングの重要性はさらに高まります。
単なるチャットボットから真に有用なAIアシスタントへ。
この進化には、コンテキストエンジニアリングが不可欠です。
まとめ
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の次のステップです。
完璧な質問を書くだけでは不十分です。
AIが動作する環境全体を設計する必要があります。
これにより、より賢く、より有用なAIエージェントを作れます。
7つのコンテキストタイプを理解しましょう。
適切なツールを選択しましょう。
そして、効果的なメモリ管理を実装しましょう。
これらの要素を組み合わせることで、AIエージェントは進化します。
単なるツールから、真のデジタルアシスタントへと。
海外の開発者コミュニティでは活発な議論が行われています。
実験と共有も盛んです。
日本でも、この流れに乗り遅れないようにしましょう。
コンテキストエンジニアリングの実践を始めてみてはいかがでしょうか。
