AI開発の新常識、コンテキストエンジニアリング入門：LLMの性能を最大化する3つの要素

### 主題と目的 本調査の主題は、AI開発の新たなパラダイムとして注目される「コンテキストエンジニアリング」です。その目的は、この概念の定義、プロンプトエンジニアリングとの本質的な違い、重要性、そしてそれを構成する具体的な技術要素（計画、記憶、ツール利用）から、最先端の応用事例（例：Devin）や関連ツール（例：LangGraph）に至るまでを網羅的に解明することにあります。これにより、読者がコンテキストエンジニアリングの全体像を深く理解し、自身のビジネスや開発プロジェクトに応用するための実践的な知見と指針を得ることを目指します。 ### 回答 #### コンテキストエンジニアリングとは何か？：AI開発の新たなパラダイム AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用が深化する中で、開発の焦点は単一の「指示（プロンプト）」を工夫する「プロンプトエンジニアリング」から、より広範で動的な「コンテキストエンジニアリング」へと移行しています。これは、AIの性能を最大限に引き出すための本質的なパラダイムシフトです。 ##### 定義と重要性 コンテキストエンジニアリングは、以下のように定義されます。 > **コンテキストエンジニアリングとは、LLMがタスクを達成するために必要なすべてのものを提供するために、適切な情報とツールを、適切なフォーマットで、適切なタイミングで提供する動的なシステムを設計・構築する規律である。** [0](https://www.philschmid.de/context-engineering) この概念の重要性は、ShopifyのCEO、Tobi Lütke氏が「プロンプトエンジニアリングよりも『コンテキストエンジニアリング』という言葉が好きだ」と述べたことで広く認識されるようになりました[1](https://x.com/tobi/status/1935533422589399127)。AIアプリケーションが、複数のツールや長期的な記憶を駆使して自律的にタスクをこなす「AIエージェント」へと進化するにつれ、静的なプロンプトだけでは不十分になったのです。LangChainが指摘するように、AIエージェントの失敗の多くはモデルの性能不足ではなく、「モデルに適切なコンテキストが渡されていない」ことに起因します[2](https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/)。「Garbage in, garbage out（ゴミを入れればゴミが出る）」の原則は、AI開発においてこれまで以上に重要な意味を持つのです[0](https://www.philschmid.de/context-engineering)。 ##### プロンプトエンジニアリングとの違い 両者の違いは、そのスコープとアプローチにあります。 | 項目 | プロンプトエンジニアリング | コンテキストエンジニアリング | |---|---|---| | **スコープ** | LLMへの**単一の入力**（プロンプト）の最適化 | LLMを取り巻く**システム全体**の設計 | | **アプローチ** | **静的**：事前に定義されたテンプレートや指示の作成 | **動的**：タスクの状況に応じてリアルタイムでコンテキストを生成・管理 | | **焦点** | LLMに「何を」させるかを明確に指示すること | LLMがタスクを解決するために「必要な情報やツール」をすべて提供すること | | **成果物** | 効果的なプロンプト、テンプレート | 自律的に動作するAIエージェント、ワークフロー、システム | 著名なAI研究者Andrej Karpathy氏は、LLMをCPU、そのワーキングメモリである「コンテキストウィンドウ」をRAMに例え、この限られたRAMにどの情報を載せるかを管理する技術こそがコンテキストエンジニアリングであると説明しています[4](https://rlancemartin.github.io/2025/06/23/context_engineering/)[3](https://simonwillison.net/2025/Jun/27/context-engineering/)。この「コンテキスト」には、以下のような多様な要素が含まれます。 | コンテキストの要素 | 説明 | |---|---| | **指示 / システムプロンプト** | モデルの基本的な振る舞いやルールを定義する初期指示。 | | **ユーザープロンプト** | ユーザーからの直接的なタスクや質問。 | | **状態 / 履歴（短期記憶）** | 現在の会話の文脈や、直近のやり取りの履歴。 | | **長期記憶** | 過去の会話から学習したユーザーの好みや永続的な知識。 | | **取得された情報（RAG）** | 外部データベースやAPIから動的に取得した最新情報。 | | **利用可能なツール** | モデルが呼び出せる関数やAPIの定義（例：メール送信、カレンダー確認）。 | | **構造化された出力** | モデルに生成させたい応答のフォーマット定義（例：JSON）。 | *[出典: [0](https://www.philschmid.de/context-engineering)]* --- #### AIエージェントを支える3つの柱：計画・記憶・ツール利用 コンテキストエンジニアリングを実践する上で核となるのが、「計画（Planning）」「記憶（Memory）」「ツール利用（Tool Use）」という3つの技術要素です。これらはLLMを単なるテキスト生成器から、自律的な問題解決エージェントへと昇華させるために不可欠です。 ##### 1. 計画 (Planning)：思考の道筋を立て、自己を省みる能力 複雑なタスクを小さなステップに分解し、ゴールまでの道筋を立てる能力です。 * **タスク分解と多角的な思考**: * **Chain-of-Thought (CoT)**: 「ステップ・バイ・ステップで考えなさい」と促し、推論プロセスを明示させる手法です[8](https://arxiv.org/abs/2201.11903)。 * **Tree of Thoughts (ToT)**: 複数の思考パスを木構造で探索し、自己評価しながら最適な解を探します。この手法により、「Game of 24」の正答率はCoTの4%から**74%**へと劇的に向上しました[4](https://arxiv.org/abs/2305.10601)。 * **自己反省による継続的な改善**: * **ReAct (Reasoning and Acting)**: 推論と行動を交互に生成し、行動結果を次の推論に反映させることで、幻覚を抑制しタスク達成率を高めます[5](https://arxiv.org/abs/2210.03629)。 * **Reflexion**: 失敗経験を言語的に「反省」し、その学びを記憶に保存して次の試行に活かします。これにより、GPT-4を上回るコーディング精度（**91% pass@1**）を達成しました[1](https://arxiv.org/abs/2303.11366)。 ##### 2. 記憶 (Memory)：経験を蓄積し、未来に活かす能力 LLMの限られたコンテキストウィンドウ（短期記憶）を補い、長期的な情報を保持・活用する仕組みです。 * **アーキテクチャ**: 短期記憶（コンテキスト内）と長期記憶（外部ベクトルストアなど）を組み合わせ、必要な情報を近似最近傍探索（ANN）などで高速に検索します[3](https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/)。 * **永続化 (Persistence)**: LangGraphのようなフレームワークでは、「チェックポインター」機能によりエージェントの状態を各ステップで保存できます[12](https://lhlunoaghomffbnrcfkx.supabase.co/storage/v1/object/sign/source_file/clqdbs9ky0000sfc0sqca2hkh/woywv9xx80rn6vdrquw2bwy7.txt?token=eyJraWQiOiJzdG9yYWdlLXVybC1zaWduaW5nLWtleV9kZjNhZDE2Ni1lYmMzLTQ3NDQtOWM4Zi1iZGM3NTI2ODNkNzgiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJ1cmwiOiJzb3VyY2VfZmlsZS9jbHFkYnM5a3kwMDAwc2ZjMHNxY2EyaGtoL3dveXd2OXh4ODBybjZ2ZHJxdXcyYnd5Ny50eHQiLCJpYXQiOjE3NTEzNDE0NDAsImV4cCI6MTc1MTYwMDY0MH0.E_WtLR1Qfnr8qttrarMFciIdj4WMzIcfT1KXgNeFGGM)。これにより、長期タスクの再開や、人間が途中で介入するワークフローが実現可能になります。 ##### 3. ツール利用 (Tool Use)：能力の限界を超え、世界と対話する LLMが持たないリアルタイム情報へのアクセス、専門的な計算、物理的なアクションなどを外部APIや専門モデル（ツール）を呼び出すことで実現します。 | 手法/フレームワーク | 概要 | |---|---| | **Toolformer** | LLMが自己教師あり学習で、いつどのAPIを呼び出すかを自律的に学習します[11](https://arxiv.org/abs/2302.04761)。 | | **HuggingGPT** | ChatGPTを司令塔とし、Hugging Face上の多数の専門AIモデルをツールとして連携させ、複合タスクを解決します[10](https://arxiv.org/abs/2303.17580)。 | | **ChemCrow** | 化学分野に特化し、18種類の専門ツールを統合して有機合成などを自律的に計画・実行します[11](https://arxiv.org/abs/2304.05376)。 | --- #### 実践事例と開発を加速するツール群 コンテキストエンジニアリングは理論に留まらず、既に多くの最先端プロジェクトで実践されています。 ##### 応用事例：AIソフトウェアエンジニア「Devin」 AIソフトウェアエンジニア「Devin」を開発したCognition社は、その成功の鍵が「より良いコードベースコンテキストを持つこと」にあると明言しており、まさにコンテキストエンジニアリングの実践例です[5](https://www.cognition-labs.com/blog)。彼らはGitHubリポジトリの文脈を瞬時に取得するサーバーや、VMの状態を高速に管理するツールを独自開発し、Devinに広範なコンテキストを動的に提供しています[5](https://www.cognition-labs.com/blog)。 ##### 開発を加速するフレームワーク 1. **LangGraph**: 状態を持つ（Statefulな）エージェントを構築するための強力なライブラリです[1](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)。その「**永続化（Persistence）**」機能は、エージェントの記憶や状態をステップごとに保存し、長期的な対話や耐障害性を実現します[3](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/persistence/?h=persistence)。また、状態を構造化して管理することで、複雑なマルチエージェントシステムの構築を容易にします[2](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/low_level/)。 ```python # LangGraphではチェックポインターを指定するだけで永続化が有効になる checkpointer = InMemorySaver() graph = workflow.compile(checkpointer=checkpointer) # スレッドIDを指定して実行することで、状態が保存・追跡される config = {"configurable": {"thread_id": "user_123"}} graph.invoke({"input": "最初のメッセージ"}, config) ``` 2. **Mem0**: AIに特化したオープンソースのメモリレイヤーです[0](https://github.com/mem0ai/mem0)。関連性の高い記憶だけを効率的に検索・圧縮することで、全履歴を用いる場合と比較して**トークン使用量を90%削減**し、**応答速度を91%向上**させるという驚異的な成果を報告しています[0](https://github.com/mem0ai/mem0)。 3. **BabyAGI**: エージェントが自らツール（関数）を記述し、自己改善していく野心的なコンセプトを提示する実験的フレームワークです[9](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)。 これらの事例とツールは、現代のAI開発が「静的なプロンプトの職人芸」から「動的なコンテキストを供給するシステムの設計」へと大きく舵を切っていることを示しています。 ### 結果と結論 本調査により、コンテキストエンジニアリングが単なるバズワードではなく、LLMの真の能力を引き出すための体系的な方法論であることが明らかになりました。 **主要な結果**: 1. **パラダイムシフトの明確化**: コンテキストエンジニアリングは、静的な「プロンプトエンジニアリング」の概念を拡張し、AIがタスクを達成するために必要な情報、ツール、履歴を動的に管理・提供する「システム設計」のアプローチです。 2. **核心技術の特定**: その実践は、「計画（Planning）」「記憶（Memory）」「ツール利用（Tool Use）」という3つの核心技術によって支えられています。これらの技術を統合的に設計することが、高度なAIエージェント開発の鍵となります。 3. **実践の証明**: AIソフトウェアエンジニア「Devin」の成功は、コンテキストの質と量がAIの性能を決定づけるという本概念の有効性を証明しています。また、LangGraphやMem0といったツールは、このアプローチをより多くの開発者が実践できる環境を整備しています。 **結論**: もはや、AI開発の成否はLLMモデル自体の性能だけで決まるのではありません。むしろ、タスクに応じていかにリッチで正確なコンテキストを動的に構築し、提供できるかという「コンテキストエンジニアリング」の巧拙が、アプリケーションの価値を大きく左右します。この新しい規律は、単なる「安価なデモ」と、ユーザーに「魔法」のような体験を提供する製品とを分ける、不可欠なスキルセットとして、今後のAI開発の中心的な役割を担っていくと結論付けられます。

### 調査の本質：AI開発の次なるフロンティアへの招待状 ユーザーの皆様からの「コンテキストエンジニアリングについて知りたい」というご要望の根底には、単なる技術トレンドの把握に留まらない、より切実な問いが存在します。それは、「**我々のビジネスや開発プロジェクトは、急速に進化するAIの真の能力をどうすれば引き出せるのか？**」という問いです。 本調査が提供すべき本質的な価値は、この問いに対する明確な羅針盤となることです。調査結果は、「プロンプトエンジニアリング」という"呪文の詠唱"から、「コンテキストエンジニアリング」という"生態系の構築"へと、AI開発のパラダイムが決定的にシフトしている現実を明らかにしました。 したがって、この考察の目的は、調査結果を再構成し、以下の価値を提供することにあります。 1. **パラダイムシフトの構造を解明する**: なぜこのシフトが起きているのか、その必然性を理解する。 2. **実践的なロードマップを提示する**: 読者が自身の現場でコンテキストエンジニアリングを導入するための具体的なステップと戦略を示す。 3. **未来の可能性と課題を展望する**: この新しいフロンティアがどこへ向かうのか、その光と影を予見する。 この考察は、皆様を単なる傍観者から、AIの真価を引き出すアーキテクトへと変えるための、実践的な招待状です。 ### 分析と発見事項：失敗の本質は「モデル」から「コンテキスト」へ 調査結果を多角的に分析すると、AI開発における成功と失敗の要因が根本的に変化していることが明らかになります。 #### トレンド："職人芸"から"システム設計"への進化 AI開発の潮流は、個々のプロンプトを洗練させる「職人芸」から、AIが活動するための情報環境全体を設計する「システム設計」へと移行しています。 | 観点 | プロンプトエンジニアリング（旧パラダイム） | コンテキストエンジニアリング（新パラダイム） | |---|---|---| | **スコープ** | 単一のLLM呼び出し | 複数のLLM呼び出しとツール連携を含むシステム全体 | | **時間軸** | 静的・一回限り | 動的・長期的（状態を持つ） | | **主な関心事** | LLMにどう「指示」するか | LLMにどのような「情報環境」を提供するか | | **比喩** | 優秀な翻訳家への指示出し | 優秀なエージェントのためのオペレーティングシステム構築 | この変化は、AIアプリケーションが単なる「チャットボット」から、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化する必然的な結果です。LangChainが指摘するように、エージェントの失敗の多くはモデルの性能不足ではなく、「モデルに適切なコンテキストが渡されていない」ことに起因します[2](https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/)。 #### 意外な発見：「魔法」の正体はコンテキストにあり 一般的に、AIの驚くべき性能は「モデルの賢さ」に帰結されがちです。しかし、調査結果は、我々が「魔法のようだ」と感じる体験の裏には、緻密に設計されたコンテキストが存在することを明らかにしました。 AIソフトウェアエンジニア「Devin」を開発したCognition社が、その成功の鍵を「より良いコードベースコンテキスト🧠を持つこと」と断言している事実は、このシフトを象徴しています[5](https://www.cognition-labs.com/blog)。彼らはモデルそのものよりも、DeepWikiやblockdiffといった、コンテキストを供給・管理するための独自ツールを強調しています。 これは、AI開発における新たな方程式を提示します。 > **AIアプリケーションの価値 = f（モデル性能 × コンテキストの質と量）** この方程式において、競合優位性の源泉は、もはやオープンなモデル性能だけではなく、企業が独自に蓄積・構築できる「コンテキスト」へと移行しているのです。 ### より深い分析と解釈：なぜ今、コンテキストエンジニアリングなのか？ このパラダイムシフトの背景にある「なぜ？」を3段階掘り下げることで、その本質的な意味が見えてきます。 1. **（Why? 1）なぜコンテキストが重要になったのか？** * LLMの推論能力が向上し、単なる応答生成を超えて、複雑なタスクを計画・実行するポテンシャルを持つようになったからです。 2. **（Why? 2）なぜLLM単体では不十分なのか？** * そのポテンシャルを発揮するには、LLMが持つ固有の弱点、すなわち「知識の陳腐化」「幻覚（Hallucination）」「外部世界との対話不可」を克服する必要があるからです。ReActフレームワークが、推論と行動（ツール利用）のサイクルによって幻覚を抑制した事例は、この課題の重要性を示しています[5](https://arxiv.org/abs/2210.03629)。 3. **（Why? 3）なぜそれが「エンジニアリング」なのか？** * LLMの弱点を補い、強みを最大限に引き出すためには、アドホックな対応ではなく、体系的なアプローチが必要だからです。Andrej Karpathy氏がLLMを「CPU」、コンテキストを「RAM」に例えたように[4](https://rlancemartin.github.io/2025/06/23/context_engineering/)、私たちはLLMという強力なCPUを活かすための「オペレーティングシステム（OS）」を設計する必要に迫られています。**コンテキストエンジニアリングとは、まさにこの「AIのためのOS」を構築する技術体系**なのです。 このOSは、「計画（Planning）」「記憶（Memory）」「ツール利用（Tool Use）」という3つの基本機能から構成されます。調査結果で示されたToT[2](https://arxiv.org/abs/2305.10601)やReflexion[1](https://arxiv.org/abs/2303.11366)、HuggingGPT[1](https://arxiv.org/abs/2303.17580)といった技術は、このOSの機能を実装するための具体的なコンポーネントと言えるでしょう。 ### 戦略的示唆：明日から始めるコンテキストエンジニアリング この新しいパラダイムに適応し、競争優位を築くためには、具体的かつ段階的なアクションが求められます。 #### Step 1: マインドセットの変革（組織全体） * **ゴール設定の転換**: 「最高のプロンプトを作る」から「最高のコンテキストを提供する」へと目標をシフトする。 * **KPIの再定義**: 開発チームの評価指標に「モデル精度」だけでなく、「タスク完了率」「コンテキスト構築の効率性」「トークンコスト削減率」などを加える。 * **資産の再評価**: 自社が持つデータ（顧客履歴、社内文書、製品カタログなど）を、AIを差別化するための「コンテキスト資産」として再評価する。 #### Step 2: 実践的導入（開発チーム向け） コンテキストエンジニアリングは壮大な概念ですが、明日から着手できる具体的な一歩があります。 | フェーズ | アクション | 具体的なツール/手法 | 期待される効果 | |---|---|---|---| | **短期（1〜3ヶ月）** | **「状態」を持つエージェントの構築** | LangGraphを導入し、状態（ステート）を持つエージェントのプロトタイプを開発する。[1](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) | 長期的な対話の記憶、中断・再開可能なタスクの実現。 | | | **「記憶」の外部化** | Mem0のようなメモリライブラリを導入し、パーソナライズされた応答を実装する。[0](https://github.com/mem0ai/mem0) | ユーザー体験の向上、トークンコストの大幅な削減。 | | **中期（3〜6ヶ月）** | **「ツール」の提供** | 社内の既存API（在庫確認、顧客情報検索など）をLLMが使えるツールとして整備する。 | リアルタイム情報に基づいた、より実用的なアクションの実行。 | | | **「計画」能力の導入** | ReActやReflexionの考え方を取り入れ、エージェントに自己修正のループを組み込む。[5](https://arxiv.org/abs/2210.03629)[1](https://arxiv.org/abs/2303.11366) | 複雑なタスクにおける成功率の向上、幻覚の抑制。 | | **長期（6ヶ月〜）** | **独自コンテキスト基盤の構築** | DevinのDeepWikiのように、自社のドメインに特化したコンテキスト供給システムを設計・開発する。[5](https://www.cognition-labs.com/blog) | 他社が模倣不可能な、深いドメイン知識を持つAIの実現。 | #### Step 3: リスク管理（戦略レベル） * **複雑性の罠**: コンテキスト管理システムは、それ自体が新たな技術的負債になるリスクを孕みます。LangGraphのような標準化されたフレームワークを活用し、アーキテクチャをシンプルに保つことが重要です。 * **コンテキストの汚染**: 「Garbage in, garbage out」の原則[2](https://blog.langchain.com/the-rise-of-context-engineering/)は、コンテキストにも当てはまります。不正確または古い情報がコンテキストに含まれると、AIの判断を誤らせます。コンテキストの品質を監視・維持する仕組みが不可欠です。 ### 今後の調査：コンテキストエンジニアリングの未踏領域 今回の分析は、コンテキストエンジニアリングの現在地を明らかにしましたが、このフロンティアはまだ始まったばかりです。今後、さらなる価値を創造するためには、以下のテーマを探求する必要があります。 - **コンテキストの自動最適化**: どの情報がタスク成功に最も寄与したかをAI自身が学習し、コンテキストの内容を動的に最適化する技術の研究。 - **マルチエージェント・コンテキスト管理**: 複数のAIエージェントが協調・競合する際に、コンテキストをどのように安全かつ効率的に共有・分離するかのアーキテクチャ設計。 - **コンテキストの信頼性と説明可能性**: AIがなぜそのコンテキストを選択し、その結論に至ったのかを人間が理解し、検証できるメカニズムの確立。 - **プライベート・コンテキストの保護**: ユーザーの個人情報など、機密性の高い情報をコンテキストとして利用する際の、プライバシー保護技術と倫理的ガイドラインの策定。 - **コンテキストエンジニアリングのROI計測**: コンテキスト基盤への投資対効果を定量的に測定し、ビジネス価値を証明するためのフレームワーク開発。 これらの課題を乗り越えた先に、AIが真に社会の隅々で価値を発揮する未来が待っています。コンテキストエンジニアリングは、その未来を拓くための、最も重要かつエキサイティングな挑戦領域なのです。