コンテキスト
AIが質問の意味や指示を正しく理解するために与えられる、前後の会話の文脈、背景情報、前提条件、または参照用資料などのデータ全体のことです。
コンテキスト（Context）とは、AIに指示や質問を与える際、その意味や意図を正確に理解させるために提示される、前後の会話の文脈、背景情報、前提条件、または参照用の文書データなどの総称のことです。
大規模言語モデル（LLM）は、与えられたプロンプトから次の言葉を確率統計的に予測する仕組みのため、背景や条件が何もない状態（コンテキストがない状態）では、最も一般的で抽象的な回答しか出力できません。
そのため、AIから具体的で実用的な成果物を得るためには、「どのような背景で」「誰に向けて」「どのような目的で」その作業を依頼しているかという、適切なコンテキストを設計して入力することが極めて重要になります。
また、一度の会話でAIが同時に処理・記憶できるコンテキストの量には上限があり、これは「コンテキストウィンドウ（トークン数）」という概念で管理されています。
近年では、この限られたメモリ容量の中で、AIにどのような情報を優先してどのような順序で配置するかを全体設計する「コンテキストエンジニアリング」や、社内マニュアルを検索してコンテキストとしてAIに渡す「RAG（検索拡張生成）」といった技術・手法が、実務におけるAI活用の現場で不可欠となっています。