コンテキストエンジニアリング
AIに渡す情報の種類・量・配置を全体設計として工夫し、限られたコンテキストウィンドウを効率よく使う考え方です。
コンテキストエンジニアリングとは、AIに渡す情報の種類や量、配置の仕方を全体として設計し、限られたコンテキストウィンドウを効率よく使いこなす考え方のことです。
プロンプトエンジニアリングが一つの指示文の書き方を工夫することに主眼を置くのに対し、コンテキストエンジニアリングは会話履歴や参考資料、過去の作業結果など、AIに与える情報全体の設計を対象とします。
AIが一度に記憶できる容量には上限があるため、重要な情報を優先して渡し、不要な情報を削るといった工夫が求められます。
情報を配置する順番や位置によっても、AIがどれだけその内容を重視するかが変わるとされています。
複雑な業務やAIエージェントを活用する場面では、コンテキストエンジニアリングの巧拙が、成果物の精度を左右する重要な要素になります。
AIエージェントの分野では、外部データを扱う共通規格であるMCPも、コンテキストを整理して渡す仕組みの一つとして活用されています。