コンテキストエンジニアリングとは？分かりやすく解説

2025年9月3日掲載

デジタル化が進む現代において、AIは私たちのビジネスに欠かせない存在となりました。
AIは入力された質問に正確に答えることは得意ですが、その答えの質は与えられた情報に大きく依存します。質問だけでは十分でなく、周囲の状況や背景まで伝えることで、より自然で的確な応答が可能になります。

本記事では、AIをさらに進化させる鍵となるコンテキストエンジニアリングについて、その概要からプロンプトエンジニアリングとの違い、そして活用のテクニックまでを分かりやすく解説します。

コンテキストエンジニアリングとは？

コンテキストエンジニアリングとは、AIが単に質問に答えるだけでなく、状況や意図など文脈を深く理解し、より的確な応答を生成するための重要な技術です。

コンテキストとは日本語で文脈という意味ですが、ここで言う「コンテキスト」とは、AIがユーザーとの対話や業務タスクで回答を生成する際に参照するあらゆる情報のことを言い、入力画面の情報や参照してくるデータ、過去の会話履歴なども含まれます。

コンテキストエンジニアリングが使われるようになった背景には、大規模言語モデル（LLM）の普及とプロンプト入力の難しさがあります。初期は入力の仕方によって出力の質が大きく変わるため、属人的な工夫に依存していました。しかし、ビジネス利用では再現性や効率性が求められ、安定した成果を出すための体系的な方法が必要になりました。さらに、LLMは与えられた文脈に強く依存するため、入力全体を設計することが出力の精度や一貫性に直結します。そこで、RAGやエージェントといった応用領域の広がりとともに、単なるプロンプト作成ではなく、情報の整理や指示の分割を含めた「文脈設計」としてのコンテキストエンジニアリングが重要視されるようになったのです。

コンテキストエンジニアリングが重要な理由

AIは会話の履歴（コンテキスト）を参照しながら応答を行います。しかし、この履歴を保持できる量には限界があります。一定以上のメッセージが蓄積されると、AIは古い情報を順番に捨てていき、新しいやり取りを優先して保持する仕組みになっています。

この仕組み自体は、AIが常に最新の会話に基づいて応答できるというメリットを持っていますが、一方で大きな課題もあります。それは、本来重要な情報まで履歴から切り捨てられてしまう可能性があるという点です。例えば、顧客との長いやり取りの中で「契約条件」や「前回の不満点」といった大事なメッセージが古い履歴として削除されてしまうと、AIはその情報を参照できなくなります。その結果、ユーザーが本当に期待している精度の高い回答や、過去との一貫性を持った対応ができなくなってしまうのです。

こうした課題は、AIを業務で活用する際によく直面する問題でもあります。そのため、AIに継続的な会話や業務タスクを担わせるには、履歴を単純に残すだけでなく、「どの情報が重要かを選び取り、必要に応じて保持・活用させる」仕組みが不可欠となります。ここで重要な役割を果たすのが、まさにコンテキストエンジニアリングです。

コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの違い

よく比較されるプロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングは、どちらもAIをうまく活用するための技術ですが、その目的とアプローチに大きな違いがあります。

プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、個々の質問やタスクに対する指示（プロンプト）を最適化する技術です。AIに「〜をしてください」という具体的な命令など、質問の仕方や表現を工夫することで望む回答を引き出します。

例：「今日の市場トレンドについて、専門家向けに簡潔に要約してください。」

コンテキストエンジニアリング
コンテキストエンジニアリングは、広範な「文脈」全体を設計することに焦点を当てます。ユーザーの背景情報や過去のやりとりをAIに伝えることで、AIがより人間らしく、より深く物事を理解できるようにします。そうすることにより、対話の質向上や複数のタスクを横断的に実行することができます。例のような問いかけは、その場の発話だけでなく、積み重なったやり取りを踏まえることにより、より具体的な回答を引き出すことができます。

例：「明日、A社と商談予定です。過去の会話を確認したいので、現在までの会話内容を確認して要約してください」

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
目的	指示文の工夫で結果を改善	文脈・背景情報の設計で結果を改善
範囲	単発タスク	複数タスク・継続的対話
強み	簡単に精度を上げられる	一貫性・パーソナライズ性が高い
例	「市場トレンドを要約して」	「A社との過去の会話を確認して内容を要約して」

うまく活用するためのテクニック

コンテキストエンジニアリングを駆使してAIに最高のパフォーマンスを発揮してもらうための４つのテクニックを紹介します。
上手に使いこなして、AIに業務を支えてくれる良い相方になってもらいましょう。

・情報を洗い出す

まずは、AIにとって必要となる情報をすべて洗い出すことが重要です。過去の会話履歴、ユーザーの属性、関連するデータソース、参照すべき外部知識など、タスク達成に欠かせない情報を整理します。ここで「どの情報が本当に必要か」を見極めることで、無駄を省きつつ、AIが適切に文脈を理解できる基盤をつくれます。

・システムプロンプトを設定

システムプロンプトとは、AIに最初から与えておく「役割」や「前提条件」を指示するための設定文です。通常のユーザーからの質問（ユーザープロンプト）よりも優先度が高く、AIの応答の方向性や口調、知識の使い方に強く影響します。

・要約

会話が長くなると、古い情報が切り捨てられるリスクが高まります。そのため、会話を新しくする際は履歴をそのまま渡すのではなく、定期的に要約してコンパクトに整理することが効果的です。これにより、AIは必要な情報を保持しつつ、余計な情報量を削減して効率的に応答できます。

・重要な情報は外に保管

全ての履歴をコンテキストに詰め込むのではなく、重要な情報は外部のストレージや知識ベースに保管し、必要なときに呼び出す仕組みを設けましょう。これにより、AIが扱える情報量の制約を回避でき、長期的な一貫性や精度の高い応答が実現可能になります。例えば、顧客の契約履歴や取引履歴は外部に保存しておき、対話の中で適切に参照させると効果的です。

本記事の監修者である、ソフトバンク株式会社 IT統括 AIテクノロジー本部 AI&データ事業推進統括部 Axross事業部サービス開発課の中村亮太（なかむー）が解説するYouTube動画も公開しているので、ぜひこちらも併せてご確認ください。

https://www.youtube.com/watch?v=Lil0sGnQjPA