Context Engineering完全ガイド｜プロンプトエンジニアリングを超えた次世代AI設計手法

「プロンプトエンジニアリングだけでは限界を感じている」 「AIエージェントの回答品質を根本的に改善したい」 「動的で文脈に応じた情報提供システムを構築したい」

現在、AI開発コミュニティで最も注目されているのが**Context Engineering（コンテキストエンジニアリング）**です。Shopify CEOのTobi LütkeやAI研究者のAndrej Karpathyらによって提唱されたこの概念は、従来のプロンプトエンジニアリングを大きく発展させた新しいAI設計手法です。

本記事では、Context Engineeringの基本概念から最新の実装技術まで、最新動向を踏まえて詳しく解説します。

※本記事で紹介するコード例は概念説明用のサンプルです。実際の実装では各フレームワークの公式ドキュメントをご確認ください。

1. Context Engineeringとは何か？プロンプトエンジニアリングの進化

1.1 Context Engineeringの定義

Context Engineeringとは、適切な情報とツールを、適切な形式で、適切なタイミングで提供することで、大規模言語モデル（LLM）がタスクを完了するために必要な全てを動的に組み立てる設計手法です。

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# Context Engineeringの基本概念
class ContextEngineer:
    def __init__(self):
        self.information_sources = {
            'knowledge_base': VectorDatabase(),
            'real_time_data': APIConnector(),
            'user_history': SessionMemory(),
            'domain_docs': DocumentRetriever()
        }
        self.context_assembler = DynamicContextAssembler()
        self.quality_evaluator = ContextQualityEvaluator()
    
    async def build_context(self, user_query: str, session_id: str) -> Dict:
        """動的コンテキスト構築の例"""
        
        # 1. クエリ分析と意図理解
        query_analysis = await self.analyze_query_intent(user_query)
        
        # 2. 情報源からの関連データ取得
        context_sources = await self.gather_relevant_information(
            query=user_query,
            intent=query_analysis['intent'],
            session_id=session_id
        )
        
        # 3. コンテキストの動的組み立て
        assembled_context = await self.context_assembler.assemble(
            query=user_query,
            sources=context_sources,
            constraints=query_analysis['constraints']
        )
        
        # 4. コンテキスト品質の評価と最適化
        quality_score = await self.quality_evaluator.evaluate(
            context=assembled_context,
            query=user_query
        )
        
        if quality_score < 0.8:  # 品質が低い場合は再構築
            assembled_context = await self.optimize_context(
                context=assembled_context,
                quality_feedback=quality_score
            )
        
        return {
            'context': assembled_context,
            'sources': context_sources,
            'quality_score': quality_score,
            'assembly_metadata': {
                'intent': query_analysis['intent'],
                'source_count': len(context_sources),
                'optimization_performed': quality_score < 0.8
            }
        }
    
    async def gather_relevant_information(self, query: str, intent: str, session_id: str) -> List[Dict]:
        """マルチソース情報収集"""
        information_tasks = []
        
        # 意図に基づく情報源の選択
        if intent == 'factual_query':
            information_tasks.extend([
                self.information_sources['knowledge_base'].search(query),
                self.information_sources['real_time_data'].fetch_current_info(query)
            ])
        elif intent == 'task_completion':
            information_tasks.extend([
                self.information_sources['user_history'].get_context(session_id),
                self.information_sources['domain_docs'].find_procedures(query)
            ])
        
        # 並列実行で効率化
        gathered_info = await asyncio.gather(*information_tasks)
        
        return self.merge_and_prioritize_sources(gathered_info)

1.2 プロンプトエンジニアリングとの本質的違い

※効果は使用環境や実装方法により異なります。

2. 最新のContext Engineering技術

2.1 動的コンテキスト組み立て（Dynamic Context Assembly）

最新技術では、リクエストごとに最適化されたコンテキストを動的に構築します：

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# 動的コンテキスト組み立ての実装例
class DynamicContextAssembler:
    def __init__(self):
        self.context_strategies = {
            'calendar_task': CalendarContextStrategy(),
            'email_task': EmailContextStrategy(),
            'research_task': ResearchContextStrategy(),
            'analysis_task': AnalysisContextStrategy()
        }
        self.token_manager = TokenLimitManager()
    
    async def assemble(self, query: str, sources: List[Dict], constraints: Dict) -> str:
        """クエリに最適化されたコンテキスト組み立て"""
        
        # 1. タスク種別の特定
        task_type = await self.identify_task_type(query)
        strategy = self.context_strategies.get(task_type, self.default_strategy)
        
        # 2. 戦略に基づくコンテキスト構築
        base_context = await strategy.build_base_context(sources)
        
        # 3. 制約に基づく情報フィルタリング
        filtered_context = await self.apply_constraints(
            context=base_context,
            constraints=constraints
        )
        
        # 4. トークン制限内での最適化
        optimized_context = await self.token_manager.optimize_for_limits(
            context=filtered_context,
            max_tokens=constraints.get('max_context_tokens', 8000)
        )
        
        # 5. 構造化されたコンテキストの生成
        structured_context = await self.structure_context(
            context=optimized_context,
            query=query,
            task_type=task_type
        )
        
        return structured_context
    
    async def structure_context(self, context: Dict, query: str, task_type: str) -> str:
        """タスク特化型のコンテキスト構造化"""
        
        if task_type == 'calendar_task':
            return f"""
            【現在の状況】
            日時: {context['current_time']}
            今日の予定: {context['today_schedule']}
            
            【関連情報】
            {context['calendar_data']}
            
            【ユーザーリクエスト】
            {query}
            
            【実行可能なアクション】
            {context['available_actions']}
            """
        
        elif task_type == 'research_task':
            return f"""
            【研究テーマ】
            {query}
            
            【最新の研究情報】
            {context['research_papers']}
            
            【関連データ】
            {context['statistical_data']}
            
            【参考資料】
            {context['reference_materials']}
            """
        
        # デフォルト構造
        return self.build_default_structure(context, query)

2.2 Anthropic社のContextual Retrievalテクニック

Anthropic社が発表した革新的な手法で、検索失敗を49%削減する技術です：

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# Contextual Retrievalの概念実装
class ContextualRetrieval:
    def __init__(self):
        self.embedding_model = EmbeddingModel()
        self.bm25_retriever = BM25Retriever()
        self.contextual_embedder = ContextualEmbedder()
        self.reranker = ContextualReranker()
    
    async def contextual_embedding_process(self, document_chunks: List[str], document_context: str) -> List[Dict]:
        """Contextual Embeddingsの実装"""
        contextual_chunks = []
        
        for chunk in document_chunks:
            # 各チャンクに文書全体のコンテキストを付与
            contextual_prompt = f"""
            文書全体のコンテキスト:
            {document_context}
            
            このコンテキストにおける具体的なチャンク:
            {chunk}
            
            上記のチャンクを、文書全体のコンテキストを考慮して要約してください。
            """
            
            # コンテキスト付きチャンクの生成
            contextual_chunk = await self.generate_contextual_chunk(contextual_prompt)
            
            # 元のチャンクとコンテキスト付きチャンクの両方を保存
            contextual_chunks.append({
                'original_chunk': chunk,
                'contextual_chunk': contextual_chunk,
                'embedding': await self.embedding_model.embed(contextual_chunk),
                'bm25_representation': self.bm25_retriever.preprocess(contextual_chunk)
            })
        
        return contextual_chunks
    
    async def hybrid_retrieval(self, query: str, contextual_chunks: List[Dict], top_k: int = 10) -> List[Dict]:
        """Contextual EmbeddingsとBM25の組み合わせ"""
        
        # 1. Contextual Embeddingsによる意味的検索
        query_embedding = await self.embedding_model.embed(query)
        semantic_scores = []
        
        for chunk in contextual_chunks:
            similarity = self.cosine_similarity(query_embedding, chunk['embedding'])
            semantic_scores.append({
                'chunk': chunk,
                'semantic_score': similarity
            })
        
        # 2. BM25による語彙的検索
        bm25_scores = self.bm25_retriever.score(query, [chunk['bm25_representation'] for chunk in contextual_chunks])
        
        # 3. ハイブリッドスコアリング
        hybrid_results = []
        for i, (semantic_result, bm25_score) in enumerate(zip(semantic_scores, bm25_scores)):
            hybrid_score = 0.7 * semantic_result['semantic_score'] + 0.3 * bm25_score
            hybrid_results.append({
                'chunk': semantic_result['chunk'],
                'hybrid_score': hybrid_score,
                'semantic_score': semantic_result['semantic_score'],
                'bm25_score': bm25_score
            })
        
        # 4. スコア順でソート
        sorted_results = sorted(hybrid_results, key=lambda x: x['hybrid_score'], reverse=True)
        
        # 5. リランキング（オプション）
        if len(sorted_results) > top_k:
            reranked_results = await self.reranker.rerank(query, sorted_results[:top_k * 2])
            return reranked_results[:top_k]
        
        return sorted_results[:top_k]

2.3 マルチソース情報統合システム

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# マルチソース情報統合の実装例
class MultiSourceContextIntegrator:
    def __init__(self):
        self.sources = {
            'system_prompt': SystemPromptManager(),
            'chat_history': ChatHistoryManager(),
            'long_term_memory': LongTermMemoryStore(),
            'knowledge_base': KnowledgeBaseRetriever(),
            'external_apis': ExternalAPIManager(),
            'mcp_tools': MCPToolsManager()
        }
        self.source_prioritizer = SourcePrioritizer()
        self.context_validator = ContextValidator()
    
    async def integrate_context_sources(self, user_input: str, session_data: Dict) -> Dict:
        """複数ソースからのコンテキスト統合"""
        
        # 1. 各ソースから関連情報を並列取得
        source_tasks = {
            'system_context': self.sources['system_prompt'].get_context(user_input),
            'conversation_history': self.sources['chat_history'].get_relevant_history(session_data['session_id']),
            'user_memory': self.sources['long_term_memory'].retrieve_user_context(session_data['user_id']),
            'knowledge_context': self.sources['knowledge_base'].search_relevant(user_input),
            'real_time_data': self.sources['external_apis'].fetch_current_data(user_input),
            'tool_context': self.sources['mcp_tools'].get_available_tools(user_input)
        }
        
        source_results = await asyncio.gather(
            *[task for task in source_tasks.values()],
            return_exceptions=True
        )
        
        # 2. 取得結果の整理
        integrated_sources = {}
        for source_name, result in zip(source_tasks.keys(), source_results):
            if not isinstance(result, Exception):
                integrated_sources[source_name] = result
            else:
                print(f"ソース {source_name} でエラー: {result}")
                integrated_sources[source_name] = None
        
        # 3. ソースの重要度評価と優先順位付け
        prioritized_sources = await self.source_prioritizer.prioritize(
            sources=integrated_sources,
            user_input=user_input,
            session_context=session_data
        )
        
        # 4. 統合コンテキストの構築
        integrated_context = await self.build_integrated_context(
            prioritized_sources=prioritized_sources,
            user_input=user_input
        )
        
        # 5. コンテキストの検証と品質確認
        validation_result = await self.context_validator.validate(
            context=integrated_context,
            user_input=user_input
        )
        
        return {
            'integrated_context': integrated_context,
            'source_contributions': prioritized_sources,
            'validation_score': validation_result['score'],
            'quality_metrics': validation_result['metrics']
        }
    
    async def build_integrated_context(self, prioritized_sources: Dict, user_input: str) -> str:
        """優先順位に基づく統合コンテキスト構築"""
        
        context_sections = []
        
        # システムコンテキストの追加
        if prioritized_sources.get('system_context'):
            context_sections.append(f"""
            【システム設定】
            {prioritized_sources['system_context']['content']}
            """)
        
        # 会話履歴の追加
        if prioritized_sources.get('conversation_history'):
            context_sections.append(f"""
            【会話履歴】
            {self.format_conversation_history(prioritized_sources['conversation_history'])}
            """)
        
        # ユーザー固有情報の追加
        if prioritized_sources.get('user_memory'):
            context_sections.append(f"""
            【ユーザー情報】
            {prioritized_sources['user_memory']['preferences']}
            {prioritized_sources['user_memory']['past_interactions']}
            """)
        
        # 知識ベース情報の追加
        if prioritized_sources.get('knowledge_context'):
            context_sections.append(f"""
            【関連知識】
            {self.format_knowledge_context(prioritized_sources['knowledge_context'])}
            """)
        
        # リアルタイムデータの追加
        if prioritized_sources.get('real_time_data'):
            context_sections.append(f"""
            【最新情報】
            {prioritized_sources['real_time_data']['data']}
            更新時刻: {prioritized_sources['real_time_data']['timestamp']}
            """)
        
        # 利用可能ツールの追加
        if prioritized_sources.get('tool_context'):
            context_sections.append(f"""
            【利用可能な機能】
            {self.format_available_tools(prioritized_sources['tool_context'])}
            """)
        
        return "\n\n".join(context_sections)

3. 実装手法とベストプラクティス

3.1 コンテキスト品質評価システム

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# コンテキスト品質評価の実装例
class ContextQualityEvaluator:
    def __init__(self):
        self.relevance_evaluator = RelevanceEvaluator()
        self.completeness_checker = CompletenessChecker()
        self.hallucination_detector = HallucinationDetector()
        self.token_efficiency_analyzer = TokenEfficiencyAnalyzer()
    
    async def evaluate_context_quality(self, context: str, query: str, expected_answer: str = None) -> Dict:
        """包括的なコンテキスト品質評価"""
        
        evaluation_tasks = [
            self.evaluate_relevance(context, query),
            self.evaluate_completeness(context, query),
            self.evaluate_token_efficiency(context),
            self.detect_potential_hallucinations(context)
        ]
        
        if expected_answer:
            evaluation_tasks.append(
                self.evaluate_answer_groundedness(context, expected_answer)
            )
        
        evaluation_results = await asyncio.gather(*evaluation_tasks)
        
        # 各評価指標の統合
        quality_metrics = {
            'relevance_score': evaluation_results[0]['score'],
            'completeness_score': evaluation_results[1]['score'],
            'token_efficiency': evaluation_results[2]['efficiency_ratio'],
            'hallucination_risk': evaluation_results[3]['risk_score']
        }
        
        if expected_answer:
            quality_metrics['groundedness_score'] = evaluation_results[4]['score']
        
        # 総合品質スコアの計算
        overall_score = self.calculate_overall_quality_score(quality_metrics)
        
        return {
            'overall_score': overall_score,
            'detailed_metrics': quality_metrics,
            'recommendations': self.generate_improvement_recommendations(quality_metrics),
            'evaluation_timestamp': datetime.now().isoformat()
        }
    
    async def evaluate_relevance(self, context: str, query: str) -> Dict:
        """コンテキストとクエリの関連性評価"""
        
        # 意味的類似度の計算
        context_embedding = await self.embedding_model.embed(context)
        query_embedding = await self.embedding_model.embed(query)
        semantic_similarity = self.cosine_similarity(context_embedding, query_embedding)
        
        # キーワード重複度の計算
        context_keywords = self.extract_keywords(context)
        query_keywords = self.extract_keywords(query)
        keyword_overlap = len(set(context_keywords) & set(query_keywords)) / len(set(query_keywords))
        
        # LLMによる関連性判定
        relevance_prompt = f"""
        以下のコンテキストがクエリに対してどの程度関連性があるか、1-10のスケールで評価してください。
        
        クエリ: {query}
        
        コンテキスト: {context[:1000]}...
        
        評価理由も含めて回答してください。
        """
        
        llm_evaluation = await self.llm.generate(relevance_prompt)
        llm_score = self.extract_score_from_response(llm_evaluation)
        
        # 複合スコアの計算
        relevance_score = (semantic_similarity * 0.4 + keyword_overlap * 0.3 + llm_score/10 * 0.3)
        
        return {
            'score': relevance_score,
            'semantic_similarity': semantic_similarity,
            'keyword_overlap': keyword_overlap,
            'llm_score': llm_score,
            'evaluation_details': llm_evaluation
        }
    
    def generate_improvement_recommendations(self, quality_metrics: Dict) -> List[str]:
        """品質改善の推奨事項生成"""
        recommendations = []
        
        if quality_metrics['relevance_score'] < 0.7:
            recommendations.append("検索クエリの最適化を検討してください")
            recommendations.append("より具体的なキーワードでの情報検索が必要です")
        
        if quality_metrics['completeness_score'] < 0.6:
            recommendations.append("追加の情報源からの情報収集を検討してください")
            recommendations.append("コンテキストに不足している要素を特定して補完してください")
        
        if quality_metrics['token_efficiency'] < 0.5:
            recommendations.append("冗長な情報を削除してコンテキストを簡潔にしてください")
            recommendations.append("最も重要な情報のみに絞り込むことを検討してください")
        
        if quality_metrics['hallucination_risk'] > 0.3:
            recommendations.append("情報の出典を明確にしてください")
            recommendations.append("事実確認を強化してください")
        
        return recommendations

3.2 エンタープライズ向けContext Engineering

エンタープライズ環境では、以下の要素が重視されています：

※効果は実装環境や設定により異なります。

4. 活用事例と応用分野

4.1 インテリジェント検索システム

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# インテリジェント検索システムの例
class IntelligentSearchSystem:
    def __init__(self):
        self.context_engineer = ContextEngineer()
        self.query_understander = QueryUnderstandingEngine()
        self.multi_modal_retriever = MultiModalRetriever()
    
    async def intelligent_search(self, user_query: str, user_context: Dict) -> Dict:
        """コンテキスト考慮型インテリジェント検索"""
        
        # 1. クエリの深い理解
        query_analysis = await self.query_understander.analyze(
            query=user_query,
            user_history=user_context.get('search_history', []),
            user_preferences=user_context.get('preferences', {})
        )
        
        # 2. 動的コンテキスト構築
        search_context = await self.context_engineer.build_search_context(
            original_query=user_query,
            intent=query_analysis['intent'],
            domain=query_analysis['domain'],
            complexity=query_analysis['complexity']
        )
        
        # 3. マルチモーダル検索実行
        search_results = await self.multi_modal_retriever.search(
            context=search_context,
            include_text=True,
            include_images=query_analysis['needs_visual'],
            include_code=query_analysis['needs_code'],
            include_data=query_analysis['needs_structured_data']
        )
        
        # 4. 結果の文脈化と説明
        contextualized_results = await self.contextualize_results(
            results=search_results,
            original_query=user_query,
            user_context=user_context
        )
        
        return {
            'results': contextualized_results,
            'search_context': search_context,
            'query_analysis': query_analysis,
            'search_metadata': {
                'result_count': len(search_results),
                'search_time': query_analysis['processing_time'],
                'confidence_score': search_context['confidence']
            }
        }

4.2 パーソナライズドAIアシスタント

最新トレンドでは、ユーザー固有のコンテキストを長期間学習・記憶するシステムが主流になっています：

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# パーソナライズドアシスタントの実装例
class PersonalizedAIAssistant:
    def __init__(self):
        self.user_profile_manager = UserProfileManager()
        self.context_memory = ContextualMemorySystem()
        self.preference_learner = PreferenceLearningEngine()
        self.task_predictor = TaskPredictionEngine()
    
    async def process_user_request(self, user_id: str, request: str, session_context: Dict) -> Dict:
        """パーソナライズされたリクエスト処理"""
        
        # 1. ユーザープロファイルの取得
        user_profile = await self.user_profile_manager.get_profile(user_id)
        
        # 2. 文脈的記憶の活用
        relevant_memories = await self.context_memory.retrieve_relevant_context(
            user_id=user_id,
            current_request=request,
            time_window_days=30
        )
        
        # 3. 個人的な好みの考慮
        personal_preferences = await self.preference_learner.get_current_preferences(
            user_id=user_id,
            request_category=self.categorize_request(request)
        )
        
        # 4. タスクの予測と準備
        predicted_follow_ups = await self.task_predictor.predict_next_tasks(
            user_id=user_id,
            current_request=request,
            user_pattern=user_profile['behavioral_patterns']
        )
        
        # 5. パーソナライズドコンテキストの構築
        personalized_context = await self.build_personalized_context(
            user_profile=user_profile,
            relevant_memories=relevant_memories,
            preferences=personal_preferences,
            predicted_tasks=predicted_follow_ups,
            current_request=request
        )
        
        # 6. カスタマイズされた応答生成
        response = await self.generate_personalized_response(
            request=request,
            context=personalized_context,
            user_communication_style=user_profile['communication_preferences']
        )
        
        # 7. 学習データの更新
        await self.update_user_learning_data(
            user_id=user_id,
            request=request,
            response=response,
            session_context=session_context
        )
        
        return {
            'response': response,
            'personalization_factors': {
                'profile_influence': user_profile['influence_score'],
                'memory_contributions': len(relevant_memories),
                'preference_adjustments': personal_preferences['adjustment_count'],
                'prediction_confidence': predicted_follow_ups['confidence']
            }
        }

5. 今後の展望と発展方向

5.1 超長コンテキストモデルとの統合

今後、コンテキスト長が数百万トークンに達するモデルの登場により、Context Engineeringの手法も進化が予想されます：

# ※以下は概念説明用のサンプルコードです
# 超長コンテキスト対応システムの概念
class UltraLongContextSystem:
    def __init__(self):
        self.context_hierarchies = ContextHierarchyManager()
        self.attention_optimizer = AttentionOptimizer()
        self.memory_compressor = MemoryCompressionEngine()
    
    async def manage_ultra_long_context(self, full_context: str, current_query: str) -> Dict:
        """超長コンテキストの効率的管理"""
        
        # 1. コンテキストの階層化
        hierarchical_context = await self.context_hierarchies.create_hierarchy(
            full_context=full_context,
            max_levels=5,
            compression_ratio=0.3
        )
        
        # 2. クエリ関連性に基づく注意配分
        attention_weights = await self.attention_optimizer.calculate_attention_distribution(
            query=current_query,
            hierarchical_context=hierarchical_context
        )
        
        # 3. 動的メモリ圧縮
        optimized_context = await self.memory_compressor.compress_context(
            context=hierarchical_context,
            attention_weights=attention_weights,
            preserve_ratio=0.7
        )
        
        return {
            'optimized_context': optimized_context,
            'hierarchy_levels': len(hierarchical_context),
            'compression_ratio': optimized_context['compression_statistics']
        }

5.2 マルチモーダルContext Engineering

今後の発展では、テキスト以外の情報も統合的に扱うシステムが主流になると予想されます：

• ビジュアルコンテキスト: 図表、画像、動画からの情報抽出
• 音声コンテキスト: 会話の音調、感情の考慮
• 行動コンテキスト: ユーザーの操作パターン、行動履歴
• 環境コンテキスト: 時間、場所、デバイス情報

6. まとめ：Context Engineeringの重要性

Context Engineeringは、AIシステムの情報処理能力を根本的に変革する技術です：

6.1 主要な価値

• 動的情報統合: リアルタイムで最適なコンテキストを構築
• 品質保証: 体系的な評価による信頼性向上
• 効率性: トークン使用量とレスポンス時間の最適化
• パーソナライゼーション: ユーザー固有のコンテキスト学習

6.2 実装における重要ポイント

1. 多様な情報源の統合を前提とした設計
2. 品質評価システムの組み込み
3. 効率性とコストのバランス
4. 継続的な学習と改善のメカニズム

Context Engineeringは、プロンプトエンジニアリングを超えた次世代のAI設計手法として、今後のAI開発において必須の概念となるでしょう。

※本記事で紹介した技術は概念的なものです。実際の実装では、各技術の最新ドキュメントと制約事項をご確認ください。

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