AIの重要スキル、プロンプトはもう古い？新概念「コンテキストエンジニアリング」とは

2025年6月30日、Google DeepMindのシニアAIリレーションエンジニアであるPhilipp Schmid氏が自身のブログで、AIにおける重要なスキルとして「コンテキストエンジニアリング」を提唱しました。

本記事では、新たな概念として注目を集めるコンテキストエンジニアリングについて解説します。

参考サイト：The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering

プロンプトエンジニアリングの限界

プロンプトエンジニアリングは、AIモデルに適切な指示を与えることで望ましい出力を得る技術として広く知られています。しかし、単にプロンプトを工夫するだけでは、複雑なタスクや高度なコンテキストを必要とする場面で限界があります。

AIがより正確で有用な応答を生成するには、入力される情報自体の構造や背景を最適化するスキルが重要であり、それがコンテキストエンジニアリングという考え方です。

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、「人や状況に合った最適な情報や動作をシステムが自動で判断・提供する技術」です。

たとえば、スマートスピーカーが、時間帯や使う人の声から「朝は天気を知らせる」「夜は音楽をかける」など行動を変えるのは、文脈（コンテキスト）を理解しているからです。

この技術では、ユーザーの位置、時間、過去の行動、周囲の環境などの情報を組み合わせて「今なにが最適か」を判断します。スマホの通知やカーナビの案内が自然に感じるのは、背後でコンテキストエンジニアリングが働いているからです。

つまり、コンテキストエンジニアリングとは「人に寄り添うIT」を実現するための仕組みとも言えます。

プロンプトエンジニアリングとの違い

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は混同されがちですが中身は異なります。

「プロンプトエンジニアリング」は単一のテキスト文字列の中に完璧な指示セットを作成することに重点を置くのに対し、コンテキストエンジニアリングは、それよりはるかに幅広い範囲をカバーしています。

コンテキストエンジニアリングは、ユーザーの外部環境や状況データを活用してシステム全体の動作を最適化します。主な違いは以下の通りです。

項目	コンテキストエンジニアリング	プロンプトエンジニアリング
目的	ユーザーの状況や環境を理解し、システムの動作を最適化。	AIモデルに的確な指示を与えて、正確な応答やタスク実行を促す。
適用範囲	デバイス、センサー、データ分析を統合した広範なシステム（例：スマートホーム、スマートシティ）。	主にAIモデルとの対話（例：チャットボットの応答生成、コード生成）。
データの利用	位置情報、センサーデータ、ユーザーの行動履歴など多様な外部データ。	ユーザーの入力テキストや事前定義されたプロンプトテンプレート。

例えば、スマートフォンが現在地に基づいてレストランを提案するのはコンテキストエンジニアリング、AIチャットボットに「レストランを提案して」と入力し、適切な応答を得るためにプロンプトを工夫するのはプロンプトエンジニアリングです。

なぜ重要なのか？

現代のテクノロジーは、単に機能を提供するだけでなく、ユーザーのニーズにリアルタイムで適応することが求められています。コンテキストエンジニアリングは、パーソナライズされた体験を提供し、効率を向上させる鍵となります。

例えば、スマートホームデバイスがユーザーの生活パターンに合わせて照明や温度を調整するのも、コンテキストエンジニアリングの一例です。コンテキストエンジニアリングの主な利点は以下の通りです。

パーソナライズされた体験：ユーザーの好みや状況に応じたカスタマイズが可能。
効率の向上：無駄な操作を減らし、必要な情報や機能を迅速に提供。
エンゲージメントの強化：ユーザーの関心に合わせたインタラクションで満足度が向上。

コンテキストエンジニアリングの仕組み

コンテキストエンジニアリングは、以下の要素を組み合わせることで実現されます。

データ収集：センサー、GPS、ユーザーの入力履歴、行動データなどから情報を取得。
コンテキスト分析：AIや機械学習を用いて、収集したデータをリアルタイムで解析し、意味のあるパターンを見つけ出す。
アクションの最適化：分析結果に基づき、システムが適切な応答や推奨を行う。

例えば、音声アシスタントが「明日の天気はどう？」という質問に対して、ユーザーの現在地を基に正確な天気予報を返すのは、コンテキストエンジニアリングの基本的な応用です。この場合、プロンプトエンジニアリングがAIの応答精度を高めるために補完的に使われることもあります。

コンテキストエンジニアリングの活用例

営業支援ツールの最適化	顧客企業の業種、規模、過去の取引履歴、担当者の役割、最近の市場動向（例：X上の業界トレンド投稿）を統合し、営業担当者に最適なアプローチを提案。
サプライチェーン管理の効率化	気象データ、輸送コスト、納期、顧客の生産スケジュール、さらには地政学的リスク（例：貿易規制の変化）を分析。最適な配送ルートや在庫配置をリアルタイムで提案。
カスタマーサポートの自動化と高度化	顧客企業のシステム環境（例：使用しているERPやクラウドサービス）、過去の問い合わせ履歴、担当者の技術レベルを考慮し、AIが最適なトラブルシューティング手順やマニュアルを提案。
ヘルスケア	ウェアラブルデバイスがユーザーの健康状態をモニタリングし、異常を検知して医師に通知。
エンターテインメント	ストリーミングサービスが視聴履歴に基づいて映画や音楽を提案。

課題と今後の展望

コンテキストエンジニアリングには、プライバシーやデータセキュリティの課題が伴います。ユーザーデータを収集・分析する際は、透明性と同意が不可欠です。また、異なるデバイスやプラットフォーム間での互換性も重要な課題です。一方、プロンプトエンジニアリングでは、AIの応答の曖昧さや誤解を防ぐためのプロンプト設計が課題となります。

今後、AIや5G、IoTの発展に伴い、コンテキストエンジニアリングはさらに高度化し、私たちの生活をよりシームレスで直感的なものに変えていくでしょう。プロンプトエンジニアリングと組み合わせることで、AIがより正確にユーザーの意図を理解し、コンテキストに基づいた応答を提供する未来も期待されます。