コンテキストエンジニアリングとは、推論時に言語モデルが見るすべてのものを意図的に構築する実践であり、システム指示、取得された文書、ツール出力、会話履歴、作業メモリを含み、多くのステップにわたって動作するAIエージェントから信頼性の高い挙動を得ることを目的とする。この用語は2025年にプロンプトエンジニアリングの後継的枠組みとして広まり、単一の巧妙な指示を作成することから、モデルの限られたコンテキストウィンドウに供給される完全で動的に組み立てられた状態を管理することへ重点が移ったことを反映している。
この用語の提唱者であるAI研究者アンドレイ・カルパシーらは、アプリケーションが単一ターンのチャットから多段階のエージェントへ移行するにつれて、失敗の主因が不適切なプロンプトの文言から不適切なコンテキスト管理へ移ったと主張した。すなわち、無関係または欠落した情報、古いツール出力、低価値なコンテンツで散らかったコンテキストウィンドウである。
技術
一般的なコンテキストエンジニアリング技術には、取得されたコンテンツの選択と圧縮が含まれ、通常は検索拡張生成を介して、最も関連性の高い素材だけが貴重なコンテキスト空間を占めるようにする。また、ツールの定義、出力、エラーメッセージを構造化して、エージェントが曖昧さなく行動できるようにすることも含まれ、この分野ではオープンなModel Context Protocolが、モデル間でツールとデータを一貫して供給するための共有インフラとして登場した。ターンやセッションをまたいだメモリ管理、何を要約し、破棄し、永続化するかの決定も中核的な要素であり、非常に大きなコンテキストウィンドウを持つモデルでも、長いコンテキストの中央に置かれた情報への注意が低下することが示されているためである。情報の順序付けとフォーマットを意図的に行うことも重要であり、モデルの挙動がプロンプト内の重要な事実の位置に敏感であることが示されており、この効果は非公式に「中央で失われる」コンテンツと表現されることがある。
プロンプトエンジニアリングとの関係
コンテキストエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングを置き換えるというより、その範囲を広げるものである。良い指示を書くことは依然として必要だが、それが操作するデータ、ツール、履歴を管理するより大きなシステムの一構成要素として扱われる。この区別は、単発の完了から、多くのモデル呼び出しを順次行うエージェントシステムへの分野全体の広範な移行を反映しており、コンテキスト管理の累積効果がステップを超えて複合的に作用するため、単一のよく書かれたプロンプトでは修正できない。2026年までにこの用語はAI企業のエンジニアリング求人や内部ツールのドキュメントで一般的になったが、検索システム設計やエージェントオーケストレーションなどの関連実践との境界は依然として緩やかに定義されていた。