コンテキストエンジニアリング vs プロンプトエンジニアリング：AIインタラクションガイド

AI革命は、質問の仕方が重要だという単純な認識から始まりました。エンジニアもユーザーも、注意深く作成された質問によって言語モデルの驚くべき能力が発揮され、一般的な回答が洞察に満ちた有用な回答に変換されることを発見しました。この手法は、 迅速なエンジニアリングは、2023年から2024年初頭にかけて、AI最適化をめぐる議論を独占しました。

しかし、興味深いことが起こっています。AIシステムが成熟し、より複雑なタスクを担うようになると、どんなに完璧に作成されたプロンプトにも限界があることが分かってきました。そこで登場するのがコンテキストエンジニアリングです。これは、AIとのインタラクションに対する考え方を根本的に変えるものです。

プロンプトエンジニアリングを理解する

これからどこへ向かうのか理解するには、これまで歩んできた道のりを振り返る必要がある。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルがそれぞれ異なる反応を示すという単純な観察から生まれた。 リクエストの言い方によって.

次の 2 つのアプローチを検討してください。

• 基本プロンプト：「犬について書いてください」
• エンジニアリングプロンプト: 「20 年の経験を持つ獣医師の役割を想定し、健康上の考慮事項、食事の必要性、運動の推奨事項など、高齢犬の世話に関する包括的なガイドを、ペットの飼い主に適した温かみのあるわかりやすい口調で執筆してください。」

後者のアプローチは、明確なコンテキスト、具体的な要件、そして明確なパラメータを提供するため、通常、はるかに優れた結果をもたらします。この発見は、いわばゴールドラッシュを引き起こしました。突如として「プロンプトエンジニア」が登場し、プロンプト市場が活況を呈し、誰もがAIにまさに望むことを実行させる完璧な処方箋を探し求めるようになりました。

コンテキストエンジニアリングの出現

組織がAIを本格的なアプリケーションに導入し始めると、プロンプトのみのアプローチに欠陥が見え始めました。チームは素晴らしいプロンプトを作成しても、AIアシスタントは一見簡単なタスクでも苦戦することがよくあります。問題は質問の質ではなく、人間が同じ状況で持つであろうより広範なコンテキストをAIが欠いていたことにあります。

新入社員に顧客からの苦情対応を任せる場面を想像してみてください。たとえ世界最高のスクリプトを用意できたとしても、顧客の履歴、会社の方針、製品情報、過去のやり取りなどにアクセスできなければ、意味のあるサポートを提供するのは困難でしょう。まさにこれが、コンテキストエンジニアリングが解決する限界です。

コンテキストエンジニアリングは、AIに何を話すかを最適化することから、AIが何を話すかを最適化することへのパラダイムシフトを表しています。これは、AIモデルがタスクを正常に完了するために必要なすべての関連情報を自動的に提供する動的システムを構築する分野です。

グラフィック：フィリップ・シュミット（Google DeepMind）

二つのアプローチの物語

例を挙げると、その違いはより明確になります。例えば、診療所向けのAIアシスタントを開発しているとしましょう。

迅速なエンジニアリングアプローチ: 「あなたは医療スケジュールアシスタントです。患者が予約を希望したら、必ず空き状況を確認し、保険を確認し、準備の指示を伝えてください…」といった指示を完璧にするために何週間も費やします。

これは現実世界の複雑さに直面するまでは、まずまずうまく機能します。患者が電話をかけてきて、「今抱えている問題でジョンソン先生に診てもらいたいのですが」と言います。AIはより広い文脈を持っていないため、面倒なやり取りを始めなければなりません。「今抱えている問題は何ですか？前回の診察はいつでしたか？どのジョンソン先生ですか？3人のジョンソン先生がいらっしゃいますが？」

コンテキストエンジニアリングのアプローチ: 同じ患者が「進行中の問題」について言及した場合、システムはすでに次の情報にアクセスできます。

• 彼らの病歴
• 以前の予定
• 保険情報
• 彼らが以前に診察を受けたジョンソン医師

すぐに「高血圧のフォローアップで心臓内科のジョンソン先生に診ていただいているようですね。ジョンソン先生の診察時間は火曜日の午後2時か木曜日の午前10時です。どちらがご都合よろしいでしょうか？」と返信できます。

魔法は、よりスマートなプロンプトにあるのではなく、必要な瞬間に複数のソースから関連情報を動的に収集して提示するシステムの能力にあります。

コンテキストのレイヤーを理解する

コンテキストエンジニアリングを難しくしているのは、コンテキストが一枚岩ではないことです。コンテキストは複数のレイヤーで構成されており、それぞれが異なる目的を果たします。

• 即時のコンテキスト: 現在の会話とユーザー リクエスト、つまり今何が起きているか。
• 歴史的背景: 過去のやり取り、好み、パターンは、現在のニーズに影響を与えます。これには、以前のサポートチケットから確立されたユーザーの好みまで、あらゆるものが含まれます。
• 環境的背景: 時間帯、ユーザーの場所、現在のイベントなど、インタラクションに影響を及ぼす可能性のある外部要因。
• ドメインコンテキスト特定のタスクまたは業界に関連する専門知識、規則、および手順。

これらのレイヤーを管理するには、高度なオーケストレーションが必要です。システムは、どの情報が関連しているか、矛盾するデータをどのように優先順位付けするか、保存されている情報をいつ更新するか、そしてAIモデルの意思決定を圧倒するのではなく、強化するような方法で、これらすべてをどのようにAIモデルに提示するかを決定する必要があります。

アレックス・マクファーランド/Unite AI

コンテキストエンジニアリングが今重要な理由

いくつかの要因が重なり、コンテキスト エンジニアリングは便利なだけでなく不可欠なものになっています。

まず、AIアプリケーションは劇的に複雑化しています。私たちはもはや、単純な質問に答えるチャットボットでは満足しなくなっています。今日の AIエージェント 複数ステップのワークフローを処理し、複雑な基準に基づいて意思決定を行い、複数のシステムと連携します。これらの高度なアプリケーションは、プロンプトだけでは効果的に機能しません。

第二に、ユーザーの期待は急上昇しています。人々は今や、AIが知識豊富な人間のアシスタントのように文脈を理解することを期待しています。過去の会話を記憶し、ユーザーの好みを理解し、どこを見ればよいか明示的に指示されなくても関連情報にアクセスできるAIを求めています。

第三に、失敗のコストは増大しています。AIが主に創作活動や日常会話に利用されていた頃は、ミスは大きな負担ではありませんでした。しかし今では、AIが顧客サービス、医療スケジュール管理、財務分析といった重要な業務を担うようになり、ミスを犯すと深刻な影響を及ぼします。

コンテキストエンジニアリングの基本原則

AI コミュニティは試行錯誤を通じて、効果的なコンテキスト エンジニアリングを導くいくつかの基本原則を特定しました。

1. 動的情報アセンブリ

コンテキストは、その時々のニーズに合わせて変化する必要があります。配送について問い合わせる顧客と返品について問い合わせる顧客では、たとえ同じ人物であっても、異なるコンテキストが必要です。優れたコンテキストエンジニアリングシステムは、こうした変化を認識し、それに応じて調整します。

2. インテリジェントなフィルタリングと優先順位付け

すべての情報が役立つわけではありません。実際、コンテキストが多すぎると、少なすぎるのと同じくらい問題になる可能性があります。効果的なシステムには、以下の要件が必要です。

• 関連情報のみを選択する
• 便利な階層構造で整理する
• 古くなったデータや矛盾するデータを削除する
• AIが効率的に処理できる形式で提示する

3. 継続的な学習と適応

コンテキストシステムは時間の経過とともに改善していく必要があります。成功したインタラクションから学習し、情報のギャップを特定し、変化するパターンに適応する必要があります。これにより、提供される情報とそのタイミングを最適化できます。

4. シームレスな統合

最良のコンテキストエンジニアリングは目に見えないものです。ユーザーはそれについて考えたり、管理したりする必要がなく、驚くほど知識が豊富で役立つAIを体験するだけで十分です。

よくある落とし穴とその回避方法

チームがコンテキスト エンジニアリングを実装すると、一般的にいくつかの課題が発生します。

• コンテキストオーバーロード熱心なチームは往々にして過剰なコンテキストを提供してしまい、応答速度の低下やAIの混乱を招くことがあります。解決策は、徹底的な優先順位付けです。つまり、現在のタスクに直接役立つものだけを含めるのです。
• 古い情報定期的に更新されないコンテキストは、コンテキストが全く存在しないよりも悪い状況になる可能性があります。システムには、情報の更新と検証に関する明確なポリシーが必要です。
• コンテキストの競合異なる情報源から矛盾する情報が提供される場合、AIモデルは問題に直面します。優れたコンテキストエンジニアリングには、矛盾解決メカニズムと明確な信頼階層が組み込まれています。
• プライバシーに関する懸念コンテキストが多ければ多いほど、多くの場合、データの機密性も高まります。システムは、包括的なコンテキストと適切なプライバシー保護およびデータガバナンスのバランスをとる必要があります。

展望：AIインタラクションの未来

この変化は大きな意味を持ちます。コンテキストエンジニアリングが成熟するにつれて、次のようなことが見えてくるでしょう。

• あらゆるインタラクションから真に学習するAI
• ニーズが表明される前にそれを予測するシステム
• 異なるAIエージェント間のシームレスなハンドオフ
• AIが人間の能力の自然な延長であると感じられる統合

現在、コンテキスト エンジニアリングに投資している組織は、単に質問に答えるだけでなく、複雑な作業における真のパートナーとなる AI システムの基盤を構築しています。

さまざまな視聴者に向けた重要なポイント

• 開発者向け: コンテキストエンジニアリングでは、個々の機能だけでなくシステム全体まで考える必要があります。プロンプトを最適化するだけでは不十分で、情報の流れを設計し、ストレージシステムを設計し、インテリジェントな検索メカニズムを構築する必要があります。
• ビジネスリーダー向けAIソリューションを評価する際には、印象的なデモにとらわれず、システムが時間経過、セッション間、そして異なるユーザー間でどのようにコンテキストを処理するかを検討してください。最も持続可能な競争優位性は、優れたプロンプトだけでなく、優れたコンテキストエンジニアリングから生まれます。
• エンドユーザー向けコンテキストエンジニアリングを理解することで、適切な期待値を設定することができます。AIが「必要なことをただ知っている」ように見えるときは、裏で機能する高度なシステムに感謝しましょう。AIが機能しない場合は、その限界は知性ではなくコンテキストにある可能性があることを認識しましょう。

ボトムライン

プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへの進化は、AI技術のより広範な成熟を反映しています。初期のウェブサイトが静的なページから動的なアプリケーションへと進化したように、AIも単なる賢い応答者から、私たちのニーズを真に理解し、それに適応するインテリジェントなシステムへと進化しています。

プロンプトエンジニアリングは、AIの潜在能力を解き放つ鍵を与えてくれました。コンテキストエンジニアリングは、複雑な現実世界のシナリオにおいてAIを真に有用にするための基盤全体を構築することです。この旅を続ける中で、AIの未来は単により良い質問をすることではなく、私たちのニーズの文脈全体を深く理解するシステムを構築することにあることを理解する人々が成功を手にするでしょう。

プロンプトはほんの始まりに過ぎません。コンテキストこそが未来を左右します。

FAQ（コンテキストエンジニアリング）

AI システムにおいて、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超えてどのように拡張されるのでしょうか?

コンテキスト エンジニアリングは、AI に関連データ、ツール、メモリを動的に提供する情報エコシステム全体を構築しますが、プロンプト エンジニアリングは、指示の文言の最適化のみに焦点を当てます。

プロンプトデザインだけよりもコンテキストの品質の方が重要なのはなぜですか?

AI に重要な背景情報が欠けていると、完璧に作成されたプロンプトでも失敗します。たとえば、会社のシステム、ポリシー、顧客履歴にアクセスできない状態で、新入社員に複雑なタスクの処理を依頼する場合などです。

効果的なコンテキスト エンジニアリングに関係する主要なコンポーネントは何ですか?

効果的なコンテキスト エンジニアリングでは、システム命令、会話履歴、長期記憶、リアルタイム データ取得 (RAG)、ツール定義、構造化された出力、ワークフロー状態を統合された情報アーキテクチャに統合します。

動的コンテキスト システムは、AI エージェントの信頼性と成功率をどのように向上させるのでしょうか?

動的コンテキスト システムは、各決定ポイントで関連情報を自動的に提供することで一般的な失敗を防ぎ、幻覚を減らし、静的プロンプトだけではサポートできない複雑な複数ステップのタスクを AI が処理できるようにします。

情報の構造化とキュレーションは AI タスクのパフォーマンスにどのような影響を与えますか?

適切に構造化されたコンテキストにより、情報過多や矛盾が解消され、AI はノイズを除去しながら必要なものに正確に素早くアクセスできるようになり、応答精度が大幅に向上し、処理時間が短縮されます。