はじめに
Claude Codeに /context コマンドが実装された。コンテキストの使用状況を確認できる機能だ。
一般ユーザーには「で、それが何？」という感じだろうが、これはLLMがどんどん高度化している一つのサインだ。
振り返る：シンプルだった黎明期
GPT-3.5の時代を振り返ると、本当にシンプルだった。
入力：プロンプト
↓
出力：応答
それだけ。
- 内部でのthinkingプロセスもなく
- agenticな振る舞いとも無縁だった
- コンテキスト管理？そんなものは存在しなかった
現在：複雑化の一途を辿る技術スタック
しかし今はどうだろう。
🤖 Multi-Agent Systems
複数のagentを組み合わせて複雑なタスクをこなす
🧠 RAG（Retrieval-Augmented Generation）
外部知識を取り込み、幻覚を抑制する
🔧 Function Calling
外部ツールとの連携で実用性を飛躍的に向上
📊 コンテキスト管理
限られたウィンドウ内で最適な情報を保持
これらすべてが絡み合って、ようやく実用的なシステムが動く。
新たな専門領域の誕生
まだ黎明期だというのに、すでにこれだけの専門知識が必要になっている：
- 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 🎯
- RAGアーキテクチャ設計 🏗️
- Agent協調システム 🤝
- ハイブリッドモデル運用 ⚙️
「コンテキストエンジニアリング」なんて言葉も生まれた。
もはやLLMは「誰でも使えるAI」ではなく、専門的な技術力を要する高度なシステムへと進化しつつある。
自動車産業との類似：技術進化のパターン
この進化の道筋は、自動車産業の歴史と重なる。
🚗 初期の自動車
- シンプルな移動手段
- 基本的な機能のみ
- 誰でも理解できる構造
🚛 現在の自動車
用途に応じた高度な専門化
| 用途 | 専門技術 | エキスパート |
|---|---|---|
| 長距離輸送 | トラック工学 | 物流エンジニア |
| 都市部移動 | 燃費最適化 | 環境技術者 |
| 建設現場 | 重機制御 | 産業機械設計者 |
それぞれが独自の技術体系を持ち、専門のエンジニアによって開発・運用されている。
LLMの未来：専門化への道筋
LLMも同じ道を辿るだろう。
🏥 医療診断特化モデル
- 病理画像解析に最適化
- 医師との協調インターフェース
- 医療法規制への対応
⚖️ 法務文書エキスパート
- 判例データベースとの連携
- 契約書ドラフト生成
- リーガルリスク評価
✍️ 創造的執筆アシスタント
- ジャンル別文体学習
- 読者ペルソナ分析
- ブランドトーン調整
それぞれが独自の専門性を持ち、その分野のスペシャリストが活躍する。
彼らは：
- Agentの設計からRAGのチューニング
- コンテキスト管理まで
- あらゆる技術を駆使して
- 限られたリソースの中で最大限の成果を引き出していく
一般ユーザーへの影響：二極化する体験
🎯 専門ユーザー向け
🔰 一般ユーザー向け
この二極化により：
- 専門サービスプロバイダーの登場
- AIコンサルティング業界の成長
- ノーコード/ローコードツールの発達
- 教育プログラムの体系化
技術的債務の蓄積
しかし、急速な進化には代償もある：
⚠️ 複雑性の爆発
- デバッグの困難化
- メンテナンスコストの増大
- 専門人材の不足
🔒 ブラックボックス化
- 動作原理の不透明性
- 予期しない振る舞い
- 説明可能性の課題
今後5-10年の展望
短期（2-3年）
- 専門化ツールの普及
- 標準化の進展
- 教育体系の確立
中期（5年）
- 業界特化モデルの成熟
- 認定制度の登場
- 規制フレームワークの整備
長期（10年）
- 完全自動化された専門システム
- AI-AI間の協調プロトコル
- 新しい職業の確立
結論：技術進化の本質
まだ始まったばかりの技術なのに、すでにこれだけ複雑になっている。
5年後、10年後にはどうなっているだろう。
技術の進化とは、単純化ではなく専門化への道のりなのかもしれない。
しかし、これは必ずしも悪いことではない。専門化により：
- より高品質なソリューション
- 用途に最適化された体験
- 新たな雇用機会の創出
- イノベーションの加速
が期待できる。
重要なのは、この変化を理解し、適切に準備することだ。