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。