どうも、カーブミラーです。
今回は、コンテキストエンジニアリングという言葉が、登場しました。なんなのか知りたいと思い、調べてみました
暑い日々が続きます。熱中症に
ご注意を。クーラーがあっても
油断しないで、体調管理をして
乗り切りましょう。
本記事は、生成AIについての
記事です。 あしからず。
ChatGPT等の動作状況を知らせる
OpenAIのステータスページ。
OpenAIステータス
こちらも載せますね。
ChatGPTが使えない？ログインできない・反応しない原因やエラー時の対処法を解説
著作権法については
こちらを参照するのが
良いのではないかと。
文化庁レポートをもとにした
著作権法についての動画（約20分）
かいちのAI大学 【警告】ChatGPTの画像生成は危険です...【4o Image Generation】
さっそく、【本題】です。
今回は、
コンテキストエンジニアリング
という言葉が、登場しました。
なんなのか知りたいと思い
調べてみました。
2025/06/30に
Google DeepMindの
シニアAIリレーションエンジニア
であるフィリップ・シュミット
（Philipp Schmid）氏が
自身のブログに書きました｡
「AIにおける最も重要なスキルは
プロンプトエンジニアリング
ではなく
“コンテキストエンジニアリング”
である」と。
これからのAIスキルは「プロンプト」ではなく「コンテキスト・エンジニアリング」──Google DeepMind フィリップ・シュミット氏が提起
“コンテキストエンジニアリング”とは
なんでしょう？
“プロンプトエンジニアリング”とは
何が違うのでしょうか？
X-Twitter上でも
言葉は飛び交いますが
具体的な情報が得られません。
そこで、
調べてみることにしました。
まずは、
検索して
まとめてもらいました。
（GPT-4.1検索&出力）
記事に関連する最新情報を整理しました。
まず、YouTube の解説動画があります：
Context Engineering — The Hottest Skill in AI Right Now (LlamaIndex解説)
Context Engineering の概要
-
定義
動的システムを設計し、モデルに「適切な情報」と「ツール」を「適切な形式・タイミング」で提供する技術 (philschmid.de)。 -
重要性
LLM単体より、どれだけ正確なコンテキストを与えるかが成果を左右する。失敗の多くは「コンテキスト不足」 。 -
構成要素
- システム指示
- ユーザー入力
- 短期対話履歴、長期メモリ
- 外部情報取得（RAG）
- 利用可能ツール定義
- 出力フォーマット
-
設計戦略（LangChain等）
- Write（記録）：長期メモリへの保存
- Select（選定）：必要な情報を取得
- Compress（圧縮）：要約してトークン節約
- Isolate（分離）：タスク単位に文脈を分離 (medium.com)
Context vs Prompt Engineering
- Prompt Engineering：特定タスクのための文面設計
- Context Engineering：LLMが処理できるよう、文脈全体を動的に構築・管理する広範な設計 (philschmid.de)
事例と応用領域
- ミーティング調整AI：カレンダー、過去メール、連絡先情報などを統合して自然かつ実用的な応答生成
- 法律相談、カスタマーサポート、教育、医療などでメモリやドキュメント検索と連携し高度化
今後の展望
- モデルの大型化：数十万～百万トークンのコンテキスト対応
- 専門職の登場：Context Engineer, Memory Engineerなどの役割が成立 (medium.com)
- セキュリティとガバナンス：文脈管理における情報漏洩防止や可観測性の強化が必要
要点まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 背景 | 単なるプロンプトよりも広く、動的・構造的に文脈全体を扱う |
| 必要性 | モデル性能よりも「質の高い文脈」でLLMの能力を引き出す |
| 手法 | Write/Select/Compress/Isolateの4戦略を中心に文脈設計 |
| 活用分野 | エージェント、RAG、対話システム、多段階ワークフローなど |
| 今後の展開 | 大容量コンテキスト、職種の専門化、セキュリティ強化が進展 |
生成AIのコンテキストが
大きくなったために
多くの情報が取得できる
ようになったため、
メモリ機能が
付加されたため、
外部とのやり取りが
できるようになったために
新たなEngineeringとして
Context Engineeringが
登場したようです。
さて、
個人レベルでの
活用事例は？
（GPT-4.1検索&出力）
個人レベルでのContext Engineering（コンテキスト設計）の活用事例を整理します。
✅ 個人向け導入事例
1. 自分専用のRAGスクリプト／チャットボット構築
- 自分のノート、メール、PDFなどからベクトルストアにテキストを保存し、
検索＋回答を自動化（RAGパイプライン）。 - Mediumでは「ChatGPT RAG Guide 2025」として、LangChain＋ChromaDBによる構築例が解説されています (llamaindex.ai, medium.com)。
2. LangChainを使った個人アシスタント
- タスク実行、メール下書き、要約などに対応するエージェントを作成。
- LangChain＋Streamlitでダッシュボード付き個人アシスタントを構築した例あり 。
3. プライベートLLMエージェント（ローカル動作）
- Llama2やGemmaなどのモデルをローカル環境で動かし、
自分の資料をベクトルDBに入れ、RAGにより回答するアシスタント。 - White Prompt社の「Building a Private AI Assistant with Local LLMs」が具体的ガイド (blog.whiteprompt.com)。
4. 個人ゴール支援の文脈チューニング（JumpStarter）
- 自分の目標や好み、リソースなどを動的に取り込み、
目標達成プランを生成・調整するシステム。 - ArXivの「JumpStarter: Getting Started on Personal Goals…」論文が事例 (arxiv.org)。
5. 認知サポート・トラブルシュートへの応用
- 家庭のトラブル（パイプやボイラーなど）の初期診断を写真や状況と共に入力し、
事前診断をLLM＋RAGで行う例（Tom’s Guide） (tomsguide.com)。
⚙️ 共通する設計要素
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 外部情報取得 | 自分の文書、メール、画像、Web検索などを動的に取得 |
| 短期・長期メモリ管理 | 会話履歴＋要約した個人情報の保持 |
| ツール連携 | LangChainやRAGフレームワークで自動処理（検索・ベクトルDB挿入など） |
| コンテキスト制御 | 適切なタイミング・フォーマットで情報を挿入 |
| プライバシー重視 | 個人データはローカルで扱い、クラウド依存を排除する設計も多い |
🔍 活用イメージ
- メールの自動要約・返信アシスタント
- 個人知識検索ボット（社内資料・ノート）
- タスク管理・ToDo整理パートナー
- 家庭トラブルの初期診断補助ツール
個人レベルでも、自分の情報を対象にしたRAG＋ツール連携＋メモリ管理によって、Context Engineeringが十分に活用できます。希望するユースケースがあれば、技術選定や構築ステップも支援できます。
ChatGPTを使うとして、
個人レベルでは
どのようなことができるのか？
（GPT-4.1検索&出力）
以下、ChatGPTを活用した個人レベルでのContext Engineeringの具体的活用例をリスト形式で整理しました。
個人でできる Context Engineering 活用リスト
1. 書類・文書の要約・下書き支援
- 研究報告書や長文PDFを要約し、必要な情報だけをコンテキストとして提供。
-
メールや手紙のドラフト作成支援（複雑な文章を効率的に整える）。
→ 簡潔に「小さなタスクから始めて、AIがどう反応するか理解する」姿勢が効果的 (inspirednonsense.com)。
2. デジタルノートやテンプレート管理
- 活用中のプロンプトや文脈構成をノート化し、定型テンプレートとして保存や再利用。
- サブノートやスプレッドシートなどでChatGPTと対話するための「文脈設計ノート」を作成 。
3. RAG による個人知識ベース構築
- 自分のノート、メール、PDFなどをベクトルDBに保存し、必要に応じてChatGPTに検索＋挿入。
- 個人専用の情報検索・回答支援アシスタントとして機能 。
4. ChatGPT GPT‑4 系のメモリ活用
- GPT‑4（特にコンテキスト最大モデル）を使って、会話履歴や個人情報を整理し、保存・活用。
- システムロールやChatMLでプロンプト開始時に情報を提供 。
5. 画像付きの文脈共有（GPT‑4oの活用）
- 手書きノートの写真や図・チャートをアップロードし、文字起こしや色解析、説明補助として利用 。
6. 日常会話やメッセージ作成のリハーサル
- 大切なメッセージの文案作成補助や会話のリハーサルに利用。
- 社交不安の軽減、感情トーンの調整などに効果的 。
7. 個人スタイリスト／ルックブック生成
- ファッションの相談やコーディネート提案（カラー分析、スタイリング補助など）に活用 。
8. 問題解決・趣味サポート
- 家庭トラブルの初期診断（例：写真＋状況を提供しアドバイス）、DIYやレシピ、学習支援など。
- 文脈情報（画像・測定値など）を共有し具体的な支援を得る 。
🧩 共通する Context Engineering 技術要素
| 技術 | 内容 |
|---|---|
| 外部情報の取り込み | 文書、画像、対話履歴などをプロンプトに組み込む |
| テンプレート/フォーマット設計 | システムロールやプロンプト構造化による統一 |
| 記憶管理 | ChatGPT内の短期メモリと個人ノートで長期履歴を保持 |
| 文脈の最適化 | 必要情報の圧縮・整理・再利用によるトークン効率化 |
| プライバシー配慮 | 公開プラットフォームでは匿名化・非機密化した情報使用 |
✅ まとめ
個人レベルでも、ChatGPTを以下のように活用することで Context Engineering を実践できます：
- 書類・メール要約やドラフト支援
- ノートやテンプレートで文脈設計管理
- RAGを使ったパーソナルDB構築
- GPT‑4の長期・短期記憶活用
- 画像ベースの文字起こし・説明補助
- メッセージ練習による対話支援
- ファッションや趣味支援
- 家庭・DIY・学習などの相談活用
上記のユースケースのうち、特に興味のあるものがあれば、具体的なプロンプト構築方法や必要ツールの選定など、さらに詳細に支援できます。ご希望あればお知らせください。
いまいちピンときません。
さらに問うと
Prompt Engineeringは
1回の出力を意識。
Context Engineeringは
複数回の対話にわたって、
一貫した成果を出し続けるために
文脈を整備・維持する手法。
という答え。
これで
腑に落ちました。
もちろん、
これからも
Prompt Engineeringは
必要そうです。
そこにさらに
一貫した成果を出すための
仕組みが必要なのだと。
ただ、
残念ながら
私にはそこまで活用する
必要があるのだろうか、と
思ってしまいました。
もちろん、
今後も注視して
みなさんへ報告できる
内容が得られたら
報告するつもりです。
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。