本記事で提示するコンテキストの階層は、主にチャット形式のAIサービスにおける挙動を、概念的に理解しやすくするためのモデルです。
巷にコンテキストエンジニアリングを名乗る記事が少しずつ溢れてきました。しかし、ふわっとした内容が多くその実態を理解している人が書いているのか？これを読んでコンテキストエンジニアリングを理解できるのか？という疑問に襲われることが大半です。その様はWeb2.0やもっと言えばメントスコーラの様なバズるためだけに使われているのではないかという疑念に変わっていきます。
多くの記事が小手先のテクニックばかりを教え、まるで魔法のようにAIを操れると謳っていますが、それはコンテキストエンジニアリングの真髄からかけ離れています。この記事では、AIの能力を最大限に引き出すための、本質的な知識を共有します。
1. コンテキストの概念を理解する
AIは、ユーザーとの会話をすべて記憶しているわけではありません。AIが応答を生成する際に参照する情報は、以下のような階層で構成されています。これは あくまで抽象化モデルであり厳密には正しいものではありません が、まずはこの様な構造であると覚えておくと関係性が見えてきます。
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セッション（Session）
- ユーザーとAIの会話全体を指す最も大きな枠組みです。
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コンテキストウィンドウ（Context Window）
* セッションの一部であり、AIが現在参照できる情報（トークン数で決まる範囲）を指します。会話が長くなると、このウィンドウはスライドし、古い情報は忘れられていきます。
* 履歴（History）: ユーザーとAIのこれまでの会話内容です。
* RAG結果: 外部の情報源から関連性が高いと判断された情報。 -
プロンプト: プロンプトの入力やRAG結果から出力が作られ、再度、入力になる。この結果がコンテキストウインドウに含まれ続ける。
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入力（Input）: ユーザーがAIに与える情報全般です。
- プロンプト（Prompt）: ユーザーの目的や前提条件を伝えるテキストです。
- 出力（Output）: 処理された情報に基づいてAIが生成する応答です。
- 自己回帰（Autoregression）: AIの出力が次の入力として再利用されるプロセスです。
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入力（Input）: ユーザーがAIに与える情報全般です。
- ベクトル空間: プロンプトの入力やRAG結果から。数値のベクトルに変換し、ベクトルの類似性によって、情報間の関連性のスコアを算出した上でこの空間に配置します
- アテンション: AIがベクトル空間内の情報に対して 「どこに注目するか」 を決めるプロセスです。
【補足】
この基本概念に加え、AIの振る舞いを間接的に制御するハイパーパラメータや、利用環境に依存する環境情報、セッションIDなども存在します。しかし、これらはあくまでAIの応答生成プロセスを補完するものであり、コンテキストの根本をなすものではありません。まずは上記の 「コンテキストの構造」 を深く理解することが重要です。
2. ツールが隠蔽する「コンテキスト」の真実
多くのAIツールやアプリケーションは、ユーザー体験をシンプルにするため、この「コンテキスト」の概念を意図的に隠蔽しています。
たとえば、チャット形式のAIサービスは、あたかも会話をすべて記憶しているかのように振る舞います。しかし、その裏側ではコンテキストウィンドウが絶えずスライドし、古い会話は捨てられています。
私の利用頻度が最も高いGeminiで言うなら、その思考プロセスは常にリクエストを受けるAPIのプロセスになります。クラウド上に保存されたベクトル化されたデータとハイパーパラメータなどの情報を参照して同じGeminiを相手しているつもりになりますが、それは非連続な存在です。
ツールがこうした複雑さを隠蔽することは、手軽にAIを利用できるというメリットがある一方で、 AIが「なぜ前の話を忘れてしまったのか」 という疑問をユーザーに残し、AIそのものへの不信感につながることもあります。AIの挙動を完全に理解し、コンテキストエンジニアリングに繋げていくためには、この隠されたプロセスを意識することが不可欠です。
3. コンテキストエンジニアリングの真髄
単に「良いプロンプト」を書くことだけがコンテキストエンジニアリングではありません。その真髄は、AIの応答生成プロセス全体を理解し、ベクトル空間に無駄なく最適化された情報を配置することにあります。
AIは与えられた情報を数値のベクトルに変換します。このベクトルの類似性によって、情報間の関連性のスコアを算出します。スコアが高い情報ほど、AIはそれを重要だと判断します。
- 効率的な情報配置: 関連性の低い情報はノイズとなり、AIの判断を鈍らせます。逆に、重要な情報を適切に配置することで、AIはそれを効果的に参照し、より質の高い応答を生成します。
- 出力を意図的に制御する: この構造を理解すると、応答が期待通りでなかった場合、それが「プロンプトが不明瞭だったのか」「情報が多すぎたのか」「外部情報が不足したのか」といった原因を論理的に分析できるようになります。
これは、単なる「利用者」から、AIの能力を最大限に引き出す 「設計者」 へとステップアップするための、最も重要な視点です。
結論：バズワードとさせないために、嘘を見抜く力が大切
現在、表面的なテクニックやテンプレートが溢れています。しかし、そうした記事の多くは、AIがどう情報を処理しているかという本質的な部分に触れていません。本当に重要なのは、小手先のテクニックではなく、AIがどのように動作するかという構造と流れを理解する力です。この力がなければ、あなたはAIがなぜ意図通りに動かないのかを理解できず、いつまでも効果的な利用法を見つけられないでしょう。
エンジニアであれば、これが普段やっている構造化や最適化、リファクタリングといったものと全く同じであることに気付くはずです。AIに最小構成で最適化された情報を与えることこそがコンテキストエンジニアリングの第一歩であると私は考えます。