【ITニュース解説】AIが“思った通りに動かない”理由とコンテキストエンジニアリング

AIが思った通りに動かない理由と、それを解決するためのコンテキストエンジニアリングについて解説する。

AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、近年急速に進化しているが、その性能を最大限に引き出すには、単に高性能なモデルを使うだけでは不十分な場合がある。多くの人がAIを使ってみて最初に直面するのが、「指示通りに動かない」「期待した結果と違う」といった問題だ。これは、AIの能力が不足しているというよりも、AIに与える情報、つまり「コンテキスト」の設計に問題があることが多い。

従来のAI活用では、「プロンプトエンジニアリング」が重要視されてきた。これは、AIに対して適切な指示を出すための技術であり、命令文の書き方やキーワードの選定などを工夫することで、AIの出力を改善しようとするものだ。しかし、プロンプトエンジニアリングだけでは限界がある。なぜなら、AIは与えられた情報に基づいて判断するため、情報自体が整理されていなかったり、過剰な情報が含まれていたりすると、AIは正しい判断を下せないからだ。

ここで重要になるのが「コンテキストエンジニアリング」という考え方だ。コンテキストエンジニアリングとは、AIに与える情報を整理し、最適化することで、AIのパフォーマンスを向上させる技術のことだ。これは、単にプロンプトを工夫するだけでなく、AIを「情報を受け取る消費者」とみなし、AIが理解しやすいように情報を設計し、提供するという発想に基づいている。

コンテキストエンジニアリングでは、まずAIがどのような情報を必要としているのかを理解する必要がある。例えば、AIに特定のタスクを実行させたい場合、そのタスクに関連する情報、背景情報、制約条件などを明確に定義する。次に、これらの情報をAIが理解しやすい形式に変換する。具体的には、情報の構造化、不要な情報の削除、曖昧な表現の修正などを行う。そして、最適化された情報をAIに提供することで、AIはより正確な判断を下し、期待通りの結果を出すことができるようになる。

情報を増やすことが必ずしも良い結果に繋がるとは限らない点も重要だ。むしろ、不必要な情報やノイズが多いと、AIは混乱し、パフォーマンスが低下する可能性がある。そのため、コンテキストエンジニアリングでは、情報を厳選し、関連性の高い情報のみを提供することが重要となる。

コンテキストエンジニアリングは、AI活用の新しい必須スキルと言える。なぜなら、AIの性能が向上するにつれて、AIに与える情報の質がますます重要になるからだ。特に、システムエンジニアを目指す初心者は、プログラミングスキルだけでなく、コンテキストエンジニアリングの知識を身につけることで、AIを活用したシステム開発において、より大きな貢献ができるようになるだろう。

例えば、顧客対応AIチャットボットを開発する場合を考えてみよう。従来のプロンプトエンジニアリングでは、チャットボットに「お客様の質問に丁寧に答えてください」といった指示を与えることになる。しかし、コンテキストエンジニアリングの視点からは、チャットボットが顧客の質問に答えるために必要な情報を整理し、提供する必要がある。具体的には、製品に関するFAQ、過去の問い合わせ履歴、顧客の属性情報などを構造化し、チャットボットがアクセスしやすいようにデータベース化する。これにより、チャットボットは顧客の質問に対して、より迅速かつ正確に回答できるようになる。

このように、コンテキストエンジニアリングは、AIを活用したシステム開発において、非常に重要な役割を果たす。AIの能力を最大限に引き出すためには、プロンプトエンジニアリングだけでなく、コンテキストエンジニアリングの知識とスキルを習得することが不可欠だ。