【ITニュース解説】What is Context Engineering?

AI、特にChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、多くのシステム開発でその活用が検討されている。しかし、LLMは万能ではなく、その性能を最大限に引き出すためには特別な工夫が必要となる。そのための新たな技術分野として「コンテキストエンジニアリング」が注目されている。これは、LLMがタスクを正確に遂行できるよう、最適な情報、すなわち「コンテキスト（文脈）」を戦略的に与えるための一連の技術や実践手法の総称である。「ゴミを入れればゴミが出てくる」という言葉があるように、LLMに不正確な情報や曖昧な指示を与えても、期待する結果は得られない。LLMは学習したデータに基づいて応答を生成するため、学習データに含まれていない最新の情報や、特定の企業や業界でしか使われない専門知識は持ち合わせていない。こうした知識不足を補う情報を外部から与えなければ、LLMは事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を起こしたり、的外れな回答をしたりする可能性がある。コンテキストエンジニアリングは、こうした課題を解決し、LLMをより信頼性の高いツールにするための重要なアプローチである。

コンテキストエンジニアリングを構成する中核的な技術の一つに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）がある。これは、LLMが回答を生成する際に、外部のデータベースから関連情報を検索し、その内容を参考にする仕組みである。例えば、ユーザーが社内規定について質問した際に、RAGはまず社内文書データベースから関連する規定を検索し、そのテキストをLLMに提供する。LLMはその提供された情報に基づいて回答を生成するため、学習データにない社内情報についても正確に答えることが可能になる。近年のLLMは一度に扱える情報量（コンテキストウィンドウ）が増加しているが、だからといってRAGが不要になるわけではない。むしろ、無関係な情報まで大量に与えると、LLMが混乱してしまい、かえって回答の質が低下する「コンテキスト混乱」という問題が起こりうる。RAGは、必要な情報だけを的確に絞り込んで提供することで、この問題を回避する役割も担っている。

LLMへの指示の出し方を工夫する「プロンプトエンジニアリング」も、コンテキストエンジニアリングの重要な要素である。これは、LLMに求めるタスクを明確に伝えるための技術であり、単に質問を投げかけるだけでなく、回答者に特定の役割（例：「あなたは経験豊富な旅行コンサルタントです」）を演じさせたり、出力形式（例：「回答はJSON形式で出力してください」）を指定したりすることが含まれる。さらに、複雑な推論をさせるために、結論だけを求めるのではなく、結論に至るまでの思考プロセスを段階的に記述させる「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」のような高度なテクニックも存在する。適切なプロンプトを設計することで、LLMの能力をより深く引き出すことができる。

人間との自然な対話を実現するためには、記憶の管理も不可欠である。AIにおける記憶は、現在の対話内容を保持する「短期記憶」と、対話をまたいで情報を保持する「長期記憶」に大別される。短期記憶は、直前のユーザーの発言といった文脈を維持するために使われ、対話の流れをスムーズにする。一方、長期記憶は、ユーザーの好みや過去の利用履歴などを保存し、よりパーソナライズされた応答を可能にする。ただし、無関係な情報や古い情報が記憶に蓄積すると、LLMの判断を誤らせる「コンテキスト汚染」を引き起こす可能性があるため、記憶の内容を定期的に要約したり整理したりする管理が重要となる。

LLMの出力を他のシステムと連携させるためには、出力を決まった形式に整える「構造化出力」が有効である。LLMの応答を自由な文章ではなく、プログラムで処理しやすいJSONのような特定の構造に沿った形式で出力させる技術だ。例えば、ユーザーの要望から旅行プランを生成させた際に、その結果をフライト情報、ホテル情報、アクティビティといった項目ごとに整理されたJSONデータとして出力させれば、そのデータを直接予約システムに送信して処理を自動化することが可能になる。

最後に、LLMが外部のプログラムやAPIを自律的に利用する「ツール連携」もコンテキストエンジニアリングの範疇である。これは、LLMに特定の機能を持つ「ツール」を与え、必要に応じてそれを呼び出させる仕組みだ。例えば、天気予報APIをツールとして提供すれば、LLMは「東京の明日の天気は？」という質問に対してAPIを呼び出し、最新の情報を取得して回答できる。RAGも、データベース検索というツールを利用している一例と見なすことができる。ただし、LLMに利用可能なツールを大量に与えすぎると、どのツールを使うべきか判断できなくなる「ツール混乱」という問題も指摘されており、適切な数のツールを厳選して提供することが求められる。これらRAG、プロンプト、メモリ、構造化出力、ツール連携といった要素を適切に組み合わせることで、LLMは単なる文章生成AIから、より高度で信頼性の高いタスク処理システムへと進化するのである。