【IBM要約】AI時代の新しいスキル：プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの違いとは？

AIを効果的に使うためには「プロンプトエンジニアリング」だけでは不十分です。今注目されているのが、より広い概念である「コンテキストエンジニアリング」。AIに最適な環境を与えることで、想像以上の成果が得られるのです。

▶引用元：Context Engineering vs. Prompt Engineering: Smarter AI with RAG & Agents

この記事のポイント

• プロンプトエンジニアリングは「入力文を工夫する技術」
• コンテキストエンジニアリングは「AIの見る世界全体を設計する技術」
• 制約条件の設定が精度と信頼性を高める
• 記憶や外部知識の活用が実用性を広げる
• プロンプトは技術、コンテキストは戦略という関係性

プロンプトエンジニアリングとは何か

プロンプトエンジニアリングとは、AIに与える入力文（プロンプト）を工夫して望む出力を引き出す技術です。例えば「100語以内でまとめてください」「例を3つ挙げてください」といった具体的な条件を加えることで、AIはより精度の高い回答を生成できます。これはAIの性格づけをするようなもので、「どう指示するか」に重点が置かれます。言い換えると、プロンプトエンジニアリングは「言葉のデザイン」といえるでしょう。

コンテキストエンジニアリングとは何か

一方のコンテキストエンジニアリングは、プロンプトだけに留まりません。AIが「何を見て」「どの情報を基に判断するか」という全体的な環境設計を指します。たとえば、過去のやりとり、外部のデータベース、ツールへのアクセス権なども含めてAIに与えることで、実際の状況に沿った柔軟な回答を可能にします。これは単なる入力文作りではなく、AIシステム全体を構築する行為なのです。

制約条件の設定とその効果

コンテキストエンジニアリングの具体的な手法の一つが制約条件の設定です。「100語以内にまとめる」「この文書内の情報だけを使う」などの制約を与えることで、AIの暴走を防ぎ、必要な範囲で正確な答えを導き出せます。こうした制御はプロンプトだけでも可能ですが、より効果的に働くのは全体的なコンテキスト設計の中で活用された場合です。制約条件はAIの自由度を減らすように見えて、実際には信頼性を高める重要な要素となります。

記憶と外部知識の活用

AIは単体では短期的な文脈しか保持できません。そこで活躍するのが長期的な記憶（ベクトルデータベース）や外部知識の接続です。過去のユーザーとのやりとり、個別の好み、社内データベースやWeb検索結果を組み込むことで、AIはより文脈に沿った回答を生成します。こうした情報はプロンプトだけでは提供できないため、コンテキストエンジニアリングの重要な役割といえます。

ChatGPTで小説を作成する場合、メモリに登場人物の名前・性格・関係性、世界観のルールを保持させたり、過去の会話履歴を参照させることで単なる文章生成ツールではなく、あなたの小説作りをサポートする「知識を持ったエージェント」として動けるようになります。

ダイナミックなコンテキスト設計

コンテキストエンジニアリングの実践例として、「静的な指示」と「動的な情報」を組み合わせる方法があります。例えばセキュリティログを解析するタスクでは、「ステップごとに説明してください」という固定の指示（固定ルール）に加えて、実際の最新ログ（動的データ）をAIに渡すことで、精度の高い回答を得られます。このように80%は動的データ、20%は固定のルールという構成で、現実に即した出力を実現できるのです。

プロンプトとコンテキストの関係性

プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングは対立する概念ではありません。プロンプトはAIへの「具体的な注文書」であり、コンテキストは「注文書を読む環境そのもの」です。プロンプトだけに依存すれば限界がありますが、コンテキストを設計すればAIはさらに多様で現実的なタスクをこなせるようになります。つまり、プロンプトは技術、コンテキストは戦略と考えるとわかりやすいでしょう。

もしこの内容を英語で伝えるなら？

“Prompt engineering is about wording instructions.”

「プロンプトエンジニアリングは指示の言葉づくりだ」
AIへの入力を工夫する役割を端的に示す表現

“Context engineering is about shaping the AI’s environment.”

「コンテキストエンジニアリングはAIの環境を形作ることだ」
プロンプトを超えて全体設計を担うことを強調する表現

“Constraints keep the AI focused.”

「制約条件はAIを集中させる」
条件設定が精度を高める役割をシンプルに示す表現

“Memory and tools make AI truly useful.”

「記憶とツールがAIを本当に役立つ存在にする」
外部知識の活用で実用性が高まることを伝える表現

“Prompt is technique, context is strategy.”

「プロンプトは技術、コンテキストは戦略」
両者の関係を端的な対比で表す表現

最後に

AIを最大限に活用するためには、単なる「入力文作り」ではなく、その周囲の文脈や情報環境まで設計する必要があります。プロンプトエンジニアリングは基礎スキルですが、これからの時代により重要なのはコンテキストエンジニアリングです。AIをどう導くかではなく、AIがどの世界で考えるかを整えることが、真の活用につながるのです。