はじめに

「完璧なプロンプトを書いたはずなのに、期待した結果が得られない」 「同じ指示でも、文脈が変わると精度が落ちる」
プロンプトエンジニアリングを活用している方なら、こうした壁にぶつかった経験があるかもしれません。

実は、生成AIの真の力を引き出すには、プロンプト単体の最適化だけでは不十分です。これからのAI活用で成果を出すために鍵となるのが「コンテキストエンジニアリング」です。

本記事では、次世代のAI活用手法として注目されるコンテキストエンジニアリングについて、以下の内容を中心に体系的に解説します。

• コンテキストエンジニアリングの定義
• プロンプトエンジニアリングとの違い
• 実践方法の３ステップ解説
• RAG技術との組み合わせ

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コンテキストエンジニアリングとは

コンテキストエンジニアリングとは、生成AIに対して適切な背景情報（コンテキスト）を体系的に設計・提供することで、AIの出力品質を最大化する技術です。

「コンテキスト（Context）」は「文脈」や「背景情報」を意味します。AIが正確で有用な回答を生成するためには、「何をしてほしいか」という指示だけでなく、「どのような状況で」「どんな前提知識に基づいて」判断すべきかという情報が不可欠です。

▪️コンテキストエンジニアリングの3つの要素

要素	内容	具体例
情報設計	AIに渡すべき情報の選定と整理	企業情報、製品仕様、過去の対話履歴
構造化	情報を理解しやすい形式に整える	カテゴリ分け、優先順位付け
提供方法	情報をどのタイミングでどう渡すか	システムプロンプト、動的な情報取得

具体例で理解する

営業メール作成の場合を考えながら、3つの要素を見てみましょう。

①情報設計とは AIに渡すべき情報の選定と整理のことです。

【情報設計の例】
必要な情報を洗い出し：
・相手情報：田中部長（50代、堅実な性格）
・目的：来週の商談日程調整
・関係性：3年来の取引先、信頼関係良好
・前回接点：先月の展示会で新製品に興味を示していた

不要な情報は除外：
・田中部長の家族構成 ← メール作成には不要
・去年の売上詳細 ← 今回の目的と無関係

②構造化とは 選定した情報を理解しやすい形式に整えることです。

【構造化の例】
バラバラな情報：
田中部長、50代、来週商談、展示会で興味、3年取引、堅実...
↓ 構造化
【相手情報】
・氏名：田中部長
・特徴：50代、堅実な性格
【商談情報】
・目的：日程調整
・関係性：3年来の良好な取引先
・前回接点：展示会での新製品への関心

③提供方法とは 整理した情報をどのタイミングでどう渡すかということです。

【提供方法の例】
プロンプトのみの場合：
「取引先にメールを書いて」
↓ コンテキストと組み合わせ
【システムプロンプト】：メール作成の基本ルール
【動的コンテキスト】：上記の構造化された相手・商談情報
【プロンプト】：「この情報で適切なメールを書いて」

ポイント：3つの要素を段階的に適用することで、単なる指示から「的確な判断材料を持ったAI」へと変化させることができます。

コンテキストエンジニアリングが重要な理由

なぜ今コンテキストエンジニアリングが注目されているのか、実務的課題と技術的進化の両面から解説します。

プロンプトだけでは限界がある場面が増えている

企業のAI活用が本格化する中で、プロンプトの最適化だけでは解決できない課題が明らかになってきました。

たとえば、こんな経験はありませんか？

同じプロンプト「お客様への提案メールを作成してください」を使っているのに

• 営業部のAさん：顧客の業界情報、過去の商談履歴、予算感も一緒に入力 → 的確な提案
• 営業部のBさん：プロンプトだけで実行 → 一般的すぎて使えない内容

この差は「プロンプトの書き方」ではなく、「どんな背景情報を一緒に渡したか」にあります。

実務でよくある課題

1. 情報量の問題
   • プロンプトに全情報を書くとトークン数が膨大に
   • 毎回同じ背景情報をコピー＆ペーストするのは非効率
2. 一貫性の問題
   • 部門や担当者によって提供する情報がバラバラ
   • 回答の品質にばらつきが生じる
3. 鮮度の問題
   • 製品情報や価格が更新されても反映されない
   • 古い情報に基づいた回答をしてしまうリスク
4. 専門性の問題
   • 適切な背景情報を選ぶこと自体が難しい
   • 新人とベテランで情報の選び方に差が出る

これらの課題を解決するには、情報を体系的に管理し、必要なタイミングで適切に提供する仕組みが必要です。

最新AIの進化により大容量コンテキストが扱えるようになった

コンテキストエンジニアリングが実用的になった背景には、AI技術の大きな進歩があります。

従来の課題：コンテキストを渡したくても渡せなかった

数年前までのAIモデルは、一度に処理できる情報量（コンテキストウィンドウ）に厳しい制限がありました。

例えば、GPT-3.5（2022年）のコンテキスト長は約4,000トークン（約5,000文字）程度でした。4,000トークンは大体以下の容量です。

• A4用紙2〜3枚分の情報量
• 簡単な製品カタログすら全文を渡せない
• 過去の会話履歴を保持するだけで容量不足

つまり、「背景情報を体系的に設計して渡したい」と思っても、技術的に不可能だったのです。これがコンテキストエンジニアリングが注目されなかった理由でした。

コンテキストウィンドウの拡大：

AIモデル	リリース時期	コンテキスト長	相当する文字数
GPT-5.2	2025年12月	400,000トークン	48万文字
Claude Sonnet 4.5	2025年9月	1,000,000トークン	120万文字
Gemini 3 Pro	2025年11月	1,000,000トークン	120万文字

この進化により、例えば次のようなことが可能になりました。

• 大量の背景情報を同時に扱える：製品マニュアル全文、過去の対話履歴、関連資料などを同時に参照
• 複雑な文脈を保持したまま対話できる：長期間のプロジェクト経緯を通じて一貫した文脈を維持
• リアルタイムで情報を更新・追加できる：最新のニュース、在庫状況、顧客情報などを動的に追加

技術的制約が解消された今、勝負を分けるのは「どれだけ適切なコンテキストを設計・提供できるか」です。プロンプトの工夫だけでは差がつきにくくなり、コンテキストの質が競争優位性を生む時代になったのです。

プロンプトエンジニアリングとの違い

コンテキストエンジニアリングを正しく理解するためには、プロンプトエンジニアリングとの違いを明確にすることが重要です。ここでは両者の定義と関係性、そしてどのように相互補完するのかを解説します。

プロンプトエンジニアリングとは、AIに対する指示文（プロンプト）を最適化することで、望ましい出力を得る技術です。

具体例

【基本的なプロンプト】
「提案書を書いてください」

【改善したプロンプト】
あなたは経験10年のセールスコンサルタントです。
製造業のクライアント向けに、以下の構成で提案書を作成してください：
1. 現状分析
2. 課題の特定
3. 解決策の提案
4. 期待される効果
5. 実施スケジュール

参考記事：ChatGPTのプロンプトエンジニアリング完全ガイド～作成テクニックから修正方法までをご紹介～

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を整理すると、次のようにまとめられます。

観点	プロンプトエンジニアリング	コンテキストエンジニアリング
目的	指示の最適化	背景情報の最適化
対象	プロンプト文そのもの	AIが参照する情報全体
時間軸	主に単発の対話	継続的な情報管理
スキル	効果的な質問・指示の技術	情報設計・データ管理の技術

両者は対立するものではなく、相互補完の関係にあります。 AI出力の品質は『プロンプトの質 × コンテキストの質』で決まり、どちらか一方だけを高めても限界があります。最高のレシピ（プロンプト）があっても、新鮮な食材と整った厨房（コンテキスト）がなければ美味しい料理は作れないのと同じで、両方をセットで設計することが重要です。

コンテキストエンジニアリングの実践方法【3ステップ】

ここからは、コンテキストエンジニアリングを実際に実践するための具体的な手順を解説します。3つのステップに沿って進めることで、体系的にコンテキストを設計できます。

ステップ1:目的とゴールを明確にする

コンテキスト設計の第一歩は、「何のために、何を実現したいのか」を明確にすることです。

定義すべき項目の例

• ビジネス目的 例：カスタマーサポートの品質向上、営業提案の効率化
• 具体的なゴール（測定可能な形で） 例：問い合わせ対応時間を50%削減、提案書作成時間を3時間→30分に短縮
• 対象ユーザー 例：カスタマーサポート担当者、営業担当者
• 成功の判断基準 例：回答精度95%以上、ユーザー満足度4.0以上

ステップ2:必要な背景情報を洗い出す

目的が明確になったら、実現に必要な情報を網羅的に洗い出します。

情報の4分類

分類	説明	具体例
基盤情報	常に必要な基本的な情報	企業情報、製品仕様、ポリシー
タスク固有情報	特定の業務で必要な情報	業務マニュアル、FAQ
動的情報	頻繁に変わる情報	在庫状況、価格、ニュース
個別情報	ユーザーや状況ごとに異なる情報	顧客データ、会話履歴

情報の優先順位付け

優先度A（必須）：なければ正確な回答ができない情報 例：製品仕様、価格、法的要件

優先度B（推奨）：あると回答の質が大きく向上する情報 例：過去の事例、FAQ、ベストプラクティス

優先度C（補足）：特定の状況で役立つ情報 例：詳細な技術仕様、参考情報

ステップ3:情報を構造化して渡す

洗い出した情報を、AIが効率的に理解・活用できる形に構造化します。

構造化の3つのポイント

①フォーマットの統一

情報を一貫した形式で整理することで、AIの理解精度が向上します。

• 統一されていない例（AIが混乱）

プロジェクトA
クライアント：B社、期間は2025/4～9、予算500万

プロジェクトB
お客様→C社
いつ：2025年10月から
費用：300万円くらい

プロジェクトC
【顧客】D社 / 【納期】2026.1-6 / 【金額】¥8,000,000

→ 項目名がバラバラで、AIが「これは同じ種類の情報だ」と理解しにくい

• 統一された例（AIが理解しやすい）

# プロジェクトA
- クライアント：B社
- 期間：2025年4月〜9月
- 予算：500万円

# プロジェクトB
- クライアント：C社
- 期間：2025年10月〜2026年3月
- 予算：300万円

# プロジェクトC
- クライアント：D社
- 期間：2026年1月〜6月
- 予算：800万円

→ 同じ形式なので、AIは「これらは同じ種類の情報で、比較できる」と理解できる

②メタデータの付与

情報に「情報についての情報」を付加することで、検索性と関連性の判断が向上します。

重要なメタデータ

• 作成日時、最終更新日時
• カテゴリ、タグ、優先度
• 関連文書ID、参照元
• アクセス権限レベル

③情報の提供方法

• 静的なコンテキスト：システムプロンプトに埋め込む（企業ポリシー、基本ルールなど）
• 動的なコンテキスト：質問内容に応じて検索・取得（製品情報、事例など）
• 会話履歴の管理：過去の対話を保持し、文脈を維持

コンテキストエンジニアリングの具体例

ここからは、実務での具体的なイメージを掴んでいただくために、代表的な3つのケースを紹介します。

①議事録作成での活用例

会議の内容を整理して議事録にまとめる作業は、多くのビジネスパーソンの負担になっています。コンテキストを適切に設計することで、この作業を大幅に効率化できます。

従来：  「今日の会議の議事録を作って」

コンテキスト適用後

【提供コンテキスト】
【会議情報】
・参加者：営業部3名、開発部2名
・テーマ：新製品の販売戦略
・決定事項：価格を19,800円に、来月15日リリース
・宿題：営業資料作成（山田）、プレスリリース（佐藤）

【プロンプト】
「上記の情報を踏まえて、議事録を作成してください」

ポイント: 5W1Hを整理するだけで精度が劇的に向上します

②カスタマーサポートでの活用例

カスタマーサポートでは、顧客ごとに異なる状況を踏まえた対応が求められます。コンテキストエンジニアリングにより、個別の状況に応じた的確な回答が可能になります。

従来： 「ログインできません」→ 一般的なFAQを列挙

コンテキスト適用後

【提供コンテキスト】
- 顧客ID、契約プラン、過去の問い合わせ履歴
- 製品バージョン、最終ログイン情報
- システム状況、既知の障害情報
- FAQ、トラブルシューティングガイド

【プロンプト】
「上記の情報を踏まえて、この顧客の問題を解決してください」

結果： 顧客の状況に合わせた具体的な解決策を即座に提示、解決時間が大幅に短縮

③提案書作成での活用例

提案書は顧客ごとにカスタマイズが必要ですが、毎回ゼロから作成するのは非効率です。コンテキストエンジニアリングを活用することで、顧客に最適化された提案書を効率的に作成できます。

従来： 「システム開発の提案書を作成してください」→ 一般的な内容で書き直しが必要

コンテキスト適用後

【提供コンテキスト】
- A社の業界、課題、予算感
- 商談履歴、意思決定者情報
- 類似事例での成功パターン
- 自社製品の詳細情報

【プロンプト】
「上記の情報を踏まえて、顧客に最適な提案書を作成してください」

結果： A社固有の課題に即した提案書が生成され、作成時間を大幅に短縮（従来4時間→約1時間）

コンテキストエンジニアリングとRAGの関係

これまでの具体例で見てきたように、大量の情報を効率的に扱うには自動化が必要です。ここでは、コンテキストエンジニアリングを実装する上で中核となる技術であるRAG（検索拡張生成）について解説します。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、AIが回答を生成する際に、外部の知識ベースから関連情報を検索・取得し、それを参照して回答する技術です。

RAGの仕組み

1. ユーザーが質問
2. 質問内容を分析
3. 知識ベースから関連情報を自動検索（ベクトル検索） ※ベクトル検索：文章の意味を数値の配列（ベクトル）に変換し、意味的に似ている情報を探し出す技術。キーワード一致ではなく「意味の近さ」で検索できるのが特徴です。
4. 検索結果をコンテキストとしてAIに渡す
5. AIが検索結果を参照して回答生成
6. 回答と出典情報を提示

従来の方法との違い

方法	特徴	問題点/利点
従来	全情報を事前にAIに詰め込む	更新のたびに再学習が必要、コスト高
RAG	必要な情報を都度検索	情報更新が容易、最新情報に即座に対応

参考記事：RAGとは？ChatGPTで社内データを活用する方法・注意点を解説

手動とRAG、どちらを選ぶべきか

結論から言うと、多くのケースでは「手動コンテキスト＋RAG」のハイブリッド構成がおすすめです。そのうえで、次の判断基準で向き・不向きを整理できます。

選択の基準

判断基準	手動コンテキスト	RAG
情報量	少量（数ページ程度）	大量（数百〜数万文書）
更新頻度	低い（月1回程度）	高い（毎日〜リアルタイム）
初期コスト	低く抑えたい	ある程度投資できる
運用コスト	手作業でも許容できる	自動化して減らしたい

この表をもとに、どの方法を選ぶべきか整理してみましょう。

情報量が少なく、更新もあまりない場合は、手動コンテキストで十分対応できます。 扱う情報が多く、頻繁に更新される場合は、RAGを中心に構成するのが効率的です。 実際の現場では、手動コンテキストとRAGを組み合わせたハイブリッド構成が最も現実的でしょう。

ハイブリッド構成の例

• 基本ポリシーや禁止事項：手動コンテキスト（システムプロンプト）で固定
• 製品情報・事例・マニュアル：RAGで動的に検索
• 在庫や価格などのリアルタイム情報：API連携で取得

RAGを活用して、日々の業務を効率化！

ナレフルチャットの「RAG機能」を活用することで
社内ナレッジを読み込んで正確な回答を行う専用AIを構築できます！
外部には非公開の、社内データベースや顧客の情報をAIに参照・回答させることで
社内の問い合わせ対応や、顧客対応にかかる時間を大幅に削減！

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まとめ

コンテキストエンジニアリングは、AIに適切な背景情報を体系的に設計・提供することで、出力品質を最大化する技術です。

重要ポイント

• プロンプトは「指示」、コンテキストはそのための「背景情報（判断材料）」
• AI出力品質 = プロンプトの質 × コンテキストの質
• 実践は3ステップ：①目的とゴールを明確化 ②必要な情報を洗い出し ③情報を構造化して渡す
• 大量・高頻度の情報にはRAGが有効（多くは手動コンテキストとのハイブリッドが現実的）

今日から始められること

1. 毎回同じ情報を入力していないか確認し、テンプレート化する
2. よく参照する資料を、見出しや箇条書きなど一貫したフォーマットで整理する
3. まずは1つの業務を選び、コンテキストエンジニアリングを試してみる
4. 効果を測定し、成果が出たら他の業務にも段階的に展開する

プロンプトエンジニアリングのスキルがあれば、コンテキストエンジニアリングへの移行は自然なステップとなります。AI活用の次のステージへ、今日から始めてみませんか。