Geminiでディープリサーチしたあと、けんすう構文でブログ記事化してみました！

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プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ

こんにちは！

今日は「プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ」というテーマで、AIとの関わり方の変化について書きたいと思います。

最近、「プロンプトエンジニアリング」という言葉をよく聞きますよね。でも実は、もっと大きな変化が起きているんです。

「完璧な呪文」を探す時代は終わった？

プロンプトエンジニアリングって、要するに「AIに正しく伝える技術」なんです。

ChatGPTに「いい感じの文章書いて」って言っても、期待通りの結果は得られません。でも「300文字以内で、親しみやすいトーンで、リモートワークの利点について書いて」と具体的に指示すれば、ぐっと良い結果が返ってきます。

これがプロンプトエンジニアリングの基本です。

でもね、これって結局「魔法の呪文探し」になっちゃうんですよ。「Let's think step by step」って付け加えると賢くなるとか、そういう小技を覚えていく感じ。

「環境」を整えるという新しい考え方

ところが最近、「コンテキストエンジニアリング」という新しい考え方が注目されています。

これ、演劇に例えるとわかりやすいかもしれません。

プロンプトエンジニアリングが「役者に完璧なセリフを教える」ことだとすれば、コンテキストエンジニアリングは「舞台装置から照明、共演者まで、舞台全体を設計する」ことなんです。

つまり、AIに「何を言うか」だけじゃなくて、AIが活躍できる「環境全体」を整えるということ。

具体的に何が違うの？

例えば、社内のカスタマーサポートAIを作るとしましょう。

プロンプトエンジニアリングだと：
「あなたは親切なカスタマーサポート担当者です。丁寧に回答してください」みたいな指示を工夫します。

コンテキストエンジニアリングだと：

• 過去の問い合わせデータベースを接続
• 製品マニュアルを検索できるようにする
• 在庫確認システムと連携
• お客様の購入履歴を参照可能にする

こんな感じで、AIが必要な情報にアクセスできる「環境」を作るんです。

なぜこの変化が起きたのか

プロンプトエンジニアリングには限界があったんです。

どんなに上手にプロンプトを書いても、AIは訓練された時点までの知識しか持っていません。最新情報や社内の独自データは知らないわけです。

でも、コンテキストエンジニアリングなら、必要な情報を「その都度」AIに渡せます。

LINEヤフーの事例がすごくて、社内の膨大な情報を検索できるAIツール「SeekAI」を作ったら、年間7,000万時間もの業務時間削減を見込んでいるそうです。

これ、プロンプトをいくら工夫しても実現できないですよね。

とはいえ、プロンプトの技術も大切

誤解しないでほしいのは、プロンプトエンジニアリングが不要になったわけじゃないということ。

むしろ、コンテキストエンジニアリングの「一部」として、より重要になっています。環境を整えた上で、やっぱり適切な指示は必要ですから。

ただ、「完璧な呪文」を探すことに時間を使うより、AIが必要な情報にアクセスできる仕組みを作ることの方が、実は効果的かもしれません。

というわけで

AIとの付き合い方が、「上手に話しかける」から「活躍できる環境を作る」へと変わってきています。

個人でChatGPTを使う分にはプロンプトの工夫で十分ですが、企業がAIを本格活用するなら、コンテキストエンジニアリングの考え方が必要になってきます。

この変化、なんだか人間の仕事のマネジメントに似ていませんか？優秀な人に「頑張って」と言うだけじゃなく、必要な情報やツール、権限を与えて環境を整える。それと同じことがAIにも当てはまるんです。

AIも結局、適切な環境があってこそ力を発揮できるんですね。