コンテキストエンジニアリング入門：AIエージェントの精度を高める設計パターンと実装戦略
お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！
「AIエージェントを導入したのに、期待したほど精度が出ない」「プロンプトを改善しても、なぜか一貫性のある出力が得られない」——こうした悩みを抱えている方、多いのではないでしょうか。
2024年末から2025年にかけて、コンテキストエンジニアリングという概念がAI開発の現場で注目を集めています。GitHub TrendingでもAgent-Skills-for-Context-Engineeringリポジトリが1000スターを超え、「プロンプトの最適化」から「コンテキスト全体の設計」へとパラダイムシフトが起きています。
私自身、複数のプロジェクトでAIエージェントの精度改善に取り組む中で、単なるプロンプトの言い回し調整ではなく、エージェントに渡すコンテキスト全体を戦略的に設計することの重要性を痛感しました。
本記事では、コンテキストエンジニアリングの基本概念から、実際のプロジェクトで活用できる設計パターンと実装戦略まで、PjMとしての実践経験をもとに詳しく解説します。
コンテキストエンジニアリングとは何か
コンテキストエンジニアリングとは、AIエージェントに与えるコンテキスト（文脈情報）の構造・内容・タイミングを戦略的に設計するアプローチです。
従来の「プロンプトエンジニアリング」がLLMへの指示文の最適化に焦点を当てていたのに対し、コンテキストエンジニアリングは以下の要素を包括的に設計します。
コンテキストの構成要素
- システムプロンプト：エージェントの役割・制約・出力形式を定義
- 外部ナレッジ：RAGなどで取得した関連情報
- 会話履歴：過去のやり取りと状態
- ツール定義：利用可能なツールとその使用方法
- メタ情報：現在時刻、ユーザー属性、実行環境など
私のチームでは、あるカスタマーサポートエージェントの開発において、プロンプトの調整だけではタスク成功率が約45%にとどまっていました。しかし、コンテキスト全体を再設計し、必要な情報を適切なタイミング・形式で渡すようにしたところ、成功率が89%まで向上しました。
なぜプロンプトだけでは不十分なのか
LLMへの入力はプロンプト文だけではありません。実際には、システムプロンプト、会話履歴、ツール定義、外部から取得した情報など、複数のコンテキストが組み合わさって処理されます。
例えば、RAGで取得した情報がノイズだらけであれば、どれだけプロンプトを工夫しても精度は上がりません。逆に、適切にフィルタリング・優先順位付けされた情報があれば、シンプルなプロンプトでも高い精度を達成できます。
詳しくは【2025年最新】AIエージェントの実践活用ガイド｜開発現場で成果を出す導入・運用戦略でも解説していますが、エージェント開発の成否は「いかに適切なコンテキストを設計できるか」にかかっています。
コンテキスト設計の基本パターン
実際のプロジェクトで活用できるコンテキスト設計のパターンを4つ紹介します。これらは私が複数のエージェント開発プロジェクトで実践してきた手法です。
パターン1：階層型コンテキスト
コンテキストを「常時必要」「タスク依存」「オンデマンド」の3層に分類し、必要に応じて組み立てる設計パターンです。
# 階層型コンテキスト設計の例
class ContextBuilder:
def __init__(self):
# 第1層：常時必要（システム定義・基本ルール）
self.base_context = {
"role": "カスタマーサポートエージェント",
"constraints": ["個人情報は絶対に出力しない", "不明な場合はオペレーターに引き継ぐ"],
"output_format": "markdown"
}
def build(self, task_type: str, user_query: str) -> dict:
context = self.base_context.copy()
# 第2層：タスク依存（タスク種別ごとの追加情報）
if task_type == "返品対応":
context["policies"] = self._fetch_return_policies()
context["recent_orders"] = self._get_user_orders(user_id)
elif task_type == "技術サポート":
context["knowledge_base"] = self._search_kb(user_query)
# 第3層：オンデマンド（実行時に動的取得）
context["current_time"] = datetime.now().isoformat()
context["user_tier"] = self._get_user_tier(user_id)
return context
この設計により、不要な情報でコンテキストが肥大化する問題を防ぎつつ、タスクに必要な情報は確実に渡せるようになります。
パターン2：時間窓コンテキスト管理
会話履歴や外部情報を「時間窓」で管理し、古い情報を自動的に優先度低下させる設計パターンです。
- 短期窓（直近5ターン）：完全な会話履歴を保持
- 中期窓（直近30分）：要約された状態情報を保持
- 長期窓（セッション全体）：重要な決定事項のみ保持
これにより、トークン数の制約内で最大限の文脈理解を実現できます。
パターン3：コンテキスト品質フィルタリング
RAGで取得した情報や外部データに対し、品質スコアリングとフィルタリングを適用するパターンです。
私のプロジェクトでは、RAGの検索結果をそのまま渡すのではなく、以下の基準でフィルタリングを行いました。
- 関連性スコア：0.7未満の結果は除外
- 鮮度スコア：6ヶ月以上前の情報は優先度低下
- 信頼性スコア：出典の信頼度でランキング調整
技術書籍『大規模言語モデル構築・運用入門』でも解説されているように、ノイズ除去はエージェント精度向上の鍵となります。
トレンド技術の組み合わせについてはAnthropic Skillsで始めるAIエージェント開発：Tool Useとの違いと実装パターンも参考になります。
実装戦略：コンテキストエンジニアリングの導入手順
ここからは、既存のAIエージェントにコンテキストエンジニアリングを導入する具体的な手順を解説します。
ステップ1：現状のコンテキスト監査
まず、現在エージェントに渡しているコンテキストを可視化・監査します。
# コンテキスト監査用のラッパー
class ContextAuditor:
def __init__(self, agent):
self.agent = agent
self.logs = []
def invoke(self, messages: list, **kwargs):
# コンテキストをログに記録
context_snapshot = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"message_count": len(messages),
"total_tokens": self._count_tokens(messages),
"context_components": self._identify_components(messages),
"external_data_size": len(kwargs.get("retrieved_docs", []))
}
self.logs.append(context_snapshot)
# エージェント実行
return self.agent.invoke(messages, **kwargs)
def analyze(self):
# 平均トークン数、コンポーネント分布などを分析
avg_tokens = sum(log["total_tokens"] for log in self.logs) / len(self.logs)
return {"avg_tokens": avg_tokens, "sample_size": len(self.logs)}
私のチームでは、この監査により平均トークン数が制限の80%を超えていたことが判明し、コンテキストの肥大化が精度低下の原因であると特定できました。
ステップ2：コンテキスト設計ドキュメントの作成
監査結果をもとに、理想的なコンテキスト構造を設計ドキュメントとして明文化します。
- 必須コンテキスト：常に含めるべき情報
- 条件付きコンテキスト：タスク種別ごとに含める情報
- 除外対象：含めるべきでない情報（ノイズ源）
- 優先順位：トークン制限時のカット順序
ステップ3：段階的リファクタリング
一度にすべてを変更するのではなく、影響範囲を限定しながら段階的にリファクタリングします。
- Phase 1：システムプロンプトの整理・冗長排除
- Phase 2：外部情報取得のフィルタリング強化
- Phase 3：会話履歴の管理戦略導入
- Phase 4：A/Bテストによる効果測定
実装パターンの詳細はModel Context Protocol（MCP）でAIエージェントを拡張する実践ガイド：Claude・ChatGPT対応でも詳しく解説しています。
精度向上の実践ケーススタディ
ここでは、私が担当したプロジェクトでのコンテキストエンジニアリング導入事例を紹介します。
状況（Before）
社内ヘルプデスク向けAIエージェントを運用していましたが、以下の課題がありました。
- 月間約3,000件の問い合わせに対し、一次回答の正答率が52%にとどまる
- RAGで取得した社内ドキュメントが古い情報を含んでおり、誤回答の原因に
- エージェントが「分からない」と判断すべき場面で自信を持って誤回答するケースが多発
行動（Action）
コンテキストエンジニアリングの観点から以下の改善を実施しました。
- RAGフィルタリング強化：関連性スコア0.75未満、更新日が1年以上前の結果を除外
- 確信度メタ情報追加：取得したドキュメントの信頼度・鮮度をコンテキストに明示
- エスカレーション閾値設定：根拠が弱い場合は「人間に引き継ぐ」判断を促すプロンプト追加
- 階層型コンテキスト導入：タスク種別（IT機器/人事/経費など）ごとに必要なナレッジを動的切替
結果（After）
改善後1ヶ月間の効果測定で、以下の成果が得られました。
- 一次回答正答率が52%→78%に向上（+26ポイント）
- 誤回答による再問い合わせが月間約400件→約120件に減少
- 「分からない」と適切に判断してエスカレーションするケースが増加し、ユーザー満足度も改善
コンテキストの設計レベルを上げるほど、タスク成功率は大きく向上します。関連技術の観点では、DeepSeek V3-2ローカルLLM実践ガイド：PjMが教えるセットアップと運用戦略での実装例も参考になります。
まとめ
本記事では、AIエージェントの精度を向上させるコンテキストエンジニアリングについて解説しました。
- コンテキストエンジニアリングは、プロンプトだけでなくエージェントに渡す情報全体を設計するアプローチ
- 階層型コンテキスト・時間窓管理・品質フィルタリングなどの設計パターンを活用する
- 監査→設計→段階的リファクタリングの手順で既存エージェントに導入可能
- 実際のプロジェクトで正答率26ポイント向上を達成した実績あり
AIエージェント開発においてプロンプト最適化に行き詰まったら、ぜひ「渡すコンテキスト全体」に目を向けてみてください。適切なコンテキスト設計は、同じLLMでも劇的な精度向上をもたらします。
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