コンテキストエンジニアリング

ひと言でいうと

• AI に渡す前提・資料・会話の履歴などを、まとめて設計する考え方
• 指示の書き方だけでなく、「何を渡すか」を整える

AI の答えは、指示の文だけでなく、一緒に渡す前提や資料、それまでの会話、つないだ道具から返ってくる情報によっても変わります。これらをまとめて コンテキスト と呼び、仕事に合わせて何をどう渡すかを設計するのがコンテキストエンジニアリングです。

2025年ごろから広まった言葉で、AI に長い手順を任せる使い方（AI エージェント）が広がるにつれて、よく聞くようになりました。

例

提案書を頼む前に、先方と決めたこと・守る決まり・参考にする資料だけを選んで渡す。関係のない古い資料は渡さない。

知っておくと役立つこと

• プロンプトエンジニアリング との違い：プロンプトエンジニアリングは指示の文の書き方、コンテキストエンジニアリングは渡す情報の全体の設計です。
• 多ければよいわけではない：一度に扱える量には上限があります（コンテキストウィンドウ）。要点に絞り、古い前提を混ぜないことが大切です。
• 置き場所を決める：いつも同じ前提、仕事ごとの前提、そのときだけの資料を分けて置くと、渡すものを選びやすくなります。

では

仕事ごとのコンテキストを1か所に

CLUBS では、仕事ごとに決めたことと理由を 案件 に、守る決まりを ルール に置いておけます。「案件を読んで」で、その仕事のコンテキストを選んでまとめて渡せます。