投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用において、適切な指示文を作成する「プロンプトエンジニアリング」が注目されてきましたが、実務適用が進むにつれ、それだけでは不十分であることが明らかになっています。LLM（大規模言語モデル）に何を見せ、何を背景情報として与えるかを設計する「コンテキストエンジニアリング」こそが、回答精度と信頼性を高める鍵となります。
プロンプトエンジニアリングの限界と「コンテキスト」の台頭
生成AIブームの初期、多くの企業が「魔法のプロンプト」を探し求めました。しかし、どれほど巧みな指示を出しても、LLMが学習していない社内固有の情報や最新の事象について正確に答えることはできません。ここで重要となるのが「コンテキストエンジニアリング」という概念です。
コンテキストとは、LLMが回答を生成する前に参照できる「すべての情報」を指します。これにはユーザーの質問（プロンプト）だけでなく、システムによる役割定義、会話の履歴、そしてRAG（検索拡張生成）によって外部データベースから取得された社内ドキュメントなどが含まれます。プロンプトを「質問の投げ方」とするなら、コンテキストは「回答に必要な参考資料一式」を整備する技術と言えます。
日本企業の課題である「ハルシネーション」への対抗策
日本企業がAI導入を躊躇する最大の要因の一つに、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクがあります。正確性を重んじる日本の商習慣において、根拠のない回答は許容されにくいものです。
コンテキストエンジニアリングは、この課題に対する技術的な回答となります。LLM自身の記憶（学習データ）に頼るのではなく、信頼できる社内規定や製品マニュアルをコンテキストとして与え、「この資料に基づいて回答せよ」と制約をかけることで、回答の正確性を劇的に向上させることができます。つまり、AIを「何でも知っている賢者」として扱うのではなく、「渡された資料を要約・検索する優秀な事務官」として扱うアプローチへの転換です。
「ゴミデータ」からは「ゴミ回答」しか生まれない
コンテキストエンジニアリングの実践において、日本企業が直面する最大の壁は「データの質」です。LLMに読ませるコンテキスト（社内文書）が、画像化されたPDFであったり、複雑に入り組んだExcel方眼紙であったりする場合、AIは文脈を正しく理解できません。
「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」の原則は生成AIでも健在です。プロンプトを工夫する以前に、社内のナレッジをAIが解釈可能なテキストデータとして整備・構造化することこそが、実務におけるエンジニアリングの本丸となります。
コンテキストウィンドウの拡大とコスト・精度のバランス
近年のモデルは、一度に処理できる情報量（コンテキストウィンドウ）が飛躍的に増大しています。数百ページの契約書やマニュアルを丸ごと読み込ませることも可能になりました。しかし、情報を詰め込めば詰め込むほど良いというわけではありません。
情報量が多すぎると、重要な指示が埋もれてしまう「Lost in the Middle」現象が起きたり、処理コスト（トークン課金）が増大したり、レスポンス速度が低下したりする弊害があります。必要な情報だけをピンポイントで検索・抽出し、最適な長さでLLMに渡す「情報の選別」が、エンジニアやプロダクト担当者の腕の見せ所となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の企業・組織が取るべきアクションを整理します。
1. 「プロンプト職人」から「データ整備」へのシフト
現場レベルでのプロンプト工夫も大切ですが、組織としては「AIに読ませるデータ」の整備にリソースを割くべきです。社内文書のデジタル化、構造化はAI活用の前提条件となります。
2. 業務特化型AIにおけるガバナンスの確立
コンテキストとして機密情報をAIに入力する場合、そのデータが学習に再利用されない環境（Azure OpenAI ServiceやAmazon BedrockなどのVPC内利用など）を確保することが必須です。情報の取り扱いルールを明確にしましょう。
3. 期待値の適正化と検証プロセスの構築
コンテキストを与えてもAIが100%正確になるわけではありません。特に金融や医療などミスが許されない領域では、AIの回答を人間が確認する「Human in the Loop」のプロセスを業務フローに組み込むことが現実的な解となります。