AIエンジニア必修

Context Engineering

Prompt Engineeringは「どう指示するか」を問い、Context Engineeringは「モデルに何を見せるか」を問う――信頼性の高いAIエージェント構築への重要な跳躍

更新日 2026-09-21

#ContextEngineering #PromptEngineering #RAG #ClaudeCode

Prompt Engineering vs Context Engineering

単一の入出力ペアに注目。指示文そのものを明確にする――言い回し、例文、プロンプトテンプレートなど入力の書き方が出力の質を決める

モデルが見る情報全体を設計する。システムプロンプト、検索したドキュメント、ツール定義、会話履歴――何をいつコンテキストに入れるかを決める

AIの役割、規範、行動境界を定義。Claude CodeのCLAUDE.mdはプロジェクトレベルのシステムプロンプト

AIが「必要に応じて取得」できるようにする――コードベース、ドキュメント、DB、API呼び出し

コンテキストウィンドウの制限内で最も関連性の高い情報を保持するよう会話履歴を管理・削減

すべての知識をプロンプトに詰め込む代わりに、AIが最も関連性の高いドキュメントを動的に検索

CLAUDE.md：プロジェクトメモリと規約のコアコンテキストファイル

MCPプロトコル：ツールと外部データコンテキストを動的提供

Hooks：エージェントアクションの前後にコンテキストと制約を注入

200Kトークンコンテキストウィンドウ：大規模コードベース処理の基盤

Context Engineeringには大量のトークンが必要。QCodeはClaudeの完全な200Kトークンコンテキストウィンドウをサポートし、切り捨てなしで大きなコンテキストを安定伝送します。