エンジニアリング論争：コンテキストエンジニアリングは真の工学か、それとも単なる技術か [すらいむ★]

エンジニアリング論争：コンテキストエンジニアリングは真の工学か、それとも単なる技術か

　テクノロジーコミュニティは現在、大規模言語モデル（LLM）を扱う本質について激しい議論を交わしています。
　新しい概念である「コンテキストエンジニアリング」が登場し、AIの振る舞いを導く体系的なアプローチを提唱しています。
　これを必要不可欠な進化と見なす者もいれば、工学という名誉ある称号に値するのか疑問視する者もいます。

■コンテキストエンジニアリングの台頭

　コンテキストエンジニアリングの核心にあるのは、考え方の転換です。
　プロンプトエンジニアリングとしばしば揶揄される、慎重に言葉を選んだプロンプトに応答する不可思議な神託として LLM を扱うのではなく、熟練したアナリストのように扱うべきだと提唱する者たちがいます。
　これは、単なる質問だけでなく、関連文書、ツールの定義、段階的な推論手順をモデルに与えて信頼できる答えを導き出すために、コンテキストウィンドウ全体を意図的に構築することを意味します。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

BigGo コミュニティ部　2025-11-03 04:24
https://biggo.jp/news/202511021923_Context-Engineering-Debate

備忘録用
https://ledge.ai/articles/context_engineering_deepmind
フィリップ・シュミット氏が自身のブログを通じて、
「AIにおける最も重要なスキルはプロンプトエンジニアリングではなく“コンテキストエンジニアリング”である」と提起した。

シュミット氏は、コンテキストエンジニアリングを
「AIが必要とする情報を、適切な形式で、適切なタイミングに提供する仕組みの設計」と位置付ける。
単にプロンプトを最適化するのではなく、
モデルに取り込ませる知識、会話履歴、外部ツールとの連携などを含めて制御する総合的な技術領域だと説明する。

備忘録用
https://www.softbank.jp/business/content/blog/202509/what-is-context-engineering
コンテキストとは日本語で文脈という意味ですが、ここで言う「コンテキスト」とは、
AIがユーザーとの対話や業務タスクで回答を生成する際に参照するあらゆる情報のことを言い、
入力画面の情報や参照してくるデータ、過去の会話履歴なども含まれます。

AIは会話の履歴（コンテキスト）を参照しながら応答を行います。
しかし、この履歴を保持できる量には限界があります。
一定以上のメッセージが蓄積されると、AIは古い情報を順番に捨てていき、
新しいやり取りを優先して保持する仕組みになっています。

AIに継続的な会話や業務タスクを担わせるには、履歴を単純に残すだけでなく、
「どの情報が重要かを選び取り、必要に応じて保持・活用させる」仕組みが不可欠となります。
ここで重要な役割を果たすのが、まさにコンテキストエンジニアリングです。

・重要な情報は外に保管
全ての履歴をコンテキストに詰め込むのではなく、
重要な情報は外部のストレージや知識ベースに保管し、必要なときに呼び出す仕組みを設けましょう。
これにより、AIが扱える情報量の制約を回避でき、長期的な一貫性や精度の高い応答が実現可能になります。
例えば、顧客の契約履歴や取引履歴は外部に保存しておき、対話の中で適切に参照させると効果的です。

画像作成のように参考文章からプロンプト出せんのか?

まあ過渡的なテクニックやわな…エンジニアリングとは言い難い

「真の工学」ってなーに？なんかお布施必要？

プロンプトをベクトルデータに置き換えれば、方程式を解くように
LLMの出力も制御できるのでは？

先行者が必要だと思い、成り上がりが下剋上の道具にする。結局内容の無いものにならなければいいね。

おまいらが挙動不審な上司をおだてたりなだめたりして操縦するのと一緒だな

>>7
できなんな

大昔はプログラミングについてもこういう議論があった