「プロンプトエンジニアリング」の時代が終わりを告げようとしている。
GAIRチーム（GAIR-NLP）が発表した「Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering」という論文が、AI業界に衝撃を与えている。この研究は、人間とAIのインタラクションの考え方を根本から再構築するものだ。
🚨 「プロンプトエンジニアリング」の RIP。GAIR チームがたった今、Context Engineering 2.0 を発表し、人間と AI のインタラクションの考え方を完全に再構築しました。
— rryssf (@rryssf_) 2026年1月
核心的なメッセージ：
「プロンプトなんて忘れろ。Few-shotも忘れろ。コンテキストこそが真のインターフェースだ。」
LangChainの2025年State of Agent Engineeringレポートによると、57%の組織がすでにAIエージェントを本番運用している。しかし32%が品質を最大の障壁として挙げており、そのほとんどの失敗はLLMの能力不足ではなく、コンテキスト管理の不備に起因している。
この記事では、Context Engineering 2.0の核心概念、コンテキストの4段階進化、そして実践的な活用方法を徹底解説する。
Context Engineering 2.0とは何か？
Context Engineering 2.0は、「コンテキストエンジニアリングのコンテキスト」を形式化した学術的フレームワークだ。GAIRチームは、20年以上にわたるコンテキスト認識システムの進化を追跡し、体系化している。
論文の根本的な主張は以下の通りだ：
「人はそのコンテキストの総和である。機械が失敗するのは知能が不足しているからではない。コンテキスト処理能力が不足しているからだ。」
これはマルクスの「人間の本質は社会関係の総体である」という哲学的引用から出発している。つまり、AIシステムにおいても、コンテキストが個人と他者の相互作用において根本的な役割を果たすという洞察だ。
コンテキストの4段階進化
Context Engineering 2.0は、機械の知能レベルに応じた4つの歴史的段階を提示している。これは単なる技術的進化ではなく、人間とAIの関係性の根本的な変化を示している。
Context 1.0：コンテキスト as 翻訳
プリミティブコンピューティング時代。人間がコンピュータに適応する必要があった。コマンドライン、プログラミング言語、構造化クエリなど、人間が機械の言語を学ぶ必要があった。
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| 主体 | 人間 |
| 適応方向 | 人間 → 機械 |
| インターフェース | CLI、SQL、プログラミング |
Context 2.0：コンテキスト as 指示
LLM時代。LLMが自然言語を解釈できるようになった。プロンプトエンジニアリングはこの段階の産物であり、人間が自然言語で指示を与え、AIがそれを解釈する。
Context 3.0：コンテキスト as シナリオ
エージェント時代。エージェントがあなたの目標を理解する。単なる指示の解釈ではなく、目標、制約、環境を包括的に理解し、自律的に行動する。
Context 4.0：コンテキスト as 世界
超知能時代。AIが積極的にあなたの環境を構築する。AIが人間の状況を予測し、必要なコンテキストを能動的に生成・提供する。
現在の位置：
私たちは今、まさに2.0 → 3.0への移行の真っ只中にいる。「コンテキスト認識」から「コンテキスト協力」システムへの飛躍は、メモリ設計からマルチエージェント協力まで、あらゆるものを変える。
コンテキストエンジニアリング = エントロピー削減
GAIR論文の核心的な理論は、「コンテキストエンジニアリングはエントロピー削減プロセスである」という主張だ。
人間同士のコミュニケーションでは、曖昧な表現や暗黙の了解があっても「行間を読む」ことができる。しかし機械は、この「ギャップを埋める」能力が不足している。
コンテキストエンジニアリングの本質は：
- 高エントロピーの人間・環境信号を
- 機械が解釈可能な低エントロピー表現に変換する
これにより、AIシステムの理解精度と行動の適切性が大幅に向上する。
プロンプトエンジニアリング vs コンテキストエンジニアリング
Anthropicは、コンテキストエンジニアリングを「プロンプトエンジニアリングの自然な進化形」と位置づけている。両者の決定的な違いを見てみよう。
| 側面 | プロンプトエンジニアリング | コンテキストエンジニアリング |
|---|---|---|
| 焦点 | 効果的な指示の記述 | 全体的なコンテキスト状態の最適化 |
| 性質 | 離散的タスク | 継続的な反復プロセス |
| 対象範囲 | 主にシステムプロンプト | 指示、ツール、データ、履歴全体 |
| スケール | 単一タスク最適化 | システムレベル最適化 |
| 動的性 | 静的（事前定義） | 動的（実行時適応） |
Shopify CEOのTobi Lütkeは、コンテキストエンジニアリングを「タスクがLLMによって解決可能になるために必要なすべてのコンテキストを提供する技術」と定義している。
Anthropicが提唱する実践テクニック
Anthropicは、効果的なコンテキストエンジニアリングのための具体的な戦略を公開している。
1. システムプロンプトの最適化
適切な「高度」を見つけることが重要だ。硬直した条件分岐ロジックと曖昧な高レベル指針の間のバランスを取る必要がある。
推奨される構造：
コンテキストと背景 明確な指示 ## Tool guidance ツール使用のガイドライン
2. Just-in-Time コンテキスト検索
すべてのデータを事前に読み込むのではなく、軽量の識別子（ファイルパス、クエリ、リンク）を維持し、実行時にツールで動的に読み込む。
Claude Codeはこのアプローチを採用し、大規模コードベースで複雑な分析を実行している。
3. Context Rot（コンテキスト腐敗）への対策
重要な発見：
「コンテキストウィンドウ内のトークン数が増加すると、モデルがそのコンテキストから情報を正確に想起する能力が低下する。」
これを「Context Rot」と呼ぶ。対策として：
- 高信号トークンのみを慎重に選別
- コンテキストを「LLMの注意予算」として管理
- 不要な情報の積極的な削除
4. 長期タスク向けの戦略
| 戦略 | 説明 | 適用場面 |
|---|---|---|
| 圧縮（Compaction） | コンテキスト制限に近づいたときに会話を要約 | 長時間セッション |
| 構造化メモ取り | 外部メモリにメモを定期記録、後で取得 | マルチセッション |
| サブエージェント | 専門化されたエージェントが分担、メインが統合 | 複雑なタスク |
2026年のAI開発における示唆
Context Engineering 2.0が示すのは、AIシステムの成功は知能の問題ではなく、コンテキストの問題だということだ。
開発者への示唆
- プロンプト作成から脱却：単一のプロンプト最適化ではなく、システム全体のコンテキスト設計を
- 動的コンテキスト管理：静的な情報提供ではなく、実行時の適応的なコンテキスト更新を
- エントロピー思考：情報の曖昧さを減らし、機械が解釈しやすい形に変換する設計を
組織への示唆
- コンテキストインフラの構築：知識ベース、ツール、メモリシステムの統合
- Context as Code：コンテキスト設計をコードと同様にバージョン管理・テスト
- 品質メトリクスの再定義：プロンプトの良し悪しではなく、コンテキストの適切性を測定
プロンプトエンジニアの未来
「プロンプトエンジニアリング」という職種は消滅するのか？答えは進化だ。
Gartnerは、2026年以降のAI成功には「包括的なコンテキスト戦略」が不可欠であると指摘している。つまり：
- プロンプトエンジニア → コンテキストアーキテクト
- プロンプト最適化 → コンテキストシステム設計
- Few-shot学習 → 動的コンテキスト検索
求められるスキルセットは大きく変化する。単なる言葉の巧みさではなく、システム思考、情報アーキテクチャ、エントロピー管理の能力が重要になる。
まとめ：コンテキストが真のインターフェース
Context Engineering 2.0が示す核心的なメッセージは明確だ：
「AIの失敗は知能の問題ではない。コンテキストの問題だ。」
4段階の進化（翻訳 → 指示 → シナリオ → 世界）は、人間とAIの関係性がどのように変化していくかを示している。私たちは今、2.0から3.0への移行期にあり、コンテキスト認識からコンテキスト協力への飛躍が求められている。
プロンプトエンジニアリングは死んだのではなく、コンテキストエンジニアリングへと進化した。これはバズワードではない。AI時代における新しい基盤だ。
論文全文はarXivで公開されている。また、GitHubには関連リソースがまとめられている。
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