概要
https://zenn.dev/karaage0703/articles/76f2a1b20cd6c1
詳細内容
## 「LLMはコンテキストがすべて」かもしれない
https://zenn.dev/karaage0703/articles/76f2a1b20cd6c1
LLMの真価を引き出す鍵は、プロンプトの拡張概念である「コンテキストエンジニアリング」にあり、特に自身のドキュメントとAIエージェントを連携させたフィードバックループの構築が重要だと解説する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Context Engineering, Prompt Engineering, LLM applications, AI Agents, Knowledge Management]]
Zennのこの記事は、LLM活用における「プロンプトエンジニアリング」の次なる進化として「コンテキストエンジニアリング」の重要性を深く掘り下げています。著者は、Few-shotやCoT、RAG、MCPなど、LLMに情報を与えるあらゆる技術が広義のコンテキストエンジニアリングであると定義。その背景には、LLMが入力データ（コンテキスト）を用いて学習のような振る舞いをする「In-context Learning」の能力があることを指摘し、コンテキスト長の重要性も強調します。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって見過ごせないのは、AIエージェントがこのコンテキストエンジニアリングを効率化・自動化するツールとして機能する点です。AIエージェントは、ユーザーデータやWeb情報、そして特に独自ドキュメントなどから必要なコンテキストを選択しLLMに供給することで、より質の高い出力を引き出します。さらに、LLMの出力自体を新たなコンテキストとして活用できるため、システムを使い込むほどコンテキストがリッチになり、性能が向上する好循環が生まれると解説しています。
そして、最も重要な示唆は「自身のドキュメントの重要性」です。LLMの出力も取り込みながら自身のドキュメントを育て、それを再びLLMへのコンテキストとして活用する「フィードバックループ」こそが、生成AI活用の核であると著者は強調します。自身のドキュメントはLLMやツールの変化に左右されない「置き換え不可能な資産」であり、これをLLMに使いやすい形で管理・活用することが、長期的なAI活用の鍵となります。筆者自身も記事執筆にこの手法を応用しており、AIがたたき台作成や新たな視点提供に大いに役立つと語ります。単なるプロンプト入力に留まらず、自身の開発・知識ワークフローに深くAIを組み込み、持続的に価値を生み出す上で、この記事の視点は極めて実践的かつ本質的です。