LLM に「何を・どの順で・どれだけ渡すか」を設計します。Prompt Engineering より広く、System Prompt や履歴など全体の構造を整えます。
バイブ特有
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Context Engineering
コンテキストエンジニアリング
体験区分：少しだけ触った
推奨読者レベル：Level 3
何をしてくれるか
どこで出会うか
「指示を変えても改善しない」場面で、Context の設計が原因のことがあります。Anthropic や AI 研究者の間で 2024〜2025 年に広まり、CLAUDE.md も実践例です。
比較図
2026.04·ready
「Context Engineering は情報の設計なので、指示文の書き方より先に考えたいですね。」
Context Engineeringの見方
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この用語の見どころ
1
役割
LLM が参照する Context 全体の構造と内容を設計します。
2
うれしさ
指示を変えずに渡す情報を整えるだけで応答が安定します。
3
注意点
Prompt Engineering と混同されやすく、上位概念であることが見落とされます。
4
どこで役立つか
長期プロジェクトや複数ファイルを扱う開発で効果が出ます。
5
はじめに
System Prompt・履歴・ファイルの 3 つが Context の主要構成要素です。
6
深掘り先
Context（G-1）, System Prompt（G-4）, RAG
非エンジニアのつまずき
- エージェントを触っていない人には「コンテキスト」が全く通じません。
- 一般名称ではないのに一般名称化していると思い込む人も出ています。
私のコメント
- 第一印象:文脈が必要という気づきと一致した言葉で「当然必要」と思いました。
- 良い点:必要な情報を渡せば AI のカスタマイズが効き、狙った出力を得やすいです。
- ダメな点:実は一番コストがかかる部分で、最大のボトルネックです。
- 誰向けか:組織で運用する人はここがボトルネックだと認識しておくべきです。
開発フローでの位置
目的と材料を整理
Context を設計
実行・出力確認
繰り返し改善
関連用語
G-11·term_llm
バイブコーディング図鑑