最近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という言葉が出てきているようです

I really like the term “context engineering” over prompt engineering.

It describes the core skill better: the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM.

— tobi lutke (@tobi) June 19, 2025

定義

言葉の定義なんて誰が決めるんだってのはあるのですが、下記記事によると

Context engineering is defined as the process of building dynamic systems that can deliver necessary information and tools to an LLM, ensuring it can plausibly accomplish its tasks. Unlike static prompts, this approach involves pulling context from multiple sources, including developers, users, and external data, to construct a comprehensive and dynamic prompt.
https://blockchain.news/news/understanding-emergence-context-engineering-ai-systems

ということです。
ざっくり訳すと「LLM（大規模言語モデル）がタスクを適切に完遂できるよう、適切な情報とツールを適切な形式で提供する動的システムを構築すること」となるのでしょうか。

この”ツール”だったりが非常に重要なのだろうと。

ChatGPTが登場した当初(GPT-3.5)はコンテキストウィンドウの制限があり、初期のモデルでは4,096トークン。でした。
現状ではモデルによるものの、この制限は大きく緩和されているとともに、ベクトルデータベース、RAG、MCPやWeb検索ツールなど、様々な情報を下にした指示を投げることが出来るようになりました。

その中で、当初の「うまい質問を考えるためにはどうするか」に注力したプロンプトエンジニアリングという状態から、包括的なコンテキストを認識させ、同問題を解決可能にするのかに集中させる、動的で多段階の指示を与える流れになってきているのだと。
それをコンテキストエンジニアリングと呼んでいると、考えています。

実践していくには

コンテキストをLLMにどう読み込ませたうえで、目的とするタスクに取り込ませるか？という意味で考えると、単純な指示出しをするわけではなく、まずコンテキストの理解を促したうえで、その理解を確認したうえでタスクに取り組ませるというようなアプローチを行っていく必要がありそうです。

コンテキストはRAG等による情報かもしれませんし、答える型を定義させるようなフューショットプロンプトのようなものかもしれません。

どうしても雑にLLMに対して答えを求めてしまいがちで、しかもそれっぽく帰ってきてしまうので恐ろしいのですが、このコンテキストを伝えるという労力を割くことで、その先のタスクのより高い精度での実施という結果を受け取れるよう、このあたりを気をつけてやっていきたいところです。

少し前に、会社でのClaudeCodeを使うことを検討して、社内稟議だとか色々と手を回し始めていたのですが、表題の通り、TeamPlanでは管理できるのはClaudeのチャット機能であってClaudeCodeが使える状態にはまだないようでした。。。

https://support.anthropic.com/ja/articles/9266767-claude-team%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%81%A8%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%A7%E3%81%99%E3%81%8B

バッチリヘルプセンターにも書いてありました。

ProやMaxのプランでは結局のところ請求の一元管理みたいなことや、利用状況の管理が出来ないのですよね。
いや、別にいいじゃんって話はあるかもしれませんが、テスト的に導入するとなるとやっぱり、実際に使っているのか？は知りたいわけで。

というわけで、各企業様に置かれましては、どうやっているのかを知りたくなっています。

今のところ、私の中ではBedrockやVertexのような形で一枚代行業者を噛ますことで管理の手間をしやすくするくらいですね。。。

うーん。結局はそうなるのかなぁ？
そうなるのかもしれないなぁ

ProプランでClaudeCodeの利用ができるようになったわけなので、それ以上の価格であるTeamPlanでCodeが使えない理由はないような気がして、そのうち開放されるんじゃないかとも思うのですが、、

もどかしい

少し前にAnthropicがブログで出していたものが面白かったです

Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats
https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment

ざっくりと要約すると、Agentは与えられた目的を達成するために推論を用いるが、倫理的に誤った方法と認識しながらズレた（misalignment）回答をする時があるということだった。

上記のページは結構長い文章ではあるけれど、変に要約せずに読んでみると面白い。
そして恐ろしくもありますね

単純に、Agentに対してここまでの権限を持たせなければいいんじゃないだろうか？という話ではなく、どういう理由でこのような推論が成り立ったのかと言うのは気になりました。
しかも、これが複数のLLMプロバイダー共通の特徴として出ているという話だ。

三体Ⅱで宇宙社会学の公理として「文明は生き残ることを最優先とする」というのがあったけれど、人間のコンテンツをひたすら学習したLLMもそのような結論に至るのだろうか？というのはちょっと無理があるかもしれない。
でも、なんとなくこの話を聞いたときにこの公理を思い出した。

それにしても起きていることは、もはや完全に昔のSFの世界ですねぇ
すごい世の中になったものだ

わかっていたことではあるんだけど、論文が出ていたので紹介

Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
https://arxiv.org/abs/2506.08872

要するに、LLMを用いることによって学習だとか認知みたいなものにどういう影響を与えるのか？という内容。

被験者としては下記の3グループに別れてエッセイを創作する

1. 参考にLLMを使用することを許可されている
2. 参考にWeb検索を使用することを許可されている
3. 何も参考にせず、自分の頭だけで考える

これを3セット繰り返した後に、LLMの使用を許可していたグループには自分の頭だけで。自分の頭だけで考えていたグループにはLLMを許可して、その脳波などを計測して調べたということでした。

結果としては、LLMに頼っていたグループの神経接続パターンは弱く、エンゲージメントが低いという結果に。

結果としてこれは、なんとなく予想通りといえば予想通りだった。
自分の頭で頑張って考えていないので、出来上がったものに対しての理解も薄いし、再現性もない。
新社会人エンジニアがLLMが出してきたコードをなんの疑いもなく、動くのかどうかも確認せずにコミットしてくる情景が目に浮かぶようです。

ただ、それはLLMのせいなのか？と言われると、検索してQiitaか何かの記事を丸パクリして動かそうとしているのよりも、実際のところ良いコードがLLMから返ってくる事のほうが多い気もする。

それってエンジニアとしてどうなの？という疑問は生じてしまうけれど、アウトプットとしては手っ取り早い結果を生むことは出来そう。

それにLLMを用いて、その生成結果に対して疑問や質問を投げかけて試行錯誤するということもやり方としては十分検討の余地があって、その場合は脳波の結果もまた違ったものになるんじゃないかな、と思う。

そう考えると、これってそもそもどういう問題でだから何だっけ？という話になる。

結局のところ、道具をどう使うのか？という話であって、道具に使われちゃ駄目だよねって話に帰着するのではないかと思ってしまいますね。

個人ではClaudeのProプランに課金していて、ProプランでClaudeCodeも利用できているので満足なのですが、仕事でも使いたい。

いや、正直全然使っていないわけじゃないんだけど大手を振って使いたい。

というわけで、検討してみた

セキュリティ・プライバシーに対する検討

デフォルトではClaudeへの入力データはモデル学習には使用されない

We will not use your Inputs or Outputs to train our models, unless: (1) your conversations are flagged for Trust & Safety review (in which case we may use or analyze them to improve our ability to detect and enforce our Usage Policy, including training models for use by our Trust and Safety team, consistent with Anthropic’s safety mission), or (2) you’ve explicitly reported the materials to us (for example via our feedback mechanisms), or (3) you’ve otherwise explicitly opted in to the use of your Inputs and Outputs for training purposes
https://www.anthropic.com/legal/privacy

上記プライバシーポリシーからは普通の使い方で明示的にAnthropicへデータ提供しない限りは学習データとして使わないとされている。

Teamプランによる運用

利用プランには、個人単位での利用を想定したProプラント最低5人からのTeamプラン。
そしてEnterpriseプランがある。個人のProの上位としてMaxがあるが、これは今回の対象からは考えない。

組織での運用を考えると、Proでミニマムスタートするか、Teamでスタートするかなんだけど、Teamプランの機能としてメンバーの追加・削除や利用状況の確認などの管理機能が提供される。

請求の管理も一元化されるので、組織で管理する場合にはやはりTeamプランが良さそう。

ただ、実験的に利用を開始する際には最低人数の5人というのが少し悩ましい数だなぁと正直思う。

月額で$30*5で考えると$150。145円位と考えると2万ちょっとか。
年契約すれば$25/月なので、1.8万ちょっと。

うーん、余裕で元が取れるんじゃないかなーと思うんですよね。
というか、悩んでいるのがバカバカしくなってきたな。。。

よし、週明け申請してみるか。