AI時代の新しいエンジン……「コンテクストエンジニアリング（情境工学）」が企業戦略の核心に

企業が「コンテキストエンジニアリング」をAIシステムの信頼性と正確性を高めるための中核戦略として取り入れ始める中、この技術はAI時代の新たな必須要素として台頭しています。AWS re:Invent 2025カンファレンスで、Elasticの最高プロダクト責任者ケン・エクスナーは、大規模言語モデル（LLM）は「適切なタイミングで、正しいデータを、適切な範囲で」動作させることで初めて信頼できる結果を生み出せると強調しました。

エクスナー氏は次のように述べています。「現在多くの企業がエージェントAIを導入する際、単なるプロンプトエンジニアリングの限界に直面しています。AIアプリケーションを成功裏に構築するには、LLMに常に正しいコンテキストを提供し続けることが不可欠です。」彼はこれを「コンテキストエンジニアリング」と呼び、今後AI開発の中核概念となると予測しました。

AIモデルの自律的な判断や行動の独立性が高まるにつれ、エクスナー氏はコンテキストの欠如による誤答や不確実性のリスクに注意を促しています。そのため、検索技術、ツールベースの推論技術、メモリシステムなど様々な補完手法が導入されています。彼は次のように説明します。「LLMは本質的に次の単語を予測するシステムであり、このプロセスを適切なデータ範囲で行って初めて、一貫性が高く信頼性のある結果が得られるのです。」

Elasticは、これらの技術課題を解決するために「Elasticエージェントビルダー」ソリューションを開発しました。このツールは、ユーザーがカスタマイズしたプロンプトとデータインデックス機能を組み合わせることで、高度なエージェントアプリケーションの構築を支援し、基礎的な対話型エージェントも内蔵されているため、ユーザーは簡単に独自のAIエージェントを作成できます。

コンテキストエンジニアリングの成否を評価する基準も確立されつつあります。その過程で「評価」と「オブザーバビリティ（可観測性）」が重要な役割を果たしています。エクスナー氏は「今やエージェントをコアシステムのように扱い、パフォーマンス検証や品質テストを強化する必要があります。こうした検証は単体テストのように機能しつつ、同時にLLMを判定者とした統合テストも組み合わせるべきです」と述べています。

AIシステムの信頼性と持続可能性を確保しようとする企業の間で、コンテキストエンジニアリングは流行語を超え、実質的な技術基盤戦略として広まりつつあります。エクスナー氏は今回のカンファレンスを通じて、「今後1年以内に『コンテキストエンジニアリング』という用語をより頻繁に耳にするようになり、この分野がAIの次のステージへの決定的な役割を果たすだろう」と展望を語りました。