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AIプロダクト時代のPdMに必要なコンテキストエンジニアリング

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September 26, 2025

 AIプロダクト時代のPdMに必要なコンテキストエンジニアリング

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KAYATO

September 26, 2025
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  1. Shopi f y CEO tobi 氏のツイート 4 https://x.com/tobi/status/1935533422589399127 “ 「プロンプトエンジニアリング」よりも「コンテキストエンジニアリング」という言葉が

    本当に好きです。 それは核心的なスキルをより良く表しています:LLMがそのタスクを妥 当に解決できるように、すべてのコンテキストを提供する技術です。 ”
  2. コンテキスト管理における実運用上の課題 14 ▪ Context Poisoning(コンテキストの汚染) ハルシネーションやその他のエラーがコンテキスト内に入り込み、繰り返し参照されること ▪ Context Distraction (コンテキストの逸脱)

    コンテキストが長くなりすぎて、モデルがコンテキストに過度に集中し、トレーニング中に学習した 内容を無視してしまうこと ▪ Context Confusion(コンテキストの混乱) コンテキスト内の余分なコンテンツがモデルによって使用され、品質の低い応答が生成されること ▪ Context Clash(コンテキストの衝突) コンテキスト内の他の情報と矛盾する新しい情報やツールがコンテキスト内に蓄積されること https://www.dbreunig.com/2025/06/22/how-contexts-fail-and-how-to-fix-them.html
  3. ①AI 時代のUX設計 22 インプット アウトプット アウトカム LLMが処理する コンテキスト LLMの生成物 利用者便益

    AI時代のUX最適化は アウトカムを得るために必要最低限のインプット&アウトプットから ユーザーベネフィットをもたらすこと ≒ アウトカムを最大化するためのUX調整