LLM時代の基礎となるコンテキストエンジニアリング入門

コンテキストについての理解を深めて、コンテキストエンジニアリングに入門しよう！
X: @oga_aiichiro

1. 2 0 2 6 / 0 3 / 1 3 大 賀 愛 一 郎 ( @ o g a _ a i i c h i r o ) LLM時代の基礎となる コンテキストエンジニアリング入門
2. まずコンテキストウィンドウとは LLMが一度に「見える」情報の範囲のこと。 以下に掲げるすべてが この限られたスペースに収まる必要がある。 C l a u d e C o d e の サ ブ ス ク に お け る 上 限 200K tokens /context コマンドで確認できるよ！ 日本語だと、 だいたい新書1.5冊分くらいの量 入力 プロンプト・ファイル 処理 ツール実行 出力 モデルの応答 すべてがこの「窓」の中に収まらなければ、モデルは情報を認識できない！
3. 「モデルはCPU、 コンテキストウィンドウはRAM」 ── Andrej Karpathy（OpenAI 創設メンバー） https://x.com/slow_developer/status/1808482202746834944 RAMに載っていないデータ → CPUが処理できない ＝ コンテキストにない情報 → LLMが使えない
4. デモ みなさんもお手元で試してみてください
5. claude /context してみる まっさらな状態で
6. /context してみる なにか会話をして、もう一度
7. コンテキストが埋まってきた！
8. M E C H A N I S M LLMは毎ターン、雪だるま式に全履歴を再送信している LLMには「記憶」がない。会話を続けるには、毎回すべてのやりとりを入力として送り直す必要がある。 1回目 System Q1 → A1 2回目 System Q1 A1 Q2 → A2 3回目 System Q1 A1 Q2 A2 Q3 → A3 4回目 System Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 Q4 → A4 5回目 System Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 Q4 A4 Q5 → A5 System Prompt 過去の質問 今回の質問 過去の応答 今回の応答
9. D E E P D I V E Context Windowの仕組み 200Kトークンの中で、何がどう配置されているのか
10. S T R U C T U R E Context Windowの全体像 Context Window 0 token 200K token User Inputs ls() .... Edit() Outputs User Inputs ユーザーが入力したプロンプトや アップロードしたファイル ls() / Edit() / ... ツール呼び出しの実行結果が 順番に積み重なっていく Outputs モデルが生成した応答テキスト
11. C O M P O S I T I O N n回目の呼び出し Context Windowが埋まってしまうと…？ User Inputs 0 200K
12. C O M P O S I T I O N n回目の呼び出し 過去のInputs Context Windowが埋まってしまうと…？ User Inputs ls() .... Edit() Outputs 0 200K
13. C O M P O S I T I O N n回目の呼び出し User Inputs ls() .... Edit() Outputs n+1回目の呼び出し 過去のInputs Context Windowが埋まってしまうと…？ User Inputs 0 200K 0 200K
14. C O M P O S I T I O N 1回目の呼び出し User Inputs ls() .... Edit() Outputs 2回目の呼び出し 過去のInputs Context Windowが埋まってしまうと… User Inputs ls() .... Edit() 0 200K 0 200K
15. C O M P O S I T I O N 1回目の呼び出し User Inputs ls() .... Edit() Outputs 2回目の呼び出し 過去のInputs Context Windowが埋まってしまうと… User Inputs ls() .... Edit() 最初の方から 消えていく 0 200K 0
16. 多すぎたらダメな理由は他にもある 汚染 ハルシネーションが履歴に残り、 以降ずっと「事実」として参照され続ける 注意散漫 情報量が多すぎて、本当に重要な部分に 注意を向けられなくなる 混乱 タスクに関係ない情報が 回答に影響を与えてしまう 矛盾 コンテキスト内の情報同士が食い違い、 どちらを信じるか不安定になる 長いセッションで「途中からなんか頭悪くなってきたな」と感じる場合、 これらの問題が実際に起きている 10 / 18 R E A S O N
17. つまり、モデルを最新版に入れ替えるよりも、 コンテキストの質を上げるほうが 効果が大きい 同じモデルでも、コンテキストの渡し方を改善するだけで 劇的に信頼性が上がるケースが多い
18. コンテキストエンジニアリングの 4つの戦略 具体的なアプローチ Write 書き出す Select 選ぶ Compress 圧縮する Isolate 分離する
19. ① Write 消えたら困る情報を、コンテキストの外に書き出す CLAUDE.md セッションが変わっても、ルールは毎回読み込まれる。Anthropicのマルチエージェント リサーチャーでも、リードエージェントが最初にやるのは「計画をメモリに書き出すこと」 ② Select 必要な情報だけを選んで渡す ツール定義の制御 エージェントに大量のツールを渡すと、説明文が似たもの同士を混同する。 必要なツールだけ渡すだけで信頼性が上がる
20. ③ Compress 溜まった情報を要約して、本質だけ残す auto-compact コンテキストの約80%に達すると自動で要約が走る。 (ですが、どの情報が抜け落ちるか分からないので、私は推奨しません。早めに/clearしよう！) ④ Isolate 1つのコンテキストに全部詰め込まず、複数に分ける マルチエージェント 分離すると情報の純度が上がり、個々のタスクの精度が高くなる
21. 結論 エージェントが失敗する本当の理由 「エージェントが失敗するとき、原因は2つ。 モデルの能力不足か、適切なコンテキストが渡されていないか。 そしてほとんどの場合、原因は後者だ」 ── LangChain Docs モデルの性能が足りないのではなく、「見せ方」が悪いだけ！
22. ありがとうございました