どんな仕事？
LLMやAIエージェントへ、ユーザー情報、業務ルール、検索結果、ツール状態、履歴など必要な情報を適切なタイミング・形式で渡す仕組みを設計します。単なるプロンプト作成から、RAG・メモリ・権限・状態管理を含む「文脈のシステム設計」へ進化した役割です。
- AIが必要とする情報と優先順位を整理する
- RAG・検索・メモリ・履歴を設計する
- コンテキスト量・コスト・精度を最適化する
- 権限・個人情報・鮮度を考慮して文脈を制御する
F-018 / 未来職
コンテキストエンジニア
AIが正しい状況・知識・ルールを理解できるよう、必要な文脈を設計する仕事です。
必要な力
LLM理解モデルが文脈をどう使うか理解する
情報設計必要な情報を構造化する力
RAG・検索知識を取り出す仕組みを設計する
ソフトウェア開発API・状態管理を実装する力
評価回答品質と根拠を測る力
データガバナンス安全な情報利用を設計する力
どんな人に向いている？
- 情報を整理するのが好き
- AIの回答品質を深く改善したい
- 検索・RAGに興味がある
- システム全体で考えるのが好き
- 細かな改善を続けられる
これは適性を決める診断ではありません。興味や得意は、学びと経験によって変化します。
どうやって学ぶ？
1
LLM基礎トークン、コンテキスト、プロンプトを学ぶ。
2
RAGをつくる検索・埋め込み・ランキングを実装する。
3
状態を持たせるメモリ・履歴・ツール連携を設計する。
4
評価・ガバナンス品質、鮮度、権限、コストを継続改善する。
未来ではどう広がる？
AIエージェントが長い仕事を担うほど、モデルそのもの以上に「何を知っている状態にするか」が性能を左右します。Context EngineeringはAIアプリ設計の中核へ広がります。
未来へのメッセージ
AIに答えを求める前に、正しく考えられる文脈をつくろう。
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