近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その性能は提供される「コンテキスト（文脈情報）」によって根本的に左右されます。これまで、LLMの能力向上においては「プロンプト・エンジニアリング」と呼ばれる、より良い指示文（プロンプト）の作成に焦点が当てられてきました。しかし、現代の複雑なAIシステムにおいては、この「静的なプロンプト」という考え方だけでは限界があります。

そこで登場したのが、より体系的で包括的なアプローチである「コンテキスト・エンジニアリング」です。これは単なるプロンプト設計を超えて、LLMへの情報伝達を最適化する正式な専門分野であり、LLMへの動的で構造化された入力の組み立てを目指すものです。本記事では、このコンテキスト・エンジニアリングとはどのようなものか、なぜ重要なのか、そしてどのようにLLMの能力を最大限に引き出すのかを、その構成要素、具体的な実装例、そして未来の展望を通じて分かりやすく解説します。

基本概念の整理

大規模言語モデル（LLM）の性能は、その入力として与えられる「コンテキスト（文脈情報）」の質と構造に大きく依存します。この章では、従来の「プロンプト・エンジニアリング」と対比させながら、「コンテキスト・エンジニアリング」の基本概念、その構成要素、そしてその重要性について深く掘り下げていきます。

プロンプト・エンジニアリングとの根本的な違い

これまでLLMの能力を最大限に引き出すための主流アプローチは「プロンプト・エンジニアリング」でした。このパラダイムでは、LLMに与えるコンテキストは「単一の静的なテキスト文字列」（\(C = \text{prompt}\)）として扱われます。ユーザーや開発者は、試行錯誤を通じて最適な指示文（プロンプト）を作成し、それを直接LLMに入力することで性能向上を目指しました。

しかし、現代の複雑なAIシステム、特に自律エージェントやマルチエージェントシステムにおいては、この「静的なプロンプト」という考え方では不十分であることが明らかになってきています。そこで登場したのが、より体系的で包括的なアプローチである「コンテキスト・エンジニアリング」です。

コンテキスト・エンジニアリングは、コンテキスト（\(C\)）を単なるテキスト文字列ではなく、「動的に構造化された情報コンポーネントの集合体」として再定義します。これらの多様な情報コンポーネント（\(c_1, c_2, \dots, c_n\)）は、アセンブリ関数（\(\mathcal{A}\)）と呼ばれる高レベルな機能によって、LLMが最大限のパフォーマンスを発揮できるように最適に組み立てられます。このアセンブリ関数は、LLMのアーキテクチャ的バイアス（例：アテンションパターン）に合わせて、フォーマットと連結操作のパイプラインとして最適化されることが示唆されています。

このアプローチの最終的な目標は、単にプロンプトを調整することにとどまらず、LLMへの「情報ペイロード」全体を体系的に最適化することにあります。これは、特定のタスクインスタンス（\(\tau\)）に対して、LLMが生成する出力（\(Y\)）が理想的な出力（\(Y^*{\tau}\)）にどれだけ近いかを示す報酬を最大化するように、コンテキストを生成する関数セット（\(\mathcal{F}\)）を最適化する問題として定式化されます。この最適化は、LLMの持つコンテキスト長制限（\(|C| \leq L{\text{max}}\)）という重要な制約の下で行われます。

コンテキストを構成する主要な情報コンポーネント

コンテキスト・エンジニアリングにおいて、LLMに提供される「情報ペイロード」は、以下の多様なコンポーネントから構成されます。これらのコンポーネントは、LLMの意思決定と応答生成において不可欠な役割を果たします。

• システム指示とルール（\(c_{\text{instr}}\)）：これは、LLMに与えられる基本的な指示、役割、制約事項など、その振る舞いを導くためのガイドラインです。例えば、特定のトーンでの応答、出力フォーマットの指定、禁止事項などが含まれます。これは、LLMの応答の方向性を決定する基盤となります。
• 外部知識（\(c_{\text{know}}\)）：LLMの事前学習データには含まれない、あるいは最新ではない、外部のデータベース、ドキュメント、知識グラフなどから取得される情報を指します。これは主にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの手法を通じて取り込まれ、LLMの「幻覚（ハルシネーション）」を抑制し、事実に基づいた正確な応答を生成するために不可欠です。外部知識の検索は、与えられたクエリ（\(c_{\text{query}}\)）に対して、目標の回答（\(Y^*\)）との相互情報量を最大化する知識を選択する「情報理論的最適性」問題として捉えられます。
• 外部ツールの定義とシグネチャ（\(c_{\text{tools}}\)）：LLMが利用できる計算ツール、API、特定の機能などの定義や使用方法に関する情報です。LLMは、これらのツールを用いて外部システムと連携し、複雑な計算、データ検索、特定のアプリケーション操作などを実行できます。検索ツール、計算・コード実行ツール、知識ベース・QAツール、API・外部サービス、マルチモーダルツール、言語処理ツール、インタラクティブ環境、ドメイン固有ツールなど、様々なカテゴリのツールが存在します。
• 過去のインタラクション情報（\(c_{\text{mem}}\)）：これは、LLMが長期的な対話やマルチステップのタスクにおいて一貫性と連続性を維持するために必要な記憶情報を指します。従来のLLMはステートレスであることが多かったですが、コンテキスト・エンジニアリングでは、この記憶が明示的なコンポーネントとして扱われます。エピソード記憶システム（例：MemGPT、Echo）や、より高度なメモリ・アーキテクチャ（例：Larimar、Controllable Working Memory）が研究されており、LLMエージェントの継続的な学習能力や適応性を高める上で重要です。
• 動的なシステム状態（\(c_{\text{state}}\)）：ユーザーの状態、環境の状態、マルチエージェントシステムの協調状態など、リアルタイムで変化し、LLMの意思決定に影響を与える情報です。例えば、ゲーム環境内のオブジェクトの位置、ユーザーの現在の感情、あるいはマルチエージェント間のコミュニケーションの状態などが含まれ、これらをコンテキストに組み込むことで、LLMはより状況認識に基づいた行動をとることができます。
• ユーザーの即時リクエスト（\(c_{\text{query}}\)）：これは、LLMに対する直接的な質問や命令であり、LLMが処理すべきタスクの核心を示します。他のコンポーネントは、このクエリに応答するために必要な文脈を補強する役割を担います。

これらの多様なコンポーネントを適切に収集、フィルタリング、フォーマットし、高レベルなアセンブリ関数で編成すること（コンテキスト・オーケストレーション）が、コンテキスト・エンジニアリングの中核をなします。

基盤となるコンポーネント

大規模言語モデル（LLM）の性能は、その入力として与えられる「コンテキスト（文脈情報）」の質と構造に大きく依存します。前章で述べたように、コンテキスト・エンジニアリングは、LLMに最適な情報を供給するためにコンテキストを「動的に構造化された情報コンポーネントの集合体」として再定義し、それを最適に組み立てることを目指します。この目標を達成するために、コンテキスト・エンジニアリングは主に以下の3つの基盤となるコンポーネントに分けることができます。

1. コンテキストの取得と生成（Context Retrieval and Generation）

このコンポーネントは、LLMが必要な情報にアクセスし、それをモデルの出力生成の基盤とするプロセスを指します。

• プロンプトベースの生成技術： これは、LLMに特定の思考プロセスを模倣させることで、複雑な推論能力を引き出すことを目的とします。
  • 思考の連鎖（Chain-of-Thought, CoT）：複雑な問題を中間的な推論ステップに分解し、人間のような認知プロセスを模倣することで、LLMの推論能力を向上させます。例えば、Zero-shot CoTでは「Let’s think step by step（一歩ずつ考えよう）」といったトリガーフレーズを使用することで、MultiArithのようなベンチマークで精度を大幅に向上させることが示されています。Automatic Prompt Engineerによる CoT の改良も進んでいます。
  • 思考の木（Tree-of-Thought, ToT）：推論を階層的な構造として整理し、探索、先読み、バックトラックといった機能を取り入れることで、より複雑な問題解決に対応します。これにより、Game of 24のような問題での成功率が著しく向上した例があります。
  • グラフ思考（Graph-of-Thought, GoT）：推論を任意のグラフとしてモデル化し、思考を頂点、依存関係をエッジとすることで、ToTと比較して品質を向上させ、コストを削減することが可能です。
  • 自己整合性（Self-consistency）：複数の異なる推論パスを生成し、その中で最も一貫性のある、または頻繁に現れる結論を選択することで、推論の堅牢性と正確性を高める手法です。
• 外部知識の取得： LLMの内部知識だけでは不足する情報や最新ではない情報を補完するために、外部の信頼できるデータソースから関連情報を引き出すプロセスです。代表的な手法であるRetrieval-Augmented Generation（RAG：検索拡張生成）は、データベースやドキュメントなどの外部知識をLLMのコンテキストに組み込むことで、「幻覚（ハルシネーション）」を抑制し、事実に基づいたより正確な応答を生成するために不可欠です。外部知識の検索は、与えられたクエリに対して最適な回答との相互情報量を最大化する知識を選択する情報理論的最適性の問題としても捉えられます。RAGは、モジュール型、エージェント型、グラフ拡張型などのアーキテクチャへと進化しています。

2. コンテキスト処理（Context Processing）

このコンポーネントは、LLMが受け取った大量のコンテキスト情報を効率的かつ効果的に処理するための技術に焦点を当てます。これは、LLMが複雑なコンテキストを深く「理解」する能力を高める上で重要です。

• 長文処理の最適化： Transformerの自己アテンションメカニズムに内在するO(n²)の計算複雑性は、シーケンス長が増加するにつれて大きなボトルネックとなり、リアルタイムアプリケーションに影響を与えます。LLMのコンテキストウィンドウが数千から数百万トークンに拡張されるにつれて、これらの計算上の課題が増大しています。この問題を解決するために、様々な革新的なアプローチが開発されています。
  • State Space Models（SSMs）：Mambaのようなモデルは、固定サイズの隠れ状態を通じて線形計算複雑度と定数メモリ要件を維持し、従来のTransformerよりも効率的にスケーリングします。
  • 希薄化アテンションアプローチ：LongNetは、トークン間の距離が離れるにつれて指数関数的にアテンションフィールドを拡大することで、線形計算複雑度を達成し、10億トークンを超えるシーケンスの処理を可能にします。
  • 効率的なアテンションメカニズム：FlashAttentionやRing Attention、Infini-attention（圧縮メモリを組み込む）などの技術は、計算とメモリの効率を向上させ、非常に長い入力シーケンス全体で一貫した理解を維持できるよう設計されています。
  • 位置補間とコンテキスト拡張：Position InterpolationやYaRN、LongRoPE、PoSE、Self-Extendといった技術は、位置インデックスをインテリジェントに再スケーリングすることで、モデルが元のコンテキストウィンドウの限界を超えてシーケンスを処理できるようにします。
  • メモリ管理とコンテキスト圧縮：Rolling Buffer CacheやStreamingLLM（無限長シーケンスの処理を可能にする）、Heavy Hitter Oracle（H2O）、QwenLong-CPRS、InfLLMなどは、KVキャッシュのメモリ使用量を削減し、スループットとレイテンシを改善するための効率的な戦略です。
• 自己洗練（Self-Refinement）： これは、LLMが自身の生成した出力に対してフィードバックを与え、反復的に改善する能力です。この能力により、人間による監視なしに、モデルが自律的にパフォーマンスを高めることが可能になります。Self-Refineは、同じモデルが生成、フィードバック提供、洗練の役割を担い、Reflexionは言語エージェントがモンテカルロ木探索（MCTS）を用いて自己訓練を行い、誤ったパスを修正することで「その場で」推論を洗練させます。
• 構造化情報の統合： LLMがテキスト以外の情報、特に知識グラフ（Knowledge Graph, KG）や表形式データといった構造化情報を処理能力に統合することを指します。これにより、LLMはより正確で根拠のある推論を可能にします。 Multimodal Large Language Models（MLLMs）は、この概念をさらに拡張し、視覚、音声、3D環境など、多様なデータモダリティを統一されたコンテキスト表現に統合します。画像入力はテキストトークンと連結された離散トークンに変換され、結合された表現に基づいてLLMの生成プロセスが条件付けされます。StructGPT、GraphFormers、KG Integrationなどがこの分野の例として挙げられます。

3. コンテキスト管理（Context Management）

コンテキスト管理は、LLMに提供されるコンテキスト情報を効率的に保存、整理、最適化するための技術に焦点を当てます。これは、有限なコンテキストウィンドウの制約を克服し、長期的な対話やマルチステップのタスクにおけるLLMの一貫性と連続性を確保するために不可欠です。

• メモリ階層の設計： LLMが過去のインタラクションから得た情報を効率的に記憶し、必要に応じて迅速にアクセスするための階層的なメモリ構造を構築します。従来のLLMは「本質的にステートレス（状態を持たない）」であり、各インタラクションを独立して処理するため、一貫した操作シーケンスを維持するためには明示的なメモリ管理システムが必要となります。
  • OSに着想を得た階層的メモリシステム：MemGPTはその典型的な例であり、限られたコンテキストウィンドウ（メインメモリ）と外部ストレージの間で情報をページングすることで、従来のオペレーティングシステムに類似したメモリ管理を実現します。
  • PagedAttention：オペレーティングシステムの仮想メモリとページング技術から着想を得て、LLMのキー・バリュー（KV）キャッシュメモリを効率的に管理します。
  • メモリの組織化：メモリは、システム指示を含むメインコンテキスト、FIFOメッセージキュー、書き込み可能なスクラッチパッド、そして明示的な関数呼び出しを通じてアクセス可能な外部コンテキストで構成されます。
  • 高度なメモリ構造：Activation Refilling（ACRE）のような階層的なキャッシュシステムは、グローバルな情報と詳細なローカル情報を組み合わせることで、効率的なメモリ管理を実現します。また、KCacheは、KVキャッシュを効率的に配置し、attention計算に基づいてキー情報を選択的にコピーすることで、推論を最適化します。人間の認知システムに類似したメモリ構造の研究も進んでおり、エピソード記憶（MemGPT、Echo）や、より制御可能なワーキングメモリのアーキテクチャ（Larimar、Controllable Working Memory）などが探究されています。
• コンテキスト圧縮と最適化： 限られたコンテキストウィンドウ内でより多くの情報を保持するために、冗長な情報を圧縮したり、情報を効率的に整理したりする技術です。これにより、計算コストを削減し、推論速度を向上させることが可能になります。
  • 文脈圧縮技術：QwenLong-CPRSなどの動的なコンテキスト最適化メカニズムは、自然言語の指示に基づいて多粒度の圧縮を可能にします。
  • 効率的なKVキャッシュ管理：LLMの入力長が長くなるにつれて増大するKVキャッシュの管理は、レイテンシと精度におけるボトルネックとなります。Heavy Hitter Oracle（H2O）などの手法は、アテンション値に最も貢献する少量のトークンに焦点を当てることで、KVキャッシュの効率的な退去ポリシーを提供し、スループットとレイテンシを改善します。StreamingLLMは、重要な「アテンションシンク」トークンと最近のKVキャッシュエントリを保持することで、ファインチューニングなしで無限長のシーケンスを処理することを可能にします。InfLLMは、遠隔のコンテキストを追加のメモリユニットに格納し、効率的なメカニズムを用いてトークン関連のユニットをアテンション計算のために取得します。

これらの基盤となるコンポーネントは、コンテキスト・エンジニアリングの実装において相互に連携し、LLMが現実世界の複雑なアプリケーションにおいて最大限の能力を発揮できるようにするための、包括的なフレームワークを形成します。

システム実装：コンポーネントからアプリケーションへ

大規模言語モデル（LLM）の性能は、推論時に与えられる文脈情報によって根本的に決定されます。この文脈情報を体系的に最適化する「コンテキスト・エンジニアリング」は、単なるプロンプト設計を超えた正式な学問分野として確立されています。前章で述べた基盤コンポーネントは、LLMを外部の現実世界に橋渡しする、より複雑でアプリケーション指向のシステム実装に統合されています。

これらの実装は、コンテキスト・エンジニアリングの原則を活用し、理論的枠組みから実用可能なインテリジェントシステムへの進化を示しています。主要なシステム実装として、以下の4つのカテゴリがあります。これらはそれぞれ、コンテキスト利用における特定の問題に対処し、理論がどのように実践的なシステムに変換されるかを示しています。

1. 検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

RAGは、LLMのパラメトリックな知識と動的な情報アクセスとの間のギャップを埋めるもので、外部の信頼できる知識源（ウェブ、データベース、ドキュメントなど）をLLMの生成プロセスに統合します。これにより、LLMは静的な学習データを超えて、最新かつドメイン固有の情報にアクセスできるようになります。

• 利点：RAGは、LLMが最新かつ正確な情報を提供できるようになり、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる誤情報の生成を効果的に抑制できます。RAGはまた、より透明性の高い推論経路を提供し、ノイズを減らし、意味理解を向上させることで、従来の課題を克服します。
• アーキテクチャの進化：RAGシステムは、初期のリニアな検索・生成アーキテクチャから進化し、より洗練されたモジュール型、エージェント型、およびグラフ拡張型のアプローチが採用されています。
  • モジュール型RAG：線形な「検索・生成」のアーキテクチャから、再構成可能なフレームワークへと進化しており、コンポーネント間の柔軟な相互作用が可能になります。これには、トップレベルのRAGステージ、ミドルレベルのサブモジュール、ボトムレベルの操作ユニットといった階層的なアーキテクチャが導入され、ルーティング、スケジューリング、融合メカニズムによる動的な再構成を実現しています。
    • 実装例：FlashRAGは5つのコアモジュールと16のサブコンポーネントを持つモジュール式ツールキットを提供し、独立した調整とパイプラインの組み合わせを可能にします。KRAGENは、知識グラフをベクトルデータベースと統合することで、生物医学の問題解決を強化し、複雑な推論におけるハルシネーションに対処するために最適化されたプロンプト生成を利用しています。ComposeRAGは、質問分解（Question Decomposition）とクエリ書き換え（Query Rewriting）のためのアトミックモジュールを実装し、反復的な洗練のための自己内省メカニズムを組み込んでいます。これらのモジュール性は、ファインチューニングや強化学習との統合を容易にし、特定のアプリケーションへのカスタマイズを可能にします。
  • エージェント型RAGシステム：RAGパイプラインに自律的なAIエージェントを組み込むことで、継続的な推論によって導かれる動的で文脈に応じた操作を可能にします。これらのシステムは、自己内省、計画、ツール利用、およびマルチエージェント・コラボレーションを活用して、検索戦略を動的に管理し、複雑なタスク要件にワークフローを適応させます。LLMベースの自律エージェントは、マルチモーダルな知覚、ツール利用、外部メモリの統合を通じて、基本的な言語モデルの能力を拡張します。静的なアプローチとは異なり、エージェント型RAGは、エージェントがインテリジェントな調査者としてコンテンツを分析し、情報を相互参照する動的な操作として検索を扱います。
  • グラフ拡張型RAG：文書指向のアプローチから、エンティティ間の関係、ドメインの階層、意味的つながりを捉える構造化された知識表現へとシフトします。これにより、言語モデルに関連情報を提供する特定の推論経路の抽出が可能になり、構造化された経路ナビゲーションを通じてマルチホップ推論をサポートします。グラフ構造は、相互接続性を活用して文脈認識型の検索と論理的整合性を強化することで、コンテキストドリフトやハルシネーションを最小限に抑えます。
    • 実装例：LightRAGはグラフ構造とベクトル表現を二重レベルの検索パラダイムを通じて統合し、効率とコンテンツ品質を向上させます。HippoRAGは知識グラフ上でのPersonalized PageRankを活用し、マルチホップ質問応答において顕著な改善を達成します。HyperGraphRAGは、二項関係を超えるハイパーグラフ構造表現を提案しています。RAPTORは、再帰的なコンテキスト生成のための階層的要約ツリー構築を提供し、PathRAGはグラフベースの検索のための剪定技術を導入しています。

2. メモリシステム（Memory Systems）

LLMの性能と有効性は、受け取る文脈によって根本的に左右されます。メモリシステムは、LLMが単一の対話セッションを超えて永続的な記憶を保持し、長期にわたるインタラクションでユーザーの好みや過去の情報を「学習」することを可能にします。これは、人間が短期記憶と長期記憶を使い分けるように、LLMが状況に応じて適切な情報を活用する上で不可欠です。

• 機能：メモリシステムは、コンピュータのメモリ階層に類似しており、短期記憶はコンテキストウィンドウ内での文脈理解のための主要なストレージとして機能し、長期記憶は拡張された情報保持のための永続的なストレージとして機能します。
• メモリの種類：Parametric Memory（モデルの重みにエンコードされた知識、ゼロショット生成を可能にする長期知識）、Activation Memory、およびPlaintext Memoryに分類されます。
• フレームワークとシステム：
  • Self-Controlled Memory（SCM）フレームワークは、LLMベースのエージェントのバックボーン、メモリストリーム、および更新と利用を管理するメモリコントローラーを通じて、長期記憶を強化します。
  • REMEMBERERフレームワークは、過去のエピソードをタスク目標全体で活用する経験メモリをLLMに装備し、パラメータのファインチューニングなしに成功・失敗学習を可能にします。
  • MemLLMのような高度なシステムは、まれなイベントの記憶、情報の更新、およびハルシネーションの防止における課題に対処するために、構造化された読み書き可能なメモリモジュールを実装しています。
  • MemGPTやRecMindのようなシステムは、ユーザーとの過去の対話履歴を長期記憶として保存し、必要に応じて参照することで、よりパーソナライズされた連続性のある対話を実現します。
• 自律エージェントにおける役割：LLMを活用する自律エージェントは、知覚（perception）、記憶（memory）、計画（planning）、および行動（action）の4つの必須コンポーネントに依存しており、これらが連携して環境認識、相互作用の記憶、リアルタイムの計画と実行を可能にします。
• 実用例：推奨システム（RecMind、InteRecAgent）、自律走行（DiLu）、科学研究（ChemCrow）、社会シミュレーション（Generative Agents）など、多岐にわたるアプリケーションで利用されています。

3. ツール統合型推論（Tool-Integrated Reasoning, TIR）

ツール統合型推論（TIR）は、LLMの機能におけるパラダイムシフトを表しています。LLMが自身の内部知識や推論能力を超えて、電卓、データベース、ウェブブラウザ、外部APIなどの外部ツールを呼び出し、環境と動的に対話できるようにします。

• 利点：TIRは、LLMが古くなった知識、計算の不正確さ、浅い推論といった根本的な限界に対処できるようにします。LLMは、情報検索、複雑な計算実行、コード生成、ウェブ・インタラクションなど、これまで単独では難しかった多岐にわたるタスクを実行できるようになります。従来のテキストベースの推論を超えて、モデルは適切なツールを自律的に選択し、中間出力を解釈し、リアルタイムのフィードバックに基づいてアプローチを適応的に洗練することが求められます。
• 機能呼び出しメカニズム：LLMを生成モデルからインタラクティブなエージェントへと変革するもので、関数の抽象化メカニズムを活用した構造化された出力生成を通じて、外部ツールの操作や現在およびドメイン固有の情報へのアクセスを可能にし、複雑な問題解決に貢献します。
  • 進化：Toolformerの自律的なAPI学習アプローチから始まり、ReActの「思考・行動・観察」サイクル、Gorillaのような専門モデル、ToolLLMやRestGPTのような包括的なフレームワークへと進化しました。OpenAIのJSON標準化や、Chameleonによるマルチモーダルな質問応答、TaskMatrix.AIによるドメイン横断的なAIモデル管理といった高度なシステムも登場しています。
  • ベンチマーク：API-Bank（73のAPI、314の対話）、StableToolBench（APIの不安定性への対応）、NesTools（ネストされたツールの評価）、ToolHop（995のクエリ、3,912のツール）など、単一ツールからマルチホップシナリオまで対応する洗練されたベンチマークが存在します。
• マルチツール連携：複数の多様なツールを統合された推論アーキテクチャ内で連携させる複雑さに対処します。
  • ReActは、推論トレースとタスク固有のアクションを相互に織り交ぜることを先駆的に行い、推論が計画追跡をサポートし、アクションが外部情報源とインターフェースするように、モデルが思考と行動を相補的に行うことを可能にしました。
  • Chameleonは、LLMベースのプランナーコアとビジョンモデル、検索エンジン、Python関数を組み合わせたプログラムを合成することで、プラグアンドプレイの構成的推論を導入しました。
  • Chain-of-Agents（CoA）は、モデルが抽象的なプレースホルダーを持つ推論チェーンをデコードし、知識ギャップを埋めるためにドメイン固有のツールを呼び出すように学習させます。
• エージェントベースのフレームワーク：TIRシステムの最も洗練された進化を表しており、静的なプロンプトアプローチを超えて、自律的で適応的なAIシステムを構築します。これらは、「思考（Chain-of-Thought, CoT）」と「行動（Chain-of-Action, CoA）」のパターンを核となる行動に結合することを学習し、より強力な論理的整合性と推論と行動間の自然な移行をもたらします。

4. マルチエージェントシステム（Multi-Agent Systems）

マルチエージェントシステム（MAS）は、複数のLLMベースのAIエージェントが連携し、互いにコミュニケーションを取りながら複雑なタスクを解決するシステムです。LLMは、自然言語理解、生成、推論の能力を持つ推論エンジンとして、これらの複雑なアプリケーションの中核をなします。

• 協調メカニズム：エージェント間のコミュニケーションプロトコルとオーケストレーション（調整）メカニズムが非常に重要になります。
  • コミュニケーションプロトコル：KQML、FIPA ACL、Model Context Protocol（MCP）、Agent-to-Agent（A2A）、Agent Communication Protocol（ACP）、Agent Network Protocol（ANP）など、エージェント間の情報交換や協力行動を可能にするための標準化された手段が探究されています。これらのプロトコルは、マルチエージェントシステムのワークフローやインフラストラクチャを詳細に記述する調査研究で重点的に取り上げられています。
  • コンテキスト・オーケストレーション：各エージェントに適切な情報を適切なタイミングで提供し、彼らの行動を全体的な目標と整合させることで、複雑な目標を達成するためのエージェント間の協調を可能にします。
• 実用例：AutoGenやMetaGPTは、複数のLLMエージェントが協力してソフトウェア開発のような複雑なタスクをこなすためのフレームワークを提供します。その他、CAMEL、CrewAI、Swarm Agent、SagaLLM、3S orchestratorといったシステムがあります。これらのシステムは、ソフトウェア開発、シミュレーション、複雑な意思決定、ユーザー状態の管理など、多様な分野での応用が期待されています。マルチエージェントシステムは、単一のエージェントアプローチと比較して、Pass@1メトリクスで29.9%から47.1%の相対的なパフォーマンス改善を示すなど、著しい進歩を遂げています。

今後の課題と未来の方向性

現在の主要な課題

• 理解と生成の非対称性: 大規模言語モデル（LLM）は、与えられた複雑なコンテキスト情報を驚くほど高い精度で理解する能力を持つ一方で、その理解度に見合うほど洗練された長文を生成する能力には顕著な限界があります。この「理解は得意だが、生成はまだ課題」という根本的な非対称性を克服することが、今後の重要な研究課題の一つとして挙げられています。
• 計算量と効率性の問題: 特にTransformerモデルの自己注意メカニズムに起因するO(n²)の計算量の複雑性は、シーケンス長が増加するにつれて深刻なボトルネックを引き起こし、実際のアプリケーションに大きな影響を与えています。例えば、Mistral-7Bの入力を4Kトークンから128Kトークンに増やすと、計算量が122倍に増加するとされています。LLMの推論段階におけるメモリ制約も、膨大なリソースを必要とし、応答時間とスループットに影響を与えています。したがって、この計算効率性をいかに最適化するかが重要な課題となっています。
• メモリシステムの複雑性: LLMは本質的に各インタラクションを独立して処理するため、連続した対話の中で状態を維持するネイティブなメカニズムを欠いています。これにより、整合性のある操作シーケンスを維持するためには、明示的なメモリ管理システムが必要となります。さらに、「コンテキストオーバーフロー」（モデルがコンテキストウィンドウの限界を超えて過去のコンテキストを「忘れる」問題）や「コンテキストコラプス」（コンテキストウィンドウが拡大したり会話メモリが増加したりすることで、モデルが異なる会話コンテキストを区別できなくなる問題）といった課題も存在します。また、複数のメモリシステムを統合する際の課題や、ツールを使用する際の複雑なオーケストレーション（調整）の枠組みにおけるマルチツールの連携をいかにスムーズに行うかといった問題も残されています。

今後の研究方向

• 理論的基盤の確立: コンテキスト・エンジニアリングの分野では、その数学的原理やスケーリング法則のさらなる解明が求められています。特に、O(n²)の計算上の課題に対するより深い理解と、それを乗り越えるための理論的枠組みの構築が重要です。
• 技術革新の推進:
  • 長文処理のための新しいアテンションメカニズム:
    • State Space Models (SSMs)は、MambaやLongMambaなどのモデルが示すように、線形計算複雑度と一定のメモリ要件を維持することで、従来のTransformerよりも効率的な長文処理の可能性を秘めています。
    • Dilated attention（LongNetなど）は、トークン距離の増加に応じてアテンションフィールドを指数関数的に拡大し、線形計算複雑度を実現します。
    • Toeplitz Neural Networks (TNNs)は、時空間計算量を対数線形に削減します。
    • Linear attentionメカニズムは、自己注意をカーネル特徴マップの線形ドット積として表現することで、複雑度をO(N²)からO(N)に削減し、非常に長いシーケンスの処理を大幅に高速化します。
    • Position Interpolation技術は、位置インデックスをインテリジェントに再スケーリングすることで、モデルが元のコンテキストウィンドウの制限を超えてシーケンスを処理できるようにします。YaRN、LongRoPE、PoSEなどがこのアプローチに含まれます。また、Self-Extend技術はファインチューニングなしでLLMが長文コンテキストを処理することを可能にします。
    • Ring Attentionは、ブロック単位の計算を複数のデバイスに分散し、通信とアテンション計算をオーバーラップさせることで、非常に長いシーケンスの処理を実現します。
    • Sparse attention技術は、Shifted sparse attention (S²-Attn)やSinkLoRAなどで、計算量の大幅な削減とパフォーマンス維持を両立させます。
    • Efficient Selective Attention (ESA)は、クエリとキーベクトルを低次元表現に圧縮することで、トークンレベルで重要な情報を選択する手法です。
    • 効率的なメモリ管理戦略として、Rolling Buffer Cache、StreamingLLM、Infini-attention、Heavy Hitter Oracle (H2O)などがあります。
    • コンテキスト圧縮技術には、QwenLong-CPRSやInfLLMなどが含まれます。
  • より高度なメモリ拡張アーキテクチャ: LLMの固定されたコンテキストウィンドウの限界を克服するために、MemGPTのようにOSからヒントを得た仮想メモリ管理の概念を実装した階層的メモリシステムが開発されています。Activation Refilling (ACRE)のような階層型キャッシングシステムも、広範囲の理解と詳細な情報を統合するために研究されています。知識を相互接続されたセマンティックネットワークとして構造化する知識組織化手法や、検索と忘却メカニズムを統合する検索メカニズム指向のアプローチも進化しています。MemLLM、Self-Controlled Memory (SCM)、REMEMBERER、MemOS、A-MEM、CAMELoT、Echoなど、多様なメモリ強化エージェントが開発されており、これらは短期記憶と長期記憶の両方を活用して環境に適応し、経験から学習します。将来の研究では、パラメトリックな精度と非パラメトリックな効率性を組み合わせたハイブリッドメモリフレームワーク、大規模な応答評価のための自動フィードバックメカニズム、共有外部メモリを介した協調学習を可能にするマルチエージェントメモリシステム、知識グラフ統合によるメタデータ学習の強化、ドメイン固有のメモリ、そしてパラメータ効率の高いメモリ更新技術などが期待されています。
  • グラフ構造化RAGの改善: FlashRAG、KRAGEN、ComposeRAG、Self-RAG、GraphRAG、Graph-Enhanced RAGなど、グラフ構造を用いた検索拡張生成（RAG）の改善が図られています。
  • 自己洗練メカニズム: Self-RefineやReflexionのように、モデルが自身の出力を評価し、反復的に改善するメカニズムの開発も進んでいます。
  • ツール統合推論: Toolformer、ReAct、Gorilla、ToolLLMなど、LLMが外部ツールを呼び出して環境と対話する能力の強化も重要な方向性です。
  • エージェントシステム: AutoGen、MetaGPT、CAMEL、CrewAI、Swarm Agentなど、LLMベースのエージェントは自律的な操作や多角的なタスク実行において、ますます洗練されたものになるでしょう。
• 応用駆動型研究:
  • ドメイン特化: ヘルスケア、セキュリティ、ロボット工学など、特定のドメインに特化したLLMやエージェントの開発が進むでしょう。
  • プロトコル標準化: エージェント間の通信と協調のためのプロトコル標準化（MCP/A2A/ACP/ANPプロトコル）は、マルチエージェントシステムの相互運用性を高める上で不可欠です。
  • 人間-AIコラボレーション: LLMの進化は、人間とAIの協調作業の新たな可能性を切り開くでしょう。
  • 本格運用でのスケーラビリティ: LLMの性能を維持しつつ、実際のシステムで大規模に展開し、効率的にスケーリングするための研究も重要です。
• 安全性と倫理的考慮事項: AIシステムの社会実装が加速する中で、コンテキスト・エンジニアリングの進化に伴う安全性確保や倫理的な問題への対処は、未来の研究における最優先事項の一つです。これには、モデルのバイアス増幅（例えばLLMが自己バイアスを増幅する可能性）、幻覚の軽減、プライバシー保護、出力における帰属の課題などが含まれます。

おわりに

コンテキスト・エンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を最大限に引き出すため、「情報ペイロード」を体系的に設計・最適化・管理するための「科学」であると定義されます。これは、単にプロンプトを「設計する芸術」から、情報供給のロジスティクスとシステム全体の最適化という「科学」へと、その焦点を大きくシフトさせるものです。

外部知識の統合、永続的な記憶の維持、そして複雑な環境との動的な対話能力を通じて、LLMは真に洗練された、文脈を理解し活用するAIシステムへと進化しています。本調査研究が包括的なタクソノミーと技術ロードマップを提供することで示すように、コンテキスト・エンジニアリングはAI分野における研究者とエンジニア双方にとって、未来のAIシステムを構築するための不可欠なロードマップを提供しています。今後もこの分野の進展は、私たちがAIとどのように関わり、その能力を社会にどう役立てていくかを大きく左右するでしょう。

More Information

• arXiv:2507.13334, Lingrui Mei et al., 「A Survey of Context Engineering for Large Language Models」, https://arxiv.org/abs/2507.13334