昨年、LLMを活用した開発は新しい段階に入りました。爆速開発が進む中、現場では次のような “文脈理解不足” に起因したトラブルが頻発しています。
・AIがプロジェクトの仕様や背景を正しく保持できない
・過去会話が長くなると回答精度が落ちる
・依頼内容が毎回ぶれる
例えば関数内のエラーハンドリングに一貫性を持たせるために作成していたクラスが急に使用されなくなったことや、機能それぞれの繋がりを把握できなくなり結局手動で実装したりすることが発生します。
そこで注目されているのが、AIパフォーマンスを最大化する技術
「コンテキストエンジニアリング」 です。
1. LLMのコンテキストウィンドウとは？
LLMには、一度に保持できる「作業メモリ」があり、これを コンテキストウィンドウ と呼びます。（=入力＋出力＋会話履歴の合計）
例えるなら「水の入ったコップ」。
水（トークン）を入れすぎると溢れ、前半の情報が消えます。
情報が多くなるほど“忘れ”が発生し、精度が低下します。
2. LangChainが推奨する4つのコンテキスト戦略
LLMを賢く利用するための基本戦略は次の4つです。
ポイント
- CompressはClaude Codeが裏側で自動最適化してくれるため、開発者が明示的に要約指示を出す必要はほぼありません。処理中に情報がどんどん圧縮されていくのを目にすることがあるかと思います。
- IsolateはClaude Codeの「サブエージェント」機能として実現可能。役割ごとにAIを分離することで精度が大幅に向上します。
3. Claude Codeで実現する“文脈保持型開発”
Claude Codeは、プロジェクト情報・コードルール・履歴を自動参照し、文脈を理解した出力を行う “コンテキスト最適化型AI IDE” です。
CLAUDE.mdの自動生成
・/init コマンド実行で、プロジェクトのCLAUDE.mdが自動生成されます。
・これはAIが最初に読む“文脈の入口ファイル”です。
CLAUDE.md内には以下を推奨する記述を追加してください：
「必要な文脈ファイル（仕様/ルール/設計など）は .claude/ 配下のmdを随時読み込むこと」
コンテキスト運用Tips
・会話が脱線したり精度が低下したら /clear で会話コンテキストだけリセット（.claude/ 配下の文脈ファイルは保持されるため、プロジェクト前提は消えません）。
・/context を実行すると、現在のコンテキストウィンドウ使用量や読み込まれている情報を確認できます(どの情報がAIのメモリを圧迫しているか可視化し、効率的に整理可能です）。
プロジェクト構成
project-root/
├── .claude/
│ ├── CLAUDE.md # /initで自動生成（AIが最初に読む入口）
│ ├── architecture.md # システムアーキテクチャ
│ ├── tech-stack.md # 採用技術と選定理由
│ ├── directory-structure.md # ディレクトリ構成
│ ├── data-model.md # データ構造
│ ├── rules.md # コーディング規約・命名規則・禁止事項
│ ├── tasks.md # 実装タスク・進行ルール
│ ├── knowledge/ # 技術知識（落とし穴・Tips）
│ └── features/ # 機能仕様書
└── src/ # ソースコード
ポイント
.claude配下に「プロジェクト文脈をAIに読ませたいもの」を集約することで、AI精度が劇的に向上します。
4. マルチエージェント化（サブエージェント）で精度UP
Claude Codeでは役割ごとにサブエージェントを作成できます（Isolate戦略）。
1エージェント万能型 → 役割分担型へ
これにより、一貫性と品質が大幅に向上します。
まとめ：
ここ最近でAIをただ使う時代から、AIに“どう文脈を与えるか”設計する時代 に進化しています。
コンテキストを効率よく管理し、より生産性の高い開発を行っていきましょう。
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