LLMを「嘘つき」から「専門家」に変える技術
Context Engineering 実践入門
Context Engineering 実践入門 | RAG・MCP・CLAUDE.md・Agentic RAG をベンチマークで体系化
Context Engineering 軸の【独立体系】RAG/MCP/CLAUDE.md を実証データで束ねる側 (ハーネス3部作とは別軸)
本書の概要
「同じ質問なのに、AIの回答が全然違う」原因はプロンプトではなくコンテキストにあります。架空の社内ツール3つで独自ベンチマーク実験を行い、コンテキスト戦略でAIの回答品質が最大4.6倍変わることを定量実証。「大規模モデルほど上手に嘘をつく」「小さいモデル+RAG > 大きいモデル単体」など衝撃の結果と、5段階のコンテキスト戦略・RAG・MCP・CLAUDE.mdまで体系的に解説。
この本でできるようになること
- 5段階のコンテキスト戦略を理解し、品質を2.2倍以上に引き上げられる
- RAG が効果の8割を占める理由と、ブレイクスルーポイントを実装できる
- MCP (Model Context Protocol) サーバーを設計・運用できる
- CLAUDE.md の段階的設計パターンで、プロジェクト文脈を最適化できる
- Agentic RAG を Python で実装できるようになる
対象読者
- 【中級エンジニア】プロンプトエンジニアリングの次のステップを知りたい人
- 【LLM活用検討中】RAG / MCP の使い分けを掴みたい人
- 【ハルシネーション対策中】「大規模モデルでも間違える」現象に困っている人
- 【Claude Code利用者】CLAUDE.md の段階的設計を学びたい人
- 【AIエージェント開発者】Agentic RAG を実装したい人
- 【ベンチマーク志向】定量的にコンテキスト戦略を比較したい人
この本で解決できる悩み
- プロンプトを工夫しても、AIの回答品質が安定しない
- RAG を実装したが、本当に効果が出ているのか分からない
- MCP サーバーを使うべきか、RAG だけで十分か判断できない
- CLAUDE.md にどう情報を載せれば最大化できるか分からない
- Agentic RAG という言葉は聞くが、普通の RAG と何が違うのか
- LLM を切り替えるたびに回答品質が変わって困る
この本の立ち位置
- ベンチマーク重視 (4.6倍の品質差を実験で実証)
- Context Engineering 特化 (プロンプト・ハーネスとは別軸の独立体系)
- 中級者向け (LLMを使ったことがある前提、RAG入門ではなく実践)
- Python 実装込み (96の本番品質コードファイルがGitHub公開)
なぜこの本か
- 独自ベンチマークで「コンテキスト戦略で品質が4.6倍変わる」を定量実証
- 「大規模モデルほど上手に嘘をつく」「小さいモデル+RAG > 大きいモデル単体」を実験で示す
- RAG / MCP / CLAUDE.md / Agentic RAG を1冊で網羅
- GitHub に96の本番品質コードを公開、再現可能な学習体験
- Claude Code との連携 (CLAUDE.md 段階的設計) を扱う
他のAI本との違い
| 比較対象 | 本書の違い |
|---|---|
| プロンプトエンジニアリング書籍 | プロンプト以前の「コンテキスト設計」に焦点。プロンプトの先のレイヤーを扱う。 |
| RAG 入門書 | RAG 単体ではなく、RAG / MCP / CLAUDE.md / Agentic RAG を統合した Context Engineering の体系として整理。 |
| ベンダー公式ドキュメント (OpenAI / Anthropic 等) | 独自ベンチマークによる定量実証。「実際に何倍変わるか」を実験で示す。 |
目次
- 01 扉 無料公開
- 02 はじめに 無料公開
- 03 5つの回答 — 同じ質問に5パターン 無料公開
- 04 LLM は嘘をつく — ハルシネーションの正体
- 05 Context Engineering の始まり
- 06 ファーストステップ — ゼロショットから戦略へ
- 07 Few-Shot — 例示で品質を上げる
- 08 RAG — 効果の8割を占める手法
- 09 フル Context Engineering — 5段階を統合
- 10 MCP — Model Context Protocol サーバー設計
- 11 Memory — 継続するコンテキスト
- 12 (以下続く、計22章+付録A)
「同じ質問をしているのに、AIの回答が全然違う」。原因は、プロンプトではなくコンテキストにあります。
本書では、架空の社内ツール3つを使った独自ベンチマークで、コンテキストの与え方によってAIの回答品質が 最大4.6倍変わる ことを定量実証しました。「大規模モデルほど上手に嘘をつく」「小さいモデル+RAG > 大きいモデル単体」という結果をもとに、Context Engineering の全体像を整理しています。
5段階のコンテキスト戦略、RAG (効果の8割)、MCP サーバー設計、CLAUDE.md の段階的設計、Agentic RAG 実装まで。プロンプトエンジニアリングの次の手を、実験データと96の本番品質コードで掴める1冊です。
「大規模モデルほど上手に嘘をつく。だから、コンテキストで真実を与える。」
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