CLAUDE.mdは氷山の一角 -- Context Engineeringの全体像を10分で理解する

Zenn / 2026/3/31

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要点

「CLAUDE.md」という具体例から出発し、Context Engineering（文脈設計・与える情報の組み立て）を全体像として俯瞰できるよう10分で整理する内容です。
生成AIの性能はプロンプト単体だけでなく、どの情報をどの形式・順序・粒度で与えるか（文脈の作り方）に強く依存する点が中心論点です。
「氷山の一角」という比喩の通り、単なる設定・テンプレ活用に留まらず、背景知識や制約、参照構造まで含めた包括的な設計観点を提示します。
実務で再現しやすいよう、Context Engineeringを捉えるための考え方（何を整えるべきか）を抽象化して説明しています。

はじめに「CLAUDE.mdを書けばClaude Codeが賢くなる」これは正しいです。正しいんですが、それだけで満足していると、わりと早い段階で壁にぶつかります。筆者自身、自社プロダクトにContext Engineeringを組み込み、チーム開発の現場で何度も調整を重ねてきました。CLAUDE.mdを丁寧に書いても、AIが的外れな回答をする。RAGを入れたら精度は上がったけど、今度はトークンが爆発する。メモリを設計したら、古い情報と新しい情報が混ざって余計に混乱する。氷山の下のレイヤーを一つずつ掘り下げていく、地味で泥臭い作業の連続でした。その試行錯誤を経た今だからこそ...

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