「プロンプトエンジニアリングはもう古い」「これからはコンテキストエンジニアリングの時代」——。2025 年後半から 2026 年にかけて、こうした見出しが SNS や技術メディアで急速に増えました。社内でプロンプト設計ガイドラインを整備し、研修まで実施した直後の担当者ほど「これまでの投資は無駄だったのか」と焦りを感じているかもしれません。
結論から言うと、プロンプトエンジニアリングの投資は無駄にはなりません。コンテキストエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングを置き換える概念ではなく、包含する上位概念として整理するのが正確です。既存のプロンプト設計スキルは、コンテキストを構成する複数要素のうちの 1 つとして、これからも中心的な役割を果たし続けます。
ただし、AI エージェントや本格的な生成 AI システムを外部ベンダーへ発注する段階に入ると、プロンプトだけでは足りない領域が出てきます。長期メモリ、外部情報（RAG）、ツール定義、コンテキストの圧縮運用——これらを設計・運用する視点が欠けたまま提案書を評価すると、PoC は成功しても本番運用で崩れる、というよくある失敗に陥ります。
本記事では、コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの位置関係を整理したうえで、コンテキストを構成する 5 要素、業界で定着してきた 4 つの管理戦略（Write / Select / Compress / Isolate）、実運用でつまずきやすいポイント、そして発注者として見積書・提案書のどこを見るべきかを、順に解説します。読み終える頃には、既存のプロンプト資産をどう位置づけ、追加で何を押さえるべきかの判断軸が手に入るはずです。
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コンテキストエンジニアリングとは？
コンテキストエンジニアリングの定義
コンテキストエンジニアリングとは、LLM（大規模言語モデル）が推論を行う瞬間に「何を見ているか」を設計・管理する技術 です。LLM は与えられた入力（コンテキスト）のみを手がかりに応答を生成するため、コンテキストの中身の質と構造が出力品質を大きく左右します。
この概念を広く知らしめたのは、2025 年 6 月に Shopify CEO のトビ・リュトケ氏が投稿した「context engineering is the art of providing all the context for the task to be plausibly solvable by the LLM（コンテキストエンジニアリングとは、LLM がタスクをもっともらしく解けるようにするための、すべてのコンテキストを提供する技法である）」という発言でした。その 1 週間後に、著名な AI 研究者のアンドレイ・カルパシー氏が「industrial-strength な LLM アプリでは、コンテキストエンジニアリングこそが、コンテキストウィンドウを次の一手にちょうどよい情報で満たすための繊細な芸術と科学だ」と応じたことで、業界共通のキーワードとして定着しました（Andrej Karpathy - X（旧 Twitter））。
ここで重要なのは「コンテキスト＝プロンプト」ではないという点です。LLM が実際に見ている情報は、ユーザーの直近の入力だけでなく、システムプロンプト、過去の会話履歴、外部データベースから取得した参照資料、呼び出せるツールの定義など、複数のソースが組み合わさった「情報の束」です。この束をどう組み立て、どこまで残し、どこを削るかを設計する営みがコンテキストエンジニアリングです。
なぜ今注目されているのか
なぜ 2025〜2026 年になってこの概念が急速に注目されているのでしょうか。背景には、2 つの実務的な変化があります。
1 つ目は AI エージェントの本格導入 です。1 回のプロンプトで完結する Q&A アプリと違い、AI エージェントは複数ステップを自律的に実行し、途中でツールを呼び出し、結果をふまえて次の判断を行います。この過程でコンテキストは膨張し続けるため、「何を残し何を捨てるか」の判断が精度と運用コストを直接左右します。
2 つ目は 単発プロンプトでは解決できない実運用課題の顕在化 です。「PoC ではきれいに動いたのに、本番では回答がぶれる」「長い会話の後半になると指示を無視し始める」——こうした症状の多くは、プロンプトの書き方ではなく、コンテキストの構造や量に起因します。会話の膨張やツール実行結果の積み上がりによってコンテキストの中身が劣化し、指示が埋もれたり過去の文脈がずれたりする現象が、AI エージェントの実運用では繰り返し報告されています（この現象の実証データは後述の「コンテキストの肥大化と劣化（context rot）」で改めて紹介します）。
言い換えれば、コンテキストエンジニアリングは流行のバズワードではなく、生成 AI の実務化フェーズに入ったからこそ必要になった、地に足のついたエンジニアリング領域なのです。
プロンプトエンジニアリングとの違いを比較表で理解する
対象範囲の違い
プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの一番の違いは、設計対象のスコープ にあります。
プロンプトエンジニアリングが扱うのは、主に「LLM に渡す指示文そのもの」です。役割の指定（あなたは○○の専門家です）、タスクの記述、出力フォーマットの指定、Few-shot 例、Chain-of-Thought 誘導など、テキストとして与える指示の書き方を工夫します。
一方、コンテキストエンジニアリングが扱うのは、LLM が推論時に参照する情報の全体 です。指示文はもちろん、過去の会話履歴、外部データベースから引いてくる資料、利用可能なツールの説明、直近のツール実行結果、ユーザーの長期プロファイルまで含めた「情報の束」全体を設計対象とします。プロンプトエンジニアリングが「一発の入力」の最適化だとすれば、コンテキストエンジニアリングは「その入力がどう組み立てられるかの設計・運用パイプライン」だと考えると整理しやすいでしょう。
目的とアプローチの違い
両者の違いを一覧にまとめると、次のようになります。
観点 | プロンプトエンジニアリング | コンテキストエンジニアリング |
|---|---|---|
主な設計対象 | 指示文（プロンプトテキスト） | LLM が推論時に参照する情報の束全体 |
主目的 | 1 回の出力の質を最大化する | 継続運用における出力の信頼性・再現性を確保する |
アプローチ | 手書きの試行錯誤・テンプレート化 | 情報の取得・選別・圧縮・分離を仕組み化する |
時間軸 | 単発の入出力 | セッション・エージェント実行全体 |
主要な担い手 | プロンプト設計者・業務担当者 | LLM アプリ設計者・ソフトウェアエンジニア |
失敗の主症状 | 意図と違う回答が返る | 長い会話の後半で崩れる／ツール出力が反映されない／機密情報の混入 |
「テンプレを整えても本番で動かない」「PoC は成功したのに運用に載せるとぶれる」といった症状に心当たりがある場合、原因はプロンプトの書き方ではなく、コンテキストの組み立て方にある可能性が高いといえます。
両者の関係 — 既存プロンプト資産の活かし方
ここが多くの担当者が最も気にしている点でしょう。両者は対立概念ではなく、プロンプトエンジニアリングはコンテキストエンジニアリングの一部 として位置づけられます。カルパシー氏の投稿を引用したメディアも「prompt engineering is now a subset of context engineering（プロンプトエンジニアリングは今やコンテキストエンジニアリングのサブセットである）」と整理しています（Context Engineering in 2026: From Karpathy's Tweet to Production Infrastructure - The Context Graph）。
具体的には、コンテキストを構成する複数要素（後述する 5 要素）のうち「システムプロンプト」と「ユーザー入力の整形」の部分は、まさに従来のプロンプトエンジニアリングの守備範囲です。社内で整備したプロンプト設計ガイドライン、研修で身につけた指示の書き方、Few-shot 例のノウハウは、コンテキストの中核部品として引き続き価値を発揮します。
プロンプトエンジニアリングそのものの解説はプロンプトエンジニアリング入門ガイドで扱っていますので、既存のガイドライン整備をこれから進める段階の方はあわせてご覧ください。
コンテキストを構成する 5 要素
LLM が推論時に見ている「コンテキスト」の中身を分解すると、大きく次の 5 つの要素に整理できます。
# | 要素 | 主な役割 | 既存プロンプト設計との関係 |
|---|---|---|---|
1 | システムプロンプト | 役割・制約・出力フォーマットの定義 | 既存資産をそのまま活用可能 |
2 | ユーザー入力 | 個別のタスク指示 | 既存資産をそのまま活用可能 |
3 | 会話履歴・長期メモリ | セッション内・ユーザー横断の記憶 | 新規に設計が必要 |
4 | 外部情報（RAG） | 社内文書・製品情報などの取得 | 新規に設計が必要 |
5 | ツール定義 | LLM が呼び出せる関数・API の説明 | 新規に設計が必要 |
以下、それぞれを短く見ていきます。
システムプロンプト・ユーザー入力
システムプロンプトは「このアシスタントは何者で、何をしてよく、何をしてはいけないか」を定義するテキストです。ユーザー入力はエンドユーザーが実際に打ち込むリクエストで、ここに前処理を加えて構造化することもあります。この 2 要素は、従来のプロンプトエンジニアリングがそのまま扱っている領域 です。既存のガイドライン・テンプレート・Few-shot 例はすべてここに集約されます。
つまり、社内で整備してきた資産は捨てる必要がありません。これから解説する 3〜5 番の要素を追加で押さえていく、と考えるのが実務的です。
会話履歴と長期メモリ
チャット形式のアプリケーションでは、過去のやり取りを LLM に再度渡すことで文脈を維持します。ただし、無制限に会話履歴を渡し続けるとコンテキストウィンドウを圧迫し、性能劣化やコスト増を招きます。そのため、直近 N 発言だけを渡す、要約して渡す、重要度に応じて選別する、といった設計が必要です。
さらに、セッションをまたいで「このユーザーは以前○○について質問した」「担当プロジェクトは△△だ」といった情報を保持したい場合は、長期メモリ の仕組みを設ける必要があります。これは会話履歴の延長ではなく、外部ストレージ（データベース・ベクトル DB など）と組み合わせた別レイヤーの機能で、後述する Write 戦略の主戦場でもあります。
外部情報（RAG）
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内文書・製品マニュアル・議事録などの外部データから、ユーザー質問に関連する部分だけを取得して LLM に渡す仕組みです。「LLM は自社の最新情報を知らない」という問題を解消する定番の手法として広く普及しています。
RAG の設計には、文書のチャンク分割、ベクトル化、検索アルゴリズム（ハイブリッド検索・リランキング）、取得件数の調整、渡し方のフォーマット化など、複数の意思決定が絡みます。ここは従来のプロンプト設計の守備範囲を大きく超える領域であり、コンテキストエンジニアリング固有の技術と言えます。
ツール定義（MCP・関数呼び出し）
AI エージェントは、外部の関数や API を呼び出しながらタスクを進めます。そのためには、LLM に対して「どんなツールが使えて、それぞれ何を入力・出力するか」を渡しておく必要があります。これがツール定義です。
近年は、ツールの定義方法を標準化するプロトコルとして MCP（Model Context Protocol） が広まっており、複数の LLM ホストや外部サービスの間でツールを共通化できるようになっています。MCP の仕組みや導入時の勘所はModel Context Protocol（MCP）とはで詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
ツール定義もコンテキストの一部です。ツールの数が増えすぎるとそれ自体がコンテキストを圧迫するため、「セッションごとにどのツールを渡すか」を選別する設計も必要になります。
コンテキストウィンドウという物理制約
以上 5 つの要素は、すべて コンテキストウィンドウ という物理的な上限（トークン数の枠）に押し込まれます。近年のモデルは 100K〜1M トークンといった大きな枠を持ちますが、後述するように「枠に入る＝性能を維持できる」ではありません。
コンテキストウィンドウの基礎知識はLLM のコンテキストウィンドウとはで整理していますので、単位や実効長の考え方が曖昧な方はまずそちらをご覧ください。
コンテキストを管理する 4 戦略（Write / Select / Compress / Isolate）
5 要素をコンテキストウィンドウという有限の枠に賢く詰め込むために、業界では 4 つの管理戦略が共通言語として使われています。LangChain が提唱したフレームワークで、多くの実装ガイドやベンダー提案書がこの用語で説明しています（From Prompt Engineering to Context Engineering - BigData Boutique）。発注者としても、この 4 語を押さえておくと提案書の中身が読みやすくなります。
Write（外部への書き出し・記憶の永続化）
Write は、コンテキストウィンドウの外に情報を書き出しておき、必要なときに引き出せるようにする戦略です。代表例は次のとおりです。
- スクラッチパッド: エージェントが途中経過のメモを外部に書き出し、必要なときだけ参照する
- 長期メモリ: ユーザーの好み・過去プロジェクト情報などをデータベースに保存する
- チェックポイント: 長いタスクの中間状態を保存し、次回セッションで再開できるようにする
「毎回すべてをコンテキストに載せる」のではなく「必要なものだけを外から引き寄せる」という発想が Write の核です。
Select（必要な情報だけを選び出す）
Select は、Write などで保管された情報プールから、その瞬間のタスクに関連するものだけを選び出す戦略です。RAG による関連ドキュメントの取得、利用可能なツール群からのツール選択、過去メモリからのユーザー属性取得などがここに該当します。
Select の質が RAG の精度そのものを左右するため、単純なベクトル類似度検索だけでなく、ハイブリッド検索（キーワード＋ベクトル）やリランキング（再スコアリング）の設計が重要になります。
Compress（情報を圧縮してトークン枠を守る）
Compress は、コンテキストに載せる情報のトークン数を減らしつつ、意味のある部分を残す戦略です。代表例は次のとおりです。
- 会話履歴の要約: 直近 N 発言はそのまま、それ以前は要約に置き換える
- 古い履歴の切り詰め: 一定期間を超えた発言を削除する
- ドキュメントの要約取得: RAG で取得した長い文書を、要約してから LLM に渡す
Compress は「情報を減らす」戦略ですが、雑に切り詰めると重要な文脈が失われるため、圧縮アルゴリズムの選定や、圧縮対象の見極めが設計上のポイントになります。
Isolate（サブエージェント・サブタスクへの分離）
Isolate は、1 つのコンテキストにすべてを詰め込むのではなく、タスクを分割して別々のサブエージェント・サブプロセスに割り当てる戦略です。それぞれのサブエージェントは、自分の担当範囲だけの絞られたコンテキストで動くため、精度が保ちやすくなります。
たとえば「調査 → 下書き → 校正」を 1 つのエージェントに任せるのではなく、それぞれ別のエージェントに分けて、必要な情報だけをリレーする設計が Isolate の典型例です。近年注目されているマルチエージェント構成は、Isolate 戦略の応用形と考えられます。
コンテキストエンジニアリングでつまずくポイント
理論を押さえたところで、実運用で発生しやすい落とし穴を 4 つに整理します。ここを知っておくと、ベンダーの提案書に「これらへの対策は？」と踏み込んで質問できるようになります。
コンテキストの肥大化と劣化（context rot）
近年の研究では、コンテキストウィンドウの上限まで情報を詰め込むと、たとえ枠内に収まっていても 正答率が急激に低下する ことが繰り返し報告されています。この現象は「context rot（コンテキスト腐敗）」と呼ばれ、Chroma の 2025 年の研究では 18 の主要モデル（GPT-4.1 / Claude 4 / Gemini 2.5 / Qwen3 など）で、公表されているコンテキスト長の限界に達するはるか手前から精度が 30〜50% 低下するケースが観測されています（Context Rot: Why LLMs Degrade as Context Grows - Morph）。
コンテキストウィンドウの物理制約と実効長のずれについてはLLM のコンテキストウィンドウとはで詳しく扱っていますので、あわせて確認してください。実務的には「大きな枠のモデルに乗り換えれば解決する」のではなく、Compress や Select で「載せる量そのものを減らす」設計が必須という結論になります。
RAG 統合とデータ整備の負荷
RAG は魔法の杖ではありません。社内文書を取り込む前提として、ドキュメントの整備（版管理・重複排除・アクセス権制御）、チャンク分割の粒度調整、ベクトル DB の運用、検索精度のチューニングなど、地道な作業が発生します。
「社内 Notion をつないでください」という依頼が来ても、その裏では「どの範囲を対象とするか」「機密文書をどう除外するか」「更新をどう反映するか」という設計・運用ルールの合意が必要です。ここを軽視した RAG は、期待した回答が返らないまま塩漬けになりがちです。
コスト・レイテンシのトレードオフ
コンテキストが大きくなるほど、1 回の推論あたりのコストと応答時間が増加します。たとえば入力トークンが 10 倍になれば、単純計算で入力課金も 10 倍、レスポンス時間も相応に延びます。
Select と Compress を組み合わせて「本当に必要な分だけを渡す」設計にしなければ、精度は上がっても運用コストが事業として成立しない、という状況に陥ります。特にエージェント型のシステムでは、1 タスクあたりの LLM 呼び出し回数が数十〜数百回に及ぶこともあり、コストへの影響は無視できません。
セキュリティ・機密情報の混入リスク
コンテキストに何を載せるかを設計するということは、「どの情報を LLM ベンダーのサーバーに送信するか」を設計することでもあります。RAG で社内文書を渡す場合、機密度の高い情報や個人情報が意図せず混入するリスクがあります。
さらに、外部ツールの実行結果や、ユーザー入力に含まれる指示を LLM が過信してしまう「プロンプトインジェクション」のような攻撃面も考慮する必要があります。プロンプトインジェクションの基礎と発注時のチェックポイントはプロンプトインジェクションとはで整理しています。
発注者としてコンテキストエンジニアリングにどう向き合うか
ここまで技術的な整理を進めてきましたが、本記事の目的は発注者としての判断軸を持ち帰っていただくことです。この章では、既存投資の位置づけと、提案書・見積書の見方、社内スキル計画のアップデート方針を整理します。
既存のプロンプトエンジニアリング資産は「コンテキストの 1 要素」として活きる
まず前提として、これまで整備してきたプロンプトガイドライン・研修コンテンツ・テンプレートは、コンテキストの構成 5 要素のうち「システムプロンプト」と「ユーザー入力」の設計 としてそのまま活用できます。捨てる必要はありませんし、価値が下がったわけでもありません。
むしろ、これから追加で押さえるべき要素（メモリ・RAG・ツール定義）を上乗せする段階に入ったと理解するのが正確です。プロンプト設計を発注者視点で整理したプロンプトエンジニアリングを発注者が理解するためのガイドも、ベンダーとの共通言語作りに活用いただけます。
AI システム発注時に見積書・提案書で確認すべき項目
「コンテキストエンジニアリングによる高精度化」といった記述が並ぶ提案書を評価するとき、少なくとも次の観点を確認するとブラックボックスを減らせます。
確認観点 | 具体的な質問例 |
|---|---|
メモリ設計 | 会話履歴はどこまで保持するか。長期メモリは持つか。持つならどのユーザー属性・行動を、どのストレージに、どれだけの期間保存するか |
RAG 設計 | 対象ドキュメントの範囲・更新頻度・アクセス権はどう扱うか。チャンク分割・検索方式（ハイブリッド／リランキング有無）の方針は |
コンテキスト運用 | Compress（要約・切り詰め）と Select（動的選別）はどのような場面で発動するか。context rot への具体的な対策は |
ツール定義 | 用意するツールの一覧と、それぞれの入力・出力・失敗時の挙動。MCP など標準プロトコルへの準拠状況 |
セキュリティ | 機密情報・個人情報がコンテキストに混入しない仕組み。プロンプトインジェクション対策の有無 |
コスト試算 | 想定利用量あたりの LLM 呼び出し回数と、月次コストの試算前提 |
評価・観測 | 出力品質・コスト・レイテンシをどう継続的に観測するか。ログの取得範囲・保存期間 |
これらの観点は、コンテキストエンジニアリングを謳うベンダーであれば説明できて当然の内容です。逆に、「LLM を組み込みます」という説明にとどまり、上記の粒度で答えられない場合は、本番運用フェーズで問題が発生する可能性が高いと考えて差し支えありません。
PoC から本番運用への移行チェックリスト
「PoC はうまくいったのに本番でぶれる」という失敗を避けるため、PoC の卒業判定にも次のような観点を加えることをおすすめします。
- 入力量が増えたときの挙動: PoC より 5〜10 倍の入力・会話履歴・添付資料でも精度が維持されるか
- 同時実行数への耐性: 想定ピーク時のリクエスト数でレイテンシとコストが破綻しないか
- 失敗時のフォールバック: LLM 呼び出しが失敗した場合の代替応答・エラーハンドリング
- 監視の仕組み: 出力品質・機密混入・異常応答を検知するログと通知
- 更新運用の合意: RAG 元データの追加・削除、システムプロンプト改訂、モデル差し替えの運用フロー
PoC は「動くこと」を、本番は「動き続けること」を検証する場です。この差を意識した契約・体制設計を発注前に確認しておくと、リリース後の後戻りコストを大きく減らせます。
社内スキル計画のアップデート方針
最後に、社内のスキル計画についても整理しておきましょう。プロンプト設計研修を廃止する必要はありません。むしろ、プロンプト設計は 5 要素のうち 2 要素を占める中核スキルとして継続すべきです。そのうえで、次の観点を追加すると、コンテキストエンジニアリングの時代に対応できる体制になります。
- RAG リテラシー: 社内文書をどう構造化しておくと AI で活かしやすいか、を業務担当者が理解する
- メモリ／履歴設計の考え方: 「AI に何を覚えさせるか」「何を忘れさせるか」を業務側が意思決定できるようにする
- ツール定義の共通理解: 業務プロセスのどこを自動化ツールに委ねるか、を業務担当者と設計者で対話できる語彙を持つ
- 評価・観測の視点: 出力品質を継続モニタリングする責任者・仕組みを持つ
エンジニア側だけでなく、事業部門・情シス・法務も含めた「発注する側の共通言語」を整えることが、コンテキストエンジニアリング時代の最大の投資対効果につながります。
まとめ — プロンプトエンジニアリングは終わっていない、拡張された
本記事では、コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの位置関係、コンテキストを構成する 5 要素、Write / Select / Compress / Isolate の 4 戦略、実運用で発生しやすい落とし穴、そして発注者としての判断軸を整理しました。最後に、持ち帰っていただきたい 3 点を再確認します。
- コンテキストエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングを包含する上位概念 です。既存のプロンプト資産は「システムプロンプト」「ユーザー入力」という 2 要素として引き続き中心的な役割を果たします。捨てる投資ではありません
- 追加で押さえるべきは 5 要素 × 4 戦略の枠組み です。メモリ・RAG・ツール定義という新しい 3 要素と、Write / Select / Compress / Isolate という 4 つの管理戦略を共通言語として持てば、ベンダー提案書の中身を評価できるようになります
- 発注時のチェックは 7 観点 に集約できます。メモリ設計・RAG 設計・コンテキスト運用・ツール定義・セキュリティ・コスト試算・評価と観測——この 7 項目を提案書に照らせば、「動く PoC」で終わらない、本番運用に耐える発注判断ができるはずです
「プロンプトエンジニアリングは終わった」というキャッチコピーの正体は、「プロンプトエンジニアリングだけでは終わらない」という産業側の要求の高まりでした。既存の投資を土台にしたまま、コンテキストエンジニアリングの視点を上乗せしていく——それが、2026 年以降に生成 AI システムを事業に組み込んでいく発注者にとって、最も現実的かつ再現性の高いアプローチです。
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よくある質問
- 単発のQ&Aチャットボットのような、複数ターンやRAGを伴わないシステムでもコンテキストエンジニアリングは必要ですか？
会話履歴やRAG、ツール呼び出しを伴わない単発の入出力であれば、本格的なコンテキスト設計の必要性は低いです。複数ターンの会話やエージェント的な処理を伴う段階に入ってから、本格的な設計を検討すれば十分間に合います。
- コンテキストエンジニアリングは外部ベンダーに一任すればよく、社内で学ぶ必要はありませんか？
一任は推奨できません。発注者側もメモリ設計・RAG設計など本記事で挙げた7つの確認観点をある程度理解していないと、提案書に書かれた内容の妥当性を評価できず、本番運用後になって問題が発覚しやすくなります。
- コンテキストの5要素・4戦略をすべて同時に整備する必要がありますか？何から着手すればよいですか？
同時整備は不要です。まず自社で起きている具体的な症状（回答がぶれる、長い会話の後半で崩れるなど）を特定し、該当するWrite・Select・Compress・Isolateのいずれかから優先的に着手するのが現実的です。
- ベンダーが「コンテキストエンジニアリング」という用語を使っていない場合、それだけで発注を見送るべきですか？
用語の有無だけで判断する必要はありません。メモリ設計やRAG設計など本記事で挙げた7つの確認観点に対して、どこまで具体的に回答できるかを基準に、ベンダーの実質的な対応力を見極めることが重要な判断軸になります。
- 本番運用中に「長い会話の後半で指示を無視し始める」といった症状が出た場合、まず何を疑うべきですか？
プロンプトの書き方よりも先に、会話履歴やツール実行結果の蓄積によるコンテキストの肥大化（context rot）を疑ってください。まずCompress戦略による要約・切り詰めの導入を検討するのが優先度の高い対応です。
