Context Engineering Nyuumon: Kyuuwari no Engineer ga Shiranai LLM no Mittsu no Shikaku (Japanese Edition) Kindle Edition

ChatGPT、Claude、Copilot──どのLLMを使っても出力が「70%の出来」で止まる。その原因は、モデルの性能ではなく、コンテキストの設計にあります。 本書は、LLMの内部メカニズムを科学的に理解し、AIの精度を意図的に設計するための理論書です。「AI仕様駆動開発」の原点となる考え方を、研究論文に基づいて解説します。 ■ 死角1：Lost in the Middle LLMは長いコンテキストの「中間」に置かれた情報を忘れる──スタンフォード大学の研究が示した構造的な弱点を解説。なぜRAGの検索結果を「全部渡す」と精度が落ちるのかが分かります。 ■ 死角2：Lost at the Beginning of Reasoning 推論モデル（o1、Claude等）は「考え始め」で方向を誤ると、その後の推論すべてが歪む。最初の一歩を正しく踏ませるコンテキスト設計が鍵です。 ■ 死角3：70%問題（スコープの肥大化） 大きなタスクを丸投げするほど、LLMの出力精度は下がる。スコープ収束パターンとコンテキスト縮小戦略で、精度を98%まで引き上げる方法を解説します。 【本書で学べること】 ・LLMが抱える3つの構造的弱点とその科学的根拠 ・コンテキスト縮小戦略──精度を意図的に設計する手法 ・スコープ収束パターンと二段階AI活用 ・精度モードと推論モード──指示の粒度の使い分け ・AI仕様駆動開発につながる「分割と設計」の思想 「AI仕様駆動開発」と合わせて読むことで、なぜ仕様書がAI開発の成否を決めるのかが、科学的に理解できます。 Read more