【書評】LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解く コンテキストエンジニアリング

吉田真吾（@yoshidashingo）です。

蒲生さんがいまもっとも熱い『コンテキストエンジニアリング』に関する書籍を出版されるということで、一歩先にご恵贈いただき拝読したので感想やどのような人たちが読むべきか感想をまとめました。

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結論

• LLMの唯一の制御技術である『コンテキストエンジニアリング』を基礎から／網羅的に／端的・簡潔に理解できる教科書として利用できる。
• コンテキストとして利用されるさまざまな情報を、それがなぜ必要かビジネス的な背景や技術的な背景、さらに詳しく知るための参考リンクまで丁寧に解説されている。

ということで、端的で読みやすい分量の中に、さまざまな目的のシステムにおいて、共通となるコンテキストの考え方の基礎から、コンテキストに含まれる各種情報が実際にどういうもので、どう扱うとよいかが理解できます。

LLMを活用するうえで、なんか期待していたようにはうまく動いてくれないんだよな、などと壁にぶつかってる場合や、これからLLMの活用に取り組んでみたいという人は『まずこの本を読んでから、自分が作りたいもの、活用したいユースケースにあわせた実践書に取り組む』と、LLMを業務で取り扱うプロへの最短の近道になると思います。

目次

第1章　LLMの仕組みから見るコンテキストの正体
  1.1　LLMの動作を知る意義
  1.2　LLMを構成するニューラルネットワークの基本
  1.3　LLMによるトークン生成のしくみ
  1.4　対話型LLMに施された工夫や注意点
  1.5　Reasoningモデルの進化へ
  1.6　まとめ
第2章　APIサービス利用におけるコンテキストの扱いと基礎機能
  2.1　LLMのAPIサービスの概要
  2.2　LLMベンダーが直接提供するAPIサービス
  2.3　クラウドベンダーが提供するAPIサービス
  2.4　APIやモデルの選定基準
  2.5　APIの基本的な使い方
  2.6　LLMによるツール利用
  2.7　出力スキーマの固定化
  2.8　Function CallingとStructured Output使用時のテクニック
  2.9　コンテキストキャッシュの仕組み
第3章　指示プロンプト開発の基礎
  3.1　前提となるリファレンス
  3.2　指示プロンプト開発時に把握しておくべき全体指針
  3.3　指示プロンプトの記述に活用される記法
  3.4　指示プロンプトの基本構造
  3.5　指示プロンプトの管理
  3.6　指示プロンプトの精度向上の技法
第4章　RAGにおけるコンテキスト整備
  4.1　RAGとは
  4.2　検索エンジン関連用語の整理
  4.3　RAGの全体のフロー
  4.4　RAGを使うかどうかの判断
  4.5　RAGで用いられる基盤技術
  4.6　検索を伴うRAGの精度向上のための工夫
  4.7　その他の話題
第5章　AIエージェント×ワークフローによる作業自動化
  5.1　AIエージェントはなぜ注目されたのか
  5.2　ワークフロー化によるコンテキストの分散
  5.3　市場が期待した「AIエージェント」の正体
  5.4　エージェントワークフローに関連するリファレンス
  5.5　具体例を見ながらエージェントワークフロー設計を学ぶ
  5.6　コンテキスト肥大化に伴うその他の課題と対策

なぜいまコンテキストエンジニアリングが必要とされるか

AIチャットを使う中で、プロンプトを構造的に設計することが常識となりました。そこからさらに現在だと、Deep AgentsやRAGやFunction CallingやMCP、組み込みツールの利用などがチャットやワークフローやエージェントを制御するうえで有用であることが知られてきました。これらはすべてLLM(モデル)に与える情報（＝コンテキスト）で制御をしています。

つまり、LLMを上手に使うためには、今までもこれからも唯一の制御技術がコンテキストエンジニアリングであるということです。

本書では、1章でLLMがトークン生成する基本的な仕組みやTransformerの解説から始まり、指示プロンプト（システムプロンプト）の基礎、RAGの基礎から最新テクニック、AIエージェントにおけるFunction CallingやMCP、組み込みツールや最新のスキル機能の解説などを通じて、コンテキストエンジニアリングという文脈からこの数年のLLMアプリケーション開発のトピックをすべて網羅しています。

おすすめポイント

個人的におすすめなポイントが3点あります。

1. すべてのトピックの説明が端的なうえに、蒲生さんの現場経験の知見・解釈でわかりやすく説明されていることで、コンテキストエンジニアリングという広大な知識体系に対して、まずなにをどこまで理解しておけばよいかが速習できる。
2. 1章のTransformerのデコーダーの解説がとてもわかりやすく、LLMをユーザーとして利用するうえでのコンプレックスとなりがちなTransformerの動作原理を理解できる。
3. 5章 5.5,5.6でエージェントワークフローを設計する際の具体的な手順や、コンテキスト肥大化などへの具体的対策などが解説されており、業務でテクニックをこのまま実践できる。

ということで、LLMアプリを構築するためにたくさんの書籍を読んですでに実践している人にとっても、絶対に手に取ったほうがいい1冊です。

最後に

書籍の中でも触れていらっしゃる、蒲生さんと以前に共同で執筆した『ドーナツ本🍩』や『赤い鳥の本🦜🔗』が同じく技術評論社さんから発売中です。コンテキストエンジニアリングを学んだら、詳しい実践のために活用してみてください。

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【書評】APIファースト Postmanで学ぶ効率的かつ柔軟な開発アプローチ

吉田真吾（@yoshidashingo）です。

川崎さんから本書をいち早くいただけたので、内容を拝読させていただき、書評にしました。

APIファースト【Kindle限定固定型】 Postmanで学ぶ効率的かつ柔軟な開発アプローチ

"APIファースト"を2025年に理解する意味

いまや広く"API"といえば、フロントシステムから接続するサーバーサイドのインタフェース、モバイルからモバイルバックエンドに接続するインタフェース、事業者間でデータ連携するためのインタフェースとして普及しており、あらためてその社会的意義は啓蒙するまでもないでしょう。ただし、本書ではシステムの重要な役割を担うAPIをなんとなく作ることから脱却し、一貫性をもって設計し、安全に堅牢に運用し、開発効率を向上する手法やプロセスを、Postmanを活用して具体的に解説しています。

API = RESTful ?

古くはSOAPから、GraphQL, gRPCなどAPIのプロトコル、インタフェースはさまざまありますが、本書ではもっとも普及しているRESTを主軸に、設計から運用まで基礎から丁寧に解説しています。

APIライフサイクル全体管理に利用できるPostman

Webやモバイルのユーザーインタフェースに比べて、APIの寿命は長くなる傾向があります。それはつまりAPIのインタフェース仕様はユーザーに対する『約束』であり、単なる使いやすさ以上に、そのあらかじめ決められたインタフェースの先にある機能が、全体業務の一部に組み込まれるため、後からコロコロ変えづらいという性質があるためです。（RESTに比べてGraphQLはそんなでもないだろうと言われても、まぁ程度問題かなと）

そう考えると、APIに求められる中長期的なライフサイクル管理の態度としては『使いやすくわかりやすく設計され』『正しく仕様がドキュメントとして公開されており』『安定・堅牢であることがテストで証明されている』状態で適切な範囲に公開されていることです。

これらを達成するために、Postmanは設計やドキュメント作成、テストにどう具体的に利用できるか、本書では画面キャプチャつきの手順がこまかく解説されているので、『初めてAPIを設計・公開する人』から、『あらためてAPIを堅牢にして、管理の手間を効率化したい熟練者』まで幅広く活用できます。

ディスカバリはいつも課題だ

APIもそうですが、MCPも、A2Aも、公開した機能/プロダクトを利用する側がどう見つけるかというのがいつでも課題になります。9章ではPostmanのAPIネットワークの仕組みについて解説があり、カタログ/マーケットプレイス/ポータルなど、ユーザーが自分で作ることの多い"見つけてもらう仕組み"についてオプションが提供されています。

今後もMCPやA2Aなど、プロトコル自体は定義されているが、分散されている世界の中で自分に合った他人の公開しているプロダクトを見つける仕組みについて、いつでも課題になるので、Postmanには具体的な選択肢としてそれらも仕組みの一端をになってもらえると嬉しいと思います。（欲張り）

コミュニティガイなPostman

わたしはPostmanが大好きです。APIのテスターとして昔から利用してたPostmanですが、ライフサイクル全体を管理できるようになっただけでなく、ここ4年くらいは平林さん、川崎さん、草薙さんという、いつお声がけしても快く登壇を引き受けてくださったり、RESTに限定されないAPIの活用シーンやMCPのバックエンドとしての統合に関する議論など、さまざまなトピックを議論させてもらったり、機会があればコミュニティに顔を出してくださり、それによってAPIの普及や近隣のテクノロジースタックの普及に対するコミットメントや貢献は計り知れません。

ということで、本書をたくさん買って広めて、API設計・開発・運用をあらためて学び直すことに加え、さらにAPIに支えられるたくさんのテクノロジースタックのコミュニティも間接的に応援できるという意味で、皆さんも一緒に布教しましょう。

『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』を発売します。

吉田真吾（@yoshidashingo）です。

2025年12月26日に、技術評論社から『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』を発売します。

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実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法 エンジニア選書

日々われわれがジェネラティブエージェンツでの製品開発や、セクションナインでのクライアントワーク、またAIコーディング道場での研修・実践で培ったClaude Codeの実践ノウハウを、『イチから始めやすく』『ツールが変わっても使える基本原則が理解できるような解説で』『網羅的だが飽きないようにコンパクトにまとめた』一冊になっています。

ぜひご活用ください。