コンテキストエンジニアリング：「トークンマキシング」から意図的なキュレーションへ
AI支援エンジニアリングにおいて、単に大量のトークン（コンテキスト）を投入する「トークンマキシング」から、質の高いコンテキストを厳選して与える「規律あるキュレーション」へとパラダイムシフトが起きている。2026年までに、このシフトがAI支援開発の生産性と成果の品質を大きく左右する「決算の年」になると論じている。
背景メモ
- Cortiはデンマーク発の医療AIスタートアップで、リアルタイムの音声認識と臨床推論を組み合わせた救急対応支援システムを提供している。同社の共同創業者Andreas Cleveは、AIエンジニアリングの実践的課題について頻繁に発信している。
- 「Tokenmaxxing（トークンマキシング）」は、LLM（大規模言語モデル）への入力をとにかく大量に詰め込むことで品質を上げようとするアプローチを揶揄した造語。プロンプトに全社ドキュメントや過去の会話履歴を丸ごと突っ込むような戦略を指す。
- 2025年現在、AIエンジニアリング業界では「コンテキストエンジニアリング」という新しい専門分野が台頭している。これはプロンプトエンジニアリング（単なる指示文の工夫）を超え、モデルに渡す情報の取捨選択・構造化・優先順位付けを体系化する領域。
- この記事の主張の核心：AIが高度化するにつれ、最適なパフォーマンスは「より多くのトークン（情報断片）」ではなく「より厳選された文脈情報」から生まれるという方向へパラダイムが移行しつつある。