近年、「○○エンジニアリング」という言葉が急速に増えています。 しかし、それらは必ずしも独立した技術ではなく、 AI活用の異なる側面を説明するための概念です。 本ページでは、それらの関係を一枚の地図として整理します。
2020 RAG 2021 Prompt Engineering 2023 Agent Engineering 2024 Loop Engineering 2024-2025 Context Engineering 2025 Harness Engineering
AIの活用は、 「質問を書く」 ところから始まり、 「AIが仕事をする環境を設計する」 方向へと発展しています。
Prompt Engineering
↓
Context Engineering
↓
Agent Engineering
↓
Harness Engineering
| 用語 | 役割 |
|---|---|
| Prompt Engineering | AIへの指示文を設計する。 |
| Context Engineering | AIに与える情報、履歴、知識を設計する。 |
| Agent Engineering | AIが自律的に行動する仕組みを設計する。 |
| Harness Engineering | AIを含むシステム全体を設計する。 |
Plan ↓ Act ↓ Observe ↓ Reflect ↓ Replan
これを Agent Loop と呼ぶことがあります。 Loop Engineering は、この繰り返し構造を設計する技術です。
Prompt ↓ Conversation ↓ Personal AI
Prompt ↓ Workflow ↓ Business Process ↓ AI Transformation
Prompt ↓ In-Context Learning ↓ Tool Use ↓ Reasoning ↓ Self-Improvement
AI Tool ↓ AI Workflow ↓ AI Agent ↓ Digital Workforce ↓ AI Organization
Prompt Literacy ↓ AI Literacy ↓ Critical Thinking ↓ Human-AI Collaboration
Human Goals
↓
Prompt Engineering
↓
Context Engineering
↓
Agent Engineering
↓
Harness Engineering
↓
Workflow Engineering
↓
Organization
下へ行くほど技術寄り、 上へ行くほど人間・組織寄りの視点になります。
Requirements Engineering
↓
Prompt Engineering
↓
Context Engineering
↓
Agent Engineering
↓
Harness Engineering
↓
Operations Engineering
AIエンジニアリングは、 従来のソフトウェア工学を置き換えるものではありません。 その上に新しい抽象化層が追加されたものと考えると、 非常に理解しやすくなります。
AIは突然現れた異物ではありません。 ソフトウェア技術は長年にわたり、 「より高い抽象化」を求めて発展してきました。 AIエンジニアリングも、その延長線上にあります。
1950s-1960s
機械語・アセンブリ
↓
1970s
構造化プログラミング
(Structured Programming)
↓
1980s-1990s
オブジェクト指向
(Object-Oriented Programming)
↓
1990s-2000s
インターネット・Web
(Web Engineering)
↓
2000s-2010s
クラウド・DevOps
(Cloud / DevOps)
↓
2020s
AI Engineering
↓
2030s ?
AI-Native Software Engineering
| 時代 | 中心課題 | キーワード |
|---|---|---|
| 1960年代 | どうやってプログラムを書くか | 高級言語、構造化 |
| 1980年代 | どうやって複雑さを管理するか | オブジェクト指向 |
| 1990年代 | どうやってネットワーク化するか | Web、分散システム |
| 2000年代 | どうやって大規模運用するか | クラウド、DevOps |
| 2020年代 | どうやってAIと協働するか | Prompt、Context、Agent |
| 2030年代? | どうやってAIを同僚として扱うか | AI-Native Software Engineering |
機械に命令を書く
↓
部品を組み立てる
↓
サービスを組み合わせる
↓
クラウドを運用する
↓
AIに目的を伝える
ソフトウェア技術者の仕事は、 常に「より低いレベルの詳細を隠し、 より高いレベルの目的を記述する」 方向へ進化してきました。
AIエンジニアリングとは、 「コードを書くこと」から、 「意図（Intent）を設計すること」 への大きな抽象化の飛躍とも言えます。