基礎レッスン 1 / 5

コンテキストウィンドウとは

AIに情報をたくさん渡せば、良い答えが返ってくる？

Claude や ChatGPT に「関連しそうなファイルを全部入れたのに、なぜか的外れな回答が返ってきた」そんな経験はないでしょうか。

最近の生成AIは 10万〜20万トークン という非常に大きなコンテキストを扱えます。そのため「情報は多ければ多いほど良い」「とりあえず全部渡せば、AIがいい感じに理解してくれる」と思ってしまいがちです。しかし、情報量と活用のされ方は別の問題です。

実はこの考え方こそが、生成AIの性能を引き下げる原因になることがあります。その理由を理解する鍵が、コンテキストウィンドウです。

コンテキストウィンドウとは、 AIが「今この瞬間に参照しながら考えられる情報の範囲」のことです。

コンテキストウィンドウは「記憶の保管庫」ではないという点が重要です。

保管庫：書類を大量にしまっておけるが、今は使わない
作業机：いま考えるために、必要な資料だけを広げる場所

AIにとってのコンテキストウィンドウは後者です。机の上に関係ありそうな書類をすべて広げたらどうなるでしょうか？必要な資料がどこにあるかわからない。視線が散り、集中できない。結果として作業効率が落ちる。これはAIでも同じです。

コンテキストウィンドウの大きさはトークンという単位で測られます。最近のAIは20万トークン（数百ページ分の文章）を一度に入力できます。しかし、ここで重要な点があります。

AIは確かに大量のトークンを読むことはできます。しかし、すべてに等しく注意を払えるわけではありません。

これは人間でも同じです。200ページの資料を机に広げても、本当に重要なポイントに集中し続けるのは難しい。

生成AIでも同様に、特に「真ん中あたりの情報」が無視されやすく、重要な指示が埋もれてしまう現象が起こります。これは Lost in the Middle（中間情報の埋没）と呼ばれています。

コンテキストが大きく、情報を大量に入れられることは、 精度が上がることを保証しません。むしろ、情報を詰め込みすぎて重要な前提や制約が埋もれることで、 出力の質が下がるケースも珍しくありません。

「どれだけ入れられるか？」ではなく、 「このタスクで、本当に重要な情報は何か？」 ——これが最大化から最適化への転換です。

1. まず要点を要約してから渡す

長い資料やコードは、そのまま入れずに「何を理解してほしいか」を先に整理しましょう。

2. 情報の優先順位を明示する

「ここが最重要」「これは参考情報」といった形で、 重要度を言語化すると効果的です。

3. 一度に全部渡さない

大きなタスクは、フェーズを分ける・ステップごとに入力することで、 AIの注意を保ちやすくなります。