コンテキストウィンドウContext Window　—　読み：こんてきすとうぃんどう

コンテキストウィンドウは、モデルが一度に扱えるトークン数の上限（入力＋出力の合計枠）です。長い資料を渡せるか、会話をどこまで覚えているか、はこの枠で決まります。

① 枠の構造を理解する

ウィンドウの中身は 4 つに分けられます。①システム指示（役割・ルール）、②会話履歴、③参照資料（RAG で入れた文書など）、④出力の分。どれかを増やすと、他に使える分が減ります。

② 上限との付き合い方

枠を超える入力は拒否されるか、先頭や末尾が切り捨てられます。長い資料は要約して渡す、会話は要点を整理し直す、という運用が必要です。

③ 長いから良いとは限らない

枠が大きいモデルでも、関連情報が埋もれる「真ん中の情報が拾われにくい」傾向が報告されています。量より、必要な情報を選んで渡すことが精度に効きます。

上限の由来は Transformer（2017）のアーキテクチャ上の入力長制約です。初期の GPT-3 は 2,048 トークン程度でしたが、以後のモデルで数万〜数十万トークンへと拡大が続いています（現在の上限はモデルごとに確認が必要です）。

• Vaswani et al. (2017) Attention Is All You Need — arXiv:1706.03762
• Brown et al. (2020) GPT-3 — arXiv:2005.14165
• my-best.ai 用語辞典「コンテキストウィンドウ」

• トークン
• LLM（大規模言語モデル）
• プロンプト
• RAG（検索拡張生成）
• ハルシネーション（AI 幻覚）
• チュートリアル：枠の使い方を実感する（10 分） →
• ガイド：AI ツールの始め方： 初心者のための完全ガイド →

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔　〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

「（タスク）」でコンテキストウィンドウを使うときの配分案を、システム指示／会話履歴／参照資料／出力の 4 分類で作ってください。各項目の目安割合と、溢れた場合の優先順位も示してください。

以下の長文を、後続の LLM に渡すための要約にしてください。
条件：元の 20% 以内／結論と根拠の一覧を保持／数値と固有名詞は原文どおり／省略した章の一覧を最後に付ける。

（ここに長文）

これまでの対話を、新しい会話に引き継ぐための引き継ぎメモにしてください。
項目：目的／決まったこと／未決事項／次の一手／注意事項。各項目は 3 行以内で。

以下の資料と質問を扱います。指示：重要な前提は回答の冒頭で復唱し、根拠となる箇所は末尾に一覧で引用してください。これにより情報の埋もれを防ぎます。

【資料】（テキスト）
【質問】（質問）

「（タスク）」で入力が上限を超えた場合の運用手順を作成してください。手順：①分割の単位 ②各部分の処理指示 ③結果の統合方法 ④品質確認。ビジネス文書として 1 ページにまとめてください。

以下の候補から、質問に答えるために必要な文だけを選んでください。選んだ理由を各 1 行で示し、不要な文は理由付きで除外してください。

【質問】（質問）
【候補】（候補一覧）

• Vaswani et al. (2017) — arXiv:1706.03762
• Liu et al. (2023) Lost in the Middle — arXiv:2307.03172
• my-best.ai 用語辞典「コンテキストウィンドウ」

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

コンテキストウィンドウは「一度に扱える枠」であり、指示・履歴・資料・出力で分け合います。枠の大きさより、必要な情報を選んで渡す設計が精度とコストの鍵です。

• 上限は使うモデルで必ず確認する
• 長文は要約＋該当箇所の添付で渡す
• 長い会話は引き継ぎメモで新しく始める