コンテキストウィンドウとは

コンテキストウィンドウとは、AIモデルが1回の応答を生成するときに参照できるテキストの上限のことです。読み方は「こんてきすとうぃんどう」で、context は「文脈」、window は「窓」を意味します。モデルが一度に見渡せる窓の広さ、と捉えると分かりやすい言葉です。

Anthropic 社の公式ドキュメントは、コンテキストウィンドウを「応答を生成するときに参照できるすべてのテキスト。応答そのものも含む」と定義し、学習に使われた大量のデータとは別の、モデルにとっての作業用の記憶だと説明しています。モデルが知識として持っている内容と、その場で読める内容は別物です。

大きさはトークン数で表されます。同じドキュメントでは、2026年9月時点で100万トークンの枠を持つモデルと、20万トークンの枠を持つモデルが案内されています。数字はモデルと時期で変わるので、使う前に提供元の最新の表で確かめます。

同じ資料によると、1回のリクエストで枠に数えられるのは次のすべてです。

• システムプロンプト
• それまでの会話の履歴（ツールの実行結果、画像、文書を含む）
• ツールの定義
• そのターンでモデルが生成する出力（考える機能の推論部分も含む）

会話は1往復ごとに履歴として積み上がり、次の入力に丸ごと含まれていきます。つまり会話が長くなるほど、新しい発言に使える余白は減ります。

上限を超えたときの挙動も仕様として決まっています。入力だけで枠を超えている場合、API は「prompt is too long」というエラーを返します。入力は収まっていても生成の途中で枠に達した場合は、比較的新しいモデルでは model_context_window_exceeded という停止理由で出力が止まります。チャット画面のサービスでは、古い発言から順に押し出して枠を保つ運用をしている場合もあります。

AIコーディングエージェントで長い作業をしていると、ファイルを読んだ内容やテストの出力がそのまま履歴に積まれていきます。公式ドキュメントには、1万行のログをそのまま読ませると数万トークンを使うという例が出てきます。

たとえば Claude Code では /context コマンドで、いま何が枠を使っているかを確認できると公式ドキュメントに書かれています。API を直接使う場合は、送る前にトークン数を数える機能で見積もれます。

もう1つ押さえたいのは、セッションをまたいだ記憶ではない点です。同じエージェントの公式ドキュメントは、各セッションは新しいコンテキストウィンドウから始まると明記しています。前回の決定事項を引き継ぐには、ファイルに書いて次回読ませる必要があります。

• 誤解：枠が大きければ、中の情報を全部同じように使える
  実際：2023年の論文「Lost in the Middle」は、関連する情報が入力の先頭か末尾にあると性能が高く、中ほどにあると大きく落ちる傾向を報告しました。Anthropic 社の資料も、トークン数が増えるほど精度と想起が落ちる現象を context rot と呼んでいます。
• 誤解：プロンプトキャッシュを使えば枠を節約できる
  実際：コンテキストキャッシュで変わるのは料金と処理時間で、キャッシュされた部分も枠には数えられます。
• 誤解：枠が100万トークンなら、出力も100万トークンまで書ける
  実際：コンテキストウィンドウは入力と出力を合わせた全体の枠で、1回に生成できる出力には別の上限があります。先の公式ドキュメントでも、100万トークンの枠を持つモデルの1回の出力上限は128kトークンとされています。入出力の上限の全体像はトークン上限のページを参照してください。

枠をあふれさせないための具体的な運用はコンテキスト管理術、何を枠に入れるかの設計はコンテキストエンジニアリングのページで扱っています。

• トークン
• トークン上限
• 大規模言語モデル（LLM）
• コンテキストエンジニアリング
• コンテキスト管理術
• コンテキストキャッシュ
• 推論

• 仕様駆動開発とは：実装前の手順
• AIコーディングエージェントの料金を抑える使い方
• AIと読む他人のコード：リポジトリ調査の型

• コンテキストウィンドウの仕組み（API 公式ドキュメント）：定義、数えられる要素、モデルごとの大きさ、上限を超えたときの挙動、context rot
• Liu ほか「Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts」（arXiv, 2023）：関連情報の位置によって長い入力の活用度が変わるという報告
• トークン消費の確認と削減（AIコーディングエージェント公式ドキュメント）：/context で枠の使われ方を確認する方法
• セッションをまたぐ記憶の仕組み（AIコーディングエージェント公式ドキュメント）：各セッションが新しいコンテキストウィンドウから始まること

Q1. コンテキストウィンドウとは何ですか？
AIモデルが1回の応答を生成するときに参照できるテキストの上限のことです。単位はトークンで、システムプロンプト、会話の履歴、ツールの結果、生成する出力までが同じ枠に数えられます。

Q2. コンテキストウィンドウを超えるとどうなりますか？
入力だけで枠を超えている場合、APIはエラーを返して処理しません。生成の途中で枠に達した場合は、出力がそこで止まります。チャット画面のサービスでは、古い発言から順に押し出して続ける場合もあり、その場合は序盤の内容が参照されなくなります。

Q3. 100万トークンの枠があれば、長い資料を全部入れてよいですか？
入れること自体はできますが、精度の面では勧めにくいです。入力が長くなるほど想起の精度が落ちる傾向が報告されていて、特に中ほどに置いた情報は使われにくくなります。今回の質問に関係する部分に絞って入れるほうが、結果は安定しやすくなります。