コンテキストウィンドウとは：AIが一度に見渡せる「作業机」の広さと、長い会話で起きることを、公式資料で確かめる

3行でいうと

コンテキストウィンドウは、AIが一度に見て参照できる文章の量です。Anthropicは「作業記憶」にたとえています。
量はトークンで数え、入力だけでなくAIの答えも含まれます。会話が続くと、それまでのやりとりが全部載り続けます。
上限に近づくと、サービスによっては古い部分を要約します。上限の前でも、量が増えると思い出す力は落ちるとされています。
見立てでは、話題が変わったら新しい会話を始め、大事な条件は途中で書き直すのがよさそうです。

この記事は公式・一次資料を読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。

先に結論

コンテキストウィンドウは、AIが文章を作るときに、一度に見て参照できる文章の量です。Anthropic（Claudeの会社）は「作業記憶（ワーキングメモリ）」にたとえ、訓練に使った大量のデータとは別のものだと説明しています。
量はトークン（AIが文章を数える単位）で数えます。入力だけでなく、AIが書く答えも含まれます。
会話が続くと、それまでのやりとりがすべて「机の上」に載り続けます。上限に近づくと、サービスによっては古い部分を要約するなどの工夫が働きます。
上限に達していなくても、量が増えると、情報を正確に思い出す力は落ちていく、とAnthropicは書いています。

たとえ話：作業机

AIの仕事場に、1つの机があるとします。机の広さが、コンテキストウィンドウです。

机に載せるのは、これまでの会話、渡した資料、AIへの前置きの指示、そしてAIが書いている途中の答えです。
机に載っているものは、全部見える。でも、机の外にある本は見えません。AIが訓練で学んだことは、頭の中の知識で、この机とは別の話です。
机が広くても、物が多すぎると、端のほうのものを見落としやすくなります。

「机の広さ」は、会社やモデルで違います。

数字で見る：どれくらいの広さか

開発者向け（API）

Anthropicの文書（2026年10月8日確認）では、次のとおりです。

1Mトークン（100万トークン）：Claude Sonnet 5.5、Haiku 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1などの現行モデル。特別な設定なしで使える。
200kトークン（20万トークン）：それ以外のClaudeモデル。
1回の答えの最大：1Mのモデルで128kトークンまで。

Googleの文書は、昔のモデルは約8,000トークンで、そのあと32,000、128,000と広がり、Geminiは100万トークンを受け付けた、と書いています。100万トークンの目安として、Googleは、約5万行のコード、平均的な長さの小説8冊、200本以上のポッドキャストの書き起こしと書いています。

OpenAIの文書は、文章を作るモデルでは、入力と出力を合わせたものが、モデルごとの最大のコンテキスト長を超えてはいけない、と書いています。モデルごとの具体的な数字は、この記事では確かめていません。

Claudeのチャット画面（claude.ai）

Anthropicのヘルプによると、有料プランでは、最新のモデルで最大1M、ほかのモデルは500Kか200Kです。そして、AIの答えの分が確保されるため、会話の最大の長さは、全体の数字より少し短くなります。

モデルごとの表もあります。たとえば、Claude Sonnet 5.5、Opus 5.5、Haiku 5.5、Fable 5.1は1M、Fable 5は500Kです。同じモデルでも、API（1M）とチャット画面（500K）で数字が違う例があります。使う場所で確認が必要です。ヘルプは有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）の話だけで、無料プランの数字は確認できていません。

いっぱいになると、何が起きるか

会話が続くほど、机が埋まる

Anthropicの文書によると、毎回の入力には、それまでの履歴のすべてと、新しいメッセージが含まれます。AIの答えも、次の回の入力の一部になります。机に載るのは、次のものです。

前置きの指示（システムプロンプト）
これまでのメッセージ全部。道具の結果、画像、書類を含む
道具の説明
AIが書いた答え（考える過程の「思考」も含む）

上限を超えたとき

開発者向けのAPIでは、次のように動くと書かれています。

入力だけで机に載らない場合：エラーになります（「プロンプトが長すぎる」という趣旨）。
Claude 4.5以降のモデルでは、入力に答えの最大長を足して上限を超えるだけなら、リクエストは受け付けられます。書いている途中で上限に達すると、そこで止まり、「上限に達した」という印が返ります。

チャット画面では、Anthropicのヘルプに、自動の「文脈の管理」が書かれています。会話が上限に近づくと、Claudeが古いメッセージを要約して、続けられるようにします。この機能は、コード実行の機能をオンにしているときだけ働くとあります。全体の履歴は残っていて、あとから参照できる、とも書かれています。ただし、とても大きな最初のメッセージのように、上限に当たる場合もあると注意しています。要約が働くと、使える量（利用上限）の消費が増える、という説明もあります。

Anthropicのエンジニア向けブログ（2025年9月29日）も、上限に近づいた会話を要約して、新しい机で続ける方法を「コンパクション」と呼んで紹介しています。

見立てです。要約は、細かい部分が省かれることがあるので、会話の初めのほうで決めたことが、あとで少しずれて伝わる可能性はあると思います。大事な前提は、新しい会話の最初に、もう一度書いておくのが安全です。

上限の前でも、精度は落ちる

「机が足りている」ことと「ちゃんと見えている」ことは、別です。

Anthropicの文書は、トークンの数が増えると、情報の正確さと思い出す力が落ちていく現象を「コンテキストロット」と呼んでいます。量の多さだけでなく、何を載せるかを選ぶことが大事だとも書いています。
エンジニア向けブログは、AIの「注意の予算」には限りがあり、トークンが増えるほど薄く配分されるとたとえています。性能は、ある地点で急に落ちるのではなく、少しずつ落ちるとのことです。
Googleの教材は、AIが文中のすべてのトークンどうしの関係を見るため、計算量が増えやすいと説明しています。文章が長いと、返事の始まりが遅くなりやすい、とGoogleのロングコンテキストの文書も書いています。

お金とのつながり

API料金の表で、Anthropicは「90万トークンの依頼も、9千トークンの依頼も、1トークンあたりの単価は同じ」と書いています（Haiku 5.5だけ、10万トークンを超えると高くなる）。ただし、トークンの数が増えれば、その分の請求は増えます。毎回、それまでの履歴を送り直すので、会話が長くなると1回あたりの入力が増えます。

同じ前置きや資料を何度も送るときは、プロンプトキャッシュという割引の仕組みがあります。Googleの文書にも、同じような「コンテキストキャッシュ」があります。

長い会話とうまく付き合う（見立てです）

見立てです。公式の説明から、次の使い方がよさそうだと考えました。

話題が変わったら、新しい会話を始める。Anthropicのヘルプは、長い会話で利用上限に近づいたとき、新しい会話に移ることを勧めています（会話の長さの上限とは別の話です）。
渡す資料は、必要な部分だけにする。
大事な条件は、会話の途中でも書き直す。
とても長い資料は、全部を渡す代わりに、必要な部分だけ探して渡す方法もある。これはRAGと呼ばれ、次の記事で扱います。

気をつけること

数字は2026年10月8日に確認した時点のものです。モデルや上限は変わりやすいです。
同じモデルでも、APIとチャット画面で数字が違うことがあります。無料プランの数字、ChatGPTやGeminiのアプリの数字は確認できていません。
自動の要約の動き方（いつ、どの部分を、どう要約するか）は、サービスごとに違うはずです。公式に書かれた範囲しか確認できていません。
「コンテキストロット」は、Anthropicの文書の用語です。どのくらい落ちるかの数字は、読んだページには出ていません。
「忘れる」の原因は、上限だけとは限りません。この記事では、ほかの原因は確かめていません。

出典

更新履歴

2026年10月25日 書き方を直しました。
- 前：運営者が使っていないと読める書き方 → いま：「この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません」。公式の資料を読んでまとめた記事で、使い心地は書いていない、という意味に直した