一言で
コンテキストウィンドウは、言葉を扱う AI のモデルが、返事を作るときに一度に参照できる文章の量のことです。量はトークンの数で表されます。
このページで分かること
- コンテキストウィンドウが何を指すか（出典ごとに数え方の範囲が少し違うこと）
- 学習に使ったデータとの違いと、長いほど何ができるか
- 上限を超えるとどうなるか、どんなものが量に数えられるか（各社の公式の説明）
先に知っておく言葉
- トークン：AI が文章を区切って扱う単位（→ 別ページ「トークン」）
- プロンプト：モデルに入力する文章（→ 別ページ「プロンプトとシステムプロンプト」）
- システムプロンプト：アプリを作る側がモデルに与える、ふるまいの指示（→ 別ページ「プロンプトとシステムプロンプト」）
- API：プログラムから AI を使うための窓口（→ 別ページ「API と料金の数え方」）
出典ごとの説明
どの出典も「モデルが一度に扱える量」という点では同じですが、何を数えに入れるかの書き方が違います。
- Google の機械学習の用語集：1つのプロンプトの中で、モデルが処理できるトークンの数、としている。大きいほど、モデルはより多くの情報を使って、筋の通った、ぶれの少ない返事を返せる、と説明している
- Anthropic（Claude の会社）の用語集：言語モデルが新しい文章を作るときに、さかのぼって参照できる文章の量、としている。大きければ、より込み入った長いプロンプトを扱える。小さいと、長いプロンプトや、長く続く会話でつじつまを保つことが難しくなることがある、としている
- Anthropic のコンテキストウィンドウの説明：返事を作るときに参照できるすべての文章で、作っている返事そのものも含む、と書いている（用語集の項は、返事を含むかどうかに触れていない）
- OpenAI（ChatGPT の会社）の説明：「context length（コンテキストの長さ）」という言い方で、文章を作るモデルでは、プロンプトと作った出力を合わせた量が、モデルの上限を超えてはいけない、としている
学習したデータとは別のもの
Anthropic の用語集は、コンテキストウィンドウは、モデルが学習に使った大量のデータとは別物で、モデルにとっての「作業用の記憶（working memory）」にあたる、と説明しています（Anthropic のたとえ）。
GPT-3 の論文（2020年）は、この窓の中に例を入れるだけで、モデルの重み（学習で決まる数値）を変えずに新しい仕事をさせる方法を試しています。論文の GPT-3 のモデルはどれも、コンテキストウィンドウが2048トークンでした。そのため、仕事の見本を入れる数は、窓に収まる範囲で、たいてい10〜100個にした、と書いています。
何が数えられ、超えるとどうなるか
Anthropic のコンテキストウィンドウの説明（Claude の API について）では、次のように書かれています。
- 数えられるもの：システムプロンプト、やり取りのすべてのメッセージ（道具の結果・画像・文書を含む）、道具の定義。その回にモデルが作る出力（考える過程の拡張思考を含む）も数えられる
- 会話が続くと：やり取りのたびに、前の発言と返事が窓の中にたまっていく。claude.ai のようなチャットの画面では、古いものから順に外していく扱いもできる
- 大きさ：モデルによって違い、最大で100万トークン。2026年10月1日の時点で、Claude Sonnet 5.5 などは100万トークン、Claude Sonnet 4.5 などほかのモデルは20万トークン
- 超えたとき：入力だけで上限を超えていると、どのモデルでもエラーが返る
- 長ければよいとは限らない：トークンの数が増えるにつれて、正確さや思い出す力が落ちる（context rot と呼ぶ）。そのため、どれだけ入るかと同じくらい、何を入れるかが大事、としている
- 上限に近づいたとき：会話の前のほうをサーバー側で要約して続ける仕組み（compaction）がある。Claude 4.6 以降のモデルで、ベータ版（試験提供）として使える
関連する言葉
- トークン・プロンプトとシステムプロンプト・大規模言語モデル・RAG・考えてから答えるモデル（→ この欄の別ページ）
出典
- Brown ほか「Language Models are Few-Shot Learners」arXiv:2005.14165、2020年 arxiv.org ↗
- Anthropic「Glossary」の Context window の項 platform.claude.com ↗
- Anthropic「Context windows」 platform.claude.com ↗
- OpenAI「Key concepts」の Tokens の項 developers.openai.com ↗
- Google for Developers「Machine Learning Glossary」の context window の項 developers.google.com ↗
確認メモ：2026年10月1日に、上の5つの出典の原文を開いて確かめました。Google の用語集・Anthropic の用語集・Anthropic の説明・OpenAI の説明で、窓に何を数えるか（入力だけか、返事も含むか）の書き方が違うため、出典の名前を付けて並べました。GPT-3 の論文は、2章の冒頭（few-shot の説明）・2.1節（モデルの作り）・2.4節（評価のやり方）で、2048トークンと「10〜100個」を確かめました。何が数えられるか、モデルごとの大きさ、上限を超えたとき、context rot、compaction は Anthropic の説明だけに書かれていたもので、Claude の API についての説明です。モデルごとの大きさは、確かめた日の時点の Anthropic の説明のとおりです。上限を超えたときの細かい扱い（出力の途中で上限に届いたときの止まり方など）は、モデルの世代で違い、細かくなるため載せていません。OpenAI の各モデルの上限の数字は、確かめたページに書かれていなかったため載せていません。「重み」「ベータ版」の言い換えは、ふつうの意味を一言で添えたものです。AIログのニュースの無料部分では、この言葉はまだ出てきていないため、「ニュースでの出方」の節は置いていません。