コンテキストウィンドウとは — AI が参照できる量

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AI や AI エージェントの性能表を見ていると、「コンテキストウィンドウ 100 万トークン（1M tokens）」といった数字をよく目にします。

コンテキストウィンドウとは一体何なのか、100 万トークン入るならどんな長文資料でも丸投げして問題ないのか。

IT連携マップ編集部が公式仕様と実機検証に基づき、基礎概念から実務上の注意点まで解説します。

主な AI のコンテキストウィンドウはどれくらいか？

コンテキストウィンドウ（英語で context window。コンテキスト長とも呼ぶ）とは、AI モデルが 1 回の通信で読み込み、処理できる情報の最大の量のことです。単位は トークン で数えられます。

AI エージェントが話しかけるたびにモデルへ送るすべての情報（コンテキスト）は、必ずこの枠の中に収まっていなければなりません。

2026 年 10 月現在、主要な AI モデルのコンテキストウィンドウは以下のとおりです。

日本語の一般的なテキスト（白書など）では、1,000 文字が約 525 トークン〜863 トークンに換算されます（トークン（AI）とは）。

つまり、100 万トークンは、日本語でおよそ 116 万〜190 万字にあたります。

注意：API の公称値と、ツール製品の内部制限は異なる

同じモデルでも、API で使う場合と、Codex などの AI エージェントで使う場合で、AI エージェントの側が小さめの上限を決めていることがあります。

例えば OpenAI の GPT-5.6 Terra は API 仕様上は 105 万トークン対応ですが、Codex CLI 0.163.0 の内部設定（models_cache.json）では 27.2 万トークンに制限されており、その 90% に達した段階で会話の圧縮が作動します。

コンテキストウィンドウに入れば、全部を同じように読めるのか？

誤解しやすいのが、「100 万トークン入るなら、大きな仕様書やログを全部入れても、全部を同じように読んでくれるはずだ」という点です。

結論から言うと、「コンテキストウィンドウに入る（エラーにならない）こと」と、「AI が情報を正しく使えること」は別です。

IT連携マップ編集部が試したところ、約 13 万字の資料の真ん中に差し込んだ「単純な事実 1 つ」を探す試験では、Claude のモデルは 3 回とも見つけ、Gemini 3.8 Flash Low は 3 回中 2 回見つけました。

一方、探す物が多い試験では、上の表のとおり、入力が長いほど成績が落ちます。また、資料の真ん中に書いた指示の 1 文は、長さよりもモデルで結果が分かれました（AI が指示に従わないとき）。

「コンテキストウィンドウに入るから大丈夫」と考えず、資料は必要な章や要点に絞って渡します。

コンテキストウィンドウが一杯に近づくと、何が起きるのか？

AI エージェントと対話を重ねてコンテキストウィンドウの容量が限界に近づくと、AI エージェントは自動でコンテキスト圧縮（compact）を行い、古い会話を圧縮して空きを作ります。

コンテキスト圧縮が起きると、古い会話に書かれていた細かい指示や前提条件が落ちることがあり、「AI が最初の指示に従わなくなる」原因の 1 つになります（長い会話で指示に従わなくなるとき）。

ここから先は調査の詳細です（約 2 分）。上のカードだけで決められます。調べた 1 件ずつの記録は IT連携マップ に、出典 URL と調査日つきで公開しています。