・英語による用語：Context Window
・用語カテゴリ：技術用語
・日本語読み：コンテキストウィンドウ（コンテキスト長）
・種別：LLMの入出力上限
・位置づけ：AIが一度に扱える情報量（トークン）の上限
・関連：トークン ／ LLM ／ Transformer ／ RAG
・備考：LLMが一度に処理できる入力＋出力の最大トークン量。大きいほど長い文脈を保持できる。
Context Window（コンテキストウィンドウ）とは？AIが一度に扱える情報量
Context Window（コンテキストウィンドウ／コンテキスト長）とは、大規模言語モデル（LLM）が一度のやり取りで処理できる情報量の上限を指す用語です。入力したプロンプトと、モデルが生成する出力を合わせた長さを「トークン」という単位で数え、その最大値がコンテキストウィンドウのサイズになります。
コンテキストウィンドウは、AIの「短期記憶」の広さに例えられます。ウィンドウが大きいほど、長い文書、複数のファイル、これまでの会話履歴などをまとめて渡して一貫した回答を得られます。逆にウィンドウを超えた分は「忘れられる」ため、長い会話では過去のやり取りが抜け落ちたり、長文の後半が考慮されにくくなったりします。近年のモデルは数十万〜数百万トークン規模へと大幅に拡大し、書籍一冊分やコードベース全体を一度に扱えるものも登場しています。
実務では、長い契約書やレポートの要約・分析、大量の参考資料を踏まえた回答（RAGと組み合わせた検索補助）、長時間の対話などでコンテキストウィンドウの広さが効いてきます。
一方で、ウィンドウが大きくても中盤の情報が見落とされやすい「ロスト・イン・ザ・ミドル」現象や、入力が長いほど処理コスト（トークン課金）と応答時間が増える点には注意が必要です。必要な情報を絞って渡す設計が、精度とコストの両面で重要になります。
