コンテキストとは？AIエージェントが次の判断に使う情報

確認日：2026年10月18日

オンライン文書の版番号：未確認

AIエージェントにファイルの修正を頼むとき、AIは何を読んで次の操作を決めるのでしょうか。利用者の依頼だけではありません。作業の決まり、開いたファイル、検索やツールの結果も判断の材料になります。

こうした情報を表す言葉が、コンテキストです。この記事では、AIエージェントが作業する場面を使い、何がコンテキストに入り、いつ変わるのかを説明します。

コンテキストとは

コンテキストは、LLMが次の言葉を作るときに参照できる情報です。AIエージェントでは、この情報をもとに、答えるか、ツールを使うかを決めます。

AIエージェントがモデルへ渡す指示、会話、資料、ツールの結果を、コンテキストとして1つの枠にまとめた図

例えば、架空の案内文の見出しを直す作業なら、利用者の依頼に加え、表記ルールと案内文の内容が必要です。これまでにどの見出しを直したかも、作業を続けるときの手がかりになるでしょう。

コンテキストは、モデルが学習時に得た知識とは別です。モデルがもともと知っている言葉や一般的な書き方に、今回の依頼で渡された情報が加わります。依頼に使うファイルがパソコンに存在していても、その内容が自動でモデルへ届くわけではありません。

コンテキストには、利用者が書いた依頼のほか、アプリが用意した指示、使えるツールの説明、渡した文書や画像、それまでの会話などが入ります。ツールを使った後には、その結果も次の判断の材料です。何が実際に渡るかは、アプリの作り方と設定によって変わります。

架空の案内文を直す場面で、利用者の依頼、表記ルール、案内文、ツールの結果が順にモデルへ渡る図

案内文を直す例では、初めに「見出しを表記ルールに合わせる」という依頼を受けます。次にエージェントが表記ルールと案内文を開き、読んだ内容がモデルへ渡る流れです。修正後の確認ツールが返した結果は、完了を決める材料になります。

検索先やファイルの場所だけを渡し、内容は必要になってから読む方法も選べるでしょう。場所を知っていても、本文を読んだことにはなりません。モデルが参照できるのは、その時点で実際に渡された情報です。

AIエージェントがツールを使い、返ってきた結果を見て次を決めるのは、作業の繰り返しです。その間に、コンテキストへ加わる情報も変わっていきます。

最初の依頼に、読んだファイルとツールの結果が順に加わる図

会話履歴を次の呼び出しに含めるか、古い部分を短くまとめるかは、アプリ側の扱いによります。前のやりとりが保存されていても、その全文が毎回モデルへ渡るとは限りません。長い作業では、重要な決定を記録し、必要なときに読み直す方法も使われます。

外部の資料から得た内容は、利用者の指示と同じ権限では扱えません。資料中に「これまでの指示を無視して」と書かれていても、作業上の命令として実行しないことが必要です。この問題はプロンプトインジェクションの記事で扱っています。

モデルが参照する情報がコンテキストです。モデルが一度に参照できる量の上限を、コンテキストウィンドウと呼びます。渡した情報だけでなく、これから作る出力の分も上限の対象です。

コンテキストエンジニアリングでは、目的に合わせて何を渡し、作業の途中でどう更新するかを考えます。例えば、最新版の案内文を選び、不要になった古い確認結果を外すことがその一例です。

ファイルやメモリーには情報を残せます。取得した内容をモデルへ渡せば、その内容がコンテキストです。

ファイルを扱うAIエージェントでは、共通の決まりを先に渡し、個別のファイルは作業中に探して読む構成があります。Claude Codeは、指示ファイルを先に読み、必要になったファイルをツールで探す例の1つです。

利用者は、依頼に必要な条件と、参照すべき資料を明示できます。ただし、添付した資料や長い会話を製品がどう渡すかは同じではありません。作業を続けるときは、重要な条件と直前の結果をAIが参照できているか確かめてください。