コンテキストロット

ひと言でいうと

• AI に渡す量が増えるほど、答えの正確さが落ちていくこと
• コンテキストウィンドウ の上限に届く前から起きる

会話の履歴や貼った資料が長くなると、AI は大事なところを読み落としやすくなります。この傾向を、コンテキストロット（「文脈が傷んでいく」）と呼びます。

2025年7月に、AI 向けのデータベースを作る Chroma 社が、18のモデルで調べた報告書「Context Rot」を出し、広く使われるようになりました。報告書では、渡す量が増えると、簡単な課題でも答えが不安定になることが示されています。

例

資料を何本も貼った長い会話で、最初に伝えた「社外向けに書く」が守られなくなる。

知っておくと役立つこと

• 上限が大きくても安心しない：たくさん渡せることと、全部を同じように読めることは別です。
• 関係のないものは渡さない：要点に絞って渡します（コンテキストエンジニアリング）。
• 長くなったら区切る：新しい会話へ移って、要点だけを渡します（引き継ぎ3行）。

では

前提は会話の外に置く

CLUBS では、決めたことを会話の外の 案件 に残しておけます。会話が長くなったら新しくして、「案件を読んで」で要点だけを渡し直せます。