「長くなった会話を要約したら、AIって馬鹿になるんじゃないの？」
ぼくは、ずっとそこが気になっていました。
AIとの会話が長くなると、途中で内容が短くまとめられることがあります。
すると急に、さっきまで守っていたルールを外したり、同じ説明を繰り返したりする。
まるで、途中から別の人に入れ替わったように感じることがあります。
そこで今回は、AIが会話を短くまとめると、本当に能力が落ちるのかを調べました。🔍
その違和感は、勘違いではありません
先に答えると、まとめ方が悪いと、AIの返事は実際に悪くなります。
Anthropicは2026年4月、Claude Codeで起きた品質低下について公式に説明しました。
古い会話の一部を消す処理に不具合があり、AIが忘れっぽくなったり、同じことを繰り返したりしていたそうです。
つまり、「前より変になった気がする」という利用者の感覚は、気のせいではありませんでした。
AIが前の会話をきちんと見られなくなると、判断に必要な材料まで失うことがあります。
ただし、ここで一つ大事なことがあります。
会話を短くすること自体が、悪いわけではありません。
でも「全部覚えておいて」も正解ではありません
AIが返事を考えるときに見ている材料を、専門用語で「コンテキスト」と呼びます。
簡単に言えば、AIの机の上に広げられている資料です。
資料が少なすぎると、必要なことを思い出せません。
反対に、昔の会話や長い調査結果が机いっぱいに積まれると、いま必要な一枚を見つけにくくなります。
Anthropicも、AIが使える情報量には限りがあり、必要な情報を選んで残すことが大切だと説明しています。
だからAIは、古い会話を短くまとめる「圧縮」を行います。
これは、散らかった机を片づける作業に近いです。
上手に片づければ、むしろ仕事は進みます。
困るのは、ゴミと一緒に大事なメモまで捨ててしまったときです。
消えやすいのは、細かい約束です
会話が短くまとめられるとき、大きな目的は残りやすいです。
一方で、細かい約束は落ちやすくなります。
たとえば、こんな内容です。
✅️ この言い回しは使わない
✅️ 画像はこの大きさにする
✅️ このファイルだけは変更しない
✅️ 前に失敗した方法は繰り返さない
人間から見ると、どれも重要です。
でも、長い会話の中では「細かい補足」に見えてしまうことがあります。
その結果、AIは最終目的を覚えていても、途中で決めたやり方を外します。
これが、「急に雑になった」「前に言ったことを忘れている」と感じる正体の一つです。
この4つの場面では、区切る前に残します
ぼくなら、次の場面では、すぐに会話を短くしません。
1️⃣ まだ作業の途中で、次に何をするかが決まっているとき
2️⃣ 長い資料を渡した直後で、まだ分析が終わっていないとき
3️⃣ 言葉づかいや画像の雰囲気を細かく合わせた直後
4️⃣ あとで会話全体を読み返したいとき
どうしても区切るなら、大切な条件を先にファイルへ残します。
Claude Codeで手動の圧縮を使う場合は、ただ「短くして」ではなく、残したい内容まで伝えるほうが安心です。
たとえば、次のように頼みます。
/compact
今回決めたルール、未完了の作業、失敗した方法、次にやることを残してください。
雑談と、もう使わない調査結果は短くしてください。※`/compact`は、Claude Codeで長い会話を短くまとめるための指示です。使える名前や動きは、アプリの更新で変わる場合があります。
ぼくが30個の窓を分けたのは、正解でした
ぼくは、AIの窓を仕事ごとに分けています。
数えると、30個くらいありました。
最初は「増やしすぎかな」と思っていました。
でも今回調べてみると、方向は合っていました。😊
経理の相談と、ブログの画像づくりと、Amazonの調査を、一つの長い会話へ全部入れる。
それよりも、仕事ごとに窓を分けたほうが、AIの机の上が散らかりにくくなります。
ただし、窓を分けるだけでは足りません。
別の窓へ移ったときに必要な情報がなければ、新しい担当者は何も知らないからです。
そこで必要になるのが、会話の外にある引き継ぎ書です。
大事なことは、チャットの外へ残します
長い仕事をAIへ任せるとき、いちばん安全なのは「全部覚えていて」と祈ることではありません。
忘れたら困ることを、ファイルへ残すことです。
残す内容は、立派な説明書でなくても大丈夫です。
「この仕事の目的」「絶対に守るルール」「すでに終わったこと」「失敗した方法」「次にやること」の5つを残します。
これだけでも、会話が短くなったときや、別の窓へ移ったときに、続きを始めやすくなります。
AIは、長い会話をそのまま抱えれば賢くなるわけではありません。
雑に削れば忘れます。抱えすぎれば迷います。
だから大事なのは、何を覚えさせるかではなく、何を残すかを決めることです。🌵
参考にした公式情報
https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem
https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
