コンテキストコンパクション (Compaction)
読み: こんてきすとこんぱくしょん
最終更新: 2026-07-26・AI PICKS編集部
定義
コンテキストコンパクションとは、 AI エージェントの会話履歴が上限に近づいた際に 要点を要約・圧縮して コンテキストウィンドウを延命させる仕組みのこと。
コンテキストコンパクション (Compaction)とは — 詳しく解説
コンテキストコンパクションとは、 長時間稼働する AI エージェントが コンテキストウィンドウの上限に達する前に、 過去のやり取りやツール実行結果を要約し、 重要な決定事項・ファイルパス・未完タスクだけを残して 古い詳細を圧縮する処理のこと。 単純な会話削除と異なり、 後続の作業に必要な文脈を保ったまま トークン消費を抑えるのが目的。 2026 年の実運用では、 コーディングエージェントや長時間バッチ処理で必須の機能となっており、 圧縮のタイミングや粒度を誤ると 直前の指示や制約条件が欠落し、 現場でエージェントが同じmiss を繰り返す不具合につながる。 コスト面では 都度全履歴を送るより API 課金を大きく抑えられる一方、 圧縮アルゴリズム自体の精度がベンダーごとに異なるため、 ツール選定時は 圧縮後の指示追従率や 長時間タスクでの一貫性を 実運用ログで確認するのが相場感として定着しつつある。
コンテキストコンパクション (Compaction)の使用例
- 長時間のコーディングセッションで、 直近のファイル変更履歴だけ残し 過去の試行錯誤ログを要約させる。
- カスタマーサポートエージェントで、 過去の問い合わせ内容を1文に圧縮しつつ 顧客の要望だけは原文保持する。
コンテキストコンパクション (Compaction)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
AI用語辞典をすべて見てみませんか
12カテゴリ・1013語以上を体系的に整理しています
辞典トップへ