マルチターン対話 (Multi-turn)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。1ターン目「東京のカフェを教えて」→2ターン目「その中で駅近は?」のように前の回答を踏まえて対話が続く。/チャットボットが複数ターンにわたり注文内容を保持し、キャンセルや変更にも文脈を踏まえて対応する。

マルチターン対話 (Multi-turn)

読み: まるちたーんたいわ

最終更新: 2026-07-27・AI PICKS編集部

定義

マルチターン対話とは、単発の質問応答と異なり、過去のやり取りを文脈として保持しながら複数回にわたって続く対話形式のこと。

マルチターン対話 (Multi-turn)とは — 詳しく解説

マルチターン対話とは、単発の質問応答と異なり、過去のやり取りを文脈として保持しながら複数回にわたって続く対話形式を指す。LLMはコンテキストウィンドウ内に会話履歴を保持することで、代名詞や省略された主語を含む自然な会話を成立させる。ただし2026年時点の実運用では、ターン数が増えるほどコンテキストウィンドウの消費量が増え、古い発言ほど参照精度が下がる「文脈の希薄化」が起きやすいとされる。現場での選び方としては、単純なFAQ対応なら1ターン完結のプロンプト設計で十分だが、業務エージェントやカスタマーサポートのように文脈保持が必須な用途ではマルチターン対応のモデル・APIを選ぶ必要がある。コスト面では、履歴をそのまま毎回送信する実装はトークン数に比例して課金が膨らむため、要約による履歴圧縮や関連発言のみを抽出するRAG的な工夫が併用されることが多い。相場感としては、長い会話を前提とする設計ほどAPIコストが跳ね上がりやすく、コスト管理と応答品質のバランスが運用上の課題になりやすいとされる。