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コンテキスト腐敗 (Context Rot)の定義
コンテキスト腐敗とは、LLMのコンテキストウィンドウに入力する情報量が増えるほど、モデルが関連情報を見落とし応答精度が低下する現象のこと。
コンテキスト腐敗 (Context Rot)とは（詳しく解説）
コンテキスト腐敗(Context Rot)とは、LLMに入力するコンテキストウィンドウの情報量が増加するにつれて、モデルが関連性の高い情報を正しく参照できなくなり、応答の一貫性や精度が徐々に低下していく現象を指す。トークン数を増やせば性能が線形に向上するわけではなく、情報が密集するほど途中の情報を見落とす傾向が強まることが知られており、長大なプロンプトや大量のRAG検索結果を詰め込む設計では特に顕在化しやすいとされる。2026年時点の実運用では、エージェントが会話履歴やツール実行ログを蓄積し続ける長時間タスクでこの問題が起きやすく、現場では定期的な要約・圧縮や、関連性の低い情報を都度パージする設計が広く採用されている。またコンテキストウィンドウを無条件に拡大するとAPIコストも比例して増えるため、コスト最適化の観点からも必要な情報だけを厳選して渡す設計判断が重視される。ツール選定では、コンテキスト管理機能や自動要約機能を備えたエージェントフレームワークを選ぶことが、腐敗を防ぐ実務上の分かれ目になるとされる。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「コンテキスト腐敗 (Context Rot)とは」 https://aipicks.jp/glossary/context-rot
コンテキスト腐敗 (Context Rot)の使用例
- 長時間稼働するAIエージェントが会話ログを溜め込み、途中の指示を見失って的外れな回答を返すケースが典型例とされる。
- RAGで検索結果を大量に投入しすぎると、モデルが関連文書を選び切れずコンテキスト腐敗が起きやすいとされる。
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